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Ranking · Modelos de IA

Melhores modelos de IA

Claude, GPT, Gemini e outras sete famílias, fechadas e de pesos abertos, comparadas em qualidade, custo por token, recursos, acesso e licença.

Atualizado em 10 programas avaliadosComo avaliamos

Escolher o modelo é a decisão que mais pesa no custo e na qualidade de um produto com IA. Este ranking compara dez famílias de modelos, fechadas e de pesos abertos, olhando para o melhor modelo que cada uma oferece hoje e para as opções mais baratas da mesma linha.

Em outubro de 2026, Claude e GPT lideram em qualidade, mas Qwen, GLM, Kimi e DeepSeek entregam boa parte desse desempenho por uma fração do preço e com pesos que podem rodar no seu servidor. Os preços são os das páginas oficiais, em dólar por milhão de tokens de entrada e de saída.

Resumo do ranking

#ProgramaNota
1Modelos Claude83,2
2Modelos GPT83,1
3Modelos Qwen81,8
4Modelos GLM80,9
5Modelos Gemini78,8
6Modelos Muse (Meta)77,6
7Modelos DeepSeek76,8
8Modelos Kimi74,0
9Modelos Grok71,6
10Modelos Mistral64,1

Como avaliamos

A nota final vai de 0 a 100 e soma três partes, cada uma com seu peso. A avaliação da redação usa os critérios abaixo.

  • 60%

    Avaliação da redação

    Média ponderada das notas de 0 a 10 que a redação dá em cada critério, a partir da documentação oficial e das fontes listadas em cada item.

  • 25%

    Votos da comunidade

    Votos de leitores com conta no Flipters, em escala que cresce devagar: poucos votos não decidem o ranking e cada pessoa vota uma vez por programa.

  • 15%

    Tração medida

    Downloads pelo Flipters nos últimos 30 dias, estrelas no GitHub e menções no noticiário do Flipters, comparados entre os programas do ranking.

Critérios da redação e pesos

  • Qualidade40%

    Desempenho do melhor modelo de uso geral da família em raciocínio, código e agentes, com base no Índice de Inteligência da Artificial Analysis.

  • Custo-benefício20%

    Preço por milhão de tokens dos modelos da família comparado com a qualidade que eles entregam.

  • Recursos15%

    Janela de contexto, entradas multimodais, ferramentas nativas e opções como cache e processamento em lote.

  • Acesso e ecossistema15%

    Facilidade de contratar e integrar: API própria, nuvens parceiras, SDKs e disponibilidade geral dos modelos.

  • Abertura10%

    Possibilidade de baixar os pesos e rodar em servidor próprio, e restrições da licença.

O ranking completo

Concorda? Vote nos programas que você usa e recomenda: os votos entram na nota da próxima atualização.

  1. Posição 1Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos Claude

    Família de modelos da Anthropic, com Opus 5.5, Fable 5.1, Sonnet 5.5 e Haiku 4.5 pela API

    Anthropic · Grátis com planos pagos · API, Navegador

    83,2

    nota final

    O Claude Opus 5.5 lidera o Índice de Inteligência da Artificial Analysis em outubro de 2026, com 58 pontos, e o Sonnet 5.5 chega perto disso pela metade do preço. A Anthropic posiciona a família para agentes e programação, mas não oferece nenhum modelo com pesos abertos.

    Para quem é: Agentes e programação em que a qualidade pesa mais que o preço

    Prós

    • Opus 5.5 com a maior nota do índice da Artificial Analysis
    • Sonnet 5.5 por US$ 2 e US$ 10 por milhão de tokens, com qualidade próxima à do Opus
    • Disponível na API própria, na AWS, no Google Cloud e na Microsoft

    Contras

    • Nenhum modelo com pesos abertos
    • O tokenizador atual gera cerca de 30% mais tokens para o mesmo texto
    • O mais barato, Haiku 4.5, ainda custa US$ 1 e US$ 5 por milhão de tokens

    Como chegou a 83,2

    • Avaliação da redação (peso 60%)83,2
    • Votos da comunidade (peso 25%)83,2
    • Tração medida (peso 15%)83,2

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade9,6
    • Custo-benefício7,8
    • Recursos9,2
    • Acesso e ecossistema9,6
    • Abertura1,0

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos ClaudeSite oficial do Modelos Claude (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  2. Posição 2Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos GPT

    Família de modelos da OpenAI, com GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol e GPT-6 Luna pela API

    OpenAI · Grátis com planos pagos · API, Navegador

    83,1

    nota final

    O GPT-6 Astra está entre os modelos mais bem avaliados do mercado, e o GPT-6.1 Sol chega perto dele por um quinto do preço. Com o Luna a US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada, é a família fechada com a escada de preços mais larga.

