#77 O Segredo do GPT-5: O Modelo que Pode Nunca Ser Lançado: Radar IA
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O Segredo do GPT-5: O Modelo que Pode Nunca Ser Lançado
Desde o lançamento do ChatGPT e do GPT-4, o setor de IA tem passado por transformações cada vez mais profundas, levantando questões sobre o que vem a seguir. Circulam rumores de que a OpenAI estaria desenvolvendo o GPT-5 em segredo, sem lançá-lo publicamente. Alguns analistas especulam que a empresa poderia estar reproduzindo a estratégia adotada pela Anthropic com o Claude Opus 3.5, que foi treinado, porém jamais lançado oficialmente para uso comercial.
A justificativa? Custos de inferência altíssimos e resultados que, embora melhores que os modelos anteriores, não superariam as expectativas do mercado a ponto de justificar o investimento. A hipótese central é que, em vez de colocar seu modelo de ponta nas mãos de milhões de usuários, a OpenAI manteria o GPT-5 restrito ao uso interno, utilizando-o como uma espécie de “professor” capaz de gerar dados e refinar modelos menores, mais baratos e ainda assim muito eficientes.
Esse fenômeno ficou mais claro quando, em outubro de 2024, todos aguardavam a chegada do Claude Opus 3.5, modelo de ponta da Anthropic que deveria competir diretamente com o GPT-4o da OpenAI. Entretanto, a empresa surpreendeu ao lançar uma versão atualizada do Claude Sonnet 3.5, conhecida pelos usuários como Sonnet 3.6, sem nunca mencionar a liberação do Opus 3.5. Investigações na comunidade, inclusive em fóruns do Reddit, apontaram que o Opus 3.5 existia, mas seus resultados, embora promissores, não compensavam o custo de mantê-lo disponível para uso público. A Bloomberg reforçou essa tese ao afirmar que o desempenho do modelo, apesar de superior ao seu antecessor, não justificava o alto gasto de computação. Posteriormente, análises do Semianalysis indicaram que o Opus 3.5 estava sendo usado internamente para gerar dados sintéticos e aprimorar o Sonnet 3.6, reforçando a ideia de distanciamento entre o “modelo professor” e a oferta final no mercado.
Essa técnica de “distilação” se tornou importante para laboratórios de IA que buscam equilibrar custo e desempenho. Na prática, um modelo maior age como professor, gerando dados para treinar ou refinar versões menores. O resultado é um modelo mais leve e barato de usar, mas que herda boa parte da capacidade do professor. O caso do Sonnet 3.6 exemplifica bem esse princípio: apesar de ser uma versão supostamente menor que o Opus 3.5, ele apresentou resultados notáveis ao ponto de rivalizar com o GPT-4o da OpenAI.
Em cenários de teste, provou-se ainda mais potente em certas tarefas, revelando que tamanho de parâmetro não é a única chave para alta performance. Essas descobertas reforçam a percepção de que a tendência atual da indústria não é simplesmente aumentar indiscriminadamente a quantidade de parâmetros, mas sim sempre achar novos modos de combinar eficiência e qualidade, extraindo o máximo de cada ciclo de treinamento.