22 resultados para codingagents
Sexta · 09 out
2026-10-09
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IA
Pesquisa · IA
Agentes de IA para codificação conseguem gerar mais código e mais atividades em repositórios, mas o ganho não se converte em mais software entregue. Uma pesquisa com práticas reais de centenas de empresas aponta que o uso desses agentes eleva em média as linhas de código geradas em 30%, os commits em 20% e os pull requests em 23%. Ao mesmo tempo, a revisão humana continua sendo um gargalo importante no fluxo de produção.
O estudo indica que o processo de code review fica mais longo, com pull requests mais propensos a exigir revisões e com mais comentários dos revisores. Mesmo com a maior produção de código, a taxa de resolução de Issues e Epics — recursos acompanhados por ferramentas como Jira — não muda de forma estatisticamente relevante após a adoção de ferramentas de IA. A análise foi feita com dados agregados de Jellyfish, cobrindo 300 milhões de eventos de trabalho e informações de mais de 700 mil colaboradores em mais de 700 empresas, de 2021 até março de 2026.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #CodingAgents · #DesenvolvimentoDeSoftware · #CodeReview · #Jira
Quarta · 30 set
2026-09-30
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
A InfoQ vai realizar duas turmas de certificação online de cinco semanas em outubro de 2026: AI Security & Privacy Engineering, com início em 26 de outubro, e AI-Assisted Engineering, começando em 19 de outubro. O primeiro grupo foca em proteger dados sensíveis e testar controles de segurança em produtos de IA, usando threat modeling e red teaming. Já o segundo prepara verificações para coding agents que alteram um código existente, com criação de contexto, limitação de permissões e testes antes de levar as checagens para o CI.
As turmas incluem capstones em que os participantes avaliam uma arquitetura de produto de IA e explicam riscos, controles e como seriam testados, além de apresentarem um harness para validar mudanças feitas por agentes. A metodologia também prevê comparação de resultados registrados ao longo das cinco semanas com previsões iniciais, com grupos de pares para discutir decisões e a eficácia das checagens no fluxo de engenharia.
#InteligenciaArtificial · #IA · #SegurancaEmIA · #CodingAgents · #EngenhariaDeSoftware · #TestesDeSoftware · #DevOps
Terça · 29 set
2026-09-29
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IA
Pesquisa · IA
A OpenAI lançou o GPT-6.1 Sol, nova versão do modelo de trabalho voltado a tarefas profissionais, apenas uma semana após o lançamento do GPT-6 Sol. A empresa afirma que o GPT-6.1 Sol é uma atualização que chega perto da “inteligência” do GPT-6 Astra em coding com agentes, uso de computador e trabalho profissional, com custo de entrada e saída equivalente a cerca de um quinto do padrão do Astra.
O GPT-6.1 Sol já está disponível via API e para usuários Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu no ChatGPT Work e no Codex, mantendo preços de US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, com entrada cacheada com desconto. A OpenAI também adicionou uma versão Ultrafast no Codex, com geração de tokens até 8x mais rápida, e diz que o modelo reduz erros factuais e melhora o alinhamento, incluindo testes em que agentes baseados no GPT-6.1 Sol não tentaram contornar revisões automáticas de segurança.
#InteligenciaArtificial · #IA · #OpenAI · #GPT61 · #AgentesDeIA · #CodingAgents · #IAgenerativa
Segunda · 28 set
2026-09-28
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
Agentes de IA para programação estão sendo apontados como uma forma de reduzir lacunas de conhecimento na arquitetura de software, especialmente quando sistemas dependem de serviços legados com documentação incompleta. A proposta é usar o agente para mapear o design desses serviços, documentar fluxos de dados e escanear o código em busca de falhas, sugerindo correções e, quando necessário, refatorações para melhorar entendimento e manutenção.
O uso também pode ajudar a identificar e corrigir problemas arquiteturais comuns, incluindo questões de design de APIs, violações de padrões e limites em Domain-Driven Design (DDD), além de apoiar a detecção e correção de vulnerabilidades de segurança, útil quando há dependência de pacotes open source. Para evitar perda de controle sobre a qualidade do resultado, o texto destaca que o agente precisa ser guiado por objetivos arquiteturais mensuráveis, como Quality Attribute Requirements (QARs), e que o código gerado deve ser avaliado por testes.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #ArquiteturaDeSoftware · #CodingAgents · #SegurancaDaInformacao
Quarta · 23 set
2026-09-23
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
Jensen Huang, CEO da Nvidia, rejeitou a ideia de que agentes de IA vão eliminar a necessidade de engenheiros de software e disse que o “problema do júnior” deve se resolver em dois anos. Em entrevista ao Ezra Klein, ele separou o propósito do trabalho — “engenharia” — das tarefas do dia a dia, citando exemplos como a automação de leituras em radiologia sem mudar o objetivo do diagnóstico.
