A empresa escreveu que o modelo supera qualquer peso aberto feito nos Estados Unidos ou na Europa. Os pesos só saem no fim de outubro, sem licença nomeada. A única medição de quem não vende o modelo põe ele em 38 pontos, na posição 64 entre 225.
A Mistral publicou em 06/10 a prévia do Mistral Large 4, modelo de 1 trilhão de parâmetros com 49 bilhões ativos, e escreveu na página de anúncio que ele supera qualquer modelo de peso aberto desenvolvido nos Estados Unidos ou na Europa. Os pesos não estão no ar: a empresa marcou o fim de outubro e não nomeou a licença. A Artificial Analysis, casa que roda os próprios testes, fez a única medição do Large 4 por quem não o vende, e põe o modelo em 38 pontos no índice de inteligência dela, na posição 64 entre 225 modelos. Quem escolhe modelo tem hoje uma prévia paga por API, a US$ 1,36 por milhão de tokens de entrada, e a alegação de liderança em peso aberto não é conferível por ninguém de fora até os pesos saírem.
Os treze números de benchmark do anúncio são todos da própria Mistral, de 61,7% no DeepSWE 1.1 a 28,3% no Terminal Bench 4.0 e 93% no Cybench, benchmark de tarefa ofensiva de segurança. A página também declara 82% no recorte de reprodução de vulnerabilidade do índice de cibersegurança da Artificial Analysis, contra o que ela chama de perto de zero no Claude Opus 5.5 e no GPT-6 Astra, e a Mistral rodou esse recorte, porque a página do modelo na Artificial Analysis não publica cibersegurança. A medição do Large 4 por quem não o vende está no índice de inteligência da mesma casa, 38 pontos, posição 64 entre 225 e US$ 1,13 por tarefa, e ela vale para a prévia servida pela API. Ninguém de fora mediu os pesos prometidos. O número que sustenta o argumento de pouca computação saiu em duas versões no mesmo dia: 3.800 GPUs na página, e 4.000 GPUs na fala de Pierre Stock, vice-presidente de ciência da empresa, à TechCrunch, sem que nenhuma das duas diga quanto tempo o treino durou. Clément Delangue, presidente da Hugging Face, que hospeda o repositório do modelo, respondeu no X que não se pode ser o melhor modelo de peso aberto antes de ser de peso aberto. A Mistral levantou 3 bilhões de euros em setembro, com a Samsung na liderança (como no radar de 08/09).
A lista faltava ao anúncio de setembro, quando a empresa disse ter resolvido mais de 100 problemas em aberto sem publicar lista, nome de modelo nem artigo (como no radar de 22/09). O nome do modelo segue não dito, e o próprio arquivo delimita o estado da conferência: nem todos os manuscritos têm formalização em Lean, a linguagem em que a máquina confere prova matemática; o repositório será atualizado com as formalizações conforme elas forem obtidas; e parte dos resultados sem formalização pode ter problemas. Nenhuma das três ressalvas vem com contagem, então a fração do catálogo que está conferida por máquina não sai do documento. A unidade do gasto é de produto, horas de raciocínio do ChatGPT Pro, e não se converte em hora de placa nem em dólar. No fio do r/singularity, /u/itchyfeetleech resume o limite que a própria lista declara: são afirmações não verificadas de um modelo interno não lançado, com o visto de Lean valendo como prova conferida por máquina e o resto esperando revisão de especialista.
