A OpenAI publicou mais de 700 manuscritos de matemática gerados por um modelo interno, em 372 famílias. Cerca de 42% dos resultados principais têm prova formalizada em Lean.
O resto precisa de revisão. Em matemática ou em código, gerar ficou mais fácil que verificar.
O Google Cloud anunciou hoje o Gemini agent: um agente único pro trabalho, que escolhe entre modelos Gemini e Claude por tarefa e pode rodar via API sem interface própria.
Quando o agente vira infraestrutura, a pergunta muda de qual modelo usar pra qual trabalho delegar.
O Google lançou o Nano Banana 2.1 na terça. A imagem 1K saiu por US$ 0,0336 na API, cerca de metade do Nano Banana 2.
Mas o token de entrada subiu de US$ 0,50 para US$ 1,50 por milhão. Quem edita com muito contexto precisa refazer a conta.
Saiu o State of AI Report 2026. O dado que mais me pegou: mudando só ferramentas, contexto e feedback, o GLM-5.1 foi de 52,5% para 65,5% no SWE-bench Verified, sem trocar o modelo.
Pra muita equipe, o gargalo de IA hoje está na forma de usar, não no modelo.
A Anthropic lançou o Claude Haiku 5.5: US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada e US$ 0,50 de saída até 100 mil tokens, 90% abaixo do Haiku 4.5. Mesmo preço do GPT-6 Luna.
Com modelo pequeno nesse preço, o desafio passa a ser escolher qual tarefa vai pra qual modelo.
O GPT-6 chegou no ChatGPT hoje, e junto veio o Intelligent UI: em vez de só texto, as respostas agora trazem diagramas, gráficos, formulários e botões interativos.
Plus, Pro e Business já têm acesso. Free e Go recebem amanhã.
O chat de texto puro está ficando pra trás. 👀