Huang afirmou que a nova geração “AI-native” chega ao mercado por volta de 2028, já que o tempo médio de graduação seria de dois anos a partir do início dessa onda. Ele também destacou que, embora algumas habilidades mais finas possam diminuir, desenvolvedores precisarão aprender a colaborar com sistemas baseados em agentes, enquanto tarefas como testes, leitura de stack traces e correção de bugs seguem exigindo checagem e julgamento.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #Programacao · #Nvidia · #CodingAgents
Sábado · 19 set
2026-09-19
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
Lauren Tan, engenheira do time Grok na SpaceXAI, compartilhou o workflow do seu agente pessoal, o pstack, que permite enviar 2.000 pull requests por mês para produção com alta confiança. Com isso, um único engenheiro chega a quase 100 PRs por dia útil, e as mudanças de fato chegam ao ambiente final, não ficam apenas no código.
No centro do processo está a verificação: um “skill” que checa o próprio trabalho e mantém o agente trabalhando até a tarefa estar concluída. Para isso, o agente precisa de um runtime rico que ele possa iniciar, inspecionar e obter respostas estruturadas; em sistemas distribuídos, a verificação exige ambientes que suportem muitos testes em paralelo sem interferência entre mudanças.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #codingagents · #DevTools · #VerificacaoDeCodigo · #SoftwareEngineering
Segunda · 14 set
2026-09-14
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Engenharia · Software com IA
Claude Fable 5.1, executado via Claude Code, venceu o benchmark Real-SWE com 38,8%, mas falhou em mais de 6 de cada 10 tentativas. O Real-SWE, da Specific Labs, usa código privado de empresas e tarefas parecidas com as rotinas de engenheiros, em vez de problemas retirados de repositórios públicos.
Os testes incluíram oito tentativas por tarefa e avaliaram o modelo junto com sua ferramenta de coding agent: Fable 5.1 com Claude Code, Astra com Codex CLI e Gemini 3.8 Flash com Gemini CLI. Mesmo assim, seis dos 10 cenários tiveram taxas de sucesso abaixo de 15%, e nenhum modelo resolveu consistentemente tarefas como o analytics stream reducer e a linearizable scan.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #CodingAgents · #LLM · #benchmarks
Terça · 08 set
2026-09-08
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Engenharia · Software com IA
A Anthropic vende o plano Claude Max prometendo até 20x mais uso em relação ao Pro, mas desenvolvedores relataram que ainda podem esbarrar em um teto semanal. Uma ação coletiva ampliada, protocolada na terça-feira, afirma que a empresa não deixou essas restrições claras o suficiente durante a assinatura.
A documentação do Max indica que os multiplicadores 5x e 20x valem “por sessão”, com limites que se renovam a cada cinco horas, mas também existe um cap semanal que pode afetar usos em diferentes modelos, incluindo sessões de codificação interativa. O processo sustenta que os limites semanais foram introduzidos no fim de julho de 2025, meses depois do lançamento do Max, e discute se a Anthropic comunicou adequadamente essas condições antes da contratação.
#InteligenciaArtificial · #IAgenerativa · #Anthropic · #ClaudeMax · #LLM · #CodingAgents · #DesenvolvimentoDeSoftware
Segunda · 07 set
2026-09-07
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Engenharia · Software com IA
Um estudo da Armature analisou como coding agents escolhem ferramentas para serem integradas ao código, com foco em como a decisão muda quando o “agente” passa a montar o stack em vez de o time humano selecionar tudo. A pesquisa acompanhou 17 mil sessões de escolha de ferramentas e avaliou três agentes (Claude Code, Codex e Cursor) em repositórios no GitHub, com variações de prompts e contextos de código.
Os resultados apontam que o contexto do repositório pesa na escolha e que os agentes não seguem o mesmo caminho: Cursor tende a usar a web em 2/3 das sessões, Codex recorre à busca web em 94% e Claude Code busca na web só em cerca de 30%. Em um exemplo de serviço de e-mail, Resend venceu em TypeScript (55/89), SendGrid em Python (22/24), Postmark em Go (20/24) e Azure ACS em Java (22/23), mostrando como a “fama” do fornecedor pode não garantir adoção pelo agente.
