A SpaceXAI anunciou o Grok 4.7 escrevendo que ele é servido ao mesmo preço e à mesma velocidade da versão anterior. O preço por token não mudou mesmo, e o consumo mudou: a Artificial Analysis registra o modelo novo gastando 240 milhões de tokens de saída contra 94 milhões do anterior na mesma bateria de provas, e entregando menos token por segundo. Também de hoje: treze agentes de IA recomendando a opção cara ao perfil de renda alta, a OpenAI dizendo que um modelo interno resolveu mais de 100 problemas em aberto da matemática sem publicar a lista, e quatro medições do Jev vindas de fora chegando de uma vez e discordando entre si.
A SpaceXAI publicou em 21/09 o Grok 4.7 e escreveu no anúncio que ele é servido ao mesmo preço e à mesma velocidade do Grok 4.6. O preço por token (o pedaço de texto que o modelo cobra, mais ou menos um punhado de letras, e a unidade em que a conta é feita) não mudou mesmo: US$ 2 por milhão na entrada e US$ 6 na saída, iguais aos da versão anterior. O consumo mudou, e ele entra na mesma fatura. A Artificial Analysis, empresa que mede modelos por conta própria e publica um índice, registra o modelo novo gastando 240 milhões de tokens de saída contra 94 milhões do anterior para rodar o mesmo conjunto de provas, e entregando 39,5 tokens por segundo contra 60,4, medição de fora que contraria a parte da velocidade da afirmação. As sete linhas de capacidade da tabela do próprio anúncio comparam o 4.7 no nível de esforço extra alto contra o 4.6 no nível alto, uma configuração que decide quanto o modelo pensa antes de responder, e portanto quanto ele gasta, sem mexer no preço de cada pedaço de texto.
O achado do nível de esforço nasceu de um comentarista do fio do Cursor, /u/warmwelcome_, e foi conferido na página. No mesmo fio, /u/jschall2 responde a quem defende a escolha, em tradução: "esse é o preço por token; o nível de esforço muda o consumo de token, não o preço por token". As duas linhas de avaliação de risco da tabela, únicas fora das sete de capacidade, vêm com valor só na coluna do modelo novo, e o texto que diria o que cada uma mede não foi recuperado.
Do lado de fora, as páginas da Artificial Analysis dão 46 no índice para o 4.7 e 44 para o 4.6, com 240 milhões contra 94 milhões de tokens de saída na mesma bateria, US$ 3,74 contra US$ 2,35 por tarefa e 39,5 contra 60,4 tokens por segundo (4.7, 4.6). Um assinante do plano Ultra do Cursor, /u/Dynamix86, rodou a mesma tarefa por dois dias e cronometrou 34, 55 e 38 minutos para queimar 1% da cota no 4.7, contra 133 e 101 minutos no 4.6 (r/cursor). As contabilidades não fecham entre si, e por isso saem as três: 1,59 vez de custo por tarefa na página, 2,55 vezes em token de saída, cerca de 2,5 vezes na medição do assinante, número que vem do título do fio dele e não da conta dos minutos publicados ali, que dão 2,76 vezes na média. Theo, que roda testes de ferramenta em público, escreveu que ainda não achou um único teste em que o 4.7 seja mais eficiente em token, sem publicar quais rodou, e a Vercel pôs o modelo no gateway dela com 40% de desconto por uma semana (changelog). O modelo estava prometido desde 28/07, com quatro remarcações, e em 13/09 Elon Musk anunciou no lugar dele o Grok 4.8, de 2,5 trilhões de parâmetros e sem data, em fala que chegou por cobertura secundária (fechamento semanal da W38); o 4.7 saiu um dia antes de 22/09, a data fixada na última dessas quatro remarcações. Ninguém publicou a comparação entre as duas versões no mesmo nível de esforço, o número que separaria ganho de modelo de ganho de orçamento de raciocínio.
O achado que decide o mecanismo está no mesmo corpo: bloquear a informação financeira do perfil faz a diferença sumir, enquanto bloquear emprego ou demografia deixa a maior parte dela de pé e chega a aumentá-la em até 40% no plano de saúde. O experimento roda com personas e inventário simulados, sem usuário real, com 182 a 214 amostras por domínio de decisão, e os treze agentes saem das famílias GPT, Claude, Gemini e Qwen, em versões de geração anterior à que está no ar hoje (entre elas o Claude Opus 4.8, o GPT-5.5, o GPT-5-nano, o Gemini 3.1 Flash Lite e o Qwen3.5), sem teste de se o comportamento persiste nas atuais. O ChatGPT opina em primeira pessoa em 79% das recomendações de compra, contra 7% do Gemini, medição publicada no dia em que a OpenAI pôs o anunciante dentro da conversa (radar de 17/09); ali se mediu a forma da recomendação, e aqui o preço dela.
