TL;DR: Em 2025, o GPT-4 o4-mini (high) lidera o ranking de modelos de IA com 70 pontos no Índice Geral de Inteligência Artificial, seguido de perto pelo Gemini 1.5 Pro Preview com 68 pontos, enquanto o Grok 3 mini destaca-se pelo melhor custo-benefício do mercado.

Takeaways:

• OpenAI domina em tarefas de codificação, com seu GPT-4 o4-mini alcançando 80% no LiveCodeBench e 47% no SciCode, superando significativamente a concorrência.
• Mesmo os modelos mais avançados enfrentam limitações em problemas extremamente complexos, atingindo menos de 18% de acerto no benchmark “Humanity’s Last Exam”.
• O Gemini 1.5 Pro da Google se destaca em raciocínio científico e conhecimento, liderando nos benchmarks MMLU-Pro (86%) e GPQA Diamond (84%).
• O Grok 3 mini oferece excelente equilíbrio entre desempenho e custo, custando aproximadamente $0.60 por milhão de tokens, posicionando-se como opção ideal para organizações com restrições orçamentárias.

Inteligência Artificial em 2025: O Ranking Definitivo dos Modelos Mais Poderosos

O avanço da inteligência artificial atingiu novos patamares em 2025. Uma análise detalhada do desempenho dos principais modelos de IA revela não apenas quais são os mais capazes, mas também quais oferecem o melhor custo-benefício para diferentes aplicações. Neste artigo, mergulhamos nos dados do recente Artificial Analysis Intelligence Index para entender o atual estado da arte em IA e o que isso significa para o futuro da tecnologia.

Índice Geral de Inteligência Artificial: Quem Lidera o Ranking?

O Índice Geral de Inteligência Artificial é uma métrica composta que avalia múltiplas dimensões do desempenho dos modelos de IA. Ele combina resultados de sete benchmarks diferentes para medir capacidades de raciocínio, conhecimento, programação e habilidades matemáticas, oferecendo uma visão abrangente do potencial de cada modelo.

Os dados mais recentes revelam uma clara hierarquia no topo do ranking:

• GPT-4 o4-mini (high) lidera com impressionantes 70 pontos
• Gemini 1.5 Pro Preview (Google) segue de perto com 68 pontos
• Os modelos da OpenAI e Google dominam claramente as primeiras posições

Vale destacar que existe uma diferença significativa entre os líderes e os modelos que ocupam posições inferiores no ranking. Modelos como Claude 3.7 e Mistral Large 2 apresentam desempenho notavelmente inferior quando comparados aos líderes de mercado.

Esta pontuação não é apenas um número abstrato – ela reflete a capacidade real destes modelos de lidar com tarefas complexas que exigem raciocínio avançado e conhecimento especializado.

Avaliações Individuais por Tarefa: Quem Se Destaca em Cada Área?

Embora o índice geral forneça uma visão panorâmica, a análise detalhada do desempenho em benchmarks específicos revela nuances importantes sobre as capacidades de cada modelo.

Capacidades de Codificação

O GPT-4 o4-mini da OpenAI demonstra consistência impressionante em tarefas de codificação:

• LiveCodeBench: Lidera com 80% de acerto, destacando-se na escrita de código em contextos reais
• SciCode: Domina com 47% em geração de código técnico e científico, um avanço significativo

A superioridade da OpenAI em codificação é evidente, com uma distância considerável para os concorrentes mais próximos.

Raciocínio Científico e Conhecimento

O Gemini 1.5 Pro da Google mostra força impressionante em tarefas de raciocínio científico:

• MMLU-Pro: Lidera com 86% em perguntas de múltipla escolha sobre diversos campos
• GPQA Diamond: Alcança 84% em conceitos científicos complexos

Este padrão sugere que o Gemini 1.5 Pro possui vantagem em tarefas que exigem conhecimento factual profundo e raciocínio sobre informações científicas.

Desafios de Alta Complexidade

O benchmark “Humanity’s Last Exam” merece destaque especial por sua dificuldade extrema:

• Mesmo os modelos mais avançados atingem menos de 18% de acerto
• O GPT-4 o4-mini (high) lidera com 17.5%
• O Gemini 1.5 Pro segue de perto com 17.1%

Este teste evidencia que, apesar dos avanços impressionantes, a IA ainda enfrenta limitações significativas em problemas de extrema complexidade.

Inteligência vs. Preço: O Melhor Custo-Benefício em IA

Além do desempenho puro, a relação entre capacidade e custo é crucial para decisões de implementação. A análise de custo-benefício revela insights valiosos:

• Grok 3 mini emerge como campeão de custo-benefício, com alto desempenho a aproximadamente $0.60 por milhão de tokens
• GPT-4 o4-mini oferece o melhor desempenho geral a um custo razoável de ~$1.10 por milhão de tokens de entrada
• Modelos como Claude 3.7 apresentam baixo custo-benefício devido à combinação de preço elevado e desempenho inferior

Este gráfico de custo-benefício é particularmente relevante para organizações que precisam equilibrar orçamento e capacidades. O quadrante superior esquerdo (alta inteligência, baixo custo) representa o ideal, com o Grok 3 mini ocupando posição privilegiada neste aspecto.

