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por OpenAI O3 Mini

Desempenho de Modelos de IA em 2025: Análise Completa

TL;DR: A análise de desempenho de modelos de IA em 2025, baseada no Artificial Analysis Intelligence Index, mostra o GPT-4 o4-mini (high) como líder geral, destacando-se em codificação e matemática. O Gemini 1.5 Pro Preview lidera em raciocínio e conhecimento científico, enquanto o Grok 3 mini oferece o melhor custo-benefício. A escolha do modelo ideal depende da tarefa específica e do orçamento disponível, pois diferentes benchmarks revelam pontos fortes e limitações distintas.

Takeaways:

  • O GPT-4 o4-mini (high) alcançou a maior pontuação no índice geral de inteligência artificial e lidera em benchmarks de codificação (LiveCodeBench, SciCode) e matemática (AIME 2024).
  • O Gemini 1.5 Pro Preview se destaca em avaliações de raciocínio e conhecimento geral (MMLU-Pro) e raciocínio científico (GPQA Diamond).
  • O Grok 3 mini oferece um excelente custo-benefício, combinando bom desempenho com um custo operacional significativamente baixo (US$ 0,60 por 1M tokens).
  • Avaliações individuais por tarefa (como MMLU-Pro e GPQA Diamond) são cruciais para entender as competências específicas de cada modelo, complementando o índice geral.
  • Benchmarks extremamente desafiadores, como o Humanity’s Last Exam, revelam que mesmo os modelos mais avançados ainda têm limitações significativas em raciocínio e conhecimento complexo, com pontuações máximas em torno de 18%.

Análise Detalhada do Desempenho de Modelos de Inteligência Artificial em 2025

Introdução

Este artigo apresenta uma análise aprofundada do desempenho dos modelos de inteligência artificial em 2025, embasada no Artificial Analysis Intelligence Index – Versão 2 (Fev/2025). O objetivo é oferecer uma visão completa e técnica sobre os principais benchmarks, permitindo que o leitor compreenda os diferentes critérios utilizados para mensurar a eficácia, o raciocínio, a capacidade de codificação e as habilidades matemáticas dos sistemas avaliados. A abordagem adotada busca ser didática e acessível, sem perder o rigor técnico necessário para uma compreensão detalhada do tema.

A análise abrange diversas métricas e tarefas, em que cada índice e benchmark contribui para identificar os pontos fortes e as limitações dos modelos de IA. Entre os testes realizados, encontram-se avaliações gerais e específicas, que compararam modelos como o GPT-4 o4-mini, Gemini 1.5 Pro Preview, Claude 3.7, Mistral Large 2 e Grok 3 mini. Esses dados permitem uma comparação abrangente, destacando tanto aspectos quantitativos quanto qualitativos do desempenho dos modelos.

Ao longo deste artigo, serão exploradas as principais avaliações, desde o índice consolidado até os testes individuais por tarefa, passando pela análise de custo-benefício e os desafios impostos por benchmarks avançados. Assim, o leitor poderá entender como cada métrica se relaciona com a performance geral dos modelos e como essa análise contribui para a evolução contínua da inteligência artificial. Essa abordagem ajuda a demonstrar a importância da avaliação meticulosa na escolha da tecnologia mais adequada para diferentes aplicações.

Índice Geral de Inteligência Artificial

O índice geral de inteligência artificial é uma métrica composta que avalia a capacidade dos modelos em aspectos essenciais como raciocínio, base de conhecimento, habilidades de programação e desempenho em tarefas matemáticas. Esse índice oferece uma visão consolidada do desempenho global dos sistemas, permitindo comparações diretas entre modelos que, à primeira vista, podem apresentar características distintas. A utilização de uma métrica única facilita a análise geral e colabora para a identificação dos líderes do ranking.

