A Obsolescência Instantânea das LLMs: Por que o Modelo importa cada vez menos

Nos últimos anos, a corrida pelo desenvolvimento de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) tem sido intensa, com lançamentos frequentes de novas versões por empresas como OpenAI, Google e DeepSeek. No entanto, essa competição tem levado a uma rápida obsolescência dos modelos, tornando-os commodities em um mercado saturado.

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O cenário atual das LLMs

Em 2025, observamos uma convergência no desempenho dos principais modelos de linguagem. Benchmarks como o LivebenchAI revelam uma paridade entre modelos como GPT o3, Claude 4 e Gemini 2.5, indicando que a escolha do modelo específico tem menos impacto do que antes.

Além disso, a proliferação de modelos open-source, como LLaMA 3, Mistral e DeepSeek R1, tem contribuído para essa commoditização, oferecendo desempenho comparável aos modelos proprietários a custos significativamente menores. O bom disso é que quanto mais concorrência, menor fica o valor que precisamos pagar para utilizar eles.

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A importância da Arquitetura e Orquestração

Com a diminuição das diferenças de desempenho entre os modelos, a arquitetura do sistema e a orquestração dos modelos tornam-se fatores críticos para o sucesso das aplicações de IA. A integração eficiente de dados, a adaptação ao contexto específico e a capacidade de atualização contínua são elementos que diferenciam soluções eficazes das que apenas seguem o hype.

Na Kolabs, adotamos essa abordagem, tratando o modelo de linguagem como uma peça dentro de um ecossistema maior, focando na criação de agentes inteligentes que atendam às necessidades reais dos usuários.

Alguns dias atrás, publiquei no meu LinkedIn um exemplo simples: uma soma de vários números inteiros de até dois dígitos que o GPT calculou errado. O resultado correto era 92, mas ele retornou 103, se não me falha a memória.

Esse caso ilustra bem o ponto que quero destacar: LLMs são extremamente genéricas. Elas continuam evoluindo rapidamente, mas essa evolução é ampla e nem sempre profunda nos aspectos específicos que uma aplicação precisa. Para tarefas simples, como cálculos matemáticos exatos, por exemplo, esse tipo de modelo ainda falha.

E o que fazer nesse caso?

A resposta está justamente na orquestração: em vez de depender da capacidade genérica de uma LLM, é preciso construir sistemas onde cada componente sabe exatamente seu papel. Para cálculos matemáticos simples faz mais sentido integrar uma ferramenta especializada, como uma calculadora científica embutida no sistema, do que esperar que um modelo de linguagem, treinado para responder tudo, resolva isso com precisão.

Pensa assim: você não pede para o Google Docs calcular a raiz quadrada de 784, certo? (Sim, para quem não sabia é possível inclusive elaborar equações complexas por lá também). Você vai direto numa planilha ou numa calculadora. Com IA é a mesma coisa! Não faz sentido esperar que o “modelo que escreve textos” também faça contas complexas com total confiabilidade.

Essa modularidade é o que diferencia soluções robustas de experimentos pontuais. Em vez de perguntar “qual LLM responde melhor?”, a pergunta certa é: “como posso garantir que minha solução use o melhor recurso possível para cada tipo de tarefa?”

E aqui vai um ponto importante: nem sempre o melhor recurso vai ser uma LLM. Em muitos casos, a resposta mais eficiente está em uma IA especializada como uma engine de cálculo, um classificador treinado com dados específicos ou até uma regra de negócio bem implementada. LLMs são ótimas em linguagem natural, mas estão longe de ser solução universal.

Existem dezenas de outras abordagens de inteligência artificial que não dependem de modelos generativos, e que muitas vezes são mais leves, rápidas e confiáveis para determinados tipos de problema. Mas isso é um assunto para uma outra postagem onde vou mostrar como entender o “catálogo” de IAs disponíveis pode evitar dependência desnecessária de modelos gigantes.

Na prática, orquestrar é escolher com inteligência: usar o que funciona melhor, do jeito certo, no momento certo. E isso exige mais estratégia do que só seguir o modelo do mês.

Por aqui, essa é a base das soluções que estamos desenvolvendo: usar IA não como uma resposta para tudo, mas como um componente orquestrado, responsável por resolver exatamente o que precisa ser resolvido. Sem glamour, mas com precisão.

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O fim da era dos Modelos como diferencial

Especialistas como Yann LeCun, cientista-chefe de IA da Meta, afirmam que os LLMs estão se tornando obsoletos e que o futuro da IA reside em modelos mais eficientes e especializados. Essa visão reforça a ideia de que o diferencial competitivo não está mais no modelo em si, mas na forma como ele é aplicado e integrado aos sistemas existentes.

A era em que o lançamento de um novo modelo de linguagem era um evento revolucionário está chegando ao fim. Em vez de buscar constantemente o modelo mais recente, as organizações devem focar na construção de arquiteturas robustas, na integração eficiente dos modelos e na adaptação às necessidades específicas de seus usuários.

Para mim, o mais importante é priorizar usabilidade, segurança e a eficácia da solução como um todo, reconhecendo que o modelo de linguagem é apenas uma ferramenta dentro de um sistema mais amplo.

Por isso o importante do jogo continua sendo inovação! A IA chegou para nivelar o jogo e permitir que todos consigam chegar longe. Mas lembre-se: ela é mais uma ferramenta que todos podem utilizar, contudo só quem entendeu o jogo irá tirar real proveito dela.

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