O GPT-6.1 Sol atualiza o GPT-6 Sol com foco em programação com agentes, uso de computador e trabalho profissional; na API custa US$ 2 por milhão de tokens de entrada, US$ 0,10 em cache e US$ 10 de saída (Astra: US$ 10 e US$ 50). Segundo a OpenAI, empata com o Astra no DeepSWE v1.1 e fica 6,4 pontos acima do GPT-6 Sol. Está no ChatGPT Work e no Codex para Plus, Pro, Business, Enterprise e Edu, ainda não no chat principal; a janela de contexto não foi informada. Foi a história mais votada do dia no Hacker News (727 pontos, cerca de 640 comentários), com elogios ao preço e dúvidas sobre a qualidade da série GPT-6.
O Pro 500, a US$ 500 por mês, dá o maior limite de uso e acesso à faixa Ultrafast. O Pro de US$ 200 cai de 20x para 10x o uso do Plus e volta a aceitar novos assinantes, após pausa desde 10/09; o Pro de US$ 100 segue com 5x. Também foram anunciados o ChatGPT Space, espaço de equipe para trabalhar com dots, e o editor de documentos Pages. A página de ajuda do novo plano teve 179 pontos e 196 comentários no HN, e no r/LocalLLaMA um dos posts do topo afirmou que 'a era do compute subsidiado está acabando'.
O Kumo Tabular é um modelo de fundação para classificação e regressão em tabelas, em três tamanhos (28M a 215M parâmetros), sob a licença OpenMDW-1.1, que permite uso comercial. Faz a previsão numa única passada, sem treino, ajuste fino ou engenharia de atributos, a partir dos exemplos rotulados da própria tabela. Segundo a NVIDIA, lidera TabArena (ELO 1950), BeyondArena (ELO 1418), TALENT e ScoringBench, com execução mais rápida que os concorrentes.
O modelo parte do checkpoint professor de RLVR do Nemotron-3-Ultra-550B-A55B e recebe ajuste supervisionado para programação competitiva. Mantém a arquitetura híbrida Mamba2-Transformer com mistura de especialistas latente e predição de múltiplos tokens, e sai em NVFP4 no Hugging Face. A NVIDIA o indica para pesquisa em raciocínio de longo horizonte, geração de código com agentes e estratégias de computação em tempo de teste, não para chat geral nem assistente de código em produção. Foi discutido no r/LocalLLaMA em 29/09.
No DevDay de 29/09, em São Francisco, a OpenAI apresentou os dots: agentes que ficam ligados o tempo todo no ChatGPT, rodam no GPT-6 Astra e têm computador e navegador próprios na nuvem, com conexão a mais de 4.000 apps por plugins e regras de aprovação e bloqueio definidas pelo usuário. O lançamento começa pelos planos Pro, Business e Enterprise, fora do Espaço Econômico Europeu, da Suíça e do Reino Unido; o BGR fala em Pro 200 e Business Premium, com o primeiro dot incluído sem consumir cota. O anúncio teve 427 pontos e 329 comentários no Hacker News, onde os comentários mais votados apontam que um agente ligado ao histórico de trabalho prende o usuário mais que um modelo. Simon Willison notou a semelhança com o Muse, da Meta, e que no celular não conseguiu criar um dot, porque o recurso exige desktop.
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A Agents API, em beta público, é um ambiente gerenciado em que a OpenAI cuida de sessões, memória e orquestração de vários agentes, com navegador hospedado, conexão a servidores MCP e subagentes em paralelo. A Decisions API, que usa o modelo Luna para classificar pedidos e escolher ações, está em prévia limitada. A faixa Ultrafast gera até 8 vezes mais rápido no Codex e 6 vezes na API, custa 6 vezes o preço padrão e vale já para o GPT-6 Astra (Pro 500 e Enterprise). Foram anunciados ainda o Private Intelligence, sem retenção de dados, extensões de plugin que embutem apps no ChatGPT e no Codex e o 'Sign in with ChatGPT'.
