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Aviso da Sequoia: os EUA venceram os modelos fechados, mas podem acabar por perder a base aberta
O relatório ATOM mostra que a quota da Qwen em novos modelos de microajuste e adaptação mensais subiu de 1% em janeiro de 2024 para 69% em fevereiro de 2026. A Inkling, da Thinking Machines, também recorreu a dados sintéticos gerados com modelos abertos de pesos, como o Kimi K2.5, no início do pós-treino. No entanto, esta parcela representa apenas uma pequena fração da capacidade de treino.
O artigo atribui o problema às regras de “destilação”. A destilação consiste em usar um modelo forte para produzir saídas destinadas a treinar outro modelo. A OpenAI e a Anthropic limitam que os clientes usem outputs dos seus modelos para treinar produtos concorrentes. Contudo, as empresas dos EUA podem, de forma legal, aprender com modelos abertos da China.
Os dois sugerem que laboratórios de ponta dos EUA vendam a empresas qualificadas direitos de treino controlados, com atraso e auditáveis. Caso contrário, os EUA poderão continuar a liderar com modelos fechados, mas entregar a base dos modelos abertos à China.
A China tem vindo recentemente a discutir a limitação do acesso externo a alguns modelos avançados, mas ainda não foi definida uma política final. O artigo adverte que, mesmo que os modelos existentes continuem a poder ser descarregados e usados, as empresas ocidentais poderão ficar progressivamente para trás por não conseguirem obter versões futuras.