Nove motores, uma frota: o que cada IA faz melhor

Em 2026 parou de fazer sentido perguntar qual inteligência artificial é a melhor. A pergunta útil é outra: qual delas serve para o quê. O mercado se partiu em dois — quem ganha o consumidor perde a empresa, quem ganha a empresa quase não aparece no consumidor — e as duas metades têm líderes diferentes. Este aprofundamento reconstrói a origem e a evolução de nove ferramentas, aponta o ponto forte e o ponto fraco de cada uma com números datados, mostra a disputa por usuários no Brasil, e termina onde a conta chega ao bolso de quem paga em real.

Primeiro, separar três coisas que o mercado chama pelo mesmo nome

Metade da confusão sobre esse assunto vem de tratar como uma coisa só o que são três.

O modelo é o motor: o programa treinado que recebe texto e devolve texto. GPT-5.6, Gemini 3.1, Claude Opus 5, Grok 4.6, DeepSeek V4, Qwen 3.8, Mistral Large 3 são modelos. Eles não têm interface, não têm botão, não têm assinatura.

O aplicativo é o carro montado em volta do motor: a caixa de conversa, o histórico, o aplicativo de celular, a integração com arquivos. ChatGPT é o aplicativo; GPT-5.6 é o motor dentro dele. Gemini é as duas coisas, o que ajuda a embaralhar.

O agente é o que mudou em 2026. Um agente não responde e para — ele executa. Recebe uma tarefa, abre arquivos, roda comandos, chama outros programas, verifica o resultado e continua até terminar. É a diferença entre perguntar “como conserto isso?” e dizer “conserte isso”.

Há ainda uma divisão que atravessa todas as três, e ela é a mais importante para quem decide:

Guardadas essas três distinções, o resto do texto fica simples.

As nove, uma a uma

### ChatGPT (OpenAI) — o que definiu a categoria

Origem. A OpenAI foi fundada em dezembro de 2015 como laboratório de pesquisa. O ChatGPT foi lançado em 30 de novembro de 2022 quase como experimento, e virou o produto de software de crescimento mais rápido já registrado.

Evolução. A série GPT foi de GPT-3.5 no lançamento a GPT-4 (2023), GPT-4o (2024) e à família GPT-5 (2025). Em 2026 o ritmo virou incremental e rápido: GPT-5.5 em 23 de abril de 2026, e GPT-5.6 em 9 de julho de 2026, em três variantes — Luna, Terra e Sol, da mais leve à mais capaz. Em 30 de julho a empresa cortou o preço da Luna em 80% e da Terra em 20%. Em 10 de agosto saiu a GPT-5.6-Cyber, voltada a segurança.

Ponto forte. Alcance. É o único produto de IA que virou palavra do cotidiano. Chegou a 1 bilhão de usuários ativos semanais em agosto de 2026, contra 900 milhões em fevereiro, e detém 53,9% das visitas mundiais a sites de assistentes, segundo a Similarweb em maio de 2026. Tem a maior variedade de recursos num único lugar: texto, imagem, voz, planilha, navegação, agente.

Ponto fraco. A liderança no consumidor não se converteu em liderança empresarial. Nas compras de API por empresas, a OpenAI caiu de 50% em 2023 para 27% em 2026. E a proliferação de variantes — Luna, Terra, Sol, Cyber, mais as versões anteriores — tornou difícil para o usuário comum saber qual modelo está respondendo.

Melhor para. Quem quer uma ferramenta só que faça de tudo razoavelmente bem. Uso geral, escrita, resumo, imagem, voz, primeira experiência de quem nunca usou IA.

### Gemini (Google) — a distribuição como arma

Origem. O Google fundiu o DeepMind e o Google Brain em abril de 2023 e lançou o Gemini em dezembro de 2023, já como resposta direta ao ChatGPT.

