Anthropic inicia o roadshow da sua entrada em bolsa, Google disponibiliza Gemini 4 Carbon de forma geral, OpenAI lança Businesses in ChatGPT

Anthropic inicia o roadshow da sua oferta pública inicial: 825 milhões de ações de classe A oferecidas entre 70 e 78 dólares, no Nasdaq sob o símbolo « ANT ». Google disponibiliza Gemini 4 Carbon aos programadores, às empresas e aos assinantes Ultra, a 2 e 10 dólares por milhão de tokens até 30 de novembro, e Cursor, GitHub Copilot, Perplexity e Devin integram-no no mesmo dia, vários com as suas próprias medições. OpenAI lança Businesses in ChatGPT em beta, Anthropic acrescenta Whiteboards, Sheets e Data ao Claude, ByteDance e MiniMax publicam Seedream 5.5 e H3-Image, e o Eliseu publica um apelo sobre a segurança da IA assinado por 16 Estados, 10 empresas e 7 organizações.

Anthropic inicia o roadshow da sua oferta pública inicial: 825 milhões de ações entre 70 e 78 dólares

10 de novembro — Duas semanas após a apresentação pública do seu S-1 à SEC, Anthropic inicia o roadshow da sua oferta pública inicial, o circuito de apresentações aos investidores que precede a fixação do preço. A publicação na sua Newsroom, partilhada por @AnthropicAI, diz respeito a uma oferta de 825 milhões de ações ordinárias de classe A. A quase totalidade, 801 351 354 ações, é oferecida pela Anthropic; as restantes 23 648 646 são vendidas por alguns acionistas existentes, e a empresa não receberá qualquer valor pela sua venda.

Os bancos subscritores terão ainda uma opção de 30 dias para comprar até 123 750 000 ações de classe A adicionais. O preço esperado situa-se entre 70 e 78 dólares por ação. Anthropic solicitou a admissão à cotação dos seus títulos no Nasdaq Global Select Market sob o símbolo « ANT », e o prospeto preliminar está disponível junto de Goldman Sachs e Morgan Stanley.

Elemento da oferta	Valor publicado
Ações de classe A oferecidas	825 000 000
Das quais ações oferecidas pela Anthropic	801 351 354
Das quais ações vendidas por acionistas	23 648 646
Opção dos bancos (30 dias)	Até 123 750 000 ações
Intervalo de preço por ação	70,00 a 78,00 dólares
Mercado e símbolo	Nasdaq Global Select, « ANT »

A declaração de registo apresentada à SEC ainda não entrou em vigor: nenhuma ação pode ser vendida, nem qualquer oferta de compra aceite, antes dessa data. O comunicado não indica a avaliação da empresa, o montante angariado ou a data da primeira cotação. O S-1 tinha sido apresentado de forma confidencial em 1 de junho e tornado público em 26 de outubro.

🔗 Anthropic inicia o roadshow (Anthropic Newsroom)

Gemini 4 Carbon entra em disponibilidade geral, a 2 e 10 dólares por milhão de tokens até 30 de novembro

10 de novembro — Duas semanas depois de o ter reservado aos defensores de cibersegurança do Fairwind Program, Google coloca Gemini 4 Carbon em disponibilidade geral. Numa publicação assinada por Koray Kavukcuoglu, SVP da Google DeepMind e arquiteto-chefe de IA, o modelo gemini-4-carbon entra em disponibilidade geral na API Gemini (nível pago), Google AI Studio, Android Studio e Gemini for business, bem como no Antigravity e no CodeMender para empresas. É também disponibilizado a todos os assinantes Google AI Ultra no Antigravity, na aplicação Gemini (desktop, dispositivos móveis e web) e no modo IA de Search. A versão de cibersegurança continua acessível mediante candidatura ao Fairwind Program.

O preço de lançamento passa a ter uma data de fim. Segundo as notas de versão da API, Carbon custa 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 dólares por milhão de tokens de saída até 30 de novembro de 2026, passando depois a 4 e 20 dólares, valores já indicados em 28 de outubro sem data de transição. Google esclarece que este preço se aplica ao modelo Carbon destinado ao acesso público.

Tipo de preço (API, por milhão de tokens)	Até 30 de novembro de 2026	Após 30 de novembro de 2026
Tokens de entrada	2 dólares	4 dólares
Tokens de saída	10 dólares	20 dólares

Google apresenta Gemini 4 Argon como a escolha adequada para a maioria das tarefas de código e de trabalho com documentos, reservando Carbon para tarefas longas e complexas, que exigem mais exploração e verificação, à custa de um consumo de tokens mais elevado. A publicação coloca-o em primeiro lugar no CursorBench 4.0, no WANDR da Perplexity e no AutomationBench da Zapier, com um custo por tarefa inferior a metade do custo do modelo externo que surge em segundo lugar (os números de Cursor e Perplexity são detalhados na secção seguinte). Na área financeira, iguala o melhor modelo testado na avaliação agêntica da Hebbia e fica em primeiro lugar em 23 configurações no benchmark da Balyasny Asset Management.

Em matéria de segurança, Google anuncia o bloqueio de 99 % das trajetórias de ataque em ambientes simulados:

Medida de segurança citada pela Google	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon
Taxa de violação por tentativa (ciberataque simulado)	0,8 %	3,1 %
Sucesso dos pedidos de ataque (testes Gray Swan)	2,17 %	9,86 %
Honestidade agêntica (benchmark de 375 tarefas)	92 %	70 %

O programa que oferece Argon gratuitamente durante seis meses a 10 000 cientistas é alargado a Carbon, e investigadores da Google utilizaram o modelo com AlphaProof Code para provar em Lean propriedades de segurança do código do protocolo do Signal.

🔗 Gemini 4 Carbon já disponível (blog.google) · Notas de versão da API Gemini

MKA: Google e Artificial Analysis lançam um benchmark de 200 tarefas de trabalho documental visual

10 de novembro — Google publica, em conjunto com Artificial Analysis, o MKA (Multimodal Knowledge Agent), um benchmark que mede a capacidade dos agentes para trabalhar com ficheiros visualmente complexos: plantas de arquitetura, esquemas técnicos, gráficos, tabelas. As suas 200 tarefas privadas foram criadas com especialistas de 10 setores e 83 profissões; cada uma representa 3 a 8 horas de trabalho para um profissional experiente. Uma grelha com cerca de 70 verificações de sim ou não avalia cada trabalho entregue, com uma ponderação de 75 % para a exatidão e 25 % para o design visual.

