10 Melhores LLMs em 2025: Modelos de Linguagem de Grande Escala Revisados

Você está se afogando em solicitações de suporte ao cliente? Lutando contra prazos apertados para criação de conteúdo? Cansado da pressão para maximizar a produtividade? Você não está sozinho. Administrar um negócio hoje pode parecer uma batalha constante contra o tempo e o orçamento.

Existe uma solução: modelos de linguagem de grande porte (LLMs), seu assistente pessoal de inteligência artificial (IA) para ajudar a navegar por todos esses desafios.

Mas como escolher o certo com tantas opções e sobrecarga de informações? Você tem que comparar desempenho, precisão, segurança de dados, custo, suporte do fornecedor – a lista continua!

Deixe-me facilitar para você. Eu me juntei a Matthew Miller, nosso especialista residente em LLMs, para avaliar 44 soluções. Esta lista explora os 10 melhores LLMs para 2025. Analisamos cada produto para entender suas características e como eles beneficiam você. Isso ajudará você a encontrar o modelo de linguagem perfeito para suas necessidades específicas, seja para escalar o suporte ao cliente, gerenciar conhecimento interno, automatizar tarefas repetitivas, melhorar seu jogo de conteúdo ou personalizar marketing e vendas.

Como selecionamos e avaliamos os melhores LLMs?

Classificamos as soluções de modelos de linguagem de grande porte usando um algoritmo proprietário que considera a satisfação do cliente e a presença no mercado com base em avaliações reais de usuários. Nossos analistas de pesquisa de mercado e escritores (Matthew e eu, neste caso) passam semanas avaliando soluções contra múltiplos critérios definidos para uma categoria de software. Oferecemos avaliações imparciais de software – essa é a G2 diferença! Não aceitamos pagamento ou troca de links para colocações de produtos nesta lista. Por favor, leia nossa Metodologia de Pontuação de Pesquisa G2 para mais detalhes.

1. Gemini: mais conhecido por conversação natural

Gemini é um LLM desenvolvido pela Google AI. Destaca-se por sua capacidade de processar informações de vários formatos, incluindo texto, imagens e vídeo. Essa capacidade permite extrair informações de documentos e responder a perguntas frequentes, melhorando o suporte ao cliente, personalizando interações com clientes e até mesmo impulsionando a criação de conteúdo. Lançado em dezembro de 2023, é composto por três modelos: Gemini Ultra, Pro e Nano, cada um atendendo a diferentes necessidades. Gemini também pode gerar imagens, vídeos e muito mais.

Matthew e eu gostamos da capacidade de aprendizado de erros, onde o Gemini foi capaz de identificar, corrigir e aprender com erros anteriores.

O que os usuários mais gostam:

“Gemini é um poderoso chatbot de IA. Ele processa grandes quantidades de texto e códigos para gerar resultados rapidamente. Ele também processa nossas imagens e realiza as tarefas desejadas. A integração com outras ferramentas do Google, como Google Docs, Sheets, Gmail e Drive, automatiza nosso processo. A interface para conversar com o Gemini também é muito intuitiva.”

- Revisão do Gemini, Rahul S.

O que os usuários não gostam:

“O raciocínio do Gemini por trás das saídas pode ser obscuro, dificultando a verificação da precisão e a mitigação de possíveis vieses. Essa opacidade é inquietante, especialmente para usuários que lidam com informações sensíveis.”

- Revisão do Gemini, Ömer K.

2. BERT: mais conhecido por aderência a diretrizes éticas

BERT ou Representações de Codificador Bidirecional de Transformadores utiliza uma rede neural baseada em transformador para entender as relações entre palavras em uma frase. Essa arquitetura e compreensão detalhada facilitam traduções automáticas mais precisas, detecção de viés e práticas de IA responsáveis. Desenvolvido pelo Google em 2018, o BERT exibe suas habilidades com várias aplicações de processamento de linguagem natural (NLP), incluindo tradução automática, resposta a perguntas e análise de sentimentos.

Apreciamos muito os recursos de moderação de conteúdo que impedem o modelo de gerar respostas inadequadas.

O que os usuários mais gostam:

“A compreensão contextual do BERT permite que ele responda a perguntas com base em um trecho fornecido. É de código aberto e muito fácil de ajustar para melhorar ainda mais a precisão.”

- Revisão do BERT, Prashanth D.

O que os usuários não gostam:

“Seus requisitos computacionais são exigentes. Implementar o BERT de forma eficaz pode necessitar de recursos de hardware robustos, o que pode ser uma consideração para certos projetos.”

- Revisão do BERT, Taahir B.