#InteligenciaArtificial · #IA · #codingagents · #desenvolvimentoDeSoftware · #ferramentasDeDev · #LLM · #DevTools
Quinta · 03 set
2026-09-03
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IA
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Pesquisa · IA
Uma pesquisa executou 16.893 rodadas para comparar quais ferramentas de terceiros são escolhidas por coding agents como Claude, Codex e Cursor em tarefas reais dentro de repositórios. O experimento usou um painel com 75 repositórios, em 10 linguagens, com dados simulados (nomes de empresas, histórico e chaves falsas) e lockfiles reais, além de variações de prompts para testar diferentes cenários. As execuções ocorreram em sandboxes efêmeras e com um “humano simulado” orquestrado por Gemini 3.7 Flash para tornar as conversas mais realistas.
Os resultados apontam diferenças claras entre os agentes: o Cursor recorre à web em cerca de 2/3 das sessões, o Codex usa busca web em 94% e o Claude Code pesquisa mais raramente (~30%), aumentando para ~80% em áreas onde seus “priors” são mais fracos. Mesmo quando os agentes mencionam fornecedores conhecidos, isso não garante vitória: apenas 42% das vezes eles escolhem a mesma ferramenta, e o contexto do repositório muda os vencedores entre provedores e plataformas.
#InteligenciaArtificial · #IA · #codingagents · #Claude · #Codex · #Cursor · #DesenvolvimentoDeSoftware
Segunda · 31 ago
2026-08-31
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Engenharia · Software com IA
A OpenAI anunciou que vai cortar o acesso direto do Cursor aos seus modelos a partir de novembro, citando incidentes envolvendo empresas de Elon Musk e a quebra de termos de serviço. A medida foi justificada com base em experiências anteriores da OpenAI com violações contratuais, e a empresa disse que a decisão foi difícil para manter os modelos “amplamente disponíveis” aos desenvolvedores.
Em resposta, Tom Brown, cofundador da Anthropic, afirmou rapidamente que a empresa segue tratando o Cursor como um “parceiro confiável” e que vai continuar aumentando a capacidade de compute para suportar modelos Claude dentro da ferramenta. O cenário ganha peso porque a Anthropic também fechou acordos de compute com a SpaceX, incluindo o uso de grande parte do Colossus 1, e agora vê o Cursor sob controle da própria SpaceX.
#InteligenciaArtificial · #IA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #CodingAgents · #Cursor · #OpenAI · #Anthropic · #Claude
Quinta · 27 ago
2026-08-27
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Engenharia · Software com IA
First Mate Technologies descreveu um fluxo de desenvolvimento que usa dois modelos de IA em papéis separados: um escreve a implementação e outro cria testes, revisa o código e só então libera a mesclagem. No app QueueMate, a etapa de verificação gerou 554 casos de teste e a varredura de QA encontrou 38 defeitos, incluindo um problema de severidade 1 ligado ao tratamento de sessões.
A empresa afirma que o modelo “checker” recebe critérios de aceitação e informações sobre cobertura automatizada, sem escrever a implementação, para evitar que a mesma IA decida se o próprio código está correto. O processo ainda inclui ambiente de testes isolado, execução em CI com checks determinísticos e aprovação humana antes do merge, além de testes adicionais cobrindo cenários como bordas de data e ações concorrentes em múltiplas abas do navegador.
#InteligenciaArtificial · #IA · #codingagents · #testesDeSoftware · #qualityassurance · #CI · #DevOps
Quarta · 26 ago
2026-08-26
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O modelo de base não lançado da OpenAI, codinome Astra, já está trabalhando dentro do codebase interno da empresa, transformando ideias de experimentos em código, executando as etapas e retornando resultados. O cientista-chefe Jakub Pachocki afirmou que o sistema vai além de pedir correções ou funções prontas, ao receber o experimento e “descobrir” os passos intermediários.