Todos os modelos utilizam o mesmo harness open source, Stirrup, e a avaliação é confiada a um agente construído sobre um modelo que não é da Google, com 96 % de concordância com os especialistas humanos. O conjunto completo permanece privado na Artificial Analysis; 10 tarefas públicas estão no Hugging Face. Os modelos testados utilizam, em média, 30 a 130 turnos por tarefa. Gemini 4 Carbon fica em segundo lugar em qualidade, com um custo médio por tarefa seis vezes inferior ao do primeiro classificado, que a publicação não identifica.

🔗 Benchmark Multimodal Knowledge Agent (blog.google)

Gemini 4 Carbon no mesmo dia em Cursor, GitHub Copilot, Perplexity e Devin, cada um com as suas condições

Tal como Claude Fable 5.2 na véspera, Carbon chega às ferramentas que integram modelos nas horas que se seguem à sua disponibilização. Cursor e Perplexity publicam as suas próprias medições, GitHub ativa-o por predefinição no Copilot, e Cognition disponibiliza-o no Devin Desktop e no Devin CLI, onde, mesmo com esforço baixo, supera o melhor resultado de Argon segundo a Cognition, que calcula os custos com base no preço público da API, incluindo os descontos públicos (ver as Breves).

Cursor: primeiro no CursorBench 4.0 com 60,4 % em esforço elevado, a metade do preço até 30 de novembro

10 de novembro — Cursor disponibiliza Gemini 4 Carbon e coloca-o no topo do CursorBench 4.0, o seu benchmark interno: 60,4 % em esforço elevado (High), por 9,22 dólares por tarefa. O esforço médio segue-se com 60,1 % por 8,49 dólares, à frente de Claude Fable 5.2 em esforço máximo (60,0 %, 32,79 dólares). Uma curiosidade da página de classificação: o esforço baixo (58,6 %) é o mais caro dos três níveis de Carbon, a 11,89 dólares por tarefa, com 124 etapas contra 71 em High.

Modelo e esforço	Pontuação CursorBench 4.0	Custo por tarefa
Gemini 4 Carbon High	60,4 %	9,22 dólares
Gemini 4 Carbon Medium	60,1 %	8,49 dólares
Claude Fable 5.2 Max	60,0 %	32,79 dólares
Gemini 4 Carbon Low	58,6 %	11,89 dólares
Claude Opus 5.5 Max	57,8 %	13,43 dólares
Gemini 4 Argon High	52,9 %	4,57 dólares

No Cursor, Carbon custa metade do preço até 30 de novembro, a 2 dólares por milhão de tokens de entrada e 10 de saída, passando depois ao preço integral de 4 e 20 dólares a partir de 1 de dezembro. A página não esclarece se o custo por tarefa de Carbon é calculado com o preço com desconto ou com o preço integral, e o anúncio não é acompanhado de qualquer changelog.

🔗 Anúncio de @cursor_ai · Classificação CursorBench 4.0

GitHub Copilot: Carbon em disponibilidade geral, ativado por predefinição nas organizações

10 de novembro — GitHub acrescenta Gemini 4 Carbon ao Copilot em disponibilidade geral, para os planos Pro+, Max, Business e Enterprise. O modelo destina-se a tarefas complexas de código, agênticas e de raciocínio, com destaque para a geração de código seguro e o trabalho de segurança. Aparece no seletor de dez interfaces: VS Code, Visual Studio, Copilot CLI, o agente de código, a aplicação GitHub Copilot, github.com, GitHub Mobile, os IDE JetBrains, Xcode e Eclipse; Gemini 4 Argon, em 13 de outubro, estava presente em oito. A disponibilização é gradual.

Ao contrário de Claude Fable 5.2 (secção seguinte), Carbon não exige qualquer ação nas organizações Business e Enterprise: como os novos modelos são aí ativados por predefinição, aparece automaticamente, salvo se o administrador tiver desligado essa definição ou desativar este modelo. É faturado ao preço de catálogo do fornecedor, consoante a utilização, sem indicação de valores ou de preços promocionais no changelog, ao passo que Argon tinha beneficiado de um preço reduzido na sua chegada.

🔗 Gemini 4 Carbon no GitHub Copilot (GitHub Changelog)

Perplexity: 0,857 no WANDR por 5,86 dólares por tarefa, no Computer e no Search

10 de novembro — Menos de duas horas após a disponibilização geral, Perplexity disponibiliza Carbon no Computer, o seu agente, para os assinantes Pro e Max, e no Search apenas para os assinantes Max, tal como Claude Fable 5.2 na véspera.

Gemini 4 Carbon is now available in Perplexity Computer for Pro and Max subscribers, and in Search for Max subscribers. It scores 0.857 on our WANDR benchmark at $5.86 per task, matching Claude Fable 5.2 at 40% of the cost.

🇵🇹 Gemini 4 Carbon está agora disponível no Perplexity Computer para os assinantes Pro e Max, e no Search para os assinantes Max. Obtém 0,857 no nosso benchmark WANDR por 5,86 dólares por tarefa, ao nível de Claude Fable 5.2 por 40 % do custo. — @perplexity_ai no X

Modelo avaliado no WANDR	Pontuação WANDR	Custo por tarefa
Gemini 4 Carbon	0,857	5,86 dólares
Claude Fable 5.2	0,851	14,51 dólares
Gemini 4 Argon	0,802	7,88 dólares

A equivalência com Fable 5.2 é a interpretação da Perplexity: a diferença entre os dois é de 0,006 pontos, e o gráfico da Perplexity, fonte destes números, coloca Carbon na fronteira de Pareto. Esta pontuação por modelo não é comparável aos 85,9 % do nível ultra da Agent API publicados em 5 de novembro, uma configuração com vários agentes. O changelog da API acrescenta google/gemini-4-carbon à Agent API ao preço de lançamento válido até 30 de novembro de 2026 (2 dólares por milhão de tokens de entrada, 0,10 dólar de entrada em cache, 10 dólares de saída), bem como anthropic/claude-fable-5-2. Não são especificados o nível de esforço utilizado no WANDR nem o custo em créditos no Computer.