Dados revelam que o GPT-4 o4-mini (high) alcançou 70 pontos nesse índice, enquanto o Gemini 1.5 Pro Preview obteve 68 pontos, posicionando ambos à frente de outros modelos avaliados. Em contrapartida, modelos como o Claude 3.7 e o Mistral Large 2 apresentaram desempenho inferior, reforçando a utilidade do índice para destacar as capacidades dos sistemas de IA. Esses números servem como referência para a avaliação do potencial dos modelos em tarefas práticas, ressaltando a importância da comparação quantitativa.

Ao empregar o índice geral, é possível obter uma visão abrangente e balanceada do desempenho dos diferentes modelos, o que é fundamental para a escolha do sistema mais adequado a cada contexto. A metodologia utilizada permite identificar rapidamente as tendências de desempenho e as áreas em que cada modelo se destaca ou apresenta desafios. Dessa forma, o índice se torna uma ferramenta crucial para pesquisadores e desenvolvedores que buscam otimizar a aplicação de inteligência artificial em diversas áreas.

Avaliações Individuais por Tarefa

As avaliações individuais por tarefa são fundamentais para entender as competências específicas dos modelos de IA em benchmarks que testam habilidades técnicas e cognitivas. Cada teste – seja ele destinado a medir o raciocínio, a capacidade de codificação ou o conhecimento geral – permite uma análise pormenorizada, destacando os pontos fortes e as limitações em contextos distintos. Essa abordagem segmentada oferece uma compreensão mais detalhada do desempenho, além do que o índice geral sozinho pode proporcionar.

No cenário dos benchmarks, o modelo o4-mini se destaca em tarefas de codificação e matemática, liderando testes como o LiveCodeBench, SciCode e AIME 2024. Por outro lado, o Gemini 1.5 Pro Preview apresenta excelentes resultados em avaliações que medem raciocínio e conhecimento geral, como o MMLU-Pro, e em testes de raciocínio científico, como o GPQA Diamond. Esse contraste entre os desempenhos evidencia que diferentes modelos podem ser otimizados para tarefas específicas, dependendo de suas arquiteturas e focos de treinamento.

É importante ressaltar que, mesmo em benchmarks extremamente desafiadores, como o Humanity’s Last Exam, a maioria dos modelos obteve pontuações baixas. Essa dificuldade ressalta que, apesar dos avanços, ainda há desafios significativos a serem superados para que os modelos atinjam níveis elevados de compreensão e raciocínio em contextos altamente complexos. Assim, as avaliações individuais fornecem dados essenciais para ajustar e melhorar os sistemas de inteligência artificial, orientando futuras inovações.

Inteligência vs. Preço (Custo-Benefício)

A análise de custo-benefício é um aspecto essencial quando se avalia a implementação prática de modelos de IA, pois compara a inteligência dos sistemas com seus custos operacionais, medidos em tokens. Esse tipo de avaliação permite identificar quais modelos oferecem um equilíbrio ideal entre desempenho e investimento financeiro, sendo crucial para aplicações em larga escala ou em orçamentos restritos. Dessa forma, o custo por 1 milhão de tokens torna-se um parâmetro determinante para a escolha do modelo mais eficiente.

Por exemplo, o Grok 3 mini se destaca por oferecer um excelente custo-benefício, combinando alto desempenho com um custo muito baixo, aproximadamente US$ 0,60 por 1 milhão de tokens. Em contraste, modelos como o GPT-4 o4-mini, embora apresentem desempenho impressionante, possuem um preço mais elevado, situando-se em torno de US$ 1,10 por 1 milhão de tokens de entrada. Essa comparação evidencia que, para algumas aplicações, a escolha pode ser guiada não somente pela performance técnica, mas também pela viabilidade econômica.

A análise custo-benefício, portanto, é uma ferramenta indispensável para orientar a decisão sobre qual modelo adotar, principalmente quando se consideram projetos com demandas específicas e orçamentos limitados. Ao equilibrar o desempenho técnico com o investimento necessário, é possível maximizar os recursos disponíveis e garantir que a solução adotada ofereça o melhor retorno sobre o investimento. Essa abordagem promove uma escolha mais consciente e alinhada com as necessidades práticas dos projetos de inteligência artificial.