    Para quem é: Produtos que querem um modelo de ponta e uma opção muito barata na mesma API

    Prós

    • GPT-6.1 Sol com 52 pontos no índice por US$ 2 e US$ 10 por milhão de tokens
    • GPT-6 Luna entre os modelos mais baratos das famílias fechadas
    • Imagem, voz em tempo real e transcrição na mesma plataforma

    Contras

    • GPT-6 Astra custa US$ 10 e US$ 50 por milhão de tokens
    • Preço mais alto acima de 272 mil tokens de entrada
    • Pesos abertos só na linha gpt-oss, de 2025

    Como chegou a 83,1

    • Avaliação da redação (peso 60%)83,1
    • Votos da comunidade (peso 25%)83,1
    • Tração medida (peso 15%)83,1

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade9,2
    • Custo-benefício7,8
    • Recursos9,3
    • Acesso e ecossistema9,5
    • Abertura2,5

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos GPTSite oficial do Modelos GPT (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  3. Posição 3Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos Qwen

    Família de modelos da Alibaba com pesos abertos, do Qwen3.8-Max a versões pequenas para rodar local

    Alibaba · Código aberto (Apache 2.0 e Qwen3.8-Max License) · API, Navegador, Servidor próprio

    81,8

    nota final

    A Qwen3.8 é uma das famílias abertas mais completas: o Max marca 45 pontos no índice da Artificial Analysis, a mesma nota do GLM-5.3, e tem versão com pesos publicados. Há ainda modelos pequenos sob Apache 2.0 para rodar local, e a API cobra US$ 2 e US$ 6 por milhão de tokens pelo Max.

    Para quem é: Quem quer qualidade alta com a opção de rodar os pesos no próprio servidor

    Prós

    • Qwen3.8-Max com 45 pontos no índice, à frente de Kimi K3 e DeepSeek V4 Pro
    • Linha completa, do 27B sob Apache 2.0 ao Max de 2,4 trilhões de parâmetros
    • Qwen3.8-Flash na API por US$ 0,15 e US$ 0,47 por milhão de tokens

    Contras

    • O Max aberto usa licença própria, com condições para produtos muito grandes
    • Rodar o Max aberto exige infraestrutura de data center

    Como chegou a 81,8

    • Avaliação da redação (peso 60%)81,8
    • Votos da comunidade (peso 25%)81,8
    • Tração medida (peso 15%)81,8

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade8,1
    • Custo-benefício8,0
    • Recursos8,3
    • Acesso e ecossistema8,2
    • Abertura8,6

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos QwenBaixar o Modelos Qwen no site oficial (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  4. Posição 4Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos GLM

    Família de modelos da Z.ai com pesos abertos, liderada pelo GLM-5.3 e com opções grátis na API

    Z.ai · Código aberto: Licença GLM-5.3 (GLM-5.2 e anteriores sob MIT) · API, Navegador, Servidor próprio

    80,9

    nota final

    O GLM-5.3 marca 45 pontos no índice da Artificial Analysis, a mesma nota do Qwen3.8 Max, e custa US$ 1,40 e US$ 4,40 por milhão de tokens na API da Z.ai. A licença deixou de ser MIT no 5.3, mas a única exigência extra recai sobre empresas que vendem acesso a modelos e faturam mais de US$ 10 bilhões em 12 meses.