Evolução. Gemini 3 saiu em 18 de novembro de 2025, em duas variantes — Pro e Deep Think —, com a Flash em 17 de dezembro. Em 19 de fevereiro de 2026 veio o Gemini 3.1 Pro, voltado a fluxos agênticos longos e geração de código multimodal. Em 21 de julho de 2026 o Google lançou três modelos de uma vez — 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite e 3.5 Flash Cyber — sem um “3.5 Pro”. No mesmo dia do Gemini 3 foi lançado o Antigravity, plataforma de desenvolvimento com agente de programação.

Ponto forte. Distribuição, e não há segundo lugar nesse quesito. O aplicativo passou de 900 milhões de usuários mensais, contra 400 milhões um ano antes. Mas o número que importa é outro: os resumos de IA dentro da Busca alcançam 2 bilhões de usuários por mês. O Google não precisa convencer ninguém a instalar nada. Tecnicamente, é forte em contexto longo e em entender imagem, vídeo e documento no mesmo pedido.

Ponto fraco. Boa parte desse alcance é passiva — o usuário não escolheu a IA, ela apareceu na busca. E a nomenclatura da linha ficou caótica: 3, 3.1, 3.5, 3.6, Pro, Flash, Flash-Lite, Deep Think, Cyber, com saltos de versão que não seguem ordem clara.

Melhor para. Quem já vive dentro do Google — Docs, Gmail, Drive, Android. Trabalho com documentos longos, vídeo e material visual. E para quem não quer pagar: é a opção gratuita mais capaz disponível em escala.

### Claude (Anthropic) — o motor das empresas

Origem. A Anthropic foi fundada em 2021 por ex-integrantes da OpenAI, com foco declarado em segurança de sistemas de IA. O Claude chegou ao público em 2023.

Evolução. Em 7 de abril de 2026 a empresa lançou o Claude Mythos, sua linha mais capaz — e não o liberou ao público, alegando a capacidade do modelo de encontrar falhas de segurança em software; o acesso ficou restrito a empresas dentro de um programa de varredura de vulnerabilidades. Em 9 de junho de 2026 saiu o Claude Fable 5, versão da mesma classe liberada a assinantes e clientes corporativos, com barreiras que bloqueiam respostas em áreas de risco como cibersegurança e biologia. Em 24 de julho de 2026 veio o Claude Opus 5, que entrega desempenho próximo do Fable pela metade do preço, com janela de 1 milhão de tokens e um seletor de esforço — baixo, médio ou alto — que o usuário controla. Em setembro de 2026 chegaram Fable 5.1 e Mythos 5.1, que são o mesmo modelo com níveis diferentes de proteção.

Ponto forte. Programação e trabalho corporativo. A Anthropic detém 40% do gasto empresarial com API de modelos, contra 27% da OpenAI e 21% do Google — uma inversão em relação a 2023, quando tinha 12%. Em cargas de programação a fatia é de 54%, e a empresa ganha cerca de 70% das disputas diretas por contratos novos. O Claude Opus 5 lidera o SWE-bench Verified, referência de conserto de código real, com cerca de 96%. A ferramenta de linha de comando Claude Code tem 28% do mercado de agentes de programação.

Ponto fraco. No consumidor, é pequeno e encolheu. A participação em visitas de web caiu de 47,4% em novembro de 2025 para 8% em julho de 2026 — um desabamento que reflete tanto o crescimento alheio quanto a escolha de priorizar empresa e desenvolvedor. Tem 245 milhões de usuários mensais, um sexto do ChatGPT. É caro: US$ 5 por milhão de tokens de entrada e US$ 25 de saída no Opus 5. E a política de segurança que segurou o Mythos significa, na prática, que o modelo mais capaz da empresa não está disponível para o público.

Melhor para. Programação e agentes de código, análise de documentos longos, texto que precisa de precisão factual, e qualquer trabalho em que errar custe caro.

### Grok (xAI) — velocidade e a rede social como campo

Origem. A xAI foi fundada por Elon Musk em julho de 2023, e o Grok nasceu acoplado ao X, com acesso ao fluxo de publicações da rede — sua diferença estrutural desde o primeiro dia.

