Visão Geral dos LLMs

LLMs Online no PapersGPT

Hoje, a IA está avançando em um ritmo muito rápido, com novos modelos e técnicas surgindo quase toda semana. A corrida não mostra sinais de desaceleração, com o ranking dos melhores modelos de IA mudando quase semanalmente. Este guia ajudará você a ter uma visão geral dos LLMs. Você pode usar a maioria dos LLMs no PapersGPT para conversar com PDFs. Abaixo estão os modelos suportados no PapersGPT:

ProviderSupported Models
OpenAIgpt-5.1 | gpt-5 | gpt-5-min | gpt-5-nano | gpt-5-chat
gpt-4.1 | gpt-4.1-mini | gpt-4.1-nano
o4-mini-deep-research | gpt-4o-mini-search-preview | gpt-4o-search-preview
o3 | o4-mini | o3-mini | o1-mini
gpt-4o | chatgpt-4o-latest | gpt-4o-mini | gpt-4 | gpt-4-turbo | gpt-3.5-turbo
GeminiGemini 3 Pro Preview
2.5 Pro | Flash Latest | Flash Lite Latest | 2.5 Flash | 2.5 Flash-Lite
2.0 Flash | 2.0 Flash-Lite
ClaudeHaiku 4.5 | Sonnet 4.5 | Opus 4.1 | Opus 4 | Sonnet 4
Sonnet 3.7 | Sonnet 3.5 | Haiku 3.5
Opus 3 | Sonnet 3 | Haiku 3
DeepSeekDeepSeek 3.2 Exp
QwenQwen3-Max | Qwen-Plus | Qwen-Flash
qwen3-235b-a22b-thinking-2507 | qwen3-235b-a22b-instruct-2507
qwen3-30b-a3b-thinking-2507 | qwen3-30b-a3b-instruct-2507
MistralMagistral Medium | Magistral small | Mistral Medium 3 | Mistral Small 3.2 | Mistral Large
Kimikimi-k2-thinking | kimi-k2-0905-preview | kimi-k2-0711-preview | kimi-k2-turbo-preview
Z.aiglm-4.6 | glm-4.5 | glm-4.5-air | glm-4.5-flash
OpenRouterClaude Sonnet 4.5 | Gemini 2.5 Flash | Gemini 2.5 Pro | Grok 4 Fast | MiniMax M2 | Claude Sonnet 4 | Gemini 2.0 Flash | DeepSeek V3 0324 | Gemini 2.5 Flash Lite | GPT-4o-mini | Claude Haiku 4.5 | GLM 4.6 | Qwen3 235B A22B Instruct 2507 | gpt-oss-120b | DeepSeek R1T2 Chimera (free) | DeepSeek V3.1 | Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 | GPT-5 | GPT-5 Mini | Claude 3.7 Sonnet | Tongyi DeepResearch 30B A3B(free) | gpt-oss-20b(free) | Mistral Medium 3.1 | Qwen3 Next 80B A3B Thinking | Qwen3 Next 80B A3B Instruct | Claude Opus 4.1 | Kimi K2 0905 | Grok 4
SiliconFlowDeepSeek V3.1 Terminus | DeepSeek V3.1 | gpt-oss-120b | gpt-oss-20b | Kimi-K2-Instruct-0905 | Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct | Ling-mini-2.0 | Ling-flash-2.0 | DeepSeek-V3 | DeepSeek-R1 | GLM-4.5 | GLM-4.5-Air | Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 | Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Kimi-K2-Instruct | ERNIE-4.5-300B-A47B | Hunyuan-A13B-Instruct | MiniMax-M1-80k

Observe que OpenRouter e SiliconFlow são hubs de modelos que fornecem os modelos SOTA mais populares.

Como avaliar e escolher um modelo?

Com tantos modelos disponíveis no mercado, como escolher o mais adequado? Aqui estão duas plataformas de referência a considerar:

OpenRouter, que contém vários modelos e é usado por um grande número de usuários. Portanto, os 20 modelos mais usados listados acima valem a pena ser considerados. No entanto, é melhor priorizá-los com base em seu uso pretendido, pois alguns modelos são mais adequados para codificação, mas não necessariamente para compreensão de leitura.

lmarena.ai, uma plataforma de benchmark de LLMs, que avalia os modelos por meio de avaliação comparativa manual, e a avaliação também é um sistema de pontuação de caixa preta configurado de acordo com diferentes cenários de uso.

Além disso, se você usa LLM com frequência, um modelo econômico com boa relação custo-benefício também é um ponto que vale a pena considerar ao escolher.