Abertos contra fechados: GLM-5.2 e DeepSeek V4-Pro já ficam de 4 a 7 meses atrás

Em 20 de julho de 2026, o Instituto de Segurança de IA do Reino Unido (AI Security Institute, AISI) publicou a primeira medição pública da distância entre modelos abertos e fechados. Em tarefas de cibersegurança, a diferença encolheu para 4–7 meses, contra 6–10 meses durante quase todo o ano de 2025.

Quanto os modelos abertos estão atrás

Nos testes de cibersegurança do AISI, os modelos abertos GLM-5.2 e DeepSeek V4-Pro tiveram desempenho equivalente ao de modelos fechados lançados de 4 a 7 meses antes. É a primeira tentativa de um órgão regulador de medir essa distância não a olho, mas com um conjunto fixo de tarefas.

• O GLM-5.2 (Zhipu, junho de 2026) igualou o Claude Opus 4.6 da Anthropic (fevereiro de 2026) — uma defasagem de cerca de 4 meses
• O DeepSeek V4-Pro (DeepSeek) chegou ao nível do Claude Opus 4.5 (novembro de 2025)
• A medição usou um conjunto fixo de tarefas de cibersegurança do AISI
• Um ano antes, durante a maior parte de 2025, a distância ficava em 6–10 meses
• Em tarefas longas e de vários passos, a defasagem ainda é mais visível do que em testes de segurança cibernética mais restritos

«Os modelos abertos recentes GLM-5.2 e

DeepSeek V4-Pro têm desempenho equivalente ao de modelos de fronteira fechados lançados de 4 a 7 meses antes», — do relatório analítico do AI Security Institute.

Por que isso importa para a defesa

A principal mudança está menos na velocidade e mais no preço. Segundo o AISI, uma rodada do teste Cyber Range com cota de 100 milhões de tokens custa cerca de US$ 85 no Claude Opus 4.5 ou 4.6, aproximadamente US$ 46 no GLM-5.2 e apenas US$ 1,19 no DeepSeek V4-Pro.

Uma diferença de dezenas de vezes significa que capacidades cibernéticas comparáveis ficam acessíveis por uma fração do custo — e chegam a modelos abertos, que costumam ter menos salvaguardas (safeguards) do que os fechados.

«Capacidades avançadas chegam a modelos abertos, menos protegidos, mais rápido do que antes», — afirma o AI

Security Institute em comunicado.

Kimi K3 e o plano de Hassabis

Na edição da Import AI, Jack Clark reforça essa mesma tendência com mais dois sinais. O primeiro é o anúncio do Kimi K3, da Moonshot AI: um modelo de 2,8 trilhões de parâmetros, cujos pesos e artigo científico a empresa promete publicar nas próximas semanas. Segundo a descrição da Import AI, em uma única execução autônoma de 48 horas o K3 projetou, otimizou e verificou um chip, e ainda montou o compilador MiniTriton.

O segundo sinal é a proposta regulatória de Demis Hassabis, cofundador da DeepMind. Ele sugere criar um Standards Body setorial nos moldes do regulador financeiro americano FINRA: as empresas submeteriam voluntariamente cada novo modelo a verificação 30 dias antes do lançamento e, com o tempo, o regime voluntário seria consolidado em lei.

«O

Standards Body será responsável por desenvolver protocolos de avaliação e pela interação com as agências federais competentes», — Demis Hassabis, cofundador da DeepMind, em post no X.

O que isso significa

Os modelos abertos deixam de ser "um ano atrás". Uma distância de 4–7 meses, com custo de inferência dezenas de vezes menor, muda o equilíbrio: capacidades de ponta se espalham mais rápido por modelos com menos proteção, e é por isso que propostas como o órgão setorial de Hassabis entram na pauta.

Perguntas frequentes

O que é a distância entre modelos abertos e fechados?

É o tempo que os melhores modelos abertos levam para alcançar os fechados em tarefas específicas. Segundo a medição do AISI de 20 de julho de 2026, em cibersegurança ela é de 4–7 meses, contra 6–10 meses um ano antes.

Quanto os modelos abertos são mais baratos?

No teste Cyber Range do AISI, uma rodada no DeepSeek V4-Pro custou US$ 1,19, no GLM-5.2 cerca de US$ 46 e nos modelos fechados Claude Opus 4.5 e 4.6 em torno de US$ 85, para a mesma cota de 100 milhões de tokens.

O que Demis Hassabis propõe?

Criar um Standards Body nos moldes do FINRA: envio voluntário dos modelos para verificação 30 dias antes do lançamento, com posterior conversão dessas regras em lei.