De um neurônio no papel à fronteira de hoje
Revisado · 95 marcos · 12 laboratórios de fronteira
Oitenta e três anos de inteligência artificial numa linha só: as ideias que a começaram, os invernos que quase a encerraram e os laboratórios que disputam a fronteira hoje. Cada data leva ao artigo ou ao anúncio de onde vem.
A fronteira em
O modelo mais capaz que cada laboratório anunciou, nas palavras do próprio laboratório. Alguns ainda chegam a poucas organizações. 7 destes 12 foram anunciados nos últimos 60 dias.
- Mistral AIMistral Large 4
- GoogleGemini 4 Argon
- xAIGrok 4.7
- Nex AGINex-N2.5
- OpenAIGPT-6 Astra
- AnthropicClaude Fable 5.1
- Z.aiGLM-5.3
- Alibaba QwenQwen3.8
- Moonshot AIKimi K3
- MiniMaxMiniMax M3
- DeepSeekDeepSeek V4
- MetaMuse Spark
Oitenta e três anos numa régua
Cada marca é um marco desta página, na sua data real; as faixas sombreadas são as eras abaixo. 64 dos 95 marcos vêm depois do ChatGPT.
Desde o ChatGPT, ampliado: 65 marcos em 1.412 dias.
1943–1955
A pergunta
Antes de os computadores fazerem muita coisa, algumas pessoas perguntaram se uma máquina poderia pensar e escreveram como um neurônio faria contas.
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Um neurônio no papel
Warren McCulloch e Walter Pitts descrevem neurônios como portas lógicas: o primeiro modelo matemático de uma rede neural.
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Máquinas podem pensar?
Alan Turing publica “Computing Machinery and Intelligence” e propõe o jogo da imitação, depois chamado de teste de Turing.
1956–1972
Um campo com nome
Um workshop dá nome ao campo. Os primeiros programas aprendem, jogam e conversam, e prometem mais do que o hardware da época consegue dar.
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O campo ganha nome
Um workshop de verão no Dartmouth College, proposto em 1955 por McCarthy, Minsky, Rochester e Shannon, dá nome ao campo: inteligência artificial.
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O perceptron aprende
Frank Rosenblatt descreve o perceptron, uma máquina que aprende a classificar a partir de exemplos ajustando os próprios pesos.
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ELIZA responde
A ELIZA, de Joseph Weizenbaum, imita uma terapeuta com um simples casamento de padrões, e as pessoas se abrem com ela mesmo assim.
1973–2005
Invernos
O dinheiro seca, duas vezes. As ideias por trás dos modelos de hoje — retropropagação, convoluções, células de memória — são desenvolvidas mesmo assim.
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O primeiro inverno
O relatório Lighthill diz ao governo britânico que a IA não cumpriu o que prometeu. O financiamento é cortado e começa o primeiro inverno da IA.
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Retropropagação
Rumelhart, Hinton e Williams mostram na Nature como redes com camadas ocultas aprendem mandando o erro de volta por elas.
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Convoluções leem CEPs
A equipe de Yann LeCun na Bell Labs treina uma rede convolucional para ler códigos postais escritos à mão, ideia que volta em 2012.
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Deep Blue vence Kasparov
O computador de xadrez da IBM vence uma partida de seis jogos contra o campeão mundial, Garry Kasparov.
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Memória de longo e curto prazo
Hochreiter e Schmidhuber dão às redes recorrentes uma célula de memória que guarda informação ao longo de sequências longas.
2006–2016
Aprender com dados
Grandes bases de dados e placas de vídeo tornam as redes profundas viáveis. As máquinas vencem pessoas no Jeopardy! e depois no Go.
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Redes profundas, treináveis de novo
Hinton, Osindero e Teh treinam redes de crença profundas uma camada por vez, e redes com muitas camadas voltam a ser treináveis na prática.
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ImageNet
A equipe de Fei-Fei Li publica o ImageNet, milhões de imagens rotuladas que viram o teste de referência da década seguinte.
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Watson vence o Jeopardy!
O IBM Watson vence os dois maiores campeões do programa numa disputa na TV, respondendo a perguntas feitas em inglês comum.
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Um assistente no bolso
A Apple anuncia a Siri com o iPhone 4S e põe um assistente de voz em milhões de bolsos.
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AlexNet
Krizhevsky, Sutskever e Hinton treinam uma rede convolucional em duas placas de vídeo e vencem o desafio ImageNet com larga vantagem.
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Aprendendo a jogar Atari
O DQN, da DeepMind, aprende jogos de Atari só com os pixels da tela e o placar.
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Redes adversariais generativas
Ian Goodfellow e colegas colocam duas redes em disputa, uma gerando e outra julgando, para produzir imagens novas.
