10 melhores modelos de linguagem grande (LLMs) em 2025

Os modelos de linguagem (LLMs) reconhecem padrões de texto semelhantes aos humanos, traduzem idiomas, preveem resultados textuais e geram de forma independente conteúdo coerente e contextualmente relevante.

Se você deseja aprimorar a comunicação, automatizar a criação de conteúdo ou obter insights de vastos dados textuais, os LLMs automatizam tarefas repetitivas.

No entanto, há muitos LLMs da OpenAI, Meta, Microsoft, Google e outras empresas no mercado. Cada LLM tem funcionalidades diferentes e vários casos de uso, o que dificulta a escolha do modelo certo.

Compilamos 10 grandes modelos de linguagem para ajudá-lo a escolher o melhor para suas necessidades comerciais. Vamos examinar seus recursos, benefícios e limitações.

O que você deve procurar em modelos de linguagem de grande porte?

Ao selecionar um modelo de linguagem de grande porte para tarefas de processamento de linguagem natural, escolha um que se alinhe ao seu escopo e às suas metas estratégicas. Aqui estão os principais recursos para orientar sua escolha:

• Compatibilidade de integração: Os modelos básicos devem ser compatíveis com sua pilha de tecnologia existente, como CRM, ERP ou aplicativos personalizados. A compatibilidade perfeita garante processos simplificados e fluxo de dados sem modificações drásticas
• Facilidade de uso: O LLM deve ser fácil de usar por diferentes membros da equipe com conhecimentos técnicos variados. Ele deve ter uma interface intuitiva com recursos que possam reduzir a curva de aprendizado
• Escalabilidade: O modelo deve ser capaz de lidar com grandes volumes de dados de treinamento sem queda no desempenho
• Suporte a idiomas: O LLM deve ter recursos multilíngues e de vários dialetos para dimensionar as operações comerciais em diferentes localizações geográficas
• Custo-benefício: O custo total de propriedade, incluindo despesas iniciais, manutenção e atualizações, deve ser adequado ao seu orçamento
• Personalização: Você deve ser capaz de adaptar os modelos específicos às suas necessidades de negócios
• Privacidade dos dados: O modelo deve ter recursos avançados de segurança e privacidade de dados para proteger suas informações comerciais pessoais e confidenciais

Os 10 melhores modelos de idiomas grandes para usar em 2024

1. GPT-4

via ChatGPT O GPT-4 é a mais recente iteração da série de modelos de linguagem generativos, pré-treinados e baseados em transformadores da OpenAI. Ele gera respostas semelhantes às humanas com base em solicitações de texto simples e processamento de linguagem natural.

O GPT-4 é um iA versátil ferramenta que pode executar tarefas técnicas e criativas, como compor músicas, gerar resumos e preparar relatórios comerciais. Os usuários também podem adicionar imagens para classificação e gerar legendas.

Ele pode produzir até 25.000 palavras, o que o torna adequado para a criação de conteúdo de formato longo.

melhores recursos do #### GPT-4

• Automatize a criação de conteúdo, o resumo, a tradução, a geração de ideias, a codificação, o suporte ao cliente e outras tarefas
• Processa entradas de texto e imagem simultaneamente
• Crie estruturas para outros aplicativos ou chatbots com compatibilidade entre plataformas e integração de APIs
• Gerar conteúdo livre de preconceitos prejudiciais com suas metodologias de treinamento aprimoradas

Limitações do GPT-4

• Às vezes, ele pode dar respostas tendenciosas
• O GPT-4 às vezes fornece dados imprecisos, especialmente relacionados às últimas tendências e eventos
• Sua integração pode ser complexa, pois requer uma infraestrutura de TI substancial e conhecimento especializado

Preços do GPT-4

• Preços personalizados

GPT-4 avaliações e comentários

• G2: 4,5/5 (mais de 30 avaliações)
• Capterra: 4,7/5 (mais de 15 avaliações)

2. PaLM

_Via pesquisa do Google O PaLM (Pathways Language Model), desenvolvido pelo Google, é um avanço significativo nas tecnologias de IA e de processamento de linguagem natural. Ele é treinado em diversos conjuntos de dados e pode lidar facilmente com tarefas de raciocínio complexas, como codificação, classificação e tradução.

O PaLM 2, a versão atualizada do PaLM, pode ser usado para pesquisa e integrado a aplicativos de produtos.

