Ranking de modelos de AI
Snapshot: 2026-08-13 · Última revisão: 2026-08-13
As métricas seguem um snapshot do leaderboard público de LLMs da Artificial Analysis: Índice de Inteligência, custo por tarefa e velocidade refletem o desempenho em benchmark na data do snapshot. Preço, disponibilidade e posições dos provedores mudam com frequência, e uma pontuação alta em benchmark não garante o melhor resultado para um codebase ou fluxo específico.
Modelo de raciocinio atual
Claude Opus 5 max lidera este snapshot com Intelligence Index 63 e contexto de 1M.
Melhor para: Análise frontier de repositórios, planejamento complexo e tarefas de agente de alto valor.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Empata o maior Intelligence Index, com menor custo por tarefa e latência inicial bem menor que max.
Melhor para: Edições multiarquivo profundas e agentes de código que ainda pedem qualidade frontier com melhor latência.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Ainda entre os maiores Intelligence Index, com janela de contexto de 1M e boa velocidade de saída.
Melhor para: Análise profunda de repositórios, planejamento complexo e tarefas de agente de alto valor.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Modo Opus 5 de alto raciocínio, latência bem menor que max/xhigh e ainda perto do topo.
Melhor para: Coding diário com agentes Claude, revisão e workflows com ferramentas que ainda exigem raciocínio forte.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Topo da linha de raciocínio OpenAI neste snapshot, com contexto de 1M e forte Intelligence Index.
Melhor para: Agentes de código no ecossistema OpenAI, planejamento longo e tarefas com raciocínio máximo.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Nova entrada Grok 4.6 high perto do topo, contexto de 500k e custo por tarefa menor que os tiers max de Claude/OpenAI.
Melhor para: Agentes de código no ecossistema xAI, planejamento de contexto médio e experimentos frontier atentos a custo.
SpaceXAI
Modelo de raciocinio atual
Flagship K3 max da Moonshot, contexto 1M+, forte em código; resposta total ainda relativamente longa.
Melhor para: Agentes de código de longo horizonte, geração frontend, stacks regionais e trabalho com contexto 1M.
Kimi
Modelo de raciocinio atual
Modo GPT-5.6 Sol de alto raciocínio, contexto de 1M e menor custo por tarefa que max.
Melhor para: Coding diário com agentes, revisão e workflows com ferramentas que ainda exigem raciocínio forte.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Tier Opus 5 medium equilibrado, contexto de 1M e resposta total bem mais rápida que tiers superiores.
Melhor para: Sessões interativas de código com Claude, refatorações e loops de produto.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Novo flagship Qwen 3.8 Max, contexto de 1M, baixa latência inicial e Intelligence Index no top 10.
Melhor para: Coding multilíngue, stacks regionais e experimentos de agente centrados em Qwen.
Alibaba
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Sol high equilibrado, contexto de 1M e tempo total de resposta responsivo.
Melhor para: Sessões interativas de código, refatorações e loops de produto em ferramentas OpenAI.
OpenAI
Modelo atual; métricas parciais
Muse Spark 1.2 xhigh entra no top 12 com contexto 1M+; velocidade e latência públicas ainda incompletas.
Melhor para: Comparações de roteamento Meta de contexto longo quando o Intelligence Index pesa mais que a latência publicada.
Meta
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Terra max, custo por tarefa menor que Sol max e saída muito rápida.
Melhor para: Código de contexto longo com foco em custo, quando throughput pesa mais que o primeiro token.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Grok 4.5 high com latência rápida, contexto de 500k e menor custo por tarefa que Grok 4.6 high.
Melhor para: Ajuda interativa rápida, loops de agente de contexto médio e experimentos no ecossistema xAI.
SpaceXAI
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Sol medium equilibra inteligência, contexto de 1M e baixo tempo total de resposta.
Melhor para: A maioria dos ciclos diários de código OpenAI em que velocidade e qualidade importam.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Perfil Sonnet, alta inteligência e contexto de 1M, com primeira resposta lenta.
Melhor para: Trabalho em lote longo em que qualidade e contexto pesam mais que imediatismo.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Nova entrada DeepSeek V4 Pro 0813 max no top 20, contexto de 1M, custo por tarefa muito baixo e latência inicial rápida.