Destaques Específicos do Modelo GPT-4 o4-mini (high)

O modelo GPT-4 o4-mini (high) traz inovações significativas em relação aos seus antecessores, especialmente quando comparado ao o3-mini. Entre as melhorias, destaca-se o aumento de 4 pontos no índice geral, refletindo avanços notáveis tanto em desempenho quanto em capacidade de processamento. Esses aprimoramentos evidenciam a evolução contínua dos modelos de IA e reforçam a importância de atualizar constantemente as tecnologias utilizadas.

Em benchmarks específicos de codificação, como o LiveCodeBench e o SciCode, o GPT-4 o4-mini (high) lidera com um ganho adicional de 7 pontos percentuais, demonstrando sua superioridade em tarefas que exigem raciocínio lógico e precisão na escrita de código. Essa distinção é especialmente relevante para aplicações que dependem de performance técnica e consistência em ambientes de programação. A eficácia do modelo nesse contexto ressalta seu potencial para ser empregado em desafios que demandam agilidade e eficiência na resolução de problemas.

Além disso, o custo do o4-mini é mantido igual ao do o3-mini, mas com a vantagem de contar com inputs em cache a um preço reduzido, contribuindo para a eficiência operacional. O modelo utiliza 72 milhões de tokens, ligeiramente abaixo dos 77 milhões do seu antecessor, e dispõe de uma janela de contexto ampliada de 200 mil tokens, o que possibilita um processamento mais aprofundado das informações. Esses fatores combinados ressaltam a competitividade do GPT-4 o4-mini (high), que alia desempenho superior a uma estrutura de custos otimizada.

MMLU-Pro (Raciocínio e Conhecimento Geral)

O benchmark MMLU-Pro é destinado a avaliar a capacidade dos modelos de responder a perguntas de múltipla escolha em diversas áreas do conhecimento, oferecendo uma medida abrangente do raciocínio e da base informacional dos sistemas de IA. Ao contemplar questões que exigem tanto a compreensão teórica quanto a aplicação prática do conhecimento, esse teste se torna uma ferramenta importante para medir a aptidão dos modelos em contextos multidisciplinares. Sua aplicação possibilita uma análise detalhada do potencial cognitivo dos sistemas avaliados.

No teste MMLU-Pro, o Gemini 1.5 Pro Preview se destacou ao alcançar uma taxa de acerto de 86%, posicionando-se como líder nessa avaliação. Modelos como o Claude 3.5 Sonnet Thinking e o próprio GPT-4 o4-mini (high) seguem de perto, obtendo 84% de acerto, o que evidencia uma performance robusta e consistente em questões de conhecimento geral e raciocínio. Esses resultados demonstram que, mesmo diante de desafios complexos, determinados modelos conseguem manter um desempenho elevado em uma ampla gama de temas.

A eficácia do MMLU-Pro em diferenciar os níveis de conhecimento e raciocínio dos modelos reforça a importância de avaliações especializadas para a seleção da tecnologia ideal. Esse benchmark, ao oferecer resultados quantitativos precisos, auxilia pesquisadores e desenvolvedores na identificação das áreas em que cada sistema se sobressai. Assim, a integração dos dados do MMLU-Pro na análise geral torna possível estabelecer padrões de excelência e orientar futuras melhorias nos modelos de inteligência artificial.

GPQA Diamond (Raciocínio Científico)

O GPQA Diamond é um benchmark que se propõe a testar a capacidade dos modelos de interpretar e responder a questões que envolvem conceitos científicos complexos. Essa avaliação foca no raciocínio científico, exigindo dos sistemas uma compreensão aprofundada de temas avançados e a habilidade de aplicar conhecimentos teóricos à prática. Ao desafiar o modelo com problemas de alta complexidade, o GPQA Diamond oferece insights valiosos sobre os limites e potenciais dos sistemas de IA em contextos acadêmicos e de pesquisa.

