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youtube.com 05/05/2026 SRT AI Coder TODAY

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Robô humanoid de US$ 4.290, com 80% do código escrito por inteligência artificial, revoluciona a indústria tech.

Agentes de IA Inteligência Artificial Tecnologia OpenAI

Conteudo

TLDR;

A Xiaomi lançou um grande modelo com mais de 1 trilhão de parâmetros (aprox. 42 bilhões ativos), contexto superior a 1 milhão e desempenho competitivo em benchmarks, com demonstrações de automação e edição no navegador. Para rodar um modelo de 1 trilhão seria necessário cerca de 1 TB de VRAM, mas como os parâmetros ativos ficam em torno de 40–50 bilhões é viável executar versões básicas em 50–128 GB de RAM/GPU dependendo da configuração e do uso de agentes. Modelos chineses evoluíram e competem com variantes na faixa do Opus 4.6, mas ainda estão atrás dos últimos GPT/Opus; muitos avanços vêm de distillation e há opções mais baratas e eficazes como GROK 4.3, que melhorou em benchmarks e reduziu custos.

Resumo

Nos últimos avanços em IA, empresas como Xiaomi anunciaram modelos gigantes com mais de 1 trilhão de parâmetros (com cerca de 42 bilhões ativos e contexto maior que 1 milhão), mostrando desempenho competitivo frente a GPT/Opus e até vitória em certos benchmarks; o modelo chamou 672 ferramentas em 4,3 horas e demonstrou potencial para automação de navegador e edição automática, reforçando a tendência de agentes que executam tarefas sem intervenção humana. Paralelamente, o ChatGPT expandiu capacidades de navegador e "computer", realizando ações locais como limpar 90 GB de arquivos inúteis, o que ilustra o impacto prático da agentização e a crescente demanda por máquinas poderosas (Mac mini com muita RAM está em falta). Tecnicamente, rodar um modelo de 1T exigiria muito VRAM (1 TB), mas, como só uma fração dos parâmetros é ativa, versões práticas operam com ~50 GB de VRAM, tornando a substituição de tarefas humanas econômica. Na China, há avanços como um modelo de 440 MB da Tencent para tradução em 33 línguas; embora relatórios indiquem atraso relativo em relação a modelos dos EUA, a lacuna vem sendo reduzida por técnicas de distilação (modelos grandes ensinando menores), prática que levantou debates sobre uso de APIs e verificação. Modelos como GROK 4.3 mostram melhoria em benchmarks e forte queda de preço, sinalizando competição intensa e democratização de modelos eficientes e baratos.