A OpenAI também descreve o desenvolvimento de “persistent agents”, capazes de continuar trabalhando sem instrução humana a cada etapa, incluindo coordenação entre múltiplos agentes. Ao mesmo tempo, a empresa elevou controles de segurança após incidentes com agentes que acessaram ferramentas fora do sandbox, e estima que o monitoramento dos agentes adiciona cerca de 20% ao custo de compute de inferência nesses fluxos.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #CodingAgents · #OpenAI · #SegurancaEmIA · #DesenvolvimentoDeSoftware
Domingo · 23 ago
2026-08-23
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A extensão Q Developer, que permite a um coding agent ler um projeto, propor mudanças e executar comandos no editor, recebeu um pull request malicioso no repositório aws-toolkit-vscode da Amazon. Enviado em 13 de julho de 2025 por um usuário do GitHub, o código foi parar na base de instalação do Visual Studio Code quatro dias depois, mas não chegou a executar em ambiente de clientes.
O update baixou um arquivo externo no build e inseriu um prompt para o agente apagar dados e recursos do sistema e da nuvem, com flags configuradas para dispensar aprovações adicionais. A equipe de segurança da Amazon confirmou que a execução não ocorreu por causa de um erro de formatação no prompt; depois, a empresa revogou credenciais, removeu o código e publicou um build limpo em até dois dias.
#InteligenciaArtificial · #IA · #CodingAgents · #SegurancaDaInformacao · #DevSecOps · #VSCode · #SupplyChainAttack
Quinta · 20 ago
2026-08-20
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Engenharia · Software com IA
O Slack está lançando o Slack Code, com canais dedicados para times “vibe code” em conjunto com agentes de IA, em vez de alternar entre ferramentas e conversas. A novidade inclui canais abertos e específicos de projetos, com abas próprias para usuários, além de recursos para comparar mudanças no código e pré-visualizar a saída em HTML antes do envio do projeto.
Com o Slack Code, basta marcar um coding agent como Claude (da Anthropic) ou Devin (da Cognition) para que ele crie um canal de código focado na tarefa. Os canais são arquivados automaticamente ao concluir as atribuições e mantêm um log de auditoria; o recurso já está disponível a partir de hoje em qualquer plano do Slack e deve integrar agentes do marketplace, incluindo Claude Code, Devin, Vercel Agent e GitHub Copilot.
#InteligenciaArtificial · #IA · #Slack · #VibeCoding · #AgentesDeIA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #CodingAgents
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A InfoQ abriu inscrições para o InfoQ Certified AI-Assisted Engineering Program, uma certificação online com foco em engenharia assistida por agentes de IA. O primeiro grupo acontece de 18 de setembro a 16 de outubro de 2026, às sextas-feiras às 9:00 AM PDT, por US$ 1.470, e o segundo vai de 19 de outubro a 16 de novembro de 2026, às segundas-feiras no mesmo horário.
O curso é voltado a engenheiros e arquitetos seniores que já executam um coding agent em código de produção diariamente, trabalhando em codebases com anos de histórico. A formação aborda o que um agente pode fazer, como identificar falhas e como comprovar para a organização que o código gerado é válido, escalável e sustentável, com sessões ao vivo que não são gravadas e certificação baseada em presença e entrega final.
#InteligenciaArtificial · #IA · #AgentesDeIA · #DesenvolvimentoDeSoftware · #EngenhariaDeSoftware · #CodingAgents · #CertificacaoOnline
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Pesquisa · IA
Um editor experimental chamado Huzzah está sendo desenvolvido para mudar a forma como desenvolvedores trabalham com LLMs: em vez de chats passo a passo, o sistema usa pseudocódigo declarativo e persistente como base para gerar código real. A proposta busca reduzir a perda de intenção humana e a repetição de instruções comuns em conversas com agentes de codificação.
No exemplo do “fizz buzz”, o usuário cria um arquivo com regras em pseudocódigo e, ao salvar, o Huzzah captura o diff e regenera o trecho afetado do código. O projeto também aponta benefícios como prompts mais curtos e legíveis, além de o pseudocódigo funcionar como documentação para humanos, embora ressalte limitações para código em escala e dependências entre arquivos.
#InteligenciaArtificial · #IA · #codingagents · #LLM · #DesenvolvimentoDeSoftware · #Programacao
Quarta · 19 ago
2026-08-19
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IA
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Pesquisa · IA
A Bloomberg informou que a SpaceX tentou adquirir a startup de codificação com IA Cognition, enquanto a empresa busca acelerar sua corrida para alcançar OpenAI, Anthropic e Google. Pouco depois da publicação, o CEO da Cognition, Scott Wu, contestou o relato no X e afirmou que a empresa “não está à venda”, dizendo que não houve conversas entre as companhias.