Melhores recursos do PaLM

• Execute tarefas diferenciadas com mais precisão com os excepcionais recursos de compreensão de idiomas do PaLM
• Dimensione de forma mais flexível e eficiente com o PaLM (desenvolvido no sistema Pathways do Google) sem a necessidade de modelos específicos de tarefas
• Reduzir a complexidade operacional e concluir várias tarefas simultaneamente com a instância de modelo único do PaLM
• Aproveite suas habilidades superiores de raciocínio em cenários que exigem dedução lógica, solução de problemas e tomada de decisões

Limitações do PaLM

• Como outros modelos grandes, o PaLM requer recursos computacionais substanciais para treinamento e inferência, o que cria uma barreira para entidades menores ou desenvolvedores individuais
• A integração do PaLM com tecnologias legadas pode ser desafiadora e requer um esforço significativo de desenvolvimento
• Por ser um modelo mais novo e altamente avançado, a acessibilidade do PaLM é limitada a organizações com infraestrutura e orçamento para apoiar sua implementação

Preços do PaLM

Preços personalizados

Avaliações e resenhas do PaLM

• G2: Não disponível
• Capterra: Não disponível

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3. BERT

via Google Research O BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um modelo de aprendizado de máquina (ML) para processamento de linguagem natural (NLP) desenvolvido pelo Google.

É um algoritmo de representação de linguagem bidirecional (pode analisar texto tanto da esquerda quanto da direita) e não supervisionado que pode analisar grandes volumes de conjuntos de dados e treinar modelos de aprendizado de máquina facilmente.

Você pode usar o BERT para tarefas de NLP, como tradução, classificação de frases e análise de sentimentos.

Melhores recursos do BERT

• Treine o modelo de aprendizado de máquina em seus dados textuais
• Obtenha melhores resultados contextuais com o BERT, pois ele usa representação bidirecional de contexto. Ele processa o texto da direita para a esquerda e da esquerda para a direita, interpretando com base em todas as palavras ao redor
• Execute tarefas versáteis com o BERT, incluindo análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas e resposta a perguntas
• Faça o ajuste fino com apenas uma camada de saída adicional para criar modelos de última geração para várias tarefas. Isso reduz significativamente o tempo e os recursos necessários para o treinamento do modelo
• Use sua versão multilíngue que suporta 104 idiomas, tornando-o aplicável em aplicativos globais em que é necessário o processamento de vários idiomas

Limitações do BERT

• O BERT é computacionalmente caro devido ao seu tamanho e complexidade. Ele requer recursos de GPU para treinamento e inferência, criando desafios de integração para organizações com infraestrutura técnica limitada
• Apesar de ser bidirecional, a compreensão do BERT é limitada a 512 tokens em uma janela de contexto
• Sua versão legada será descontinuada após 31 de janeiro de 2025

Preços do BERT

• O BERT é de código aberto e está disponível gratuitamente sob a licença Apache 2.0.

Avaliações e resenhas do BERT

• G2: Não disponível
• Capterra: Não disponível

4. Cláudio

via Claude.ai O Claude é um modelo inovador de linguagem grande desenvolvido e treinado pela Anthropic usando a Constitutional AI. Ele é conhecido por seu foco ético de IA em ser seguro, preciso e protegido ao gerar linguagem humana.

Sua capacidade de fornecer respostas contextualmente apropriadas torna o Claude adequado para o treinamento de conversação Aplicativos de IA .

O Claude pode executar tarefas avançadas de raciocínio que vão além do reconhecimento de padrões ou da geração de texto. Ele também pode transcrever e analisar anotações manuscritas, fotos e imagens estáticas. Seus outros recursos incluem geração de código e processamento multilíngue.

melhores recursos do #### Claude

• Use o Claude 3 para processar cerca de 30 páginas de texto por segundo. Ele pode ler artigos de pesquisa elaborados ou grandes contratos mais rapidamente do que seus pares
• Integre facilmente o Claude em sua pilha técnica existente sem conhecimento técnico profundo
• Garanta um tom e um estilo consistentes nas interações com os clientes por meio da IA de conversação com o Claude
• Use o Claude para extrair informações de e-mails comerciais ou resumir respostas de pesquisas

Limitações do Claude

• O Claude usa apenas o idioma inglês, o que limita sua aplicabilidade em mercados globais
• Não é possível criar textos e imagens no Claude
• Embora o Claude tenha sido treinado com dados enormes, às vezes ele gera respostas imprecisas

Preços do Claude

• Negócios e escala: Preços personalizados
• Gratuito: 0
• Pro: $20 por pessoa por mês
• Equipe: uS$ 30 por pessoa por mês (mínimo de 5 pessoas)

Claude avaliações e comentários

• G2: 4,7/5 (20+ avaliações)
• Capterra: 4,8/5 (4 avaliações)

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5. Falcão

via Falcon O Falcon é um modelo de linguagem criado pelo Technology Innovation Institute. Ele foi desenvolvido para várias tarefas complexas de processamento de linguagem natural e treinado com 40 bilhões de parâmetros e um trilhão de tokens.

