Qual é o melhor LLM agora?
Resposta rápida
Três carros-chefe chegaram em julho de 2026 e cada um lidera em algo diferente. O Claude Opus 5 (24 de julho) encabeça o Frontier-Bench v0.1 e é a escolha para código. O GPT-5.6 Sol (9 de julho) define o estado da arte no Terminal-Bench 2.1 para trabalho agêntico e de linha de comando. O Gemini 3.1 Pro lidera tarefas nativamente multimodais com 77,1% verificados no ARC-AGI-2. No local, qwen3.5:9b tem 6,6 GB de download.
- ▸Código na nuvem: Claude Opus 5 — lidera o Frontier-Bench v0.1
- ▸Nuvem agêntica/CLI: GPT-5.6 Sol — estado da arte no Terminal-Bench 2.1
- ▸Multimodal: Gemini 3.1 Pro — 77,1% verificados no ARC-AGI-2
- ▸Local: qwen3.5:9b — 6,6 GB de download
Pontos principais
- ✓Nenhum LLM vence em todas as tarefas — o Claude Opus 5 lidera o Frontier-Bench v0.1, o GPT-5.6 Sol lidera o Terminal-Bench 2.1, o Gemini 3.1 Pro lidera o multimodal
- ✓Os três carros-chefe saíram em julho de 2026, então qualquer comparação escrita antes disso está uma geração atrasada
- ✓GPT-5.6 é uma família, não um modelo único: Sol é o carro-chefe, Terra iguala o GPT-5.5 pela metade do preço, Luna custa 80% menos que o Sol
- ✓No local, qwen3.5:9b (6,6 GB) cobre o trabalho geral e qwen2.5-coder:7b (4,7 GB) cobre código — ambos bem abaixo do hardware que a maioria dos guias pressupõe
- ✓Modelos na nuvem exigem chaves de API e custam por token; modelos locais rodam de graça depois que o hardware é comprado
O melhor LLM depende da tarefa — eis o mapa
Três carros-chefe chegaram em quinze dias, em julho de 2026. Claude Opus 5 (24 de julho) para código, GPT-5.6 Sol (9 de julho) para trabalho agêntico e de linha de comando, Gemini 3.1 Pro para tudo que é multimodal. A seguir: quando cada um vence e qual escolher conforme seu fluxo de trabalho.
Os fornecedores não publicam mais um benchmark comum, então compará-los significa comparar avaliações diferentes. A Anthropic relata que o Opus 5 supera todos os outros modelos no Frontier-Bench v0.1 e mais que dobra o Opus 4.8 com custo menor por tarefa. A OpenAI relata que o GPT-5.6 Sol define o estado da arte no Terminal-Bench 2.1, que avalia planejamento e coordenação de ferramentas em fluxos de linha de comando. O Google relata 77,1% verificados no ARC-AGI-2 para o Gemini 3.1 Pro.
Vale notar uma mudança estrutural: o GPT-5.6 é uma família de três modelos, não um lançamento único. O Sol é o modelo de fronteira, o Terra iguala o GPT-5.5 em benchmarks de inteligência pela metade do preço, e o Luna custa 80% menos que o Sol. Se o custo é a sua restrição determinante, a comparação interessante coloca Terra ou Luna contra um carro-chefe concorrente, não o Sol.
| Caso de uso | Melhor LLM | Por quê |
|---|---|---|
| Código | Claude Opus 5 | Encabeça o Frontier-Bench v0.1; >2x o Opus 4.8 com menor custo por tarefa |
| Agêntico / linha de comando | GPT-5.6 Sol | Estado da arte no Terminal-Bench 2.1 |
| Multimodal (vídeo, imagem, áudio) | Gemini 3.1 Pro | Nativamente multimodal; 77,1% verificados no ARC-AGI-2 |
| Vazão sensível a custo | GPT-5.6 Luna ou Terra | Luna 80% abaixo do Sol; Terra no nível do GPT-5.5 pela metade do preço |
| Local / offline geral | qwen3.5:9b | 6,6 GB de download, o Qwen mais recente disponível no Ollama |
| Local / offline código | qwen2.5-coder:7b | 4,7 GB de download, roda numa placa de 8 GB |
Como escolher sem ler 50 análises
Comece pela restrição. Orçamento, privacidade, latência ou capacidade? Escolha o modelo que resolve primeiro a sua restrição mais dura. Se a restrição for privacidade, nenhum carro-chefe da nuvem se qualifica e a pergunta passa a ser qual modelo local cabe na sua placa.
Teste dois modelos na sua tarefa real. Benchmarks publicados não preveem o seu caso de uso, e isso vale mais hoje do que há um ano: os três fornecedores reportam sobre três avaliações diferentes, então não existe número equivalente para ordená-los. Use as camadas gratuitas de API para a nuvem e o Ollama para o local.
Revise a cada trimestre, não a cada mês. Os três carros-chefe saíram em julho de 2026, com cerca de duas semanas de diferença. Esse agrupamento é o padrão a considerar: o cenário se move em ondas, e uma comparação escrita antes de uma onda fica uma geração inteira defasada, não apenas um pouco antiga.
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