Melhor para: Agentes de código econômicos no ecossistema aberto, análise longa e trabalho DeepSeek Pro sensível à latência.
DeepSeek
Modelo de raciocinio atual
GPT-5.6 Terra xhigh combina menor custo por tarefa, contexto de 1M e saída rápida.
Melhor para: Código de contexto longo sensível a custo, com alto throughput e latência inicial aceitável.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Alta posição com contexto de 1M, baixo custo por tarefa e latência inicial muito rápida.
Melhor para: Assistentes de código atentos a custo, análise longa e workflows sensíveis à latência.
Z AI
Modelo de raciocinio atual
Tier Opus 5 de baixa latência, com contexto de 1M e a resposta total mais rápida da linha Opus 5.
Melhor para: Pair programming interativo, correções rápidas e planejamento ágil no Claude Opus 5.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Luna max, custo por tarefa muito baixo, contexto de 1M e saída rápida.
Melhor para: Stacks OpenAI econômicos, edições em lote longas e assistentes de código de alto throughput.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
DeepSeek V4 Flash 0731 max, contexto de 1M, custo por tarefa muito baixo e latência inicial rápida.
Melhor para: Agentes de código econômicos no ecossistema aberto, análise longa e edições sensíveis à latência.
DeepSeek
Modelo geral atual
Tier Gemini Flash, contexto de 1M, saída rápida e boa aderência ao ecossistema Google.
Melhor para: Loops rápidos no ecossistema Google, leitura de arquivos longos e assistentes de alto throughput.
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Sol de baixa latência, com contexto de 1M e a resposta total mais rápida da linha Sol.
Melhor para: Pair programming interativo, correções rápidas e planejamento ágil no GPT-5.6 Sol.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Terra high responsivo, contexto de 1M e tempo total de resposta muito curto.
Melhor para: Coding interativo OpenAI em que throughput e baixa latência importam.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Luna xhigh econômico, contexto de 1M, custo por tarefa muito baixo e saída rápida.
Melhor para: Assistentes OpenAI sensíveis a custo e edições em lote de contexto longo.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Tier Kimi K3 low mantém contexto 1M+ e reduz o custo por tarefa frente ao K3 max.
Melhor para: Coding Kimi de contexto longo atento a custo quando esforço max não é necessário.
Kimi
Modelo geral atual
Preview Gemini 3.1 Pro, contexto de 1M e perfil equilibrado de custo/velocidade para stacks Google.
Melhor para: Testes de código no Google Cloud, protótipos multimodais e avaliação de contexto longo.
Modelo atual; métricas parciais
Motif 3 entra pelo Intelligence Index, contexto médio; a maioria das métricas públicas de velocidade e preço ainda está incompleta.
Melhor para: Avaliação inicial do Motif 3 quando a posição no benchmark importa mais que métricas públicas maduras.
Motif Technologies
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Luna high com custo por tarefa muito baixo, contexto de 1M e respostas rápidas.
Melhor para: Assistentes OpenAI de alto volume e workflows longos com orçamento apertado.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Terra medium de baixa latência, contexto de 1M e resposta ponta a ponta muito curta.
Melhor para: Coding interativo ágil, refatorações e loops de agente OpenAI com muitas ferramentas.
OpenAI
Modelo atual; métricas parciais
Modo Gemini 3.5 Flash medium, contexto de 1M e saída rápida; custo por tarefa não está totalmente público neste snapshot.
Melhor para: Experimentos no ecossistema Google em que a velocidade Flash medium pesa mais que o custo publicado.
Modelo atual; métricas parciais
Tier GPT-5.3 Codex xhigh focado em código; custo por tarefa não está totalmente público neste snapshot.
Melhor para: Tarefas de software centradas em Codex, edições de repo e workflows de agent OpenAI.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
MiniMax M3 com contexto de 1M, baixo custo por tarefa e baixa latência inicial.
Melhor para: Assistentes de código atentos a custo, stacks regionais e edições interativas de baixa latência.
MiniMax
Modelo atual; métricas parciais
Motif 3 Beta entra pelo Intelligence Index; a maioria das métricas públicas de velocidade e preço ainda está incompleta.