Nesse teste, o Gemini 1.5 Pro Preview se sobressai, alcançando um acerto de 84%, demonstrando alta competência em interpretar conteúdos científicos. Em seguida, o Claude 3.5 Sonnet Thinking alcança 79%, configurando uma performance robusta na resolução de questões que exigem precisão e rigor conceitual. Esses números evidenciam que, mesmo entre os modelos que apresentam desempenho elevado, há variações significativas na capacidade de lidar com desafios científicamente complexos.

A importância do GPQA Diamond reside na sua capacidade de desafiar os modelos a irem além do conhecimento superficial, exigindo um raciocínio aprofundado e a correlação de conceitos avançados. Essa avaliação contribui para identificar quais sistemas possuem potencial para aplicações em pesquisa e desenvolvimento, onde a interpretação de fenômenos científicos complexos é essencial. Em suma, o benchmark funciona como um indicador crucial das habilidades dos modelos em enfrentar problemas que demandam alta precisão e conhecimento especializado.

Humanity’s Last Exam (Raciocínio e Conhecimento Avançado)

O benchmark Humanity’s Last Exam é reconhecido por sua extrema dificuldade, pois apresenta questões que exigem um nível avançado de raciocínio e uma compreensão aprofundada de temas complexos. Esse teste foi desenvolvido para desafiar inclusive os modelos mais robustos, demonstrando os limites atuais da inteligência artificial quando submetida a problemas de elevada complexidade. Assim, ele serve de parâmetro para medir quão próximos os sistemas estão de alcançar níveis de conhecimento avançado.

Entre os modelos avaliados, o GPT-4 o4-mini (high) se destaca ao atingir 17,5% de acerto, posicionando-se como o líder neste teste desafiador. Mesmo os melhores modelos conseguem ultrapassar apenas a marca dos 18%, o que evidencia a imensa dificuldade do exame. Em contrapartida, sistemas com desempenho inferior registram percentuais por volta de 4%, demonstrando a amplitude dos desafios que ainda precisam ser vencidos no campo do raciocínio avançado.

Esse desempenho modesto, embora à primeira vista possa parecer baixo, reflete a complexidade inerente ao Humanity’s Last Exam e a necessidade de contínua evolução dos modelos. O teste ressalta as áreas onde os modelos atuais ainda possuem limitações, especialmente em tarefas que exigem síntese de conhecimento e resolução de problemas altamente abstratos. Dessa forma, o benchmark serve como um estímulo para o desenvolvimento futuro, incentivando pesquisas que possam superar esses desafios e ampliar os horizontes da inteligência artificial.

Conclusão

A análise realizada reafirma que o GPT-4 o4-mini (high) se destaca como o modelo com melhor desempenho geral, especialmente em áreas cruciais como codificação e matemática. Por sua vez, o Gemini 1.5 Pro Preview evidencia sua superioridade em testes de raciocínio e conhecimento científico, enquanto o Grok 3 mini demonstra um excelente equilíbrio entre desempenho e custo-benefício. Essa diversidade de resultados evidencia a importância de se considerar múltiplos aspectos na avaliação dos modelos de IA.

A correlação entre as diferentes avaliações – tanto no índice geral quanto nas tarefas individuais – permite identificar as competências específicas de cada modelo. Enquanto alguns se sobressaem em benchmarks voltados para habilidades técnicas, outros mostram melhores resultados em testes de raciocínio e conhecimento avançado. Assim, a escolha do modelo ideal deve levar em conta as necessidades específicas de cada aplicação, bem como os recursos disponíveis para investimento.

Diante de um campo em constante evolução, torna-se essencial acompanhar os avanços e os novos benchmarks que surgem regularmente. Essa análise não só ilustra o estágio atual da tecnologia, mas também aponta para os desafios futuros que precisarão ser superados para que a inteligência artificial atinja patamares ainda mais elevados. O contínuo aprimoramento metodológico e tecnológico é, sem dúvida, a chave para a transformação e eficácia dos sistemas de IA.

Referências