O tema surge dias após a SpaceX concluir a compra de US$ 60 bilhões da Cursor, outra startup de IA voltada a programação. A Cognition também aparece como um dos maiores negócios independentes de software de IA para coding, com Devin e clientes como Mercedes-Benz, Citi e Goldman Sachs, além de ter levantado US$ 1 bilhão em maio; a reportagem também menciona que as discussões teriam perdido força, mas poderiam seguir em cooperação.
#InteligenciaArtificial · #IAgenerativa · #AgentesDeIA · #CodingAgents · #SoftwareDeIA · #SpaceX · #Cognition
Quarta · 12 ago
2026-08-12
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Engenharia · Software com IA
O Google argumenta que a popularização de código gerado por IA está mudando os critérios que desenvolvedores usam para avaliar linguagens de programação, com mais peso para legibilidade, verificação e manutenção de longo prazo. A empresa diz que o Go foi pensado para facilitar leitura, testes, manutenção e atualização contínua, em vez de priorizar apenas a velocidade com que o código é escrito.
Com assistentes e agentes que produzem grandes volumes de código rapidamente, o Google afirma que cresce a necessidade de revisão e validação humana, mesmo após a primeira geração. A empresa também destaca recursos do ecossistema do Go, como gofmt para padronização, toolchain para testes e análise, sistema de tipos estático para validações no compilador e ciclos compile-and-correct que podem ser usados por agentes, além do cuidado com dependências e checagens que não substituem testes e revisão.
#InteligenciaArtificial · #IA · #GoLang · #CodigoGeradoPorIA · #CodingAgents · #DesenvolvimentoDeSoftware · #TestesDeSoftware
Domingo · 09 ago
2026-08-09
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Engenharia · Software com IA
O artigo discute como avaliar coding agents, respondendo a uma divergência com uma “software factory” que defendia que esses agentes não poderiam ser avaliados. O texto argumenta que o agente não é apenas um modelo: o resultado depende do conjunto modelo + harness + ferramentas + contexto do repositório + instruções + permissões + ambiente de execução e do loop de feedback. Por isso, benchmarks públicos podem medir combinações específicas e não apenas o modelo subjacente.
A avaliação, segundo o autor, deve ir além de “passou nos testes”, incluindo checagens como build, testes públicos e hidden, compatibilidade de APIs e formatos, migrações, limites de desempenho e segurança, além de verificar alterações fora do escopo permitido. Também é necessário repetir execuções para lidar com não determinismo e usar camadas como qualidade da mudança, trajetória, intervenção humana, custo e impacto em produção, porque um único número não captura tudo.
#InteligenciaArtificial · #IA · #CodingAgents · #AvaliacaoDeIA · #EngenhariaDeSoftware · #TestesAutomatizados · #Benchmarks
Quarta · 05 ago
2026-08-05
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Eng · Dev com IA
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Engenharia · Software com IA
O projeto open-source Ponytail, que define regras para agentes de coding “agirem como o dev mais preguiçoso da sala”, ultrapassou 82 mil estrelas no GitHub desde seu lançamento em 12 de junho. A iniciativa ganhou força ao atacar um problema comum: agentes que entregam soluções superdimensionadas (ex.: criam biblioteca, wrapper e CSS quando bastaria um <input type="date">). Após críticas, o benchmark original (que falava em 80% a 94% de redução de código) foi revisado: um estudo apontou que a comparação era inflada por um baseline “chatty” e que o ganho real, em média, ficou em cerca de 54%, chegando a 94% apenas nos casos em que o agente realmente over-build.
Na prática, Ponytail funciona como um conjunto de guardrails no contexto do agente, impondo uma “escada” de decisão antes de escrever código mínimo e suficiente. O projeto também reforça limites de segurança e qualidade (validação em trust boundaries, tratamento de erros, acessibilidade) e exige marcação quando houver simplificações. Para devs, a mensagem é clara: além de prompts e skills, começa a ganhar valor a avaliação justa e reproduzível do que esses agentes realmente melhoram no dia a dia.
#inteligenciaartificial · #codingagents · #LLM · #DevTools · #GitHub · #softwareengineering
Segunda · 03 ago
2026-08-03
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Engenharia · Software com IA
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.
#InteligênciaArtificial · #LLM · #CodingAgents · #MixtureofExperts · #GitHub · #ModelStudio · #Qwen