    Para quem é: Programação e agentes com custo baixo e pesos disponíveis

    Prós

    • Boa nota no índice por um preço baixo
    • Modelos gratuitos na API, como o GLM-4.7-Flash
    • Contexto de até 1 milhão de tokens

    Contras

    • A licença do GLM-5.3 não é mais a MIT das versões anteriores
    • Com 753 bilhões de parâmetros, rodar os pesos exige várias GPUs

    Como chegou a 80,9

    • Avaliação da redação (peso 60%)80,9
    • Votos da comunidade (peso 25%)80,9
    • Tração medida (peso 15%)80,9

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade8,1
    • Custo-benefício8,6
    • Recursos7,6
    • Acesso e ecossistema7,8
    • Abertura8,2

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos GLMBaixar o Modelos GLM no site oficial (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  5. Posição 5Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos Gemini

    Família de modelos do Google, com o Gemini 3.8 Flash na API e o Gemini 4 Argon a caminho

    Google · Grátis com planos pagos · API, Navegador

    78,8

    nota final

    Tem nível gratuito na API para os modelos Flash, e o Gemini 3.8 Flash sai por US$ 0,75 e US$ 3,75 por milhão de tokens até o fim de 2026, o que facilita começar sem gastar. A nota de qualidade considera que o Gemini 4 Argon, anunciado em 30 de setembro, ainda tem acesso restrito e que o Pro disponível segue em prévia.

    Para quem é: Apps multimodais e de alto volume com orçamento curto

    Prós

    • Nível gratuito na API para os modelos Flash
    • Texto, imagem, vídeo, música e voz na mesma plataforma
    • Documentação em português do Brasil

    Contras

    • Gemini 4 Argon ainda sem acesso geral
    • O preço do Gemini 3.8 Flash dobra em janeiro de 2027
    • Sem pesos abertos na família; o Google publica a Gemma à parte

    Como chegou a 78,8

    • Avaliação da redação (peso 60%)78,8
    • Votos da comunidade (peso 25%)78,8
    • Tração medida (peso 15%)78,8

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade8,0
    • Custo-benefício8,4
    • Recursos9,3
    • Acesso e ecossistema9,0
    • Abertura2,5

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos GeminiSite oficial do Modelos Gemini (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  6. Posição 6Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos Muse (Meta)

    Família de modelos da Meta que sucedeu o Llama, com o Muse Spark pela API e o Muse Glimmer aberto

    Meta · Grátis com planos pagos · API, Navegador, Servidor próprio

    77,6

    nota final

    O Muse Spark 1.3 marca 48 pontos no índice da Artificial Analysis, acima do Grok 4.7 e dos melhores modelos abertos, e cobra US$ 1,25 e US$ 4,25 por milhão de tokens. Perde pontos porque a Meta Model API é recente e porque o modelo aberto da família, o Glimmer, é bem menor que o Spark.

    Para quem é: Quem busca qualidade alta por preço baixo e aceita uma plataforma nova

    Prós

    • Muse Spark 1.3 com 48 pontos no índice por preço baixo
    • Nível Contributor a US$ 0,10 e US$ 0,20 por milhão de tokens para protótipos
    • Muse Glimmer aberto sob Apache 2.0 para rodar local

    Contras

    • Meta Model API lançada em 2026, com pouco histórico
    • O nível mais barato usa seus dados para treinar modelos
    • Muse Spark tem pesos fechados

    Como chegou a 77,6

    • Avaliação da redação (peso 60%)77,6
    • Votos da comunidade (peso 25%)77,6
    • Tração medida (peso 15%)77,6

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade8,4
    • Custo-benefício8,6
    • Recursos7,8
    • Acesso e ecossistema6,4
    • Abertura5,5

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos Muse (Meta)Baixar o Modelos Muse (Meta) no site oficial (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  7. Posição 7Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos DeepSeek

    Família de modelos de pesos abertos da DeepSeek, sob licença MIT, com preço menor fora do horário de pico

    DeepSeek · Código aberto (MIT) · API, Navegador, Servidor próprio

    76,8

    nota final

    É a única família do ranking com o modelo principal sob licença MIT, sem condições extras, e uma das mais baratas, com preço pela metade fora do horário de pico. Em qualidade, o V4-Pro marca 36 pontos no índice da Artificial Analysis, abaixo de Qwen, GLM e Kimi.

