Histórias de dados do hub de IA

Dos 10.491 projetos open-source de IA no catálogo olud.ai, 4.436 — 42,3% — não tiveram push em seis meses. Mesmo entre os 1.150 repositórios com 10.000+ estrelas, 17,1% ficaram inativos.

Entre 270 modelos de IA com pontuação de benchmark e preço publicado, o melhor modelo open-weight pontua 59,7 contra 63,1 do melhor modelo fechado. Por ponto de inteligência, modelos open-weight custam 3,1× menos.

Uma placa de 24 GB roda um modelo de 35B, e uma placa de 8 GB roda Qwen3 8B em estimados 6,4 GB. A tabela honesta de VRAM, construída com base na regra publicada de 0,58 GB por bilhão de parâmetros — margem ±40%.

Mapeamos os 700 servidores MCP no hub olud.ai: 36,4% não se encaixam em nenhuma categoria estabelecida, 22,4% são agregadores, e a maior categoria de propósito único é Memória & Conhecimento — agentes estão ganhando memórias antes de mãos.

LanguageTool, Harper e Vale são três alternativas open-source ao Grammarly, todas com código lançado esta semana. Harper é mantido pela Automattic e funciona totalmente offline — nada que você digita sai da sua máquina.

50 dos 76 modelos fechados que precificamos e pontuamos são superados por outro modelo da mesma empresa que também custa menos — tanto na entrada quanto na saída. A maior diferença é de 20×.

1,641 dos 8,246 repositórios de software de IA que monitoramos não têm licença identificável e, juntos, acumulam 8.3 million estrelas. A taxa quase não varia entre um experimento de 200 estrelas e uma ferramenta de 50,000 estrelas.

41 dos 100 projetos de IA com mais estrelas foram criados em 2025 ou 2026, e dezoito deles não existiam em janeiro. No entanto, nenhum dos 50 primeiros parou de receber commits — a classificação se renova por substituição, não por decadência.

97 dos 190 modelos com preço comercial que monitoramos são chineses, e só a Alibaba oferece 49 deles. No entanto, eles não são os baratos — o modelo chinês mediano custa quase quatro vezes o modelo americano mediano.

Acompanhamento diário de preços de 63 modelos: 34 modelos open-weight ficaram mais caros, 13 ficaram mais baratos. O GLM 5.2 mudou de preço 22 vezes em 25 dias — e ninguém na Z.ai decidiu nada sobre isso.

Em 10.216 repositórios agrupados pelo ano em que foram criados, Python manteve entre 53 % e 57 % de cada coorte de 2017 a 2024 — depois perdeu vinte e um pontos. TypeScript agora está em 27 %.

223 dos 848 repositórios de código de IA com mais de 10.000 estrelas passaram um mês sem um commit, e 63 passaram um ano completo. Contagens de estrelas não decaem, então nada na página te informa.

Claude Opus 5, Claude Fable 5, GPT-5.6 e Kimi K3 estão dentro de 3.6 pontos uns dos outros em inteligência, enquanto seus preços variam em 3.3×. O preço não acompanha mais a capacidade no topo.

Claude Opus 5 foi lançado quarenta e cinco dias após Claude Fable 5. Ele pontua mais alto em ambos os índices compostos e custa exatamente metade por token. Isso não deveria acontecer, e a razão pela qual acontece é mais interessante do que a classificação.

Ele pontua 57.1 em inteligência a $15 por milhão de tokens de saída, à frente do GPT-5.6 Terra pelo mesmo preço e 1.8 pontos atrás do GPT-5.6 Sol, que custa o dobro. Então você lê a contagem de parâmetros: 2.8 trilhões.

Sol, Terra e Luna foram lançados no mesmo dia a $30, $15 e $6 por milhão de tokens de saída. Com o máximo esforço, eles estão 7.7 pontos de inteligência apartados. Os seis níveis de esforço dentro de Luna sozinhos estão 24.6 pontos apartados.

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