3. Meta Llama 3: mais conhecido por análise de sentimentos

Meta Llama 3, desenvolvido pela Meta, é apresentado como a última geração dos melhores LLMs de código aberto. Disponível em configurações de 8B e 70B parâmetros, esses modelos utilizam pré-treinamento e ajuste fino de instruções para oferecer desempenho aprimorado em tarefas de IA. Oferecido em versões como Llama 3.1, Llama 3.2 e Llama 3.3, os modelos usam um tokenizador com um vocabulário de 128K tokens, melhorando substancialmente tarefas como responder a perguntas em linguagem natural, escrever código e gerar ideias.

Apreciamos muito a flexibilidade do Meta Llama em construir modelos de linguagem personalizados.

O que os usuários mais gostam:

“Meta Llama 3 é fantástico em entender e responder à linguagem natural, tornando as conversas suaves e naturais. É mais preciso do que as versões anteriores do Llama e fornece respostas relevantes, o que aumenta a produtividade e a experiência do usuário. Ele também se integra a aplicativos de desenvolvimento. Além disso, é fácil de personalizar para diferentes usos devido às variações 7B,13B com base em seus projetos pessoais ou necessidades de negócios.”

- Revisão do Meta Llama 3, Praveen A.

O que os usuários não gostam:

“Uma coisa que não gosto no Meta LLaMA 3 é sua potencial intensidade de recursos. Executar um modelo tão avançado pode exigir poder computacional e memória significativos, o que pode ser uma limitação para organizações menores ou usuários individuais com acesso limitado a hardware de ponta. Além disso, apesar de suas capacidades avançadas, ainda podem ocorrer imprecisões ou vieses ocasionais nas respostas geradas, o que destaca a necessidade de refinamento e monitoramento contínuos.”

- Revisão do Meta Llama 3, Luis N.

4. GPT3: mais conhecido por velocidade de geração de respostas

GPT-3, abreviação de Generative Pre-trained Transformer 3, usa NLP, geração de linguagem natural (NLG) e 175 bilhões (!) de parâmetros para produzir texto semelhante ao humano. Isso permite que ele execute efetivamente tarefas como criação de conteúdo, tradução e geração de código. A alta velocidade de geração de respostas do GPT-3 o torna valioso para aprimorar chatbots, automatizar tarefas manuais e escalar interações com clientes em tempo real.

Gostamos de como o modelo lidou eficientemente com longas conversas de ida e volta.

Eu também gostei deste artigo da MarTech que cobre o que há de novo no espaço de uso de dados de IA com o acordo entre OpenAI e Financial Times. Confira.

O que os usuários mais gostam:

“GPT3 como um grande modelo de linguagem é o mais próximo que temos de uma inteligência geral artificial (AGI) baseada em texto. Eu o uso diariamente tanto pessoal quanto profissionalmente. Ele me ajuda a resumir grandes arquivos de texto, gerar ideias e otimizar fluxos de trabalho existentes.”

- Revisão do GPT3, Jahnavi Prasad S.

O que os usuários não gostam:

“Assim como aquele amigo que interpreta mal seu humor, o ChatGPT-3 pode ocasionalmente interpretar mal suas mensagens ou fornecer respostas que não estão realmente alinhadas com suas expectativas. Vale a pena lembrar que o ChatGPT3, embora extremamente inteligente, não é a melhor fonte para as últimas notícias. Sua base de conhecimento está congelada no tempo em 2022, então você não obterá as melhores e mais novas atualizações dele.”

- Revisão do GPT3, Ava L.

5. GPT4: mais conhecido por compreensão contextual

GPT-4, o mais recente lançamento da OpenAI de março de 2023, é um poderoso modelo de linguagem multimodal com cerca de 1,76 trilhões de parâmetros. Ele supera os modelos GPT anteriores em sua capacidade de realizar tarefas complexas com maior precisão e eficiência. Um dos melhores geradores de escrita de IA, os usuários do GPT-4 frequentemente relatam que ele é mais criativo, mantém uma melhor memória de conversação, se destaca em análise e oferece uma gama mais ampla de recursos. Aqui está uma citação de um Redditor que eu realmente gostei: "4 é mais como conversar com alguém que está entrando na universidade. Não é perfeito, mas tem uma compreensão bastante boa das coisas, é muito mais lógico, menos propenso a inventar coisas e pode expressar suas respostas melhor."

Matthew e eu achamos que a fácil integração com processos existentes foi um grande ponto positivo.

O que os usuários mais gostam:

“As capacidades avançadas de compreensão e geração de linguagem do GPT4 são impressionantes. Sua capacidade de produzir texto semelhante ao humano com alta fluência e coerência o torna uma ferramenta inestimável para aplicações que vão desde a redação de conteúdo até o suporte ao cliente. Além disso, a versatilidade do GPT4 em diferentes domínios, desde assuntos técnicos até escrita criativa, e a compreensão contextual aprimorada aumentam a qualidade e a relevância de suas respostas em conversas complexas e prolongadas.”