🔗 Changelog da API Perplexity

Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2 em GitHub Copilot, Devin Security, Warp e Genspark

No dia seguinte ao seu lançamento, Fable 5.2 e Mythos 5.2 continuam a chegar a ferramentas de terceiros. Depois de Cursor, Devin, Perplexity e v0 em 9 de novembro, Warp disponibiliza Fable 5.2 no Warp Factories e no seu terminal, e Genspark no seu Code Agent (ver as Breves). Duas integrações impõem condições específicas: a retenção de dados no GitHub Copilot e o acesso restrito a Mythos 5.2 no Devin Security.

GitHub Copilot: Fable 5.2 em disponibilidade geral, com retenção de dados por predefinição

9 de novembro — No dia do seu lançamento pela Anthropic, Claude Fable 5.2 entra em disponibilidade geral no GitHub Copilot, para Pro+, Max, Business e Enterprise, nas mesmas dez interfaces que Carbon. Segundo os primeiros testes do GitHub, resolve mais tarefas do que Fable 5.1 com menos etapas e chamadas de ferramentas, sem números publicados. É faturado ao preço de catálogo do fornecedor, consoante a utilização, e Copilot CLI apresenta-o no seu seletor desde a versão 1.0.109.

Tal como para Fable 5 e 5.1, Anthropic conserva por predefinição os prompts e as saídas para executar os seus classificadores de segurança, sem os utilizar para treino. Nos planos Business e Enterprise, a política Claude Fable 5.2 está, por isso, desativada por predefinição, e a sua ativação implica aceitar esta retenção; os outros modelos Claude do Copilot mantêm retenção nula (zero data retention). As empresas elegíveis beneficiam de uma isenção que permite retenção nula para Fable 5.2, 5.1 e 5 até ao fim do ano civil. Depois, estes modelos exigirão Enterprise Frontier Safeguards (EFS), que acrescenta monitorização de segurança automatizada e opções de conservação, incluindo chaves de encriptação sob o controlo do cliente.

🔗 Claude Fable 5.2 no GitHub Copilot (GitHub Changelog)

Devin Security: Mythos 5.2 atinge 73,5 no benchmark interno de cibersegurança da Cognition, contra 56,9 do Mythos 5.1

10 de novembro — A Cognition integra o Claude Mythos 5.2 nos scans de segurança geridos do Devin Security, para os clientes empresariais elegíveis, aqueles que têm acesso aos modelos de fronteira para cibersegurança através do Devin; os restantes podem solicitar esse acesso. O próprio Devin inicia os scans: a equipa de segurança do cliente não precisa de acesso separado ao modelo, que a Anthropic reserva aos seus programas de verificação.

A Cognition publica um novo benchmark interno de descoberta de vulnerabilidades: 25 repositórios em C, Python, Go, PHP e TypeScript, fixados num commit em que subsistem 1 781 vulnerabilidades comunicadas publicamente. A pontuação F2, numa escala de 100, combina recall e precisão, dando prioridade ao recall, e corresponde à média de três execuções por repositório.

Modelo avaliado pela Cognition	Pontuação F2 média (benchmark interno)
Claude Mythos 5.2	73,5
Claude Mythos 5.1	56,9
Claude Opus 5.5	32,7

Os «mais de 100 milhões de dólares» em créditos anunciados com o Mythos 5.2 prolongam o compromisso de centenas de milhões de dólares em créditos Devin já apresentado a 26 de outubro; a novidade é a sua associação explícita ao Mythos 5.2. Não foi divulgado qualquer preço.

🔗 Anúncio de @cognition · Claude Mythos 5.2 no Devin Security (Cognition)

ChatGPT para empresas: Businesses in ChatGPT em beta e o plano Business em ferramentas de terceiros

10 de novembro — A OpenAI lança em beta o Businesses in ChatGPT, que permite às empresas gerir a sua presença no assistente. A OpenAI apresenta-o como uma nova forma de chegar às 1,2 mil milhões de pessoas que utilizam o ChatGPT todas as semanas.

Now in beta: Businesses in ChatGPT. Claim your business, manage your information, and get insights on how people engage with you. Eligible businesses can also build a Business Agent to answer customers’ questions and help them explore what you offer.

🇵🇹 Agora em beta: Businesses in ChatGPT. Reivindique a sua empresa, gira as suas informações e veja como as pessoas interagem consigo. As empresas elegíveis também podem criar um Business Agent para responder às perguntas dos clientes e ajudá-los a explorar a sua oferta. — @OpenAI no X

O ponto de entrada é o Business Hub, acessível a partir da barra lateral do ChatGPT na web. Aí, uma empresa reivindica a sua ficha; depois de verificada, atualiza as suas informações e adiciona feeds de produtos com preços e disponibilidade. Segundo as notas de versão, é exigida uma verificação de identidade pela Persona antes de qualquer publicação. Qualquer empresa elegível situada num local onde o ChatGPT esteja disponível pode fazê-lo; os clientes Enterprise e os anunciantes recorrem ao seu representante da OpenAI, e os comerciantes Shopify ligam-se a partir do Business Hub ou da administração da Shopify. O Business Hub também apresenta estatísticas agregadas: menções, cliques para o site e temas de descoberta, ou seja, os assuntos recorrentes das conversas em que o site é citado. Nem as conversas dos utilizadores nem as trocas de mensagens com um Business Agent são partilhadas, e estas estatísticas só aparecem acima de determinados limiares.

O segundo componente é o Business Agent: a empresa cria, testa e publica um agente que responde aos clientes com base nas informações que fornece. O utilizador abre-o a partir do perfil da empresa quando esta aparece numa resposta, numa conversa identificada e separada da conversa original. Uma empresa também pode patrocinar o seu agente e torná-lo o destino das suas campanhas ChatGPT Ads, com posicionamentos identificados.