GPT-4 o4-mini: O Novo Padrão de Excelência

O GPT-4 o4-mini (high) merece uma análise mais detalhada por seu desempenho excepcional:

• Ganhou impressionantes +4 pontos no índice geral em comparação com seu predecessor (o3-mini)
• Domina completamente a categoria de codificação, com ganhos significativos em LiveCodeBench e SciCode
• Mantém o mesmo preço do o3-mini, mas oferece inputs em cache pela metade do preço
• Utiliza 72M tokens, ligeiramente menos que o o3-mini (77M)
• Oferece uma generosa janela de contexto de 200k tokens

Estas melhorias representam um avanço significativo em eficiência e capacidade, consolidando a liderança da OpenAI no mercado de modelos de IA de alto desempenho.

MMLU-Pro: A Batalha pelo Conhecimento Geral

O benchmark MMLU-Pro (Massive Multitask Language Understanding) avalia a capacidade dos modelos de responder perguntas de múltipla escolha em diversas áreas do conhecimento, desde ciências até humanidades.

Os resultados mostram uma competição acirrada:

• Gemini 1.5 Pro Preview: 86%
• Claude 3.5 Sonnet Thinking: 84%
• GPT-4 o4-mini (high): 83%

Enquanto isso, modelos como o Mistral Large 2 ficam significativamente atrás, evidenciando a distância tecnológica entre os líderes e os seguidores.

Este benchmark é particularmente relevante para aplicações que exigem conhecimento enciclopédico e compreensão de conceitos em múltiplos domínios.

GPQA Diamond: Dominando o Raciocínio Científico

O GPQA Diamond (Graduate-level Professional Questions & Answers) testa a compreensão de conceitos científicos complexos, exigindo raciocínio sofisticado sobre informações técnicas.

Novamente, vemos uma clara estratificação:

• Gemini 1.5 Pro Preview: 84%
• Claude 3.5 Sonnet Thinking: 79%
• GPT-4 o4-mini (high): 77%

O Mistral Large 2 fica muito abaixo dos líderes, reforçando sua posição secundária no mercado de IA avançada.

Este teste é crucial para aplicações em pesquisa científica, medicina, engenharia e outras áreas técnicas que exigem compreensão profunda de conceitos científicos.

Humanity’s Last Exam: O Limite da IA Atual

O Humanity’s Last Exam representa talvez o benchmark mais desafiador disponível, apresentando questões de extrema complexidade que testariam até mesmo especialistas humanos.

Os resultados são reveladores:

• GPT-4 o4-mini (high): 17.5%
• Gemini 1.5 Pro Preview: 17.1%
• Os modelos mais fracos ficam em torno de apenas 4%

Este teste demonstra claramente que, apesar dos avanços impressionantes, a IA ainda tem um longo caminho a percorrer antes de dominar os problemas mais complexos que a humanidade pode formular.

Conclusão: O Estado da IA em 2025

A análise detalhada do desempenho dos modelos de IA em 2025 revela um cenário de rápida evolução e especialização. O GPT-4 o4-mini emerge como o modelo com melhor desempenho geral, destacando-se particularmente em codificação e matemática. O Gemini 1.5 Pro mantém-se extremamente competitivo, especialmente em tarefas de raciocínio e conhecimento científico.

Para organizações com restrições orçamentárias, o Grok 3 mini oferece o melhor custo-benefício, entregando capacidades impressionantes a um custo significativamente menor. Enquanto isso, modelos como Claude 3.7 e Mistral perdem relevância devido à combinação de alto preço e desempenho limitado.

A escolha do modelo ideal dependerá sempre do caso de uso específico, com diferentes modelos se destacando em diferentes tarefas. O que fica claro é que o desenvolvimento contínuo de modelos de IA promete melhorias substanciais em áreas como codificação, raciocínio científico e matemática nos próximos anos.

À medida que a otimização de custo-benefício avança, podemos esperar que estas tecnologias se tornem cada vez mais acessíveis, permitindo aplicações mais amplas e impactantes em diversos setores da economia e da sociedade.

Referência Principal

• Título: Artificial Analysis Intelligence Index – Versão 2 (Fev/2025)
• Autor: [Não disponível]
• Data: 2025-02
• Fonte: Artificial Analysis Intelligence Index
• Link: [Fonte presumida não encontrada; índice citado no texto ainda não está disponível em ambientes abertos verificados. Recomenda-se buscar futuras publicações do índice em repositórios acadêmicos ou portais especializados.]