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Atenção, para traduzir
Bahdanau, Cho e Bengio deixam um modelo de tradução olhar de volta para as palavras que importam: o mecanismo de atenção.
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Nasce a OpenAI
Um laboratório de pesquisa sem fins lucrativos é anunciado em San Francisco, com a meta de avançar a inteligência digital do jeito mais provável de beneficiar a humanidade como um todo.
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AlphaGo vence Lee Sedol
O AlphaGo, da DeepMind, vence quatro de cinco partidas contra um dos melhores jogadores de Go do mundo. A jogada 37 da segunda partida fica famosa.
2017–2022
Atenção
Uma arquitetura, o Transformer, cresce da tradução ao código, e vários dos laboratórios que lideram hoje são fundados.
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Atenção é tudo de que você precisa
Oito pesquisadores, quase todos do Google, propõem o Transformer, feito só de atenção. Quase todo modelo desta página descende dele.
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GPT
A OpenAI pré-treina um Transformer em livros sem rótulo e depois o ajusta a cada tarefa: o primeiro generative pre-trained transformer.
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BERT
O BERT, do Google, lê o texto nos dois sentidos ao mesmo tempo e bate recordes em onze tarefas de compreensão de linguagem.
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GPT-2, liberado em etapas
A OpenAI segura o modelo completo, de 1,5 bilhão de parâmetros, por receio de uso indevido, e o publica em etapas.
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GPT-3 aprende com poucos exemplos
Com 175 bilhões de parâmetros, o GPT-3 executa tarefas novas a partir de alguns exemplos no prompt, sem ser retreinado.
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AlphaFold e o enovelamento de proteínas
Na avaliação CASP14, o AlphaFold 2, da DeepMind, prevê estruturas de proteínas com precisão próxima à dos experimentos, um desafio aberto havia 50 anos.
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DALL·E e CLIP
A OpenAI mostra um modelo que desenha imagens a partir de uma descrição em texto, e o CLIP, que liga imagens às palavras que as descrevem.
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Surge a Anthropic
Liderada por Dario e Daniela Amodei, a Anthropic anuncia uma rodada de US$ 124 milhões para construir sistemas de IA mais confiáveis, interpretáveis e controláveis.
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Um par de programação com IA
O GitHub Copilot, feito sobre um modelo da OpenAI, começa a sugerir linhas e funções inteiras dentro do editor.
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Stable Diffusion, aberto a todos
A Stability AI e seus parceiros lançam um modelo de imagem cujos pesos qualquer pessoa pode baixar e rodar numa placa de vídeo doméstica.
2022–2023
A conversa
O ChatGPT põe um modelo de linguagem diante do público. Em um ano, todo grande laboratório tem o seu.
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ChatGPT
A OpenAI abre uma prévia gratuita de um modelo que responde em forma de conversa. Um modelo de linguagem chega ao público geral.
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LLaMA
A Meta libera para pesquisadores o LLaMA, uma família de 7 a 65 bilhões de parâmetros. A era dos modelos de pesos abertos começa aqui.
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GPT-4
O GPT-4, da OpenAI, aceita imagens além de texto e fica perto dos 10% melhores candidatos numa simulação do exame da ordem dos advogados dos EUA.
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Claude
No mesmo dia, a Anthropic abre o Claude para empresas, numa interface de conversa e numa API.
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Google DeepMind
O Google funde a Brain e a DeepMind numa só unidade, o Google DeepMind, liderado por Demis Hassabis.
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Llama 2, livre para uso comercial
A Meta, com a Microsoft como parceira, lança o Llama 2 sob uma licença que permite pesquisa e uso comercial.
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Mistral 7B
A Mistral AI, de Paris, lança seu primeiro modelo sob a licença Apache 2.0, e ele supera o Llama 2 13B em todos os testes que o laboratório publica.
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A Declaração de Bletchley
Na primeira Cúpula de Segurança da IA, 28 países e a União Europeia assinam uma declaração sobre os riscos da IA de fronteira.
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Grok
A xAI, laboratório que Elon Musk fundou naquele ano, anuncia o Grok, um modelo de conversa que conhece o mundo em tempo real pelo X.
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Gemini
O Google DeepMind apresenta o Gemini, multimodal desde a origem, nos tamanhos Ultra, Pro e Nano.
2024–2025
Raciocínio e agentes
Os modelos aprendem a pensar antes de responder e a usar computadores e ferramentas, enquanto modelos abertos da China e da Europa encurtam a distância.
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Claude 3
A Anthropic lança Haiku, Sonnet e Opus; o Claude 3 Opus supera os concorrentes na maioria dos testes comuns da época.
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GPT-4o
O modelo “omni” da OpenAI trata voz, imagem e texto numa única rede, respondendo à fala em apenas 232 milissegundos.
