Guia de compra

Modelos de IA de código aberto

Um guia dos modelos de IA de pesos abertos indexados aqui, agrupados por escala e posicionamento e não por resultados de benchmark ou posição em ranking: famílias de ponta de uso geral, modelos pequenos para execução local ou de baixo custo, e lançamentos voltados a assistentes empresariais, recuperação e suporte licenciado.

Como escolher

Para quem é. Construtores e equipes pequenas que escolhem uma família de pesos abertos para auto-hospedar, ajustar ou avaliar, em geral porque precisam executar os pesos eles mesmos ou verificar uma licença antes de apostar em uma.

Para quem não é. Quem só quer um assistente de chat hospedado e nunca vai tocar nos pesos, equipes que precisam de um contrato de suporte com um único fornecedor responsável, e quem compara modelos apenas por pontuações de benchmark.

LLMs de pesos abertos de destaque

Famílias grandes de uso geral sobre as quais outros modelos e produtos se constroem, cobrindo chat, raciocínio, programação e trabalho multilíngue. Diferem do grupo pequeno que vem depois, que troca escala por execução local de baixo custo, e do grupo empresarial seguinte, que acrescenta recuperação ou suporte por cima.

Produtos de IA
Selecionar para compararNomeEmpresaCategoriaModelo de negócioLançadoAtualizadoMinha lista
Llama

Executar modelos próprios

Meta Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-02 2026-09-04
Mistral

Executar modelos próprios

Mistral AI Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-09 2026-10-13
Qwen

Executar modelos próprios

Alibaba Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-08 2026-10-13
DeepSeek

Executar modelos próprios

DeepSeek Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-11 2026-10-13
GLM

Executar modelos próprios

Z.ai (Zhipu AI) Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023 2026-09-10
Baichuan

Executar modelos próprios

Baichuan Intelligence Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-06 2026-09-10
Yi

Executar modelos próprios

01.AI Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-11 2026-09-10

Modelos pequenos e eficientes

Famílias compactas pensadas para rodar localmente ou a baixo custo em vez de em escala máxima. Diferente do grupo de ponta anterior, não são bases de uso geral, e diferente do grupo empresarial seguinte, chegam sem implantação nem suporte de fornecedor atrelados.

Produtos de IA
Selecionar para compararNomeEmpresaCategoriaModelo de negócioLançadoAtualizadoMinha lista
Gemma

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Google DeepMind Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2024-02 2026-09-10
Phi

Executar modelos próprios

Microsoft Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023 2026-10-09
OLMo

Executar modelos próprios

Allen Institute for AI Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2024-02 2026-10-10

Modelos voltados a empresa

Famílias posicionadas para assistentes empresariais, recuperação ou suporte licenciado, mais do que para chat geral. Diferente do grupo pequeno anterior, o tamanho não é o traço que as define, e diferente do grupo de ponta costumam vir junto de uma implantação na nuvem do fornecedor, de uma via de suporte ou de uma licença específica.

Produtos de IA
Selecionar para compararNomeEmpresaCategoriaModelo de negócioLançadoAtualizadoMinha lista
Command R

Executar modelos próprios Perguntas sobre seus documentos

Cohere Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2024-03 2026-10-09
Granite

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IBM Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-09 2026-09-10
Nemotron

Executar modelos próprios

NVIDIA Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2024 2026-10-10
Jamba

Executar modelos próprios

AI21 Labs Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2024-03 2026-09-10
DBRX

Executar modelos próprios

Databricks Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2024-03 2026-09-10
Falcon

Executar modelos próprios

Technology Innovation Institute Modelos abertos Aberto (pesos/código aberto) 2023-05 2026-09-10

Seu próximo passo

  1. Comparar Llama e Mistral pelos fatos registrados
  2. Ver o que muda ao migrar para Llama
  3. Valor desatualizado? Envie uma correção

Cada link mantém a evidência: o índice mostra cada valor com fonte e data de verificação.

Perguntas frequentes

Este guia classifica ou compara estes modelos com benchmarks?

Não. Ele agrupa famílias indexadas por escala e posicionamento e liga a registros com fontes. Não publica pontuações nem resultados de benchmark, não ordena ranking nenhum, e nada aqui é uma recomendação.

Peso aberto é o mesmo que código aberto?

Não necessariamente. Peso aberto significa que os pesos podem ser baixados; dados de treino, código de treino e termos de licença variam entre famílias, e o índice anota o que cada lançamento realmente publica.

Quais são os limites deste guia?

A cobertura para nas famílias já indexadas aqui com um registro com fontes, então faltam muitos lançamentos de pesos abertos, e tanto as gerações quanto os termos de licença mudam mais rápido do que um guia estático consegue acompanhar.

De onde vêm os fatos?

De cada registro de produto deste índice, que cita fontes oficiais e independentes e uma data da última revisão. Nada neste guia vai além do que esses registros dizem.

Posso usar estes pesos comercialmente?

Depende da família. As licenças registradas no índice vão de termos permissivos a licenças comunitárias de fornecedor com condições, e pelo menos uma é limitada a uso não comercial, então leia o registro específico antes de planejar com base nele.

Comparações relacionadas

Fontes e datas dos registros

As datas indicam atualizações do índice, não testes independentes. Consulte a documentação vinculada para recursos e preços atuais.