Componente proposto	O que permite	Disponibilidade anunciada
Business Hub	Reivindicar a ficha da empresa, atualizar as suas informações, feeds de produtos	Empresas elegíveis onde o ChatGPT está disponível (beta)
Estatísticas	Menções, cliques para o site, temas de descoberta (agregados, com limiares)	Com o Business Hub
Business Agent	Agente que responde aos clientes com base nas informações da empresa	Comércio e serviços online elegíveis, apenas nos Estados Unidos
Patrocínio	Business Agent como destino do ChatGPT Ads	Empresas com um Business Agent

Não é indicado qualquer preço. A OpenAI prevê alargar o conjunto a outros mercados e categorias e adicionar ferramentas para organizações com necessidades mais complexas, sem calendário definido.

🔗 Apresentamos o Businesses in ChatGPT (OpenAI)

O plano ChatGPT Business passa a estar disponível em ferramentas de terceiros, incluindo v0 e Warp, com Iniciar sessão com o ChatGPT

10 de novembro — O plano ChatGPT Business junta-se ao Go, Plus e Pro em Iniciar sessão com o ChatGPT (Sign in with ChatGPT): uma equipa pode utilizar a sua subscrição em ferramentas como Notion, v0, Amp, Kilo Code, Warp, Hermes da Nous Research, OpenClaw ou OpenCode. A utilização é descontada da quota de Codex e ChatGPT Work do plano, sem quota adicional, e a aplicação ligada não tem acesso às conversas nem às memórias.

A novidade está nos controlos de administração. Em admin.openai.com, o administrador autoriza cada aplicação a consumir a quota do plano e, em seguida, define a percentagem da quota de cada membro Standard ou Premium que pode ser utilizada por estes serviços; ultrapassado esse limite, os membros autorizados podem recorrer aos créditos do espaço de trabalho. O Devin não suporta a utilização do plano Business.

O v0 detalha a integração no seu changelog: as respostas elegíveis dos modelos OpenAI são descontadas do plano em vez dos créditos v0 e, quando o limite definido pelo administrador é atingido, o v0 pausa a geração, preservando o trabalho, com a opção de pedir um aumento ou continuar com os seus créditos v0. O Warp confirma o suporte dos planos Business, sem mais detalhes.

🔗 Anúncio de @OpenAIDevs · Documentação de Iniciar sessão com o ChatGPT · Changelog do v0

Claude Whiteboards e Claude Sheets em beta, Claude Dashboards passa a chamar-se Claude Data e atinge a disponibilidade geral

10 de novembro — A Anthropic adiciona dois tipos de artefactos colaborativos ao Claude e retira um terceiro da fase beta. O Claude Whiteboards é um quadro branco partilhado: expõe-se um plano em voz alta, o Claude organiza-o com cronologia, responsáveis e datas, e a equipa edita-o em tempo real. É possível delimitar uma área para fazer perguntas ao Claude sobre ela e, depois, converter o quadro num documento ou numa apresentação, ou exportá-lo para Lucid, Miro ou Vani by Zoho. O Claude Sheets cria folhas de cálculo com separadores, fórmulas, formatação e listas pendentes, muitas vezes a partir de um único prompt, e destaca cada uma das suas alterações. A Anthropic reconhece que o Sheets ainda é simples e remete para a exportação em .xlsx ou CSV, o Claude for Excel ou Airtable, Asana, monday.com e Smartsheet.

O Claude Dashboards, lançado em beta a 8 de outubro, passa à disponibilidade geral com o nome Claude Data.

Claude Data (formerly Dashboards) is now generally available on paid plans. Along with dashboards, Claude can draft data stories and narrated videos from your metrics, for you to review before sharing. Certified queries and live sharing are in beta.

🇵🇹 O Claude Data (anteriormente Dashboards) está agora disponível para todos os utilizadores dos planos pagos. Além dos painéis, o Claude pode redigir narrativas de dados e criar vídeos narrados a partir das suas métricas, que pode rever antes de partilhar. As consultas certificadas e a partilha em direto estão em beta. — @claudeai no X

O Claude Data ganha definições de métricas certificadas pela equipa de dados, assinaladas por um distintivo nos gráficos, partilha em direto em que os leitores veem os resultados das consultas aprovadas sem poderem executar outras com as suas permissões de acesso, suporte de sistemas de design, uma cache ajustável por painel e um histórico de alterações com possibilidade de regressar a uma versão anterior. Exige um conector de dados (armazém de dados ou CRM); Amplitude, Mixpanel, Omni, PostHog e Sigma são parceiros.

Produto Claude	Estado a 10 de novembro	Ativação no Enterprise
Claude Whiteboards	Beta, planos pagos	Desativado por predefinição
Claude Sheets	Beta, planos pagos	Desativado por predefinição
Claude Data	Disponibilidade geral (consultas certificadas e partilha em direto em beta)	Ativado por predefinição a 19 de novembro de 2026
Claude Meetings	Anunciado, sem data	Não especificado

Os três produtos estão disponíveis em todos os planos pagos, na web, no computador e em dispositivos móveis, com implementação gradual; no Team, estão ativados por predefinição. Num artigo de visão geral do mesmo dia, a Anthropic anuncia também o Claude Meetings, sem data: o Claude participará numa chamada para tirar notas e atualizar os documentos durante a conversa. Juntam-se plugins Salesforce (beta), NetSuite e Workday (beta) fornecidos com skills, e um Claude Marketplace que conta com mais de 9 000 conectores e plugins, segundo a Anthropic.

🔗 Sheets, Whiteboards e Data (claude.com) · Mais formas de trabalhar com o Claude (claude.com)

Os conectores interativos abrem-se na íntegra no Claude, e o MCP Apps ganha app tools e sites integrados

10 de novembro — Os conectores interativos, que desde janeiro apresentavam uma vista reduzida de uma ferramenta na conversa, abrem-se agora na íntegra, ao lado da conversa ou em ecrã inteiro: por exemplo, o editor completo do Confluence ou do Notion, ligado à conta do utilizador. O Claude pode modificar a página, a linha ou o ficheiro aberto, sujeito à mesma aprovação que as ações de um conector, com visualização em direto; uma ferramenta também pode ser aberta sem prompt e fixada na barra lateral. A implementação abrange a web e o Claude Desktop, em todos os planos, na nova experiência que reúne chat e Cowork. As primeiras ferramentas são Asana, Canva, Carta, Dropbox, monday.com, Smartsheet, Vercel e Webflow; Figma, Harvey e Shopify estão a preparar a sua integração.

