Legendaryry

DeepSeek V4 vazou:
HumanEval: ~90%
(vazamentos da comunidade no Reddit + resumos do Skywork AI)
SWE-bench: território “>80%”
(referenciado em posts de comparação do Wavespeed extrapolando a partir dos benchmarks do Claude Opus)
Contexto: até 1M de tokens
(pacote de rumores repetido em Reddit AI Insider + resumos de blogs)
Custo: alegadamente 20–40x mais barato que a OpenAI
(com base em comparações de preços da API DeepSeek V3/R1 vs tiers de modelos de fronteira)
Esperado: 17 de fevereiro (período do Ano Novo Lunar amplamente reportado nos textos de vazamento)

a China acabou de lançar uma onda de modelos de IA de fronteira em uma semana. os EUA estão ficando para trás.
isto é fevereiro de 2026:
EUA 🇺🇸
Opus 4.6 (enviado a 5 de fevereiro)
GPT-5.3-Codex (enviado a 5 de fevereiro)
Gemini Deep Think (não é um novo modelo, mas com as capacidades de raciocínio mais fortes)
GPT-5.3 geral (Polymarket: ~49% até 28 de fevereiro)
Sonnet 5 “Fennec” (vazou. iminente.)
China 🇨🇳
GLM-5 (11 de fevereiro. 744B de parâmetros. pesos abertos. maior pontuação do Índice de Inteligência de pesos abertos até agora)
MiniMax M2.5 (12 de fevereiro. SWE-bench 80,2%. ~10% d

Gostaria que o Uber tivesse uma configuração para excluir motoristas de Prius

A linha do tempo da OpenAI que ninguém está a montar:
Jan 2025: Sam Altman chama a DeepSeek de "impressionante" e "um concorrente revigorante."
Fev 2025: Altman numa AMA no Reddit: "Pessoalmente, acho que estivemos do lado errado da história."
Ago 2025: Altman aos jornalistas: "Estou preocupado com a China."
Fev 2026: A OpenAI envia um memorando ao Congresso dos EUA acusando a DeepSeek de "aproveitamento indevido de P&D americana."
12 meses. é assim que a expressão "bem-vindo à competição" se transformou em "Congress, por favor, ajude."
o que aconteceu? A DeepSeek lançou modelos de peso aberto

Estou a começar a perceber que o @MiniMax_AI 2.5 é muito mais importante do que eu pensava (e já estava impressionado ontem )
Vou publicar a minha análise completa + pensamentos mais tarde hoje.

$600 bilhões.
É assim que as grandes empresas de tecnologia estão a gastar em infraestruturas de IA em 2026 apenas.
Não ao longo de uma década. Um ano.
Amazon: $200B
Google: $175B
Meta: $125B
Microsoft: $100B
Isso é 3x o que gastaram há dois anos. 75% vai diretamente para GPUs e centros de dados.
As empresas mais lucrativas do mundo apostando todo o seu futuro numa única coisa.
Quando a Amazon lança $200B em infraestruturas, eles estão a ver números de procura que não temos acesso.
A última vez que tanto capital se moveu tão rapidamente para um setor? A internet. E todos aqueles que disseram

Sim, todos que dizem que hospedar openclaw numa VPS é suficiente nunca configuraram num Mac mini ou Mac Studio no seu ambiente Tailscale local.
É muito mais rápido interagir com o seu Clawdbot mesmo que chame modelos de IA baseados na nuvem. E a injeção de memória e outros LLMs locais que uso para gestão de memória são obviamente muito mais rápidos também.

A corrida do ouro matou a maioria dos mineiros. Fez Levi Strauss rico.
Os agentes de IA são a corrida do ouro de hoje. Os fosso de dados são o denim.
A Pilha do Fosso:
1. Camada de agente → torna-se commodity em 12-18 meses (toda estrutura converge)
2. Camada de fluxo de trabalho → fosso moderado (as integrações são copiáveis)
3. Camada de dados → fosso permanente (se intensifica com cada interação)
A prova já está aqui.
Salesforce Agentforce: $540M ARR, crescimento de 330% YoY, 18.500 negócios fechados em um ano. Não porque a sua IA seja melhor, mas porque as empresas já alimentam-nas com dad

O Ouro Mantém-se Forte Acima de $5k

$70M para

Todos estão a criar agentes de IA. Quase ninguém está a criar os úteis.
O problema não é a tecnologia. Claude Opus 4.6 acabou de atingir 60% melhor desempenho nos testes de agentes. Os modelos estão prontos.
O problema é que 95% das startups de agentes estão a construir soluções que ninguém pediu.
Os melhores agentes que já vi? Sem interfaces sofisticadas. Sem "framework de agentes". Apenas chamadas de API brutas e uma máquina de estados.
Lance primeiro a versão entediante. Otimize depois.