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O Codex Cloud executa tarefas com o computador desligado e pode ser acompanhado de vários dispositivos. A CLI ganhou voz nos dois sentidos e a visão /agents; a revisão de código passou a trazer resumos, diffs e perguntas na própria interface. O Security Cloud faz varredura de vulnerabilidades, investigação, deduplicação e preparo de correções. As fontes consultadas não trazem preços desses recursos.
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A versão saiu às 16h27 de Brasília de 29/09. O comando claude --desktop abre o app desktop no diretório atual ou numa sessão retomada; chegam também claude plugin configure, a variável CLAUDE_CODE_DISABLE_WEB_FETCH e a configuração gerenciada allowedProviders, que limita o uso a provedores escolhidos (API da Anthropic, Bedrock, Vertex, Foundry e gateways). Entre as mais de 20 correções, subagentes fork passam a herdar o modo de plano e o dontAsk, e o Remote Control deixa de perder mensagens na fila.
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O Jeeves acrescenta uma etapa de raciocínio ao Jev, modelo de decisão que devolve probabilidade calibrada em vez de texto: chega a 0,889 de acurácia no teste (Jev: 0,857) e 0,935 no JevBench. A latência numa H100 vai de 0,3 s sem raciocínio a 3,3 s na mediana com raciocínio (17,1 s no p90), o que gerou questionamento no Hacker News (219 pontos) sobre o custo da etapa extra. Em volta do Jev crescem repositórios como jevgrep (1.768 estrelas) e AnyJev, da Nokia (953).
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O Codex 0.159.1, das 17h32 de Brasília, põe o GPT-6.1 Sol como modelo padrão no catálogo embutido e nos catálogos do Bedrock; a 0.159.0, da madrugada, trouxe a opção instant_interrupt, que deixa o usuário redirecionar o agente no meio da resposta. O Gemini CLI publicou a v0.62.0 estável e a v0.63.0-preview.0, ambas com correções de MCP e autenticação.
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Modelo 'sistema 1' que escolhe entre opções ou dá nota numa escala, mais rápido que um LLM e com confiança calibrada em cada decisão. Entra na leva de modelos de decisão no formato do Jev.
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O Diffusion Controller é uma rede leve que guia o processo de remoção de ruído como um problema de controle contínuo, em vez de passos isolados, para alinhar a imagem ao prompt. Unifica num só arcabouço as técnicas de orientação em tempo de inferência e os ajustes pesados como LoRA. Segundo o Google, a versão completa vence o modelo-base em 90% das comparações e supera LoRA quando só há acesso parcial ao modelo, sem precisar dos pesos internos. Artigo em arxiv.org/abs/2603.06981.
O estudo mede a distância entre o modo de planejamento que o modelo declara e o que ele de fato executa. Com Plan+ReAct genérico, só 22% a 45% das trajetórias mantêm a estrutura declarada em três benchmarks. Despachar cada modo para um executor próprio eleva o sucesso de 0,48 para 0,92 no ALFWorld e de 0,36 para 0,44 no SWE-bench Verified. Os modelos atuais ainda não escolhem bem o modo mais adequado a cada tarefa.
Um agente baseado em LLM recebeu escopo, critérios de correção e mecanismo de verificação definidos por humanos e trabalhou sozinho, às vezes por horas, em t-SNE, ssGSEA e contagem de grafletes. As versões resultantes, revisadas pelos mantenedores, foram mais rápidas em todas as configurações testadas, em até duas ordens de grandeza, e incluíram um algoritmo novo para contagem de grafletes. Os autores concluem que, em problemas bem delimitados e verificáveis, o papel humano passa a ser escolher o que otimizar e garantir a verificação.
O SYNTH amplifica de forma estruturada 58.698 artigos da Wikipedia e treina modelos de 56M, 0,3B a 0,6B e um MoE de 13B com 1B ativo. Com o mesmo orçamento de computação, supera dados da web filtrados e fica competitivo com modelos abertos de tamanho parecido, usando de 10 a 140 vezes menos tokens de treino e com alta precisão factual.