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Claude 3.5 Sonnet e Artifacts
Um modelo de porte médio supera o Claude 3 Opus, e os Artifacts permitem trabalhar código e documentos ao lado da conversa.
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Llama 3.1 405B
A Meta publica um modelo de pesos abertos com 405 bilhões de parâmetros que compete com os modelos fechados de fronteira da época.
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A Lei de IA da UE entra em vigor
A primeira lei abrangente sobre IA, o Regulamento (UE) 2024/1689, começa a valer em fases, conforme o nível de risco.
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o1 pensa antes de responder
O o1-preview, da OpenAI, gasta tempo raciocinando numa cadeia de pensamento oculta e vai muito melhor em problemas difíceis de matemática e ciência.
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Um Nobel para as redes neurais
John Hopfield e Geoffrey Hinton recebem o Nobel de Física pelas descobertas que tornam possível o aprendizado de máquina com redes neurais artificiais.
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…e outro para o AlphaFold
Demis Hassabis e John Jumper dividem o Nobel de Química com David Baker, pela previsão e pelo design de estruturas de proteínas.
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Claude usa um computador
Um Claude 3.5 Sonnet atualizado aprende a olhar a tela, mover o cursor, clicar e digitar, em beta público.
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Model Context Protocol
A Anthropic abre o MCP, um padrão para conectar assistentes de IA às ferramentas e aos dados onde o trabalho acontece.
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Gemini 2.0, para a era dos agentes
A nova geração do Google começa pelo 2.0 Flash, com saída nativa de imagem e áudio e uso nativo de ferramentas.
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DeepSeek-V3
A DeepSeek lança um modelo aberto de mistura de especialistas com 671 bilhões de parâmetros, 37 bilhões deles ativos a cada token.
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DeepSeek-R1
Um modelo aberto de raciocínio, sob a licença MIT, com desempenho equivalente ao do o1, da OpenAI, em matemática, código e raciocínio.
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Claude 3.7 Sonnet e Claude Code
O primeiro modelo de raciocínio híbrido chega com o Claude Code, um agente que trabalha num código a partir do terminal.
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Gemini 2.5, um modelo que pensa
O Gemini 2.5 Pro, do Google, raciocina antes de responder e estreia no topo do ranking LMArena.
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Llama 4
A Meta lança o Llama 4 Scout e o Maverick, seus primeiros modelos abertos nativamente multimodais, feitos com mistura de especialistas.
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o3 e o4-mini
Os modelos de raciocínio da OpenAI aprendem a usar todas as ferramentas do ChatGPT, da busca na web ao Python, dentro da cadeia de pensamento.
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Qwen3
A equipe Qwen, da Alibaba, abre uma família inteira, de 0,6 a 235 bilhões de parâmetros, com modos com e sem raciocínio.
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Claude 4
O Claude Opus 4 e o Sonnet 4 trabalham por horas em tarefas longas, e o Claude Code fica disponível para todos.
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Grok 4
A xAI leva o aprendizado por reforço à escala do pré-treino no cluster Colossus para treinar o Grok 4.
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Kimi K2
A Moonshot AI abre os pesos de um modelo de mistura de especialistas com um trilhão de parâmetros, feito para trabalho agêntico.
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GLM-4.5
A Zhipu AI, hoje Z.ai, lança modelos abertos que reúnem raciocínio, código e capacidades de agente.
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gpt-oss, os pesos abertos da OpenAI
Pela primeira vez desde o GPT-2, a OpenAI publica modelos de linguagem de pesos abertos, com 120 e 20 bilhões de parâmetros.
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GPT-5
Um sistema unificado que decide quando responder rápido e quando pensar mais, e vira o modelo padrão do ChatGPT.
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Claude Sonnet 4.5
O modelo da Anthropic para código e agentes mantém o foco por mais de 30 horas em tarefas complexas, de várias etapas.
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Gemini 3
O Google o chama de seu modelo mais inteligente e o coloca na Busca e no app Gemini já no primeiro dia.
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Claude Opus 4.5
O modelo da Anthropic para código, agentes e uso de computador chega a um terço do preço do Opus anterior.
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Mistral 3
O Mistral Large 3, uma mistura de especialistas com 675 bilhões de parâmetros, chega com os pequenos Ministral 3, todos sob Apache 2.0.
2026
A fronteira, agora
Os lançamentos chegam com semanas de diferença, e os modelos mais capazes chegam a grupos restritos antes de todo mundo.
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Qwen3.5
A Alibaba abre um modelo multimodal com 397 bilhões de parâmetros, 17 bilhões deles ativos a cada token, feito para agentes.
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Gemini 3.1 Pro
O modelo mais inteligente do Google para tarefas complexas chega em prévia ao app Gemini, a desenvolvedores e a empresas.