O Falcon integra os mais recentes avanços em IA para aprimorar a compreensão e a geração de linguagem.

Melhores recursos do Falcon

• Gere textos coerentes e com reconhecimento de contexto que imitam o estilo de escrita humana com o Falcon
• Faça uma decodificação mais rápida com degradação mínima da qualidade com a capacidade do Falcon de reduzir a largura de banda da memória
• Implante soluções de PNL em mercados globais com a capacidade do Falcon de oferecer suporte a vários idiomas

Limitações do Falcon

• Requer recursos computacionais substanciais para uma operação ideal, reduzindo sua acessibilidade a organizações menores com infraestrutura de TI limitada
• A integração do Falcon aos sistemas existentes pode ser tecnicamente exigente

Preços do Falcon

• Preços personalizados

Avaliações e resenhas do Falcon

• G2: Não disponível
• Capterra: Não disponível

6. ERNIE

via ERNIE O ERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration, Representação aprimorada por meio da integração do conhecimento), desenvolvido pela Baidu, integra gráficos de conhecimento estruturado ao treinamento do modelo de linguagem, aprimorando sua compreensão de contextos complexos.

O ERNIE pode processar e compreender a linguagem por meio do contexto imediato e da integração de estruturas de conhecimento externas. Ele pode continuar a aprender e se adaptar após o treinamento inicial, permitindo melhorias ao longo do tempo à medida que é exposto a novos dados.

Melhores recursos do Ernie

• Use-o para aplicativos que exigem compreensão multilíngue, pois o Ernie é compatível com vários idiomas
• Execute um amplo espectro de tarefas de PNL, incluindo análise de sentimentos, classificação de texto e muito mais, com o treinamento enriquecido do ERNIE com gráficos de conhecimento

Limitações do Ernie

• A integração do ERNIE aos sistemas existentes, especialmente aqueles que ainda não estão prontos para IA, é um desafio
• Seu pré-treinamento em gráficos de conhecimento específicos pode limitar sua eficácia ou relevância em setores de nicho

Preços do Ernie

• Preços personalizados

Avaliações e resenhas de Ernie

• G2: Não disponível
• Capterra: Não disponível

7. Coesão

via Coesão A Cohere é uma plataforma de IA empresarial que ajuda as empresas a integrar a GenerativeAI em seus processos diários, como pesquisa, descoberta e recuperação de documentos em mais de 100 idiomas.

Ela permite que as organizações avancem seu modelo de GenerativeAI da prova de conceito para o estágio de produção, ajudando-as a criar aplicativos de IA dimensionáveis e eficientes.

Melhores recursos do Cohere

• O Cohere se destaca por sua API fácil de usar, que o torna acessível até mesmo para aqueles com conhecimento técnico limitado
• O Cohere oferece excelente escalabilidade, atendendo a empresas de todos os tamanhos, de startups a grandes empresas
• O Cohere permite que os usuários ajustem os modelos em seus próprios dados, possibilitando respostas mais personalizadas e precisas, adaptadas a necessidades e contextos comerciais específicos
• A empresa enfatiza o desenvolvimento ético da IA, oferecendo transparência na forma como seus modelos são treinados

Limitações do Cohere

• Como muitos modelos de IA, o desempenho do Cohere depende muito da qualidade dos dados de treinamento
• Embora o Cohere seja acessível, seu custo pode aumentar rapidamente para usuários de alto volume
• Embora esteja melhorando, o suporte do Cohere para outros idiomas além do inglês não é tão amplo quanto o de outros modelos

Preços do Cohere

• **Gratuito
• Modelo padrão
  • Comando R+: Entrada: $3/1 milhão de tokens; Saída: $15/1 milhão de tokens
  • Comando R: Entrada: $0,5/1 milhão de tokens; Saída: $1,5/1 milhão de tokens
• Modelo ajustado
  • Comando R: Entrada: $2/1 milhão de tokens; Saída: $4/1M de tokens; Treinamento: $8/1M de tokens

Cohere classificações e resenhas

• G2: Não disponível
• Capterra: Não disponível

8. Gêmeos

via IA da Gemini O Gemini (anteriormente Bard), do Google, é um modelo de linguagem grande que lida com várias tarefas complexas de processamento de linguagem natural. Ele é conhecido por sua versatilidade e alto desempenho, pois visa a fornecer recursos avançados de IA em vários domínios.