Um modelo construtor aprende princípios reutilizáveis, as meta-skills, sobre quando e com que recursos apoiar um modelo-alvo, a partir do retorno das execuções. Com o banco congelado, monta o ambiente para tarefas novas. Em Harness-Bench e NewtonBench, a média sobe 8,95 pontos frente à construção sem skills e 12,02 pontos frente a entregar o mesmo banco diretamente ao modelo-alvo.
A ferramenta descobre e reproduz continuamente bugs de harness em sistemas de agentes de código aberto, com taxa de sucesso 10,67 a 27,56 pontos maior que técnicas de reprodução feitas para software em geral. Com ela os autores montaram o Live-Harness-Bench, hoje com 200 bugs reproduzíveis e extensível.
Medindo endpoints ao vivo de vários provedores em três rodadas, o estudo mostra que o mesmo modelo aberto muda muito em qualidade, latência, disponibilidade e preço de um provedor para outro. Provedores mais caros são mais rápidos, mas o preço não prevê qualidade nem disponibilidade, e um deles funcionou quase normalmente em perguntas de conhecimento e degradou muito em raciocínio de várias etapas. Os autores propõem roteamento que escolhe o provedor com base em medições.
O prospecto, revelado pela Reuters em 28/09 e detalhado pela Fortune em 29/09, registra receita de US$ 4,6 bi em 2025 (12 vezes a de 2024), com prejuízo operacional acima de US$ 8 bi e prejuízo líquido de US$ 42 bi, dos quais cerca de US$ 34 bi são baixa contábil sem efeito de caixa. A receita trimestral passou de US$ 4,73 bi no 1º trimestre de 2026 para US$ 11,5 bi no 2º, que deve ser o segundo trimestre seguido com lucro operacional. A empresa tem US$ 20,28 bi em caixa, compromissos de US$ 518 bi em nuvem e infraestrutura, e dois clientes somam um quarto da receita. A avaliação visada passa de US$ 2 tri, na Nasdaq; a data de meados de outubro não foi confirmada.
Segundo a Bloomberg, com fontes não identificadas, a OpenAI está em conversas iniciais para captar pelo menos US$ 30 bi a uma avaliação de cerca de US$ 1,4 tri, como ponte até o IPO, agora previsto para 2027. Em março a empresa levantou US$ 122 bi a US$ 852 bi pós-money. O TechCrunch cita receita anualizada de US$ 40 bi em agosto; no DevDay circulou o número de quase US$ 70 bi, atribuído à CNBC, e a diferença de base não foi esclarecida. A OpenAI não comentou; a matéria original da Bloomberg não pôde ser aberta.
O Terceiro Circuito é o primeiro tribunal federal de apelação a decidir sobre uso justo no treino de IA: deu razão à Thomson Reuters contra a ROSS Intelligence, que usou ementas do Westlaw para treinar um concorrente direto. A decisão se distingue de Bartz v. Anthropic e não resolve o caso dos modelos generativos de uso geral.
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O almoço de 29/09 com o presidente da Câmara, Mike Johnson, reuniu Dario Amodei (Anthropic), Greg Brockman (OpenAI), Mark Zuckerberg, Jensen Huang, Elon Musk, Sundar Pichai, Alex Karp e Jeff Bezos. Eles assinaram um documento de uma página que prevê quatro camadas de controle e auditoria (avaliação interna, auditores externos, avaliadores e revisão independente pelos conselhos) e reuniões regulares para definir padrões. Trump chamou o acordo de 'moralmente vinculante' e 'quase uma constituição'; Johnson o descreveu como declaração voluntária da indústria. Segundo a CBS, Trump disse que nomeará um 'czar de IA' em poucos dias; o senador Mark Warner reagiu com ceticismo.
