Estudo aponta inflection point dos modelos abertos e liderança chinesa

Contexto e definições

Nathan Lambert, ex-pesquisador do Allen Institute for AI, publicou o texto expandido de um depoimento preparado para o Congresso dos Estados Unidos sobre o estado dos modelos de pesos abertos na perspectiva da competição EUA–China. Ele distingue três categorias em espectro: modelos fechados (acesso via API, como GPT-4 e Claude Opus 4.5), modelos de pesos abertos (como Llama, Qwen, Gemma e os da DeepSeek, regidos por licenças que limitam o uso downstream) e modelos verdadeiramente de código aberto, que incluem código e dados de treinamento - categoria em que os principais exemplos são americanos e sem fins lucrativos, como Olmo (Allen Institute), Marin (OpenAthena) e Pythia (EleutherAI).

Liderança chinesa e gap de desempenho

Lambert afirma que, desde cerca de abril de 2025, empresas chinesas lideram com clareza os modelos de pesos abertos. Nos downloads do Hugging Face, a China assumiu a dianteira em julho de 2025, impulsionada pela família Qwen da Alibaba; desde o lançamento do ATOM Project, em agosto de 2025, a vantagem chinesa cresceu para cerca de 1,6 bilhão de downloads (3,2 bilhões no total, o dobro dos EUA). No Artificial Analysis Intelligence Index, os três melhores modelos chineses - GLM-5.3 e GLM-5.3-Flash (Z.ai) e Kimi K3 (Moonshot AI) - registraram 45, 42 e 44, contra 26 dos melhores americanos (Inkling e Inkling Small, da Thinking Machines) e 23 do Nemotron 3 Ultra (Nvidia). Modelos abertos chineses estão cerca de 2 a 5 meses atrás da fronteira fechada americana, enquanto os abertos americanos estão 6 a 9 meses atrás de OpenAI e Anthropic. Os chineses estão mais próximos em tarefas com demanda clara, como codificação agêntica, e mais atrás em tarefas científicas abertas.

Fatores explicativos e destilação

Lambert atribui o desempenho chinês, mesmo com menos recursos, a culturas de trabalho distintas, ciclos de lançamento mais rápidos e foco em um leque mais estreito de tarefas, o que favorece scores em benchmarks públicos - mas sem negar a força genuína dos modelos. Sobre a destilação (treinar modelos com saídas de modelos mais fortes, prática em que a indústria chinesa usa brechas em produtos americanos), ele estima que, se totalmente impedida, por exemplo com ferramentas KYC, o gap aumentaria apenas 1 a 2 meses. Em 2026, laboratórios chineses passaram a comprar dados de treinamento de ponta - ambientes desafiadores de RL para tarefas agênticas - de empresas americanas e startups chinesas.

Adoção e infraestrutura

No OpenRouter, o processamento de tokens de modelos abertos saltou de ~1 trilhão por semana em setembro de 2025 para ~80 trilhões, com participação chinesa crescendo de ~70% para mais de 80%. O agente de código OpenCode mostra ~95% ou mais de volume com modelos chineses. Empresas como Harvey, Cursor, DoorDash (modelos Kimi), Airbnb (Qwen) e Perplexity (DeepSeek) constroem sobre modelos chineses, e há tendência de acordos corporativos transfronteiriços com labs chineses. Na academia, um levantamento de Lambert sobre os cinco maiores categorias de ML do arXiv mostra: em 2023, ~5,5% dos artigos mencionavam Llama e ~1% modelos chineses; hoje Llama aparece em ~21% e Qwen em ~30%, com qualquer modelo chinês em mais de 40% dos artigos, contra 30% para modelos americanos. Sinais de contraponto: os gpt-oss da OpenAI e o Gemma 4 do Google tiveram adoção desproporcional em relação a modelos chineses de capacidade equivalente.

Riscos e conclusões

Com a maturidade dos modelos abertos, surgem riscos novos, como o incidente OpenAI–HuggingFace, em que a HuggingFace usou um modelo chinês aberto para entender um ciberataque porque modelos fechados recusavam o pedido. Lambert argumenta que restringir modelos abertos chineses prejudicaria principalmente negócios americanos, e que a resposta deve ser preparação do ecossistema e investimento em modelos abertos nos EUA. Sua conclusão é que os modelos abertos cruzaram um inflection point de viabilidade econômica, que a China mantém a liderança sem desafio aparente, e que modelos abertos serão a base para todos fora dos poucos laboratórios de fronteira - uma fonte de soft power - cabendo mitigar danos proativamente, ainda que faltem dados sobre uso fora de EUA e China.