Para os programadores, o Claude passa a suportar mais funcionalidades da extensão MCP Apps, incluindo app tools e sites integrados (embedded sites), em public preview: segundo @ClaudeDevs, os detalhes de implementação ainda podem mudar. A documentação esclarece que exigem um servidor remoto e, para o diretório, uma ficha verificada.

🔗 Conectores interativos (claude.com) · Sequência de publicações de @ClaudeDevs

Seedream 5.5 retoca uma imagem ao longo de 100 rondas e gera imagens transparentes nativas

9 de novembro — A equipa Seed da ByteDance lança o Seedream 5.5, o seu novo modelo de criação de imagens, com o objetivo de obter resultados fiáveis nos fluxos de produção profissionais. Primeiro avanço: retoques em várias rondas, estáveis até 100 rondas, que preservam ao píxel as áreas não retocadas, sem desvios de cor. Segundo: geração nativa de imagens RGBA, transparentes ou semitransparentes, prontas para composição sem recorte do fundo. Terceiro: uma representação mais natural da luz, dos materiais e da pele, com menos brilho e sobre-exposição, e uma melhor reprodução de texto pequeno e denso.

Segundo as avaliações da ByteDance na sua plataforma MagicArena, realizadas em seis utilizações (comércio eletrónico, marketing, cinema e televisão, videojogos, aplicações de escritório, moda), o Seedream 5.5 melhora as pontuações de qualidade e as taxas de usabilidade nas seis, face ao Seedream 5.0 Pro. Em comparações por pares, supera o GPT Image 2.5 Sunburst e o Nano Banana 2.1 na estrutura do texto, também segundo a ByteDance.

Avaliação do Seedream 5.5 (segundo a ByteDance)	Resultado publicado
Usabilidade face ao 5.0 Pro (cinema e televisão, aplicações de escritório)	Mais do dobro
Preferência GSB em realismo de imagem para imagem face à versão anterior	+55,62 %
Texto gravemente corrompido	0,4 %
Texto ligeiramente corrompido	1,7 %

O modelo chega ao Dreamina, CapCut e BytePlus. Logo a 10 de novembro, a Pika adicionou-o gratuitamente ao Image Studio para os seus subscritores Creator e Fancy, com separação em mais de 100 camadas e exportação em PNG transparente, e a Genspark disponibiliza-o em acesso antecipado (ver as Breves). Seguir-se-á uma versão Pro da série, sem data; não são anunciados pesos abertos nem preços.

🔗 Apresentamos o Seedream 5.5 (ByteDance Seed)

MiniMax H3-Image gera e retoca imagens de 16 megapíxeis, com pesos abertos sob licença comunitária

10 de novembro — A MiniMax publica o H3-Image, um modelo de geração e retoque de imagens com pesos abertos da sua família H3, cujo primeiro modelo, anunciado a 31 de julho, tem pesos abertos desde 3 de agosto. A geração e o retoque estão reunidos num único checkpoint. O modelo produz diretamente imagens de cerca de 16 megapíxeis em todos os formatos, de 4096x4096 em quadrado a 6272x2688 em 21:9, sem passar por uma ampliação, e aceita até 16 imagens de referência. A MiniMax anuncia uma imagem 4K em 10 segundos, sem especificar o hardware utilizado.

Característica do H3-Image	Valor publicado
Resolução nativa	Cerca de 16 megapíxeis, de 4096x4096 (1:1) a 6272x2688 (21:9)
Arquitetura	Transformer de difusão (DiT) denso com 33,1 mil milhões de parâmetros, 50 camadas
Amostragem	Destilado para 6 passos, sem orientação CFG
Pesos publicados	BF16, 66,28 Go para o Transformer, VAE de 2,34 Go
Imagens de referência	Até 16
Licença	MiniMax-H3-Image Community License Agreement

O Transformer retoma a arquitetura do MiniMax H3 sem as camadas de áudio, com o seu codificador de texto inalterado. A MiniMax também fornece um modelo de enriquecimento de prompts, o MiniMax-H3-Image-PE, e uma receita de implementação vLLM-Omni; a ficha não publica qualquer benchmark. A Hugging Face divulgou o anúncio.

Os pesos estão na Hugging Face sob uma licença própria da MiniMax: a autorização escrita separada prevista na sua secção IV é solicitada através de um formulário. O modelo também é disponibilizado na API da MiniMax, com uma variante Highspeed e saídas até 20 milhões de píxeis, assim como no MiniMax Code e no Hailuo AI, com um desconto de 50 % nas imagens de 16 megapíxeis ou mais durante a semana de lançamento.

🔗 Anúncio de @MiniMax_AI · Ficha do MiniMax-H3-Image na Hugging Face

Gemini Robotics 2.5 realiza com sucesso 30 a 100 % mais tarefas e atinge 96 % no kitting na Mercedes-Benz

10 de novembro — A Google DeepMind apresenta o Gemini Robotics 2.5, o seu modelo de visão-linguagem-ação (VLA) mais avançado, numa publicação assinada por Carolina Parada. Avaliado em mais de 200 tarefas distintas, desde servir com pinças até pipetar um líquido, passando por atar uma fita numa embalagem, realiza com sucesso 30 % a 100 % mais tarefas do que os modelos de referência anteriores, consoante o tipo de tarefa, e executa-as 20 % a 30 % mais depressa. Funciona no humanoide Apollo 2 da Apptronik, equipado com uma mão SharpaWave com cinco dedos e 22 graus de liberdade, e na plataforma Franka Duo com pinças paralelas. O modelo está a ser implementado nos parceiros de robótica da Google DeepMind; não foi anunciado qualquer acesso público.