Evolução. O primeiro semestre de 2026 foi de lançamentos laterais e versões de ponto: Grok Voice, o modelo de vídeo Grok Imagine, e a linha que chegou ao Grok 4.6 como carro-chefe, com variantes que vão de 500 mil a 2 milhões de tokens de contexto. O Grok 5, anunciado com cerca de 6 trilhões de parâmetros e treinamento no supercomputador Colossus 2, em Memphis, foi adiado repetidamente: prometido para o primeiro trimestre de 2026, depois para o segundo, e até agosto de 2026 não havia saído.

Ponto forte. Acesso em tempo real ao que está sendo publicado no X, o que nenhum concorrente tem. Contexto muito longo nas variantes maiores. E menos recusas: responde a pedidos que outros modelos bloqueiam.

Ponto fraco. O adiamento sucessivo do Grok 5 deixou a linha atrás da ponta durante 2026 inteiro. A ausência de filtros que os concorrentes aplicam é vantagem para uns e problema para outros — em uso corporativo, é risco. E o produto é fortemente acoplado a uma rede social específica, o que limita quem não está nela.

Melhor para. Acompanhar assunto em tempo real, monitorar repercussão, pesquisa sobre o que está sendo dito agora. É a ferramenta certa para uma pergunta de hoje de manhã.

### Perplexity — a busca que virou navegador

Origem. Fundada em agosto de 2022, a Perplexity nasceu com uma proposta estreita e clara: não ser um chat, e sim um buscador que responde com fontes citadas. Cada afirmação vem com o link de onde saiu.

Evolução. Em outubro de 2025 a empresa liberou mundialmente e de graça o Comet, seu navegador com IA — uma jogada de distribuição: dominar a superfície onde se navega. Em 5 de junho de 2026 levantou US$ 200 milhões, e em janeiro de 2026 já havia alcançado avaliação de US$ 22,6 bilhões sobre uma receita anualizada de US$ 450 a 500 milhões. Hoje a maior parte das consultas entra pelo Comet e pelo aplicativo de celular, não pelo site.

Ponto forte. É a ferramenta mais honesta sobre de onde tira o que diz. Para checagem, levantamento e pesquisa com rastreabilidade, a citação de fonte embutida resolve o problema mais grave da categoria. Processa entre 1,2 e 1,5 bilhão de consultas por mês.

Ponto fraco. Está perdendo terreno relativo mesmo crescendo em números absolutos. A participação entre usuários diários no celular nos Estados Unidos caiu de 6% para 2% em cinco meses. É um produto de nicho cercado por generalistas que incorporaram a função de buscar e citar. E depende de modelos de terceiros para raciocinar.

Melhor para. Pesquisa factual, levantamento com fontes, checagem, revisão bibliográfica leve — qualquer tarefa em que a resposta sem o link não serve.

### Ollama — o que roda na sua máquina

Origem. Projeto criado em 2023 para resolver um problema chato: rodar um modelo de peso aberto no computador de casa exigia conhecimento técnico. O Ollama reduziu isso a um comando.

Evolução. Em 2026 deixou de ser só um executor local. Passou a funcionar também como proxy de nuvem — alguns modelos rodam na sua placa de vídeo, outros são encaminhados para a infraestrutura da própria empresa. Em junho de 2026 ganhou o comando `ollama launch`, que sobe um agente de programação completo com o modelo baixado e o ambiente configurado. A versão estável mais recente, v0.32.3, é de 23 de julho de 2026. A empresa levantou US$ 88 milhões até agosto de 2026. É software livre, licença MIT.

Ponto forte. É a única opção da lista em que os seus dados não saem da sua máquina. Não há assinatura, não há cobrança por uso, não há limite de mensagens. Para consultório, escritório de advocacia, pesquisa com dado sensível ou qualquer situação sob sigilo, essa é a diferença que importa — e não é uma diferença de conveniência, é de natureza.

