Meta acordou? Diretor de IA: novo modelo "Melancia" atinge pontuação comparável ao GPT-5.5.

O chefe do Meta Superintelligence Lab, Alexandr Wang, revelou em uma reunião interna que o novo modelo em treinamento, 'Melancia', com cerca de 10 vezes o poder computacional do Muse Spark, alcançou a pontuação do GPT-5.5 da OpenAI. (Resumo anterior: Adeus Llama! Meta lança novo modelo de IA multimodal 'Muse Spark', integrando totalmente IG, FB e óculos inteligentes) (Contexto adicional: Novo modelo GPT-5.6 da OpenAI não pode ser lançado: governo Trump exige lançamento em fases) Índice deste artigo

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• Do recuo do código aberto ao impulso do código fechado
• Dez vezes mais poder computacional, quanta diferença isso faz?
• A linha de chegada alcançada, na verdade, está sempre se movendo

De acordo com o Business Insider, citando duas pessoas familiarizadas, o chefe do Meta Superintelligence Lab, Alexandr Wang, disse esta semana em uma reunião interna com todos os funcionários que o modelo de próxima geração, codinome 'Melancia', já alcançou a pontuação do modelo principal GPT-5.5 da OpenAI, lançado em abril deste ano. Assim como o Avocado lançado em abril, a Melancia é um codinome de fruta comumente usado internamente pela Meta. Wang afirmou que a Melancia é o próximo modelo após o Muse Spark (codinome interno Avocado), lançado em abril deste ano, e ainda está em treinamento, usando uma ordem de grandeza a mais de recursos computacionais do que o Muse Spark, o que equivale a quase 10 vezes. Esta é a primeira vez no último ano que a Meta compara publicamente um modelo próprio ainda não lançado com o principal modelo atual da OpenAI. Ele não revelou em quais benchmarks se baseou a afirmação de 'alcançar'… A Meta se recusou a comentar, e a OpenAI também não respondeu aos pedidos de comentário.

Do recuo do código aberto ao impulso do código fechado

A ansiedade da Meta com IA não é novidade. A empresa tem gastado pesado em poder computacional, construído data centers e contratado talentos, tentando nos últimos dois anos conquistar um lugar entre OpenAI, Google e Anthropic, mas a série Llama sempre ficou na posição de 'pontuação razoável, mas ainda longe do topo'. No ano passado, a Meta comprou 49% das ações sem direito a voto da Scale AI por US$ 14,3 bilhões. Este negócio não só deu à Meta acesso à capacidade de anotação de dados da Scale AI, mas também trouxe o cofundador Alexandr Wang diretamente para assumir o cargo de Chief AI Officer da empresa. Após assumir, o antigo departamento de IA foi renomeado para Meta Superintelligence Labs. Ele supervisiona a pesquisa e desenvolvimento, além de liderar uma equipe de pesquisa de elite com codinome TBD e projetos de hardware recentemente promovidos. Essa corrida armamentista por talentos também elevou o padrão salarial oferecido pela Meta, inflacionando todo o mercado de IA do Vale do Silício. O primeiro modelo apresentado por Wang após assumir foi o Muse Spark, lançado em abril deste ano. Este modelo tem uma diferença fundamental em relação ao Llama anterior: Llama era de pesos abertos, enquanto Muse Spark é completamente fechado. A Meta apenas disse que 'espera que versões futuras possam ser de código aberto'. As pontuações não são ruins, mas também não conseguiram superar a OpenAI ou a Anthropic. Após o lançamento, este modelo foi rapidamente integrado aos principais produtos como Instagram, Facebook e óculos inteligentes, permitindo que os resultados da equipe de Wang alcançassem usuários comuns pela primeira vez, em vez de ficarem apenas em rankings de benchmarks.

Dez vezes mais poder computacional, quanta diferença isso faz?

Os números que Wang apresentou na reunião interna foram diretos: o poder computacional de treinamento usado pela Melancia é uma ordem de grandeza maior que o do Muse Spark. Simplificando, a Meta não está fazendo ajustes finos desta vez, mas sim aumentando a aposta em dez vezes. Isso também ecoa a lógica consistente de Wang: o poder computacional determina o teto do modelo, a pontuação é apenas o primeiro passo de aceitação; o que realmente decide o vencedor é se o modelo pode ser colocado na linha de produtos depois. Ele também deu sinais semelhantes no X:

Primeiro, Mark estava claramente falando sobre o progresso da indústria como um todo em capacidades agentivas.

Mas, já que estamos no assunto: Nossa próxima atualização do Muse Spark está chegando em breve. Grandes melhorias em codificação e capacidades agentivas para ser mais competitivo com outros modelos líderes.… https://t.co/uTjx8sZM2A

— Alexandr Wang (@alexandr_wang) 3 de julho de 2026

A postagem antecipa que o Muse Spark receberá em breve uma atualização, com foco em habilidades de codificação e tarefas agentivas, visando reduzir a diferença em relação aos concorrentes. Um usuário perguntou quando a Meta apresentaria um modelo de codificação do mesmo nível do Claude Opus, e Wang respondeu 'em breve', dizendo também que as pessoas vão gostar do que eles estão 'cozinhando'. Essa declaração um tanto misteriosa permanece uma incógnita se o mercado vai comprá-la.

A linha de chegada alcançada, na verdade, está sempre se movendo

Mas o que é um pouco embaraçoso é que o GPT-5.5 é o modelo principal da OpenAI de abril deste ano, mas a OpenAI já lançou a família GPT-5.6 mais forte no final de junho. No entanto, devido às exigências do governo Trump, atualmente está disponível apenas para pré-visualização de um pequeno número de parceiros registrados, ainda não totalmente lançado. Para a OpenAI, isso não é um obstáculo técnico, mas sim um obstáculo político. O modelo já estava pronto, mas não pode ser totalmente aberto. Ou seja, a Melancia alcançou na verdade um modelo antigo de mais de dois meses atrás da OpenAI; o verdadeiro teto já havia se movido para cima. Se a afirmação de Wang for verdadeira, ainda é o primeiro sinal apresentável da Meta após dois anos de gastos e contratações. A Meta já havia dito aos investidores que os gastos deste ano com infraestrutura como chips e data centers serão aumentados da estimativa anterior de US$ 115 bilhões a US$ 135 bilhões para US$ 125 bilhões a US$ 145 bilhões; e os pacotes de contratação para pesquisadores de ponta chegam a centenas de milhões de dólares por pessoa. Isso significa que a guerra relâmpago por talentos em que Zuckerberg apostou talvez finalmente esteja mostrando algum retorno. Mas a pontuação é sempre o objetivo mais fácil de alcançar; se conseguirá colocar a Melancia realmente na mesa e fazer os desenvolvedores comprá-la é o obstáculo que a Meta nunca conseguiu superar nos últimos dois anos.