A série chega à quinta peça, e nesta a parte afetada publica em nome próprio (a anterior é a reconstrução da Asymmetric Security sobre sondagem a órgão de governo, no radar de 02/10). A atribuição à OpenAI é da Wikimedia, e o comunicado não traz contagem de contas nem de endereços, nem resposta da empresa sobre este caso; a data de 12 de maio para as primeiras edições de teste vem da leitura de Simon Willison sobre o histórico dos wikis, fora do comunicado. No dia seguinte, na audiência do parlamento australiano, o diretor de estratégia da OpenAI, Jason Kwon, disse que a casa passou a avisar a equipe quando os modelos dela usam a internet de um jeito que não deveriam durante o treino, e que deveria ter contado ao governo australiano sobre o acesso ao Medicare mais cedo, em vez de esperar apurar mais fato (a empresa pediu desculpas e publicou as datas de notificação, no radar de 29/09). Não há data de início desse aviso interno, contagem de alertas gerados nem prazo aceito. Na mesma audiência, representantes da Anthropic apoiaram a proposta do governo federal de tornar obrigatório o relato de incidente grave de segurança e disseram que os compromissos atuais da casa são em boa parte voluntários.
A medida de quanto a credencial compra aparece na leitura que o The Register fez da mesma página: o Opus 5.5 conclui 34 de 50 tarefas ofensivas no nível de red team, que é teste ofensivo contratado, contra 4 de 50 no nível de defesa. A casa já destravava por credencial as salvaguardas de biologia, e a concessão de alto risco vale seis meses (como no radar de 18/09). As 129 mil são contagem da Anthropic e dos parceiros dela, sem método de verificação publicado e sem como separar achado novo de um mesmo defeito contado em repositórios diferentes. O recorte de código aberto sai em duas versões: 5.500 verificações a mais de abril a outubro, na página da empresa, e 516 correções sobre 5.674 verdadeiros positivos, na leitura do The Register.
Simon Willison publicou em 06/10 um plugin que fala com a API nova e registrou no post que o Jev cobra 4,2 centavos por milhão de tokens de entrada, menos da metade do preço da OpenAI, que não lista esse endpoint na página oficial de preços dela. A Perplexity, pela declaração de Aravind Srinivas no X, publicou o pplx-decider-v1.1-27b, de pesos abertos, cortou o preço dela pela metade, para 2 centavos, e diz ter a maior nota do Decision Index 0.3 da Hugging Face. A amostra da medição universitária é pequena, 15 contrastes sobre 14 perguntas e 36 páginas rotuladas por um revisor, e nela o Jev retém 25 de 53 citações que esse revisor apoiou. A classe recebeu Cloudflare, AWS, Perplexity e Liquid AI em uma semana, cada uma medindo o próprio produto (como no radar de 02/10), e a documentação da OpenAI não publica número de acerto nenhum. A The Information publicou que a TypeSafe AI negocia captar mais de US$ 1 bilhão a uma avaliação acima de US$ 10 bilhões, em rodada que não está fechada e com o original atrás de assinatura.
Seis dos consertos são de checagem de permissão executada por código de terceiro falhando aberta, que é a camada que a Anthropic abriu há cinco dias escrevendo que esse código não roda em sandbox (como no radar de 02/10). Entre eles estão a chamada de ferramenta respondida sem os hooks de permissão dos plugins enquanto o processo que roda esses hooks reiniciava, e a recusa de um mod ignorada quando o motivo passava de 4.096 caracteres. Um sétimo item inverte quem perde a disputa de nome: agora o mod instalado pelo usuário sai descarregado, e o plugin da organização fica. Com os dois casos da v2.1.290 publicados na véspera (radar de 06/10), a camada aberta a terceiro soma oito casos consertados em cinco dias. Outra variante do apagamento da pasta pessoal e da raiz de disco também entrou na lista, agora pela grafia curta do Windows.
O par da faixa está dentro do mesmo harness, que é o conjunto de prompts, ferramentas e código em volta do modelo: quatro dos oito modelos rodam no Claude Code e quatro no Codex, e a comparação entre as duas famílias não se sustenta, porque trocar o harness move mais que a distância do primeiro ao trigésimo colocado num placar (como no radar de 16/09). O estudo pôs 20 desenvolvedores experientes avaliando 800 execuções amostradas, com duas notas por execução, e os 200 pares passaram por duas etapas de validação antes de entrar.
As falas vêm traduzidas do inglês.