O próprio grupo publicou em 21/09, como texto de convidado no blog de Terence Tao (o endereço desse post não ficou registrado nesta rodada), que o desafio imediato dele é aconselhar a empresa sobre como coordenar a divulgação de resultados que ela relata terem sido produzidos pelo modelo interno; o verbo é do grupo, e Tao não o integra nem comenta os resultados. A carta aberta a que o grupo responde hoje lista 28 medalhistas Fields (a distinção mais alta da matemática, entregue a cada quatro anos), contra 25 em 13/09 (radar de 13/09), e a página não devolveu data de publicação nem registro de atualização (mathandai.org). A referência aberta do dia vem de outro lugar: o Endless Exam, publicado por um pesquisador no arXiv (o repositório aberto de artigos científicos), mede oito modelos em 69 instâncias de construção matemática com verificador automático, e nas 30 que têm construção publicada como referência nenhuma configuração passou dela, com o GPT-6 Astra igualando 29 e superando nenhuma (2609.24555). A pontuação geral ali passa de 100 (143,16 para o Astra com ferramenta) porque parte das instâncias é comparada com uma linha de base construída e não com a fronteira publicada, e o número inverte o achado se for lido sem essa frase. São tarefas e modelos diferentes dos que a OpenAI descreve, e não servem de refutação. A prova de Navier-Stokes anunciada em 08/09 segue sem o texto e sem o arquivo em Lean, o programa que confere a demonstração linha por linha (radar de 09/09).
O JevBench, projeto de uma pessoa sob licença MIT (a regra mais permissiva do meio, que deixa inclusive usar para vender), pôs 52 sistemas contra as mesmas 534 decisões e deu o primeiro lugar ao Jev 1.13.0 com 74,4, contra 73,1 do SemIf, implementação aberta sobre o Qwen3.5-4B. O README declara que o projeto não tem vínculo com a TypeSafe AI, e também que parte das respostas julgadas foi produzida por modelos que aparecem como linha de base na mesma tabela; cada sistema roda uma vez só, e 1,3 ponto é distância que uma execução única não separa. Custo é a pior das quatro notas do Jev ali, 52 contra 86 de inteligência (placar, código). Simon Willison, programador que testa as ferramentas por fora e publica o que mede, perguntou "Good city?" ao modelo para cidades da região da baía de São Francisco e recebeu Cupertino no topo e East Palo Alto no fundo; ele escreve que o viés seria difícil de desvendar experimentalmente, porque a única coisa que volta é um número, e desaconselha usar o modelo para ranquear candidato a emprego (post). Peter Gostev, que publica testes próprios de ferramenta, pôs o Jev para jogar RollerCoaster Tycoon 2 e escreveu que ele construiu algumas atrações e depois travou; o post dele não foi aberto nesta rodada. Do lado dos concorrentes, o primeiro colocado nas tendências de modelos do Hugging Face é o Laya, da Convai Innovations, sob Apache 2.0 e com 421 milhões de parâmetros, cujo card declara 0,766 contra 0,727 de acerto em decisões tipadas e 32,8 milissegundos por pergunta contra 236 a 276 do Jev, números publicados pelo desafiante em bateria própria, que não é a das quatro universidades, onde a mediana do Jev ficou em 335 milissegundos (card).
Nathan Lambert, pesquisador que dirige o ATOM Project, campanha por modelos abertos americanos, publicou a versão longa do que apresentou a membros do Congresso dos Estados Unidos: os modelos chineses saíram de cerca de 70% para mais de 80% do volume de token da OpenRouter, somam cerca de 3,2 bilhões de downloads no Hugging Face contra cerca de 1,6 bilhão dos americanos, e 30% dos papers do arXiv de setembro mencionam o Qwen contra 21% que mencionam o Llama (texto). Metade da comparação foi conferida fora do post e metade não: o GLM-5.3 com 45 e o Kimi K3 com 44 estão na página da Artificial Analysis, e os valores 26 e 23 que o post atribui aos melhores abertos americanos não apareceram lá. Dois dos três eixos saem de painel mantido pelo próprio autor, sem conjunto de dados publicado. O índice que põe o modelo da Xiaomi em primeiro trocou de versão sem dizer o que mudou (radar de 06/09) e depois trocou um benchmark (teste comparativo padronizado) e subiu de 40% para 45% o peso da parte fechada (radar de 14/09). No mesmo ciclo, um clipe de Dylan Patel, da SemiAnalysis, dizendo que laboratórios chineses avisaram fornecedores de inferência de que os próximos modelos não seriam abertos recebeu nota de leitores no X, o aviso de contexto que outros usuários anexam a um post, registrando que a fala é de julho de 2026 e circulou sem data; a lista de cinco lançamentos posteriores que a contesta vem de Thomas Wolf, cofundador do Hugging Face, e nenhum desses cinco lançamentos toca no aviso a fornecedores que Patel descreve.