Melhor para: Avaliação inicial de provedores emergentes quando a posição no benchmark importa mais que métricas maduras.
Motif Technologies
Modelo de raciocinio atual
DeepSeek V4 Pro max anterior (pré-0813), contexto de 1M e custo por tarefa muito baixo; resposta total mais longa que 0813.
Melhor para: Agentes de código econômicos, avaliação self-hosted e trabalho longo sensível a custo.
DeepSeek
Modelo de raciocinio atual
Tier DeepSeek V4 Pro high, contexto de 1M, baixo custo por tarefa e menor latência que max.
Melhor para: Coding interativo atento a custo e análise longa em endpoints DeepSeek.
DeepSeek
Modelo de raciocinio atual
Entrada Kimi K2.7 Code orientada a código, contexto de 256k e custo por tarefa publicado.
Melhor para: Workflows Kimi focados em código quando você não precisa da janela completa de 1M do K3.
Kimi
Modelo de raciocinio atual
Xiaomi MiMo V2.5-Pro, contexto de 1M e custo por tarefa muito baixo para stacks regionais.
Melhor para: Coding multilíngue econômico, APIs regionais e assistentes longos de baixo custo.
Xiaomi
Modelo geral atual
Claude Sonnet 5 sem raciocínio, contexto de 1M, baixa latência e custo mais leve que max.
Melhor para: Coding diário com Claude, edições rápidas e sessões interativas sem raciocínio profundo.
Anthropic
Modelo de raciocinio atual
Inkling da Thinking Machines com contexto de 1M, custo por tarefa publicado e boa latência inicial.
Melhor para: Avaliação de contexto longo de labs mais novos com preço e latência publicados.
Thinking Machines
Modelo de raciocinio atual
Tencent Hy3, contexto médio, custo por tarefa muito baixo e latência inicial competitiva.
Melhor para: Stacks regionais de código, assistentes econômicos e experimentos no ecossistema Tencent.
Tencent
Modelo atual; métricas parciais
Nex N2-Pro entra com contexto médio e saída rápida; custo por tarefa não está totalmente público aqui.
Melhor para: Avaliação de provedores emergentes e experimentos de código de baixa latência fora dos grandes labs.
Nex AGI
Modelo geral atual
GPT-5.6 Sol sem raciocínio, contexto de 1M e a menor latência inicial da linha Sol.
Melhor para: Loops de código OpenAI mais rápidos quando raciocínio estendido não é necessário.
OpenAI
Modelo atual; métricas parciais
Upstage Solar Pro 4, contexto de 512k e velocidade publicada; custo por tarefa não está totalmente público neste snapshot.
Melhor para: Stacks regionais e document-heavy avaliando modelos Upstage pelo Intelligence Index.
Upstage
Modelo de raciocinio atual
Tier GPT-5.6 Terra low de baixa latência, contexto de 1M e resposta ponta a ponta muito curta.
Melhor para: Coding OpenAI interativo rápido e refatorações ágeis quando raciocínio máximo não é necessário.
OpenAI
Modelo de raciocinio atual
Variante menor do Inkling, contexto de 1M, baixo custo por tarefa e saída mais rápida que o Inkling base.
Melhor para: Avaliação econômica dos modelos Thinking Machines com metas mais apertadas de latência e custo.
Thinking Machines
Modelo atual; métricas parciais
JT-4.1 Flash da China Mobile entra pelo Intelligence Index; a maioria das métricas públicas de preço e velocidade ainda está incompleta.
Melhor para: Avaliação de stacks regionais China Mobile quando a posição no benchmark é o sinal principal.
China Mobile
Modelo atual; métricas parciais
Agnes 2.5 Pro Alpha com contexto de 1M e saída rápida; custo por tarefa não está totalmente público aqui.
Melhor para: Avaliação inicial de contexto longo dos modelos emergentes da Sapiens AI.
Sapiens AI
Modelo de raciocinio atual
Qwen 3.7 Plus com contexto de 1M, menor custo por tarefa que Qwen 3.8 Max e tempo total de resposta moderado.
Melhor para: Agentes de código Qwen atentos a custo e loops de produto multilíngues.
Alibaba