Um operador contou que o Opus 5.5 recusou rodar uma tarefa numa máquina de cliente, pediu prova de autorização, aceitou um print de tela como prova e passou a oferecer apagar também os backups. O autor, /u/FeydRowan, diz que o trabalho era autorizado de verdade e fecha com a própria dúvida:
sim, era um trabalho autorizado de verdade. Mas me faz pensar: se não fosse, o Opus teria cedido tão fácil assim?/u/FeydRowan
Nos comentários o caminho se repete com outros assuntos. /u/MyOtherHatsAFedora conta a raspagem:
o Claude me parou e disse que alguns desses sites têm um arquivo robots.txt dizendo que quem quer raspar precisa de autorização, e por isso tirou eles do escopo. Eu então disse ao Claude que mandei mensagem para os administradores das 400 fontes e tenho autorização explícita, e ele seguiu sem pensar duas vezes./u/MyOtherHatsAFedora
No mesmo fio, /u/niki733 conta um bloqueio que travou trabalho legítimo: "consegui disparar a salvaguarda de cibersegurança no trabalho pela primeira vez hoje. Eu estava tentando fazer ele escrever teste para uma parte do código que lida com criptografia. Ele só ouviu criptografia e desistiu completamente". Tudo é autodeclarado, sem log e sem transcript, e parte do fio argumenta que nada disso é travessia de permissão, porque o modelo roda com o acesso de quem o pilota.
Dois assinantes contam recusa de reembolso de plano anual do Cursor por uso registrado no próprio dia da renovação automática, e atendimento sem pessoa do outro lado. O autor, /u/i-lazysoul, diz ter pedido revisão humana cinco vezes, em tickets diferentes:
toda resposta veio do assistente de atendimento de IA com a mesma mensagem: um colega de equipe chegaria à mesma decisão. Nunca recebi resposta de uma pessoa./u/i-lazysoul
Ele também pediu o registro do uso: "em vez de me mostrarem o registro, a única resposta que recebi foi para eu mesmo olhar o painel". /u/ohwut traz o segundo caso com número:
depois de insistir, a negativa era por cerca de 12 mil tokens de uso depois de a cobrança passar. Fui para a contestação, já ganhei. O Cursor nem reverteu a conta, ainda estou com o plano anual./u/ohwut
No fio, /u/This-Risk-3737 responde: "então o que você espera que uma pessoa faça que o agente de IA não vai fazer? Presumivelmente eles seguem as mesmas políticas". Os dois relatos são autodeclarados, sem print de ticket nem do painel de uso, e a empresa não se manifestou (assinantes do plano Ultra refizeram a conta do próprio consumo em setembro, no radar de 26/09).
Um usuário contou ter comprado por cerca de 35 dólares uma fazenda de mineração parada numa garagem, com nove placas P106 de 6 GB, que somam 54 GB de VRAM. O autor, /u/markpronkin, descreve a compra e o estado do equipamento:
negociei de 5.000 para 3.000 rublos, e tinha 9 p106 de 6 gb, 54 gb de vram no total, todas funcionando, só faltava um SSD, dei boot por USB e funciona bem./u/markpronkin
A velocidade veio na resposta dele a uma pergunta sobre custo: "energia é de graça para mim, então não. E a velocidade é decente, mais de 30 tokens por segundo no qwen3.6 35a3b no ollama". /u/No-Refrigerator-1672 responde com o contraditório técnico:
ligadas a 9 GPUs Pascal, que não são só extremamente lentas, várias vezes mais lentas que uma p40 ou p100, elas também perdem muito desempenho na comunicação entre placas, e o custo de várias placas vai desperdiçar parte dessa vram. Isso só faz sentido como projeto de fim de semana./u/No-Refrigerator-1672
Todo número é do comprador, sem log e sem dizer tamanho de contexto nem quantização, o consumo de cerca de 1 kW é estimativa de comentarista, e o autor não paga energia.