    Para quem é: Quem precisa de licença MIT e do menor custo por token

    Prós

    • Pesos sob licença MIT, sem condições extras
    • O horário de pico cai à noite e de madrugada no horário de Brasília
    • Até 384 mil tokens de saída por resposta

    Contras

    • V4-Pro abaixo dos outros modelos abertos de ponta no índice
    • Visão ainda experimental, em modelo separado

    Como chegou a 76,8

    • Avaliação da redação (peso 60%)76,8
    • Votos da comunidade (peso 25%)76,8
    • Tração medida (peso 15%)76,8

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade7,0
    • Custo-benefício7,8
    • Recursos7,4
    • Acesso e ecossistema8,2
    • Abertura9,8

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos DeepSeekBaixar o Modelos DeepSeek no site oficial (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  8. Posição 8Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos Kimi

    Família de modelos da Moonshot AI com pesos abertos, liderada pelo Kimi K3, de 2,8 trilhões de parâmetros

    Moonshot AI · Código aberto (Kimi K3 License) · API, Navegador, Servidor próprio

    74,0

    nota final

    O Kimi K3 é o maior modelo aberto do ranking, com 2,8 trilhões de parâmetros, e marca 44 pontos no índice da Artificial Analysis. O preço da API, US$ 3 e US$ 15 por milhão de tokens, é alto para um modelo aberto.

    Para quem é: Agentes de longa duração com contexto de 1 milhão de tokens e pesos disponíveis

    Prós

    • Contexto de cerca de 1 milhão de tokens com entrada de texto, imagem e vídeo
    • Pesos com uso comercial liberado para a maioria dos produtos
    • Kimi K2.6 e K2.7-Code mais baratos para o dia a dia

    Contras

    • API do K3 mais cara que as de Qwen, GLM e DeepSeek
    • Licença própria com condições para serviços grandes
    • Rodar 2,8 trilhões de parâmetros exige infraestrutura pesada

    Como chegou a 74,0

    • Avaliação da redação (peso 60%)74,0
    • Votos da comunidade (peso 25%)74,0
    • Tração medida (peso 15%)74,0

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade8,0
    • Custo-benefício5,8
    • Recursos8,2
    • Acesso e ecossistema7,4
    • Abertura7,0

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos KimiBaixar o Modelos Kimi no site oficial (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  9. Posição 9Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos Grok

    Família de modelos da SpaceXAI, antiga xAI, com o Grok 4.7 e contexto de 500 mil tokens

    SpaceXAI · Grátis com planos pagos · API, Navegador

    71,6

    nota final

    O Grok 4.7 marca 46 pontos no índice da Artificial Analysis e custa US$ 2 e US$ 6 por milhão de tokens, um bom preço para um modelo fechado desse nível. Perde pontos por não ter pesos abertos de versões recentes e pelo contexto de 500 mil tokens, metade do oferecido por Claude, GPT e Gemini.

    Para quem é: Quem quer um modelo fechado de bom nível com preço de saída baixo

    Prós

    • Grok 4.7 por US$ 2 e US$ 6 com prompts de até 200 mil tokens
    • Quatro níveis de esforço de raciocínio
    • Grok 4.3 com 1 milhão de tokens de contexto por preço menor

    Contras

    • Contexto de 500 mil tokens no modelo de ponta
    • Sem pesos abertos de versões recentes
    • O preço dobra acima de 200 mil tokens de prompt

    Como chegou a 71,6

    • Avaliação da redação (peso 60%)71,6
    • Votos da comunidade (peso 25%)71,6
    • Tração medida (peso 15%)71,6

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade8,2
    • Custo-benefício7,4
    • Recursos7,6
    • Acesso e ecossistema7,4
    • Abertura1,5

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos GrokSite oficial do Modelos Grok (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)
  10. Posição 10Sem posição da semana passada para comparar.

    Modelos Mistral

    Família de modelos da Mistral AI, com pesos abertos e opção de inferência na Europa

    Mistral AI · Código aberto (Apache 2.0 e MIT modificada) · API, Navegador, Servidor próprio

    64,1

    nota final

    A Mistral é a opção europeia, com pesos abertos e inferência na Europa, o que ajuda em projetos com exigência de soberania de dados. Em qualidade, o Medium 3.5 marca 14 pontos no índice da Artificial Analysis, bem abaixo das outras famílias do ranking.

