Como usar os novos modelos de código aberto da OpenAI
OpenAI surpreende lançando dois modelos de linguagem massivos e abertos: um de 20 bilhões e outro de 120 bilhões de parâmetros. Veja como usá-los na prática, benchmarks e dicas avançadas.
Por que isso é importante
A abertura dos modelos da OpenAI marca uma revolução acessível no cenário de inteligência artificial. Agora qualquer desenvolvedor pode executar modelos robustos localmente, sem depender da nuvem, com desempenho impressionante e foco em privacidade.
OpenAI lança modelagem aberta em grande escala
Depois de muita especulação, OpenAI finalmente lançou dois modelos de linguagem abertos: um com 20 bilhões de parâmetros e outro com 120 bilhões. Esses modelos podem ser executados localmente sem dependência de rede, com compatibilidade até mesmo em smartphones ou hardware gamer básico.
Desempenho na prática: 20B vs 120B
O modelo de 20B está funcional até em um MacBook ou smartphone, ocupando cerca de 11GB de memória. Já o modelo de 120B possui cerca de 60GB e roda suavemente em desktops com 5090 GPU ou setups com ampla memória RAM.
⚠️Atenção
Executar o modelo de 120B em laptops pode ser extremamente custoso. Verifique sua memória antes de tentar carregar o modelo completo.
Como eles funcionam internamente?
Ambos os modelos utilizam arquitetura com mixture of experts, ou seja, apenas especialistas relevantes são ativados para cada prompt. Isso reduz o uso ativo para cerca de 5 bilhões de parâmetros por token, mesmo em arquiteturas grandes.
ℹ️Curiosidade Técnica
O número de parâmetros ativos por token permanece consistente. É uma implementação rara em modelos com esse porte.
Testes práticos com hardware real
O modelo 20B funcionou perfeitamente em MacBook M2 Max, inclusive desconectado da internet. Já o 120B, apesar de conseguir abrir, teve uma latência de minutos para gerar poucas palavras em laptops.
✅Dica Avançada
Para ótimos resultados locais, use o modelo 20B com Ollama. Ele roda tranquilamente em dispositivos offline.
Empresas e provedores já otimizando o uso
Cerebras, Groq e outras empresas estão oferecendo throughput altíssimo com esses modelos. Resultados de até 3.000 tokens por segundo já foram alcançados, com benchmarks que superam modelos tradicionais hospedados.
Experiência com Agentuity: deploy facilitado
Com Agentuity, configurar e testar agentes usando esses modelos ficou incrivelmente eficiente. Com suporte a ferramentas como Bun, Node e Python com UV, a experiência de desenvolvimento é imediata, fluida e poderosa.
Casos de privacidade pessoal e uso offline
Com os modelos abertos, perguntas sensíveis agora podem ser feitas localmente, sem sair do seu dispositivo, preservando total privacidade. Um ganho relevante para usuários que tratam dados sensíveis.
Principais limitações encontradas
Apesar do entusiasmo, o modelo de 120B exige atenção com recursos. Em notebooks, ele pode consumir 100% da memória e travar o sistema. É recomendado usar em desktops com GPUs avançadas.
Uso em nuvem: plataformas com alta performance
Plataformas como T3 Chat permitem usar o 20B gratuitamente e o 120B via assinatura econômica. Velocidades de geração são altíssimas e podem atingir até 2300 tokens por segundo, dependendo do provedor.
Assinaturas e acesso premium
Usuários registrados podem testar o modelo de 120B por apenas $8/mês. Um código promocional oferece o primeiro mês por $1: THANKSOPENAI.
O que mudou em relação à infraestrutura da OpenAI
A maior novidade é o fim da dependência de infraestrutura fechada. Agora os modelos podem andar sem intermediação da OpenAI, um divisor de águas para a comunidade de código aberto.
O impacto nos desenvolvedores
Esses modelos vão influenciar fortemente criação de apps, roteadores de modelo, e uso descentralizado de IA. A autonomia aumenta drasticamente com esse novo paradigma aberto.