Ponto fraco. Você precisa de máquina. Um modelo de 27 bilhões de parâmetros pede placa de vídeo dedicada e bastante memória. E a qualidade fica atrás da ponta fechada: o melhor modelo aberto de 2026 não alcança o Opus 5 ou o GPT-5.6 Sol nas tarefas mais difíceis. Além disso, o Ollama não é um modelo — é o chassi; a qualidade é do motor que você instalar nele.

Melhor para. Dado sigiloso que não pode sair do prédio. Volume alto e repetitivo com custo fixo. Quem quer independência de fornecedor.

### Qwen (Alibaba) — o mais baixado do mundo

Origem. Linha de modelos do Alibaba, lançada em 2023 e publicada com peso aberto desde cedo — decisão estratégica que definiu tudo o que veio depois.

Evolução. Em agosto de 2026 saiu o Qwen3.8, com 2,4 trilhões de parâmetros, e a variante Qwen3.8-27B, um modelo multimodal de 27 bilhões de parâmetros que supera o Qwen3.7-Plus, maior que ele, em programação e tarefas de escritório. Lida nativamente com 262 mil tokens de contexto, chega a 1 milhão com técnica adicional, e processa imagem e vídeo de horas. Os pesos saem sob licença Apache 2.0. O 27B teve mais de 3 milhões de downloads no primeiro fim de semana, antes de qualquer avaliação independente.

Ponto forte. Escala de adoção. Os modelos abertos do Alibaba passaram de 3 bilhões de downloads, ultrapassando Meta e Google e se tornando a família aberta mais baixada do mundo. São mais de 460 modelos publicados e mais de 300 mil derivados criados por terceiros. Para quem vai ajustar um modelo ao próprio negócio, virou o ponto de partida padrão.

Ponto fraco. É uma empresa chinesa, o que levanta questões regulatórias e de confiança em parte dos mercados ocidentais — e essa é uma restrição de contrato, não de qualidade. Rodar as versões grandes exige infraestrutura séria. E a cadência de versões é tão rápida que documentação e ferramentas de terceiros vivem desatualizadas.

Melhor para. Quem vai ajustar um modelo para uso próprio, quem precisa de bom desempenho a custo baixo, e quem quer multimodalidade em modelo aberto.

### DeepSeek — o choque de preço

Origem. Fundada em 2023 a partir de um fundo quantitativo chinês, a DeepSeek entrou na conversa mundial em janeiro de 2025, quando mostrou desempenho de ponta a uma fração do custo de treinamento presumido como necessário — e derrubou ações de empresas de infraestrutura no processo.

Evolução. O DeepSeek V4 saiu em 24 de abril de 2026, em duas versões: V4-Pro, com 1,6 trilhão de parâmetros, e V4-Flash, com 284 bilhões, sob licença MIT. Integra uma técnica de memória condicional publicada em janeiro que permite recuperar informação de contextos acima de 1 milhão de tokens. Em junho de 2026 a empresa levantou US$ 7,5 bilhões, a uma avaliação perto de US$ 58,9 bilhões.

O tropeço que importa. O modelo de raciocínio R2 não saiu. O executivo-chefe Liang Wenfeng adiou o lançamento por não estar satisfeito com o desempenho, e uma tentativa de treinar em processadores Huawei Ascend falhou, obrigando a empresa a voltar para placas da Nvidia no treinamento e manter as chinesas apenas na execução. É o episódio mais concreto do que significa, na prática, a restrição americana à exportação de chips.

Ponto forte. Relação entre qualidade e preço, e licença permissiva. Faz raciocínio encadeado bem, custa pouco, e o peso é aberto.

Ponto fraco. O R2 atrasado deixou um buraco na linha. A dependência de hardware americano ficou exposta publicamente. E valem as mesmas ressalvas regulatórias de origem chinesa.

Melhor para. Raciocínio matemático e lógico a custo baixo, e quem quer desempenho alto em modelo aberto sem pagar preço de ponta fechada.