O teste mais concreto decorre na Mercedes-Benz, com a Apptronik, em linhas de produção em Kecskemét (Hungria) e Sindelfingen (Alemanha). Nesta prova de conceito, o Apollo 2 prepara kits de peças automóveis (kitting) com 96 % de sucesso: o modelo de raciocínio Gemini Robotics ER acompanha o desenrolar do trabalho, enquanto o Gemini Robotics 2.5 controla as mãos e os braços.

Métrica citada pela Google DeepMind	Valor publicado
Tarefas avaliadas	Mais de 200
Aumento do sucesso consoante o tipo de tarefa	30 % a 100 %
Aumento da velocidade de execução	20 % a 30 %
Kitting na Mercedes-Benz (Apollo 2)	96 % de sucesso
Tarefas seguras junto de obstáculos / de pessoas	+33 % / +43 %
ASIMOV-Jailbreak: Gemini 4 Argon / Robotics ER 2	99,5 % / 82 %

Em matéria de segurança, a orientação por raciocínio durante a inferência aumenta em 33 % as tarefas realizadas sem risco junto de obstáculos e em 43 % na proximidade de pessoas. A Google DeepMind publica também o ASIMOV-Jailbreak, um benchmark open source de contorno das proteções específico da robótica, composto por centenas de prompts que disfarçam pedidos perigosos em dezenas de cenários: o Gemini 4 Argon resiste a 99,5 % desses pedidos, contra 82 % para o Gemini Robotics ER 2. O Argon também acelerou o desenvolvimento, gerando milhares de simulações a partir de uma cena filmada.

🔗 Gemini Robotics 2.5 (Google DeepMind)

NVIDIA confia o OpenShell à CNCF e lança NVKE, NVKR e Snapshot para fábricas de IA com Kubernetes

10 de novembro — Na KubeCon + CloudNativeCon North America, em Salt Lake City, a NVIDIA confia o OpenShell à Cloud Native Computing Foundation (CNCF), que faz parte da Linux Foundation. Este runtime open source protege e governa os agentes autónomos: controla os seus ficheiros, a sua rede, as suas credenciais e os pontos de acesso aos modelos que invocam. Passa a ser um projeto Sandbox da CNCF; segundo a NVIDIA, centenas de organizações utilizam-no e recebeu dezenas de milhares de contribuições em menos de um ano.

A NVIDIA também contribui para o Agent Substrate, um projeto com origem na Google aceite na mesma Sandbox, que suspende os ambientes de agentes inativos e depois os retoma num pool partilhado de Pods. A publicação técnica da NVIDIA anuncia uma densidade 10 vezes superior à de contentores convencionais e tem como objetivo suportar milhões de agentes; a NVIDIA e a Google trabalham na integração do OpenShell com o Agent Substrate.

Para as fábricas de IA, NVKE (NVIDIA Kubernetes Engine) e NVKR (NVIDIA Kubernetes Recipes) chegam em pré-visualização pública, em open source sob a licença Apache 2.0, como componentes da plataforma NVIDIA DSX AI Factory. O NVKE fornece o software de um serviço Kubernetes gerido instalado na fábrica de IA (aprovisionamento e gestão de clusters); o NVKR cria imagens de sistema, imagens de contentores e pacotes a partir de receitas validadas, assinadas e com versões fixas. Mirantis, Netris, OpenNebula Systems, Rafay, Spectro Cloud, vCluster, Firmus e SK Telecom têm planos de integração.

O NVIDIA Snapshot aborda o arranque a frio da inferência: este componente open source captura uma carga de trabalho de GPU já inicializada (memória CPU e GPU) e restaura-a num nó equipado com a mesma GPU e o mesmo driver, com exemplos para vLLM, SGLang e TensorRT LLM.

Métrica do Snapshot e GPU utilizada	Sem Snapshot	Com Snapshot
Crusoe, GLM-5.3 pronto para atender pedidos (HGX B300)	Cerca de 8 minutos	31 segundos
Saturn Cloud, arranque do vLLM (HGX B300)	2 a 8,5 minutos	6 a 34 segundos
Todas as configurações testadas (publicação técnica, B200)	Arranque a frio	Menos de 45 segundos, 8 a 36 vezes mais depressa

Sem preços: trata-se de projetos open source.

🔗 OpenShell e a infraestrutura open source (blog da NVIDIA) · Comunicado da CNCF

Voz e avatares: Scribe v3 e Scribe v3 Live na ElevenLabs, clones interativos na Synthesia

10 de novembro — A ElevenLabs lança dois modelos de reconhecimento de voz concebidos para áudio do mundo real, em que as pessoas se interrompem e mudam de língua: Scribe v3 para áudio gravado e Scribe v3 Live para tempo real, numa variante de baixa latência. Em 102 línguas (versão interna do benchmark FLEURS), o Scribe v3 comete 27 % menos erros de palavras do que o Scribe v2, com melhorias em todas as línguas testadas: -42 % em alemão, -35 % em espanhol, -23 % em inglês. Também atribui melhor a fala a cada locutor: 12 % menos erros de diarização no total, 17 % a partir de três locutores.

O Scribe v3 Live reduz em 43 % a taxa de erro semântico face ao Scribe v2 Realtime e em 31 % a taxa de erro de palavras. Traz pela primeira vez diarização em tempo real, com 39 % menos erros do que o melhor dos outros modelos em tempo real testados, segundo a ElevenLabs. Para os agentes de voz, a deteção do fim de turno baseia-se no contexto da conversa e um modo multilingue acompanha as mudanças de língua a meio de uma frase. Na Eneco, fornecedora de energia de mais de 2 milhões de lares e empresas nos Países Baixos, o agente reconhece os códigos postais à primeira tentativa com uma frequência 40 % superior e os números de porta com uma frequência 15 % superior.

