Meta acordou? Responsável pela IA: novo modelo «Melancia» consegue igualar a pontuação do GPT-5.5

O responsável pelo Meta Superintelligence Labs, Alexandr Wang, revelou numa reunião interna que o novo modelo em treino, «Melancia», com cerca de 10 vezes a capacidade computacional do Muse Spark, igualou a pontuação do GPT-5.5 da OpenAI.

(Contexto anterior: Adeus Llama! Meta lança novo modelo de IA multimodal «Muse Spark», que chega ao IG, FB e smart glasses)

(Contexto adicional: Novo modelo GPT-5.6 da OpenAI não pode ser lançado: governo Trump exige lançamento faseado)

Índice

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• Da derrota do open-source à aceleração do closed-source
• Dez vezes mais potência computacional, quanta diferença?
• A linha de chegada que estamos a alcançar está, na verdade, sempre a mover-se

Segundo o Business Insider, que cita duas pessoas familiarizadas com o assunto, o responsável pelo Meta Superintelligence Labs, Alexandr Wang, disse esta semana aos funcionários numa reunião geral interna que o modelo de próxima geração com o codinome «Melancia» igualou a pontuação do modelo emblemático GPT-5.5 da OpenAI, lançado em abril deste ano. Tal como o Avocado, lançado em abril, a Melancia é uma alcunha de fruta comummente usada internamente na Meta.

Wang afirmou que a Melancia é o próximo modelo após o Muse Spark (codinome interno Avocado), lançado em abril, e que ainda está em treino, utilizando uma ordem de grandeza a mais de recursos computacionais do que o Muse Spark, o que equivale a cerca de 10 vezes mais.

Esta é a primeira vez no último ano que a Meta compara publicamente um modelo ainda não lançado com o carro-chefe atual da OpenAI. Ele não revelou os benchmarks utilizados para determinar a «igualdade»… A Meta recusou-se a comentar, e a OpenAI também não respondeu ao pedido de comentário.

Da derrota do open-source à aceleração do closed-source

A ansiedade da Meta em relação à IA não é novidade. A empresa tem gasto montanhas de dinheiro em poder computacional, construído centros de dados e contratado talentos, tentando nos últimos dois anos conquistar um lugar entre a OpenAI, Google e Anthropic, mas a série Llama sempre ficou na posição de «pontuações não más, mas ainda longe do topo».

No ano passado, a Meta comprou 49% das ações sem direito a voto da Scale AI por 14,3 mil milhões de dólares. Além de dar à Meta acesso à capacidade de anotação de dados da Scale AI, o negócio também trouxe diretamente o cofundador Alexandr Wang, que assumiu o cargo de Chief AI Officer da empresa. Depois de Wang assumir, o antigo departamento de IA foi renomeado para Meta Superintelligence Labs, onde ele supervisiona a investigação e também lidera uma equipa de elite de investigação com o codinome TBD, além de projetos de hardware recentemente promovidos.

Esta corrida armamentista de talentos também elevou o nível salarial da Meta, inflacionando todo o mercado de IA de Silicon Valley.

O primeiro modelo lançado por Wang foi o Muse Spark, em abril deste ano. Este modelo tem uma diferença fundamental em relação ao Llama anterior: o Llama tinha pesos abertos, enquanto o Muse Spark é completamente fechado. A Meta apenas disse que «espera que versões futuras possam ser open-source».

As pontuações não são más, mas também não superaram a OpenAI ou a Anthropic. Após o lançamento, o modelo foi rapidamente integrado em produtos principais como Instagram, Facebook e smart glasses, fazendo com que os resultados da equipa de Wang chegassem pela primeira vez diretamente aos utilizadores comuns, em vez de ficarem apenas nas tabelas de benchmark.

Dez vezes mais potência computacional, quanta diferença?

Os números que Wang apresentou na reunião interna são claros: a potência computacional de treino da Melancia é uma ordem de grandeza superior à do Muse Spark. Em termos simples, a Meta não fez um ajuste fino, mas sim aumentou a aposta em dez vezes. Isto também ecoa a lógica consistente de Wang: a potência computacional determina o teto do modelo, a pontuação é apenas o primeiro passo na aceitação; o que realmente decide a vitória é se o modelo pode ser colocado na linha de produtos. Ele também emitiu sinais semelhantes no X:

Primeiro, Mark estava claramente a falar sobre o progresso da indústria nas capacidades agentivas em geral.

Mas, já que estamos no assunto: A nossa próxima atualização do Muse Spark está a chegar em breve. Grandes melhorias nas capacidades de programação e agentivas para sermos mais competitivos com outros modelos líderes.… https://t.co/uTjx8sZM2A

— Alexandr Wang (@alexandr_wang) July 3, 2026

O post anuncia que o Muse Spark terá em breve uma atualização, com foco em capacidades de código e tarefas agentivas, com o objetivo de reduzir a diferença para os concorrentes.

Um utilizador perguntou quando é que a Meta iria apresentar um modelo de código equivalente ao Claude Opus, e Wang respondeu «em breve», acrescentando que as pessoas vão gostar do que estão «a cozinhar». Esta afirmação um tanto misteriosa: se o mercado vai comprar ou não, é uma incógnita.

A linha de chegada que estamos a alcançar está, na verdade, sempre a mover-se

Mas o embaraçoso é que o GPT-5.5 foi o modelo emblemático da OpenAI em abril deste ano, mas a OpenAI já lançou a família GPT-5.6, mais poderosa, no final de junho. No entanto, por exigência do governo Trump, está atualmente disponível apenas para um pequeno número de parceiros pré-registados em pré-visualização, sem estar totalmente lançado.

Para a OpenAI, não se trata de um bloqueio técnico, mas sim político: o modelo já estava pronto, mas simplesmente não pode ser totalmente aberto. Ou seja, a Melancia alcançou na verdade um modelo antigo com mais de dois meses; o verdadeiro teto já se moveu para cima.

Se as afirmações de Wang forem verdadeiras, este é ainda o primeiro sinal digno de ser mostrado após dois anos de gastos e contratações da Meta. A Meta já disse aos investidores que as suas despesas em infraestruturas como chips e centros de dados este ano serão revistas para cima, dos 115 a 135 mil milhões de dólares previamente estimados para 125 a 145 mil milhões de dólares; os bónus de assinatura para os principais investigadores chegam mesmo a falar de centenas de milhões de dólares por pessoa.

Isto significa que a guerra relâmpago de talentos em que Zuckerberg apostou pode finalmente estar a dar algum retorno. Mas as pontuações são sempre o objetivo mais fácil de alcançar; a verdadeira barreira que a Meta não conseguiu ultrapassar nos últimos dois anos é se consegue colocar a Melancia realmente na mesa e fazer com que os programadores a comprem.