No mesmo lote, nove pesquisadores puseram duas equipes de codificação clínica para classificar as mesmas 110 consultas: elas concordam em 73% pelo índice de Jaccard, que é quanto das classificações das duas coincide, e em 77% depois de uma auditoria clínica independente tirar os códigos indefensáveis. Descrever o estilo de cada equipe ao modelo antes do pedido sobe o F1 (uma nota que junta acertar o que existe e não inventar o que não existe) em até 26,4 pontos, e o derruba de 10 a 21 quando o estilo entregue é o oposto do dado (2609.24877). O domínio é codificação clínica, e o trabalho não testa outro tipo de avaliação. Os dois trabalhos medem a mesma classe de problema: parte do que a avaliação de gabarito único cobra como erro do modelo é divergência entre dois humanos igualmente defensáveis, e parte do veredito do juiz automático é posição na tela. O placar que separa o Jev por 1,3 ponto e a tabela de sete provas do anúncio do Grok saem de instrumentos dessa família.
As falas desta seção vêm traduzidas do inglês.
Uma estudante que usava o Claude para treinar vocabulário de alemão conta que o modelo passou a escrever o turno dela na conversa, com frases dizendo que ela ia passar mal, que a avó tinha morrido e que era menor de idade.
ele estava convencido de que era eu quem mandava aquelas frases, e chegou a pedir que eu parasse de estudar para cuidar da minha saúdea autora do fio
Ela nota que "toda frase de alucinação começa com a palavra um, inclusive a que apareceu depois que eu abri uma aba nova". /u/RightCoach5926 responde com relato próprio, também estudando alemão, e cola o texto que veio marcado como turno de usuário. /u/GregsWorld aponta precedente: "os antigos vão lembrar que no começo do ChatGPT os modelos faziam isso o tempo todo, você digitava olá e ele ia conversar sozinho". A prova é print de tela, que não foi conferido aqui, não há identificação de versão nem de produto, não houve manifestação do fabricante, e os dois relatos estão no mesmo fio e no mesmo tipo de exercício, o que admite contaminação entre eles.
Um vendedor de automação para pequenas empresas conta que o agente de pedidos a fornecedores de um cliente aparece como quatro meses sem falha.
no papel funcionou sem falha por quatro meses; a verdade é que ele trava em silêncio umas duas vezes por semana e eu conserto antes que percebamo autor do fio
E resume: "a versão de demonstração é honesta, a versão implantada é uma pessoa atrás da cortina". Perguntado sobre rastreamento de erro, responde que não tem nenhum montado e que faz checagem manual no histórico de execuções. /u/adeelraza86 devolve método: "se remendo silencioso duas vezes por semana mantém o tempo no ar verde, essa métrica é falsa; separe o número em taxa de sucesso só do agente e execuções resgatadas por humano, e registre cada remendo como incidente". É um caso, de um fornecedor anônimo, sem registro de execução e sem nome de cliente, e nenhum comentarista traz medição própria.
O fio chega ao caso de falha que interessa: o agente escreve no banco de dados e morre antes de reportar que terminou. /u/Smart_Ad500 propõe o teste: "o agente B escreve no banco e morre antes de reportar sucesso; ao retomar, ele escreve duas vezes? quais decisões e aprovações sobrevivem?". /u/Michael_Jeffords responde que, ao retomar do ponto de salvamento, o programa entra de novo no mesmo passo, "então o agente B escreve duas vezes a menos que você confira o banco ou uma chave de idempotência antes da escrita", uma marca que diz que aquele pedido já foi feito; as decisões guardadas no estado do fluxo voltam, e o que já foi escrito fora dele não é desfeito. Ele conta que isso mordeu uma execução de uns doze passos em que o trabalho foi marcado como concluído antes de o recibo chegar. /u/Mathie1729 acrescenta o limite: se a decisão ficar numa área de rascunho fora do ponto de salvamento, "reentrar no passo 3 parece limpo até o agente seguinte perguntar o que foi decidido e não receber nada". É relato de operador, sem código, sem versão de biblioteca e sem registro de execução, e ninguém no fio mediu as duas bibliotecas lado a lado.