Menos de dois anos após seu lançamento, a xAI lançou o que pode ser considerado o modelo de IA mais avançado até hoje. Grok-3 iguala ou supera os modelos mais avançados em todos os principais benchmarks, assim como na Arena de Chatbots avaliada pelos usuários, e seu treinamento ainda não foi concluído.
Ainda não temos muitos detalhes sobre o Grok-3, pois a equipe ainda não lançou um artigo ou relatório técnico. Mas com base no que a xAI compartilhou em uma apresentação e nas diferentes experiências que especialistas em IA realizaram com o modelo, podemos supor como o Grok-3 pode afetar a indústria de IA nos próximos meses.
Lançamentos mais rápidos
Com a concorrência aumentando entre os laboratórios de IA (basta olhar para o lançamento do DeepSeek-R1), podemos esperar que os ciclos de lançamento de modelos se tornem mais curtos. Na apresentação do Grok-3, o fundador da xAI, Elon Musk, disse que os usuários podem “notar melhorias quase todos os dias porque estamos continuamente melhorando o modelo”.
“A pressão competitiva do DeepSeek e o Grok integrado em um ambiente político em mudança para a IA — tanto nacional quanto internacional — fará com que os laboratórios líderes estabelecidos lancem mais cedo”, escreve Nathan Lambert, cientista de aprendizado de máquina no Allen Institute for AI. “O aumento da concorrência e a diminuição da regulação tornam provável que nós, os usuários, recebamos IA muito mais poderosa em prazos muito mais rápidos.”
Por um lado, isso pode ser algo bom para os usuários, pois eles têm acesso constante aos modelos mais recentes e avançados, em vez de esperar por lançamentos que levam meses. Por outro lado, isso pode ter um efeito desestabilizador para os desenvolvedores que esperam um comportamento consistente do modelo. Pesquisas anteriores e evidências empíricas de usuários mostraram que várias versões de modelos podem reagir de forma diferente ao mesmo prompt.
As empresas devem desenvolver avaliações personalizadas e executá-las regularmente para garantir que novas atualizações não quebrem suas aplicações.
Leis de escalonamento
O recente lançamento do DeepSeek-R1 minou os enormes gastos que grandes empresas estão fazendo para criar grandes clusters de computação. Mas a ascensão repentina da xAI é uma confirmação dos enormes investimentos que as empresas de tecnologia têm feito em aceleradores de IA. O Grok-3 foi treinado em um tempo recorde graças ao supercluster Collosus da xAI em Memphis.
“Não temos detalhes específicos, mas é razoavelmente seguro tomar um ponto de dados para que o escalonamento ainda ajuda no desempenho (mas talvez não nos custos)”, escreve Lambert. “A abordagem e a mensagem da xAI têm sido de colocar o maior cluster online o mais rápido possível. A explicação da Navalha de Occam, até termos mais detalhes, é que o escalonamento ajudou, mas é possível que a maior parte do desempenho do Grok venha de técnicas diferentes do escalonamento ingênuo.”
Outros analistas apontaram que a capacidade da xAI de escalar seu cluster de computadores foi a chave para o sucesso do Grok-3. No entanto, Musk insinuou que há mais do que apenas escalonamento em jogo aqui. Teremos que esperar pelo artigo para obter todos os detalhes.
Cultura de código aberto
Há uma crescente mudança em direção à abertura de modelos de linguagem de grande porte (LLMs). A xAI já abriu o código do Grok-1. De acordo com Musk, a política geral da empresa é abrir o código de todos os modelos, exceto a versão mais recente. Portanto, quando o Grok-3 for totalmente lançado, o Grok-2 será disponibilizado como código aberto. (Sam Altman também tem considerado a ideia de abrir alguns dos modelos da OpenAI.)
A xAI também se abstém de mostrar os tokens de cadeia de pensamento (CoT) completos do raciocínio do Grok-3 para evitar que concorrentes o copiem. Em vez disso, mostrará uma visão geral detalhada da trilha de raciocínio do modelo (como a OpenAI fez com o o3-mini). O CoT completo só estará disponível uma vez que a xAI abra o código do Grok-3, o que provavelmente acontecerá após o lançamento do Grok-4.
Faça sua própria verificação
Apesar dos impressionantes resultados nos benchmarks, as reações ao Grok-3 foram mistas. O ex-cientista de IA da OpenAI e da Tesla, Andrej Karpathy, avaliou suas capacidades de raciocínio como “aproximadamente de ponta”, junto com o o1-Pro, mas também apontou que ele fica atrás de outros modelos de ponta em algumas tarefas, como criar gráficos vetoriais escaláveis compostos ou navegar em questões éticas.
Outros usuários apontaram falhas nas habilidades de codificação do Grok-3 em comparação com outros modelos, embora também haja muitos casos em que o Grok-3 realiza feitos de codificação impressionantes.
Com base na minha própria experiência com modelos líderes, aconselho você a fazer sua própria verificação e pesquisa. Nunca julgo um modelo com base em um único prompt. Tenha um conjunto de testes que reflitam o tipo de tarefas que você realiza em sua organização. As chances são de que, com a abordagem certa, você pode tirar o máximo proveito desses modelos avançados.