Procura o melhor modelo de IA de código aberto que possa executar? Este resumo de 2025 compara o tamanho do modelo, a velocidade, o custo e as necessidades de hardware, para que possa escolher o modelo certo.
É justo dizer que o cenário da IA auto-hospedada está a explodir. Os gigantes proprietários ainda dominam os benchmarks, mas modelos de código aberto como DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 e JetMoE estão oferecendo um desempenho impressionante, geralmente por uma fração do custo. Aqui está uma análise honesta do que existe no mercado e qual o modelo que pode funcionar melhor para o seu próximo projeto.
O que "auto-hospedado" realmente significa
Os modelos de IA auto-hospedados podem ser implantados localmente - você baixa os pesos, executa a inferência em seu próprio hardware e controla tudo, desde a latência até a privacidade dos dados. Isso contrasta com a chamada de uma API remota em que você paga por token, depende do tempo de atividade da rede e lida com taxas de nuvem.
Principais concorrentes em 2025
DeepSeek R1
- Pesos abertos, licença MIT
- Supera o GPT-4o da OpenAI em benchmarks como MATH e AIME
- Projetado para ser eficiente - treinado com muito menos recursos do que os concorrentes
- Ótimo para raciocínios complexos e matemática
Mistral Small 3.1 (24B)
- Versão de código aberto de alta qualidade
- Analisa imagens e lida com janelas de contexto longas (até 128K tokens)
- Ideal para tarefas multimodais e ricas em documentos
JetMoE-8B
- Modelo de mistura de especialistas que bate o LLaMA-2 7B, utilizando apenas uma fração da computação
- Inferência eficiente - ativa apenas parte do modelo completo por token
DBRX (Databricks/Mosaic)
- Modelo MoE 132B que rivaliza com os seus homólogos de código aberto
O que mais importa: desempenho vs. eficiência
DeepSeek R1
- Velocidade de inferência: Modesta
- Necessidades de hardware: GPU moderada ou CPU de ponta
- Janela de contexto: ~128K tokens (estimativa)
- Melhor caso de uso: Cargas de trabalho com matemática pesada e lógica intensiva
- Licença: MIT
Mistral Small 3.1
- Velocidade de inferência: Rápida em GPU ou CPU moderna
- Necessidades de hardware: Acessível (GPU simples ou CPU potente)
- Janela de contexto: 128K tokens
- Melhor caso de uso: Tarefas multimodais, documentos longos
- Licença: Apache-2.0
JetMoE-8B
- Velocidade de inferência: Muito eficiente devido ao MoE (Mixture-of-Experts)
- Necessidades de hardware: Mínimo (bom para configurações de GPU única ou apenas CPU)
- Janela de contexto: Padrão (~4K-8K tokens dependendo da versão)
- Melhor caso de uso: Ambientes com recursos limitados
- Licença: Pesquisa aberta
DBRX (Databricks)
- Velocidade de inferência: Eficiente para o tamanho, mas requer hardware sólido
- Necessidades de hardware: Alta (frequentemente >2 GPUs recomendadas)
- Janela de contexto: Padrão
- Melhor caso de uso: Aplicações de uso geral em escala
- Licença: Databricks Open
O R1 do DeepSeek lidera em raciocínio, o Mistral é ideal para documentos ou imagens longas, o JetMoE é ótimo se você estiver com pouca GPU e o DBRX realiza tarefas gerais, mas precisa de um hardware forte.
Pontos de vista da comunidade e da indústria
- Yann LeCun, da Meta, afirmou que o DeepSeek R1 mostra que o código aberto está a recuperar o atraso
- Usuários do Reddit em r/LocalLLM preferem DeepSeek, Qwen, Janus 7B para cargas de trabalho
Como escolher o seu modelo
- Defina o seu caso de utilização - matemática, código, chat, imagens? Concentre-se em benchmarks para esse domínio.
- Verifique o hardware - apenas CPU? Opte pelo Mistral Small ou pelo JetMoE. Tem GPUs? O DeepSeek ou o DBRX são óptimos.
- Avalie os requisitos de latência - Se você precisa de inferência rápida por token, modelos menores ou MoE ajudam.
- Considere a janela de contexto - Maior é melhor para conversas ou documentos longos.
- Licença e ecossistema - Apache/MIT são fáceis para uso comercial; MoE/open-research pode precisar de revisão.
Recomendação de vídeo
Título: Principais modelos de IA 2025 comparados / O que os engenheiros precisam de saber<br>
Canal: Engineered Intelligence<br>
Considerações finais
Em 2025, os modelos de IA auto-hospedados mais eficientes já não são curiosidades académicas, são ferramentas verdadeiramente poderosas. O DeepSeek R1 é uma potência de lógica/raciocínio, o Mistral lida com contextos longos e multimodais, enquanto o JetMoE e o DBRX oferecem alternativas eficientes, mas capazes.
Escolha aquele que se adapta ao seu hardware, caso de uso e necessidades de desempenho, e talvez nunca mais precise pagar por token ou comprometer a privacidade.