    Para quem é: Projetos que exigem modelos europeus ou dados mantidos na Europa

    Prós

    • Mistral Large 3 e Ministral 3 sob Apache 2.0
    • Inferência dentro da Europa
    • Modelos especializados de OCR, código e voz

    Contras

    • Qualidade bem abaixo das outras famílias no índice
    • O Medium 3.5 exige licença comercial de empresas com receita mensal acima de US$ 20 milhões

    Como chegou a 64,1

    • Avaliação da redação (peso 60%)64,1
    • Votos da comunidade (peso 25%)64,1
    • Tração medida (peso 15%)64,1

    Nota por critério (0 a 10)

    • Qualidade5,5
    • Custo-benefício5,4
    • Recursos7,3
    • Acesso e ecossistema7,8
    • Abertura8,6

    Posição nas últimas semanas

    O gráfico de posição aparece a partir da segunda semana no ranking.

    Ficha completa do Modelos MistralBaixar o Modelos Mistral no site oficial (abre em nova aba)
    Ver as fontes (3)

Metodologia

As notas de 0 a 10 são uma avaliação editorial do Flipters, feita a partir das páginas oficiais de preço e documentação de cada fabricante, dos cartões dos modelos e das licenças no Hugging Face e do Índice de Inteligência da Artificial Analysis, consultados em outubro de 2026. A qualidade segue esse índice para o melhor modelo de uso geral de cada família, e modelos anunciados com acesso restrito pesam menos que os liberados para todos; o custo-benefício compara o preço por token com a qualidade entregue.

A nota final combina a avaliação editorial (60%), os votos da comunidade do Flipters (25%) e a tração medida (15%), que reúne downloads no Flipters, estrelas no GitHub e menções no noticiário. A lista é revisada sempre que uma família lança versão relevante, e os preços são conferidos de novo a cada revisão.

Rankings não são vendidos: ter oferta no marketplace não muda a posição de nenhum programa. Política editorial.

Perguntas frequentes

Qual é o modelo de IA mais inteligente hoje?

No Índice de Inteligência da Artificial Analysis consultado em outubro de 2026, o Claude Opus 5.5 lidera com 58 pontos, seguido pelo Claude Sonnet 5.5, com 56. GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 e Gemini 4 Argon marcam 53, mas o Argon ainda tem acesso restrito.

Quanto custa a API do GPT, do Claude e do Gemini?

Por milhão de tokens de entrada e de saída, o GPT-6 Astra custa US$ 10 e US$ 50, o GPT-6.1 Sol US$ 2 e US$ 10, o Claude Opus 5.5 US$ 4 e US$ 20 e o Claude Sonnet 5.5 US$ 2 e US$ 10. O Gemini 3.8 Flash sai por US$ 0,75 e US$ 3,75 até o fim de 2026.

Qual é o melhor modelo de IA de pesos abertos?

Entre as famílias abertas deste ranking, Qwen3.8 Max e GLM-5.3 marcam 45 pontos no mesmo índice, à frente do Kimi K3 (44) e do DeepSeek V4 Pro (36). Vale conferir a licença: Qwen3.8-Max, Kimi K3 e GLM-5.3 usam licenças próprias com condições para empresas grandes, enquanto o DeepSeek segue a MIT.

Qual a diferença entre modelo fechado e modelo de pesos abertos?

Um modelo fechado só pode ser usado pela API ou pelos apps do fabricante. Com pesos abertos, você baixa o modelo e roda no próprio servidor ou escolhe entre vários provedores, o que dá mais controle sobre dados e custo, em troca de cuidar da infraestrutura.

Dá para rodar um modelo de IA bom no próprio computador?

Sim, com modelos menores. A Meta diz que o Muse Glimmer, de 30 bilhões de parâmetros, fica com cerca de 20 GB quantizado e cabe em máquinas com 24 a 32 GB de memória, e a Alibaba publica o Qwen3.8-27B sob Apache 2.0. Os modelos abertos de ponta, com centenas de bilhões de parâmetros, exigem servidores com várias GPUs.

Vale a pena usar mais de um modelo no mesmo produto?

Em geral, sim: muitos produtos usam um modelo caro para as tarefas difíceis e um barato para o volume. Um gateway como OpenRouter ou LiteLLM facilita trocar de modelo e cair para outro fabricante quando um deles falha.