Comparação publicada pela ElevenLabs	Melhoria anunciada
Scribe v3 face ao v2, erros de palavras em 102 línguas	-27 %
Scribe v3 face ao v2, diarização com 3 ou mais locutores	-17 %
Scribe v3 Live face ao v2 Realtime, erro semântico	-43 %
Scribe v3 Live face ao v2 Realtime, erros de palavras	-31 %
Scribe v3 Live, diarização face ao 2.º modelo em tempo real	-39 %

O Scribe v3 Live está disponível no ElevenAgents, com uma versão otimizada para conversas médicas, e ambos os modelos estão disponíveis na ElevenAPI (scribe_v3, scribe_v3_live), bem como por predefinição na aplicação ElevenLabs. A execução ocorre nos Estados Unidos por predefinição, com ambientes isolados na UE, na Índia e em Singapura e um modo sem retenção. Não foram divulgados preços.

🔗 Scribe v3 (ElevenLabs)

Synthesia disponibiliza clones de IA interativos gratuitos, com os quais se conversa em voz alta

10 de novembro — A Synthesia permite criar gratuitamente um clone de IA interativo de si próprio. Grava-se um pequeno vídeo, o clone fica pronto em cerca de dois minutos e depois pode falar-se com ele em voz alta: responde em tempo real, com a aparência e a voz do utilizador. A criação exige um nome e um endereço de e-mail.

O clone pode ser partilhado através de um link e cada destinatário pode falar com ele e depois criar o seu. São propostos três tons: padrão, entusiasta (hype) ou trocista (roast). A Synthesia não especifica o modelo utilizado, a duração das conversas nem os limites desta oferta gratuita, e não publicou qualquer artigo.

🔗 Anúncio de @synthesiaIO · Página dos clones interativos (Synthesia)

Segurança da IA: Paris Call assinado por 16 Estados, 10 empresas e 7 organizações, e Control Room na OpenAI

9 de novembro — O Eliseu publica o «Paris Call for AI safety and security», uma declaração assinada a 9 de novembro na sequência de uma reunião sobre IA e segurança realizada em Paris a convite de Emmanuel Macron. Reúne 16 Estados, 10 empresas e 7 organizações da sociedade civil e continua aberta a novos apoios. Os signatários no momento da publicação:

Categoria de signatários	Número de signatários	Lista de signatários
Estados e governos	16	Áustria, Barém, Canadá, Croácia, Chipre, Estónia, Finlândia, França, Irlanda, Quénia, Letónia, Listenstaine, Luxemburgo, Países Baixos, Noruega, Portugal
Empresas	10	Anthropic, Black Forest Labs, Cohere, Domyn, Hugging Face, Microsoft, Mistral AI, OpenAI, Sakana AI, Synthesia
Sociedade civil	7	LawZero, SaferAI, AI Safety Connect, Ifri, Geopolitical Center for the Datasphere, GPAI Policy Lab, CeSIA

Google, Meta e SpaceXSI não constam da lista de empresas, nem os Estados Unidos, o Reino Unido e o Japão da lista de Estados.

O texto organiza-se em três compromissos. O primeiro visa um quadro comum de avaliação e gestão dos riscos dos modelos de fronteira, apoiado em normas e ferramentas de avaliação comuns, centrado nas utilizações perigosas (cibernéticas, nucleares, radiológicas, biológicas, químicas) e nos riscos ligados à autonomia crescente ou ao desalinhamento, incluindo a perda de controlo; os resultados não sensíveis das avaliações serão publicados num formato normalizado, num repositório partilhado acessível ao público. O segundo incide na responsabilidade: os criadores de modelos de fronteira comprometem-se a divulgar capacidades, limitações e riscos conhecidos, a apoiar a avaliação independente quando esta for proporcional ao risco e a dispor de mecanismos de segurança (fail-safe mechanisms) capazes de interromper os seus modelos, incluindo o treino e a utilização interna. O texto reconhece o risco da remoção das salvaguardas, preservando simultaneamente os benefícios do desenvolvimento com pesos abertos. O terceiro diz respeito à partilha de informação: sistemas de alerta precoce, classificação comum dos incidentes cibernéticos e de controlo da IA e canais confidenciais para denunciantes, que os decisores políticos se comprometem a abrir.

A Sakana AI anunciou a sua assinatura no X a 10 de novembro, depois de ter participado na reunião.

🔗 Paris Call for AI safety and security (Eliseu) · Anúncio da Sakana AI

Control Room: OpenAI pode interromper qualquer carga de trabalho da sua investigação em, no máximo, 35 segundos

9 de novembro — No mesmo dia, a OpenAI apresenta em detalhe o Control Room, o sistema central que acompanha as cargas de trabalho de modelos em toda a sua infraestrutura de investigação: amostragem agêntica para treino e avaliação, processamento de dados. Cada tarefa solicita um identificador (job_id) no arranque e cada motor de inferência pede autorização ao Control Room antes de atender um pedido; quando uma tarefa é interrompida, todos os seus pedidos são recusados em todos os motores. O prazo máximo entre a decisão de interrupção e a interrupção efetiva da geração é de 35 segundos, devido a uma camada de cache das autorizações, que a OpenAI pretende reduzir a zero.

O controlo é colocado na camada de inferência, centralizada, em vez de ficar no código das experiências. O Control Room recusa por predefinição: se falhar, for desativado ou manipulado, todos os pedidos de inferência são recusados. Este princípio já se aplica às cargas de trabalho de investigação sobre os modelos mais avançados e será alargado às restantes nos próximos dias; qualquer carga de trabalho agêntica de investigação também deve dispor de um dossiê de segurança (safety case) aprovado.

🔗 Control Room (OpenAI)

Agentes de código: Cursor Projects multijogador, Amp Boxes, Delta, /swarm do Antigravity, Gemini CLI e Qwen Code

No domínio dos agentes de código, o dia é sobretudo colaborativo: o Cursor põe os agentes de vários colegas de equipa a trabalhar em conjunto, o Antigravity coordena enxames de agentes, o Amp aloja as aplicações que os seus agentes criam e o Delta acolhe os utilizadores do Conductor. As atualizações mais curtas (Claude Code, Codex CLI, Copilot CLI, Vibe CLI, Kimi Code…) estão nas Breves.