### Mistral — a aposta europeia

Origem. Fundada em 2023 na França por pesquisadores vindos do Meta e do DeepMind, com uma tese que não é técnica: a Europa não pode depender inteiramente de laboratórios americanos.

Evolução. A linha atual reúne o Mistral Large 3, o Medium 3.5 e os modelos de raciocínio Magistral. Em março de 2026 a empresa contraiu US$ 830 milhões em dívida para comprar 13.800 processadores da Nvidia e montar um centro de dados perto de Paris. Em 8 de setembro de 2026 levantou 3 bilhões de euros liderados pela Samsung — a maior captação da história da tecnologia europeia —, a uma avaliação acima de 21 bilhões de euros.

Ponto forte. Soberania de dados sob regra europeia, pesos abertos em parte da linha, e eficiência acima do esperado para o tamanho dos modelos. O preço é agressivo: US$ 0,50 por milhão de tokens de entrada no Large 3, contra US$ 5 do Opus 5 — dez vezes menos.

Ponto fraco. Não lidera nenhum ranking técnico. A tese comercial é jurisdição, não capacidade, e isso só vende para quem tem a restrição. Fora da Europa e de setores regulados, é difícil justificar a escolha por mérito puro.

Melhor para. Empresa europeia ou setor regulado que precisa manter dado sob lei local. Quem quer custo baixo com licença permissiva.

A tabela que resume

O panorama: um mercado, dois vencedores

Aqui está o fato estrutural de 2026, e ele é contraintuitivo.

No consumidor, o ChatGPT lidera com folga: 1 bilhão de usuários semanais, 53,9% das visitas mundiais. O Gemini vem atrás com 27,9% do tráfego e 900 milhões de usuários mensais no aplicativo.

Nas empresas, a ordem se inverte: Anthropic 40%, OpenAI 27%, Google 21% do gasto com API. E o gasto total explodiu — de US$ 3,5 bilhões no fim de 2024 para cerca de US$ 37 bilhões em 2025.

São dois mercados diferentes, com clientes diferentes, comprando coisas diferentes. O consumidor compra conveniência e escolhe pelo que conhece. A empresa compra resultado medido e troca de fornecedor sem cerimônia quando o número muda.

Uma ressalva de rigor: os dados de tráfego variam muito conforme a fonte e o recorte. Um levantamento aponta a OpenAI com 62,6% das visitas em julho de 2026; outro, 53,9% em maio. A Anthropic aparece com 8% num e 9,2% noutro. A ordem de grandeza é consistente, os decimais não são — e ninguém deveria tomar decisão com base no decimal.

O que efetivamente mudou em 2026 não foi o ranking, foi a natureza do produto. O Protocolo de Contexto de Modelo, criado pela Anthropic no fim de 2024 como forma padrão de conectar modelos a ferramentas externas, foi adotado por OpenAI, Google DeepMind e Microsoft, e em dezembro de 2025 foi doado à Agentic AI Foundation, sob a Linux Foundation, virando padrão neutro de comunidade. Passou de 110 milhões de downloads mensais.

Isso importa mais do que parece: significa que a peça que conecta o modelo às suas ferramentas deixou de ser propriedade de alguém. Trocar de fornecedor ficou mais barato, e trocar barato é o que impede o mercado de virar monopólio.

O reflexo prático está nas ferramentas de programação, o campo onde a disputa é mais medida. O Claude Code lidera com 28% de adoção; o Cursor virou o software corporativo de crescimento mais rápido já registrado, com US$ 2 bilhões de receita anualizada; e o GitHub Copilot, líder de um ano atrás, caiu de 29% para 21% entre maio e julho de 2026. Nenhuma posição nesse mercado durou doze meses.

A conta por trás dos motores

Há uma camada abaixo de tudo isso que quase não aparece nas comparações, e é ela que vai decidir quem sobra.

Nenhuma dessas empresas vende software no sentido tradicional. Elas vendem o resultado de uma máquina que custa bilhões para construir e consome energia continuamente para funcionar. Os números de 2026 dão a dimensão:

– A xAI treina o Grok 5 no Colossus 2, um supercomputador de 1 gigawatt em Memphis. Um gigawatt é a ordem de grandeza de uma usina nuclear.

