A Apple anunciou o HomeView, uma tela inteligente de 7 polegadas que reúne entretenimento, videochamadas e controle da casa inteligente. O dispositivo estreia uma nova versão da Siri com inteligência artificial e respostas personalizadas para os moradores.
O HomeView custa US$ 299 nos EUA (cerca de R$ 1.490) e chega às vendas em 13 de novembro em mercados como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Austrália, Índia e Nova Zelândia, sem previsão para o Brasil no lançamento inicial. A interface ajusta brilho e informações conforme a iluminação e a distância do usuário, identifica até seis pessoas por reconhecimento facial e integra funções como chamadas FaceTime, comandos de voz e monitoramento de até nove câmeras.
A Apple anunciou a nova geração da Apple TV 4K com inteligência artificial integrada à Siri, chip A19 e suporte a som surround com quatro alto-falantes. A assistente fica mais “conversacional”, ajudando a encontrar filmes e séries por interface em tela cheia, com cartazes e recomendações ligadas ao que o usuário pede.
A Apple TV 4K também traz três microfones de longo alcance para controlar a reprodução e buscar conteúdos sem segurar o controle remoto, além de descrições de vídeos e resumos de notificações gerados por IA com processamento local via HomeKit Secure Video. No mesmo evento, o HomePod mini 2 ganhou melhorias de áudio, novas cores e suporte futuro à Siri com IA, com reconhecimento de até seis vozes e integração com Mensagens, lembretes e temporizadores.
A Apple apresentou o novo Apple TV 4K, o primeiro modelo em quatro anos, com disponibilidade a partir de sexta-feira, 13 de novembro. O aparelho traz o chip A19 e promete conectividade sem fio melhor do que a geração anterior, além de microfones integrados.
A Siri com recursos de IA será parte do lançamento, mas deve funcionar em beta nos Apple TV 4K de segunda geração e nos modelos mais novos. O novo Find My de rastreamento funciona com o controle Siri de segunda geração e mais recentes, enquanto o preço do lançamento é de US$ 299.
A Cohere anunciou o North Small Translate, um modelo de tradução automática de código aberto com arquitetura mixture-of-experts (MOE) que opera em 50 idiomas. Os desenvolvedores podem baixar os pesos para uso não comercial sob a licença CC BY-NC 4.0 e, para implantação comercial, a empresa oferece o Model Vault, um ambiente de inferência gerenciado pela Cohere.
A companhia afirma que o modelo é “non-reasoning”, usando padrões aprendidos sem lógica passo a passo, o que reduz o uso de tokens. Em testes com o WMT26, a Cohere cita pontuação 83,60 no benchmark All Languages e destaca recursos para fluxos corporativos, como traduções estruturadas (Markdown ou JSON), instruções de tom e formato e guias de terminologia, além de um workflow multi-pass com revisão e correção do próprio output.
O projeto FreeToken, open-source, foi apresentado por pesquisadores da UC Berkeley e do MIT como uma engine de inferência para aproximar modelos MoE de ponta do uso em hardware consumidor. A proposta trata o PC do usuário como uma “fábrica” de computação elástica e heterogênea, em vez de apenas um nó de datacenter com limitações.
Para reduzir gargalos de decodificação em MoE, o FreeToken substitui o offloading estático por uma política dinâmica (q*) que divide a computação entre CPU e GPU conforme a taxa de interconexão. O sistema usa um formato de pesos (FTW) e double buffering para sobrepor streaming via PCIe com camadas ativas, além de gerenciar VRAM em tempo de execução sem recarregar o modelo, com ganhos reportados como ~39 tokens/s no Qwen3.6-35B em um RTX 4060 de 8GB.
A Alibaba lançou o Qwen3.8-Max, um modelo multimodal com 2,4 trilhões de parâmetros, disponível via QwenCloud e Alibaba Cloud Model Studio. A empresa afirma que o modelo usa uma arquitetura sparse Mixture-of-Experts, ativando cerca de 95 bilhões de parâmetros por token, e que os preços ficam em US$ 2 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 6 por 1 milhão de tokens de saída. Em um dos testes mais chamativos, a IA teria construído sozinha um app de linha de comando por 16 dias, gerando 265 commits e abrindo 127 pull requests em um repositório público no GitHub (qwen-code-dev-bot/oh-my-cli).
O ponto que muda para devs é que a Alibaba está tentando viabilizar “coding agents” com trilha auditável e integração com ferramentas existentes, incluindo suporte a formatos de API compatíveis com OpenAI e Anthropic no Model Studio. Ao mesmo tempo, a própria matéria ressalta que rodar o modelo localmente é pesado por causa da necessidade de armazenar e distribuir os pesos em GPUs de alta memória, o que tende a favorecer empresas grandes e provedores de inferência.
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.
