Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
A DeepSeek lançou nesta sexta-feira (21) o DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp, um modelo experimental de inteligência artificial capaz de interpretar imagens, documentos e capturas de tela. O sistema é multimodal, combinando entendimento de texto e imagem para analisar o que aparece na tela e executar ações automáticas sem instruções passo a passo. A empresa afirma que o desempenho para tarefas independentes fica próximo de tecnologias concorrentes de ponta, como o Opus 4.8 da Anthropic.
Junto ao modelo, a DeepSeek liberou a Files API, uma ferramenta gratuita para envio de arquivos que permite enviar uma imagem uma vez e reutilizá-la em várias consultas, reduzindo uso de dados e acelerando respostas. A proposta reforça a disputa por liderança no mercado de IA, com foco em alto desempenho e custos mais baixos, e já permite integração por desenvolvedores via API.
A DeepSeek reduziu em 50% o preço de uso do seu modelo V4-Flash e também desistiu de um sistema de preços dinâmicos que encareceria em períodos de alta demanda. Testes citados pela Artificial Analysis indicam que o custo médio para concluir uma tarefa de benchmark fica em torno de US$ 0,03, além de a empresa cobrar US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída.
A mudança pressiona o mercado ao colocar o V4-Flash em patamar bem abaixo de concorrentes como Claude Fable 5 e GPT-5.6 Sol, embora o desempenho (50 pontos no Intelligence Index) não seja superior ao de rivais diretos. Além do corte, a companhia aposta em agentes de IA com uma ferramenta chamada Harness para executar códigos em múltiplas etapas, enquanto autoridades chinesas alertam para o risco de “involução” por competição predatória.
A Alibaba anunciou o Qwen3.8-Max, seu maior modelo até agora, com 2,4 trilhões de parâmetros e foco em multimodalidade (texto, imagens e vídeos). O modelo consegue analisar até 1 milhão de tokens por vez e usa arquitetura mixture-of-experts, ativando apenas parte do sistema por tarefa — com uso simultâneo de 95 bilhões de parâmetros. Já a DeepSeek chamou atenção com o V4-Flash, destacado como o mais barato para operar em testes, com custo de US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,28 por milhão de tokens de saída.
A disputa deixa de ser só “quem tem o modelo maior” e passa a mirar eficiência e acessibilidade para empresas e desenvolvedores. Na prática, a tendência é acelerar adoção de IA em fluxos corporativos, inclusive com modelos de pesos abertos que permitem baixar e adaptar os parâmetros, enquanto concorrentes ocidentais seguem mais focados em soluções fechadas.
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