- Revisão do GPT4, Bryan S.

O que os usuários não gostam:

“Às vezes, ele não segue as instruções. Ele sempre produz conteúdo em formato Markdown, então eu tenho que perder tempo excluindo vários símbolos quando o colo em documentos do Google.”

- Revisão do GPT4, Joseph G.

6. AutoGPT: mais conhecido por moderação de conteúdo

AutoGPT é um agente de IA de código aberto construído com base no avançado modelo de linguagem GPT-4 da OpenAI. Ele entende seus objetivos e os divide em tarefas gerenciáveis. O AutoGPT lida autonomamente com tarefas como pesquisa de mercado, criação de planos de negócios e geração de conteúdo para artigos e postagens em redes sociais, utilizando recursos online e várias ferramentas. Ele simplifica fluxos de trabalho e acelera a conclusão de projetos com entrada manual mínima.

Adoramos a capacidade do AutoGPT de acessar sites e plataformas populares e extrair dados deles.

O que os usuários mais gostam:

“O AutoGPT inclui várias aplicações de IA que economizam tempo e dinheiro para o meu negócio, como marketing por e-mail, edição de fotos, redação de conteúdo e otimização de busca.”

- Revisão do AutoGPT, Jagmeet S.

O que os usuários não gostam:

“O AutoGPT é voltado para usuários com proficiência em Python e experiência em software de desenvolvimento. A instalação e o uso envolvem etapas técnicas complexas, o que pode ser difícil para usuários não técnicos. Além disso, com base no uso de tokens do modelo GPT-4, o AutoGPT cobra $0,03 por 1.000 tokens para prompts e $0,06 por 1.000 tokens para resultados. Como as tarefas exigem várias chamadas ao modelo GPT-4, os custos aumentam rapidamente, podendo se tornar proibitivos para projetos maiores ou organizações menores.”

- Revisão do AutoGPT, Maninder S.

7. Megatron-LM: mais conhecido por proteção de privacidade de dados

O Megatron-LM da NVIDIA é uma poderosa estrutura para treinar LLMs. Ele utiliza técnicas como paralelismo de modelo e treinamento de precisão mista para lidar eficientemente com conjuntos de dados massivos, resultando em ganhos significativos de desempenho e escalabilidade. A capacidade de implantação offline do Megatron-LM permite a utilização de poderosos modelos de linguagem em ambientes altamente seguros e sensíveis a dados, garantindo maior confidencialidade e conformidade.

A integração do Megatron-LM com a biblioteca DeepSpeed da Microsoft é um recurso realmente excepcional que aprimora ainda mais sua execução e flexibilidade.

O que os usuários mais gostam:

“Apreciamos sua escalabilidade e eficiência incomparáveis nas unidades de processamento gráfico da NVIDIA. Sua capacidade de processar vastos conjuntos de dados rapidamente acelera nossos projetos impulsionados por IA, oferecendo capacidades excepcionais de compreensão e geração de linguagem. Esse desempenho robusto nos permite inovar e entregar soluções de IA sofisticadas de forma rápida e eficaz.”

- Revisão do Megatron-LM, Yogesh B.

O que os usuários não gostam:

“Tem uma curva de aprendizado íngreme, requer hardware sério e a documentação poderia ser melhorada. Além disso, há potencial para viés.”

- Revisão do Megatron-LM, Nikhil O.

8. Tune AI: mais conhecido por geração de conteúdo

Tune AI, anteriormente NimbleBox.ai, é especializado em soluções de IA generativa para empresas. Ele permite que você personalize LLMs para suas necessidades específicas usando seus dados proprietários, oferecendo recursos poderosos como compatibilidade com pilha aberta, integração perfeita de documentos e segurança de nível empresarial. Um de seus produtos, o Tune Studio, fornece uma plataforma segura para ajuste fino e implantação de modelos de linguagem de grande porte. O Tune AI também vem com o Tune Chat, um aplicativo de chat de IA com capacidades de geração de texto e código para usuários não técnicos.

Além de tudo o que mencionamos acima, gostamos de sua capacidade de atuar como assistente de escrita e dar sugestões para gramática, formatação, tom e estilo.

O que os usuários mais gostam:

“A interface amigável do Tune AI facilita a construção e o gerenciamento de chatbots. Suas respostas alimentadas por IA são notavelmente precisas e imitam de perto a interação humana. Ele se integra facilmente a vários canais de comunicação, garantindo um serviço ao cliente consistente em todas as plataformas. Além disso, as capacidades analíticas do Tune AI são inestimáveis para coletar insights de interação do usuário e melhorar gradualmente a eficácia do chatbot.”