– A Mistral contraiu US$ 830 milhões em dívida em março de 2026 só para comprar 13.800 processadores da Nvidia e montar um centro de dados perto de Paris.

– A DeepSeek levantou US$ 7,5 bilhões em junho de 2026.

– A Perplexity chegou a US$ 22,6 bilhões de avaliação sobre uma receita anualizada de US$ 450 a 500 milhões — cerca de quarenta e cinco vezes a receita.

– A Anthropic chegou a cerca de US$ 14 bilhões de receita anualizada em fevereiro de 2026.

Três coisas se leem nesses números.

A primeira é que o custo de entrada virou proibitivo. Não existe mais a possibilidade de alguém treinar um modelo de ponta numa garagem. A lista de nove é curta porque a barreira é de capital, não de talento.

A segunda é que a exposição a fornecedor de hardware é o ponto frágil de todos. O episódio da DeepSeek é o mais eloquente: a empresa tentou treinar em processadores Huawei, falhou, e voltou para a Nvidia, mantendo os chineses apenas na execução. É a demonstração prática, com nome e data, de que a restrição americana à exportação de chips ainda funciona — e de que a independência anunciada por comunicados não é a independência que existe no laboratório.

A terceira é a mais desconfortável: as avaliações não estão ancoradas em receita. Uma empresa avaliada em quarenta e cinco vezes o que fatura está sendo precificada por uma expectativa, não por um resultado. Isso não significa que a expectativa esteja errada — significa que, se ela mudar, o preço muda junto, rápido.

Para quem usa essas ferramentas, a consequência prática é uma só e vale anotar: o preço que você paga hoje é subsidiado por investidor. Os cortes de preço de 2026 — a OpenAI derrubando 80% o custo do modelo leve em julho, o Claude Opus 5 saindo pela metade do preço do modelo maior — não vêm de eficiência conquistada apenas; vêm também de uma disputa em que ninguém pode aparecer caro. Disputa de preço financiada por capital de risco termina, e termina para cima.

A disputa no Brasil

O Brasil não é figurante nessa história: é o terceiro maior usuário do ChatGPT do mundo, com cerca de 140 milhões de mensagens enviadas por dia.

E a adoção deu um salto. A parcela de brasileiros que usa inteligência artificial subiu de 60% para 77% segundo a pesquisa Bain Consumer Pulse de 2026. Entre quem usa, as ferramentas mais citadas são ChatGPT (79%), Gemini (65%) e Meta AI (46%).

O reconhecimento de marca é praticamente universal: 96,9% da população conhece o ChatGPT, e o Gemini fica no mesmo patamar de 96%, segundo o Índice Reglab levantado entre 15 e 30 de junho de 2026. O Claude subiu de 72% para 77% de conhecimento no período — crescimento acima da margem de erro, mas ainda vinte pontos atrás dos dois primeiros.

No tráfego brasileiro, ChatGPT e Gemini somam quase 83% de tudo. É uma concentração maior que a mundial.

A leitura desses números: no Brasil, a disputa real é entre dois nomes, e o segundo cresce por dentro do celular Android e da busca, não por escolha deliberada do usuário. Os outros sete disputam os 17% restantes — o que não os torna irrelevantes, porque é exatamente nesse espaço que estão os usos profissionais que pagam mais por usuário.

O que custa, em real

Aqui a conta deixa de ser abstrata.

Três detalhes que mudam a decisão de quem paga daqui:

Primeiro, quase tudo é cobrado em dólar. O preço de prateleira em real oscila com câmbio, IOF e taxa de cartão — a mesma assinatura pode variar dezenas de reais entre um mês e outro sem que o fornecedor tenha mexido em nada.

Segundo, a OpenAI criou um plano cobrado em real, o ChatGPT Go, a R$ 39,99. Isso não é generosidade: é reconhecimento de que R$ 100 por mês é uma barreira num mercado onde a empresa tem o terceiro maior volume de uso do mundo. Espere os concorrentes seguirem.