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Claude Mythos, retido
A Anthropic não lança o Claude Mythos Preview: ele encontra vulnerabilidades de software melhor que quase todos os humanos. Pelo Project Glasswing, só parceiros que protegem software crítico têm acesso.
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Muse Spark
O primeiro modelo do Meta Superintelligence Labs, depois de nove meses reconstruindo do zero a base de IA da Meta.
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GPT-5.5
O novo carro-chefe da OpenAI chega ao ChatGPT; o GPT-5.5 e o GPT-5.5 Pro chegam à API no dia seguinte.
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DeepSeek V4
Pesos abertos de novo: o V4-Pro tem 1,6 trilhão de parâmetros, 49 bilhões ativos, e as duas versões leem um contexto de 1 milhão de tokens.
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MiniMax M3
Um modelo nativamente multimodal com cerca de 428 bilhões de parâmetros, 23 bilhões ativos, e contexto de 1 milhão de tokens.
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Claude Fable 5 e Mythos 5
A Anthropic abre ao público um modelo da classe Mythos, o Fable 5, e pedidos em áreas de alto risco passam a ser respondidos pelo Claude Opus 4.8. O Mythos 5 fica com os parceiros do Project Glasswing.
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O Fable 5 volta
Em 12 de junho, controles de exportação dos EUA sobre o Fable 5 e o Mythos 5 levaram a Anthropic a suspender os dois para todos. Os controles caíram em 30 de junho, e o Fable 5 volta para o mundo todo.
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GPT-5.6: Sol, Terra e Luna
Depois de uma prévia limitada em junho, a OpenAI divide uma geração em três níveis, do carro-chefe Sol ao rápido e barato Luna.
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Kimi K3
A Moonshot AI anuncia um modelo com 2,8 trilhões de parâmetros, visão nativa e contexto de 1 milhão de tokens; os pesos completos saem em 27 de julho.
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Claude Opus 5
Perto da inteligência de fronteira do Claude Fable 5 pela metade do preço, e o novo modelo padrão do Claude Max.
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Muse Glimmer
A Meta volta aos pesos abertos com o Muse Glimmer 30B, um modelo para agentes sob a licença Apache 2.0.
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Qwen3.8
A equipe Qwen abre o Qwen3.8-2.4T-A95B: 2,4 trilhões de parâmetros, 95 bilhões deles ativos a cada token.
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GLM-5.3
O carro-chefe da Z.ai para código complexo e tarefas de longo fôlego; os pesos abertos vêm mais tarde, em agosto.
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Claude Fable 5.1
O modelo mais capaz da Anthropic para código e trabalho intelectual. O gêmeo, Mythos 5.1, segue restrito a programas de acesso confiável.
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Gemini 3.8 Flash
O modelo rápido do Google chega com o 3.8 Flash Cyber, um modelo de segurança que só defensores de confiança podem usar.
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GPT-6 Astra
O modelo mais inteligente e alinhado da OpenAI até aqui, para uso de computador, código, cibersegurança e ciência. Um grupo limitado de organizações o recebe primeiro; depois, os planos pagos do ChatGPT e a API.
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Nex-N2.5
A Nex AGI lança a família N2.5: Mini e Pro trazem uso de computador, e o Max é um modelo de texto com 1,6 trilhão de parâmetros.
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Grok 4.7
O modelo mais poderoso do laboratório para código e trabalho intelectual. A página dele no x.ai agora assina como SpaceXSI.
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Claude Opus 5.5
O primeiro modelo da família 5.5 tem o nível do Fable 5.1 na maior parte do trabalho e custa 40% menos para rodar que o Opus 5.
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Claude Sonnet 5.5
O segundo modelo da família 5.5 roda mais de 30% mais rápido que o Sonnet 5 e custa até 30% menos na maior parte do trabalho.
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GPT-6.1 Sol
Anunciado no DevDay, quase iguala o GPT-6 Astra em código agêntico, uso de computador e trabalho profissional, por um quinto do preço do Astra.
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Gemini 4 Argon
O novo modelo de fronteira do Google abre primeiro para defensores de cibersegurança de confiança; clientes pagos da API e assinantes do Google AI Ultra vêm depois.
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Mistral Large 4
O maior modelo da Mistral: um trilhão de parâmetros, 52 bilhões ativos, nativamente multimodal, em prévia pública com os pesos prometidos para o fim do mês.
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GPT-6 para todos
O GPT-6 chega aos usuários do ChatGPT no mundo todo, junto com o que a OpenAI chama de Intelligent UI.
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Claude Haiku 5.5
A Anthropic o chama do modelo pequeno mais barato, rápido e capaz que já lançou, e ele completa a família 5.5.
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