O modelo foi treinado em um extenso conjunto de dados, o que lhe permite entender e gerar texto com alta precisão e sensibilidade ao contexto. O Gemini é otimizado para aplicativos em tempo real, fornecendo respostas rápidas necessárias para bots de atendimento ao cliente, traduções em tempo real e outros aplicativos interativos.

Melhores recursos do Gemini

• Executar tarefas de NLP, incluindo geração de texto, análise de sentimentos, resumo e tradução de idiomas
• Ajuste fino do Gemini em conjuntos de dados específicos, permitindo maior personalização para atender a requisitos de nicho ou necessidades comerciais específicas

Limitações do Gemini

• A integração do Gemini em seus sistemas de software existentes pode ser complexa, exigindo conhecimento técnico especializado
• Embora o Gemini seja compatível com vários idiomas, seu desempenho pode variar significativamente entre os idiomas
• Ele não pode gerar imagens

Preços do Gemini

• Gratuito
• Pagamento conforme o uso: Entrada: $7/1M de tokens; Saída: $21/1M de tokens

Gemini ratings and reviews

• G2: 4,5/5 (mais de 100 avaliações)
• Capterra: Não disponível

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9. LlaMA

via LlaMA O LlaMA (Large Language Model Meta AI), da Meta, foi criado principalmente para desenvolvedores e pesquisadores para facilitar a inovação. No entanto, ele também pode executar outras tarefas complexas, como tradução e geração de diálogo.

Ele também cria códigos e linguagem natural sobre códigos a partir de prompts.

Melhores recursos do LlaMA

• Executa tarefas de PNL, como geração de texto, compreensão, resumo e tradução
• Criado como um modelo de linguagem grande (LLM) de código aberto projetado para que desenvolvedores, pesquisadores e empresas criem, experimentem e dimensionem de forma responsável suas ideias de IA generativa
• Gerar código e prompts de linguagem natural com o Llama

Limitações do LLaMA

• Leva de 30 a 120 segundos para gerar uma resposta, o que é demorado em comparação com outras ferramentas
• A configuração e a personalização do LLaMA, principalmente para usos específicos ou avançados, podem exigir um conhecimento técnico considerável em aprendizado de máquina e PNL
• A disponibilidade de modelos pré-treinados e prontos para uso pode ser limitada, aumentando o esforço necessário para começar

Preços do LLaMA

• Acesso gratuito ou aberto para pesquisadores

LLaMA ratings and reviews

• G2: Não disponível
• Capítulo: 4,0/5 (1 avaliação)

10. Orca

via Orca A Microsoft desenvolveu o Orca para modelos de linguagem pequenos (~10B parâmetros ou menos). Ele se baseia em uma metodologia de autoaperfeiçoamento e orientada por feedback.

O Orca cria dados sintéticos para treinar modelos pequenos, fornecendo a eles melhores recursos de raciocínio e comportamentos personalizados.

Melhores recursos do Orca

• Use o Orca para resumir textos e tarefas complexas de resposta a perguntas
• Dê aos modelos de linguagem menores um raciocínio aprimorado, pois o Orca imita os processos de raciocínio de modelos maiores com ajuste de explicação
• Utilize o pré-treinamento em diversas fontes de dados de diferentes domínios, desde jurídico e médico até entretenimento e finanças
• Faça o ajuste fino do Orca em conjuntos de dados específicos, permitindo que o modelo se adapte às necessidades exclusivas do setor ou a aplicativos especializados
• Use algoritmos mais recentes que otimizam a capacidade de processamento, reduzindo o consumo de energia normalmente associado à execução de grandes modelos de linguagem, tornando-o mais sustentável e econômico

Limitações do Orca

• O Orca requer recursos computacionais significativos para um desempenho ideal, especialmente em ambientes com muitos dados
• A integração do Orca aos sistemas existentes pode ser um processo complexo que requer conhecimento técnico, especialmente em sistemas que ainda não são habilitados para IA
• Os recursos do Orca em linguagens menos usadas são limitados

Preços do Orca

• Consultoria: US$ 1.325 por mês (contrato de 3 meses)
• Assinatura LLM: mais de US$ 2.200 por mês (contrato de 12 meses)
• Enterprise: mais de US$ 27.500 por mês (com uma combinação flexível de serviços)

Orca ratings and reviews

• G2: Não disponível
• Capterra: Não disponível

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Classificações e resenhas do ClickUp AI

• G2: 4,7/5 (mais de 9.400 avaliações)
• Capterra: 4,7/5 (mais de 4.000 avaliações)

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