Terceiro, o Ollama não cobra assinatura, mas cobra em hardware. Uma placa de vídeo capaz de rodar um modelo de 27 bilhões de parâmetros com folga custa, no Brasil, vários meses de qualquer uma dessas assinaturas. O cálculo só fecha em dois casos: volume muito alto, ou sigilo que torna as outras opções inviáveis por princípio.

Como escolher, por tipo de serviço

Pela evidência reunida acima, e não por preferência:

– Escrever, resumir, uso geral e primeira experiência — ChatGPT. Alcance de recursos e curva de aprendizado mais suave.

– Documento longo, planilha, vídeo, e quem já vive no Google — Gemini. A integração faz mais diferença que qualquer benchmark.

– Programar, agentes de código, análise que não pode errar — Claude. Os 54% do mercado corporativo de programação e os 96% no SWE-bench são o argumento.

– Pesquisar com fonte rastreável — Perplexity. A citação embutida resolve o problema que os outros contornam.

– Saber o que está sendo dito agora — Grok. Acesso ao fluxo do X, que ninguém mais tem.

– Dado sob sigilo profissional — Ollama com Qwen ou Mistral. É a única arquitetura em que a informação não sai da sua máquina.

– Ajustar um modelo ao seu negócio — Qwen. Licença permissiva, custo baixo, ecossistema de 300 mil derivados.

– Raciocínio matemático barato — DeepSeek.

– Empresa europeia ou setor regulado por lei local — Mistral.

E uma recomendação que vale mais que a lista: não escolha uma só. O custo de usar duas é o custo de duas assinaturas; o custo de escolher errado uma só é o trabalho refeito. A prática corporativa que se firmou em 2026 é exatamente essa — uma ferramenta ampla para todos, mais uma ferramenta especializada para quem faz o trabalho pesado.

O que este texto não pode dizer

Rigor exige listar os limites do que foi apurado:

– Números de usuários são declarados pelas próprias empresas e não passam por auditoria independente. “Usuário ativo mensal” não tem definição comum entre elas.

– Dados de tráfego são estimativas de empresas de medição, com divergências grandes entre fontes, como registrado acima.

– Benchmarks medem tarefa de benchmark. Um modelo que acerta 96% do SWE-bench não acerta 96% do seu problema — a prova é sempre no seu caso, com o seu código.

– A ponta se move em semanas. Entre esta apuração e a leitura, pode ter saído versão nova de qualquer uma das nove. Todas as datas estão escritas no texto justamente para que o leitor saiba de quando é a foto.

– Não há avaliação independente e comparável de custo real por tarefa concluída — que seria a métrica honesta e é a que ninguém publica.

O fecho

A frota tem nove motores e nenhum deles é o melhor carro. O ChatGPT tem o maior público e perdeu as empresas. O Claude tem as empresas e quase não tem público. O Gemini tem a maior distribuição e a menor escolha deliberada. O Grok tem o tempo real e passou o ano esperando um modelo que não saiu. A Perplexity tem a melhor resposta para “de onde você tirou isso” e está perdendo espaço relativo. Ollama, Qwen, DeepSeek e Mistral existem porque há usos em que mandar o dado para fora é inaceitável, ou em que pagar preço de ponta não se justifica.

O que mudou em 2026 não foi quem lidera — foi o fim da ideia de que haveria um líder. O padrão de conexão entre modelo e ferramenta virou bem comum, sob uma fundação neutra, e isso barateia a troca. Enquanto trocar for barato, nenhuma dessas empresas consegue prender ninguém pela infraestrutura. Terão de prender pelo resultado.

Para quem paga em real, a tradução é direta: a assinatura que você escolher hoje não precisa ser a de dezembro. O único erro caro é montar processo de trabalho em cima de uma ferramenta específica, porque aí a troca deixa de ser uma decisão de R$ 100 e vira uma decisão de meses.

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