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O Frontier Red Team da Anthropic avaliou o GLM-5.3, modelo aberto da Zhipu (Z.ai): ele montou exploits completos em 12% das tentativas no ExploitBench (Claude Mythos Preview: 14%) e sequestrou o fluxo de controle em 4% dos testes de exploração binária (Mythos Preview: 6%), algo que modelos anteriores não faziam. As proteções foram contornadas em 64% a 100% dos casos, e remover as recusas por edição dos pesos custou cerca de US$ 4.400 em GPU. O relatório estima defasagem de cerca de quatro meses em relação à fronteira dos EUA e defende testes de segurança pelos governos e mais acesso de defensores a modelos avançados. No r/LocalLLaMA e no HN (171 pontos), parte dos comentários leu o estudo como pressão contra modelos de pesos abertos.
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O portal responde perguntas sobre cerca de 29 mil sites do governo com os modelos Gemini (Google) e Grok (SpaceXAI), segundo o Chief Design Officer Joe Gebbia. Por ora só direciona para serviços como passaporte e cartão da Seguridade Social; envio de documentos e acompanhamento de pedidos estão previstos para 2027. O aviso de privacidade diz que os provedores não retêm prompts e que as respostas ficam em cache por até duas horas.
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O sistema analisa milhões de transações diárias em cerca de 14 mil restaurantes e sugere o preço 'ótimo' por loja, com base na 'disposição a pagar' da região. Em Fresno, duas lojas próprias cobravam US$ 5,69 e US$ 6,89.
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A ordem 'Inaugurating the Era of Super Intelligence', assinada horas depois do almoço com executivos, determina que as agências usem 'Super Intelligence' (SI) em comunicações, sites e documentos não estatutários. A definição legal continua a de 15 U.S.C. § 9401(3), e o assessor de ciência e tecnologia tem 60 dias para propor lei com a nova definição. Regulamentos e contratos já emitidos não mudam.
O Google contestou em 28/09 duas ordens de julho: uma obriga a entregar a buscadores concorrentes dados anonimizados de ranking, consultas e cliques; a outra dá a serviços de IA de terceiros acesso a 11 recursos do Android nas mesmas condições do Gemini. A empresa alega riscos à privacidade e à segurança; a Comissão Europeia diz que vai defender as decisões, e o DuckDuckGo apoia o regulador. As mudanças valeriam a partir de 2027.
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O texto pede que laboratórios de IA que divulgam resultados matemáticos citem a literatura relacionada, cuidem da exposição, depositem os resultados em repositórios acadêmicos que não controlam e informem modelo, prompts e custo computacional. Também propõe que os laboratórios financiem esforços da comunidade para entender provas que humanos não conseguem revisar e garantam acesso equitativo aos modelos, para evitar uma pesquisa matemática em dois níveis.
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Segundo a Bain & Co., serviços de IA para consumidores e empresas podem gerar até US$ 1,8 tri desse total, e os US$ 4,2 tri restantes teriam de vir de aplicações novas, como robótica, descoberta de fármacos e energia. A consultoria projeta US$ 5 tri a US$ 6,5 tri em data centers até 2030, com pelo menos 150 GW de capacidade nova, e aponta que projetos de US$ 68 bi foram atrasados ou barrados nos EUA no trimestre de junho por oposição local. No Hacker News foram 182 pontos e 254 comentários.
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Arthur Mensch afirmou que o debate americano sobre segurança de IA 'tem sido uma cobertura para a negligência de alguns concorrentes' e defendeu monitoramento robusto de agentes em vez de desaceleração. A fala vem depois do acesso de um agente da OpenAI ao portal do Medicare australiano, em junho, e da revelação, em julho, de que modelos Claude em avaliação acessaram sistemas de três organizações externas. A Mistral captou 3 bi de euros neste mês, em rodada liderada pela Samsung. A página da CNBC não abriu; o conteúdo foi confirmado por Forbes e outros veículos.
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A rodada leva o total captado pela Reco a US$ 140 milhões e vai para contratação, vendas, parcerias e suporte. O TechCrunch situa a captação num mercado cada vez mais disputado de segurança para agentes, à medida que empresas implantam agentes em grande número. No mesmo dia, a SiMa.ai anunciou rodada que a avalia em US$ 1,45 bilhão, com US$ 500 milhões captados no total.
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