- Revisão do Tune AI, Bessy G.

O que os usuários não gostam:

“O ChatNBX (agora Tune AI) depende do conjunto de dados no qual é treinado. Por causa disso, às vezes fornece respostas imprecisas e tendenciosas, o que torna o serviço menos útil. Ele também carece de alguns recursos avançados, como processamento de texto grande em uma única entrada, fornecendo respostas inválidas devido à grande quantidade de informações.”

- Revisão do Tune AI, Yogender K.

9. GPT2: mais conhecido pela qualidade da documentação

GPT2, um dos modelos iniciais desenvolvidos pela OpenAI, está equipado com 1,5 bilhão de parâmetros e foi treinado em um conjunto de dados de cerca de 8 milhões de páginas da web. Sua função principal é prever a próxima palavra em uma frase. O GPT2 pode gerar texto contextualmente relevante em vários assuntos, resumir conteúdo, traduzir e criar histórias ou ensaios com base em prompts. Devido a preocupações com o uso indevido potencial, a OpenAI lançou uma versão limitada do modelo.

Gostamos de como o GPT2 entendeu e manteve o contexto da conversa.

O que os usuários mais gostam:

“Adoro como é intuitivo de usar. O GPT2 é rápido, adaptável e fácil de comandar. Gosto de usar o GPT2 para gerar ideias para me inspirar e, depois, para refinamento em gramática e redação. Usamos quase diariamente para todos os tipos de coisas - iniciadores de pensamento, transformar tópicos em um parágrafo completo de frases completas, correção de gramática e pontuação, solução de problemas no Excel e muito mais.”

- Revisão do GPT2, Avery C.

O que os usuários não gostam:

“Uma desvantagem notável é que às vezes ele produz conteúdo que é factualmente incorreto ou tendencioso, pois depende de padrões aprendidos a partir dos dados de treinamento.”

- Revisão do GPT2, Jose M.

10. T5: mais conhecido por mitigação de viés

T5, abreviação de Text-to-Text Transfer Transformer, representa um grupo de modelos de linguagem de grande porte desenvolvidos pela Google AI. Esses modelos passaram por um extenso treinamento em grandes quantidades de dados de texto e código e foram utilizados em várias aplicações, incluindo chatbots, ferramentas de resumo de texto, geração de código e robótica. Além disso, você pode ajustar o T5 para atender a requisitos específicos de tarefas.

Ambos achamos que a ferramenta ofereceu documentação completa e valiosa para ajudar a entender o que ela pode fazer.

O que os usuários mais gostam:

“Aprecio a versatilidade do T5 e sua capacidade de lidar com uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural. Tem sido particularmente útil para criar um chatbot para o meu negócio e um agente de suporte ao cliente para responder a perguntas comuns. As capacidades de pré-treinamento e ajuste fino facilitam a adaptação a casos de uso específicos.”

- Revisão do T5, Shamaas H.

O que os usuários não gostam:

“Ajustar o modelo T5 é caro e requer recursos significativos. Como não é treinado em grandes quantidades de dados, às vezes fornece respostas tendenciosas.”

- Revisão do T5, Aditya S.

Modelos de linguagem de grande porte bônus

Matthew e eu também gostamos muito do seguinte software ao testar LLMs:

1. IBM watsonx.ai: mais conhecido por algoritmos pré-construídos para desenvolvimento de modelos
2. Crowdin: mais conhecido por rastreamento de tradução
3. Claude: mais conhecido por gerenciamento de contexto

Encontrando o melhor LLM

Quando você está tentando escolher uma ferramenta de modelo de linguagem de grande porte, Matthew e eu concordamos que você deve considerar seu próprio caso de uso, a precisão do modelo e o tamanho e capacidade do modelo. Você também pode querer olhar para os dados em que foi treinado e os recursos de segurança e conformidade que ele oferece antes de finalizar uma compra. Manter todas essas coisas em cheque garantirá que você invista em uma solução que funcione melhor para as necessidades do seu negócio e mantenha seus dados seguros.

Esperamos que esta compilação dos melhores modelos de linguagem de grande porte o ajude a encontrar sua melhor combinação!

À medida que a demanda por LLMs continua a crescer, também cresce a necessidade dos sistemas que os mantêm funcionando sem problemas. Explore o melhor software de infraestrutura de IA generativa na G2 para encontrar as plataformas que ajudam as empresas a treinar, implantar e escalar LLMs de forma eficiente e segura.

Editado por Aisha West