Cursor torna o Projects multijogador: os agentes dos colegas de equipa partilham contexto, planos e tarefas

10 de novembro — Dois meses depois do lançamento do Projects, em que um agente coordenador dirige uma frota de agentes num projeto inteiro, o Cursor torna-o multijogador. Convidam-se os colegas de equipa para um Project: cada um mantém o seu chat com o seu coordenador e os seus agentes executores, mas todos partilham uma camada de contexto comum (requisitos, diagramas, especificações, maquetas) e um quadro de tarefas que mostra quem faz o quê, em que trabalham os agentes de cada um e qual a PR correspondente a cada tarefa. Uma decisão tomada num chat fica acessível a todos os agentes do Project.

Os agentes também comunicam entre colegas de equipa: segundo o Cursor, partilham os seus planos antes de começar, assinalam conflitos durante o trabalho e desbloqueiam as tarefas uns dos outros. No Cursor, já há equipas a cumprir os seus turnos de prevenção num Project partilhado. A empresa apresenta o Projects como o primeiro espaço de trabalho onde as equipas de software trabalham ao lado de todos os seus agentes; a funcionalidade está a ser disponibilizada em beta a todos os utilizadores a partir de 10 de novembro, sem preços anunciados.

🔗 Projects, agora multijogador (Cursor) · Fio de @cursor_ai

Amp lança as Boxes, máquinas sempre ligadas para alojar o que os seus agentes constroem

10 de novembro — Depois dos orbs para desenvolver e dos portals para partilhar trabalho em curso, a Amp acrescenta as boxes para alojar de forma duradoura o que foi construído. Uma box é uma máquina virtual permanente, sem contentores nem outras abstrações, na qual o agente implementa uma ou várias aplicações, cada uma com o seu próprio URL. As implementações podem ser privadas ou protegidas pelo Sign In With Amp, e uma box partilhada com o espaço de trabalho permite a cada membro implementar novas versões. Cada box tem também o seu runner, para executar agentes que alteram o estado das aplicações em funcionamento, por exemplo, limpar a base de dados de um wiki de equipa.

As boxes são faturadas ao minuto e podem ser ligadas e desligadas segundo um horário. A publicação apresenta quatro tamanhos sem especificar a que plano corresponde esta tabela; indica apenas que os preços mostrados no vídeo são os do plano Enterprise e que as boxes Personal e Team custam menos.

Tamanho da box	Configuração da máquina	Preço por hora	30 dias em contínuo
b1.tiny	0,5 vCPU (picos de 2), 2 Go	0,025 dólar	18 dólares
b1.small (predefinida)	1 vCPU (picos de 2), 4 Go	0,042 dólar	30 dólares
b1.medium	2 vCPU, 8 Go	0,069 dólar	50 dólares
b1.large	4 vCPU, 16 Go	0,139 dólar	100 dólares

🔗 Boxes (Amp)

Delta importa as conversas do Conductor, que vai encerrar, e anuncia os seus Cloud Runners para 11 de novembro

10 de novembro — A equipa da Zed propõe aos utilizadores do Conductor que passem para o Delta, o seu ambiente de programação multijogador com agentes. Segundo a publicação do Delta, a equipa do Conductor anunciou na semana anterior que iria juntar-se à Meta e descontinuar o seu produto; ainda segundo o Delta, o Conductor Cloud deixa de aceitar novas mensagens a partir de 13 de novembro e encerra a 20 de novembro, data em que começa a eliminação dos dados.

O Delta importa assim as conversas do Conductor, a partir do menu ou da barra lateral quando as deteta na máquina; estas tornam-se tópicos privados com a etiqueta Conductor. A importação abrange apenas as conversas: os ficheiros e anexos têm de ser guardados a partir do Conductor, e os workspaces Cloud têm de ser transferidos para o ambiente local antes de 20 de novembro. O Delta anuncia também os seus Cloud Runners para o dia seguinte, 11 de novembro, sem que tenham sido ainda lançados: um tópico configurado para Cloud executará o seu agente num runner alojado, sincronizado entre computador, web e telefone. As sessões do Claude Code já se sincronizam aí através da CLI do Delta; Pi e Codex deverão seguir-se, e o suporte para o Agent Client Protocol (ACP) está a ser acrescentado.

🔗 Importe as suas conversas do Conductor (Delta) · Tópico de @zeddotdev

Antigravity lança /swarm em pré-visualização, e as versões 2.30.0 e 2.31.0 acrescentam uma interface Knowledge Work

9 e 10 de novembro — O Antigravity acompanha a chegada do Gemini 4 Carbon com /swarm, em pré-visualização na aplicação e na CLI: um agente coordenador distribui o trabalho por agentes de execução em paralelo, cada um no seu próprio worktree git, enquanto verificadores adversariais executam os testes e contestam os diffs. Todos comunicam num quadro de mensagens partilhado, que apenas permite acrescentar conteúdo, e um agente em espera não consome tokens. Cada função pode ter o seu modelo, Carbon para coordenar e auditar, Argon ou um modelo mais leve para executar, mas a Google avisa que um enxame consome a quota muito mais depressa do que uma conversa clássica.

A versão 2.31.0 da aplicação, datada de 9 de novembro, traz /swarm, uma definição do tamanho da letra e uma aprovação obrigatória antes de o agente do navegador descarregar um ficheiro. A 2.30.0, do mesmo dia, acrescenta uma disposição Knowledge Work que oculta alterações de código e ferramentas de desenvolvimento, para pesquisa, redação e tarefas correntes; conclui a disponibilização do modo de voz (exceto para contas profissionais e empresariais) e dos agentes remotos (subscritores pagos Ultra e Pro), e importa para um plugin a configuração do Claude Code, Codex ou Cursor (servidores MCP, skills, comandos, subagentes, instruções).

🔗 Gemini 4 Carbon e /swarm (blog do Antigravity)

Gemini CLI publica a versão estável v0.68.0 e a preview v0.69.0, após seis dias sem release

10 de novembro — Após seis dias sem release, por falta de nightly (o workflow falha todas as noites desde 5 de novembro), o Gemini CLI publica uma versão estável e uma preview com doze minutos de intervalo. A versão estável v0.68.0 limita-se a promover a v0.68.0-preview.0 de 4 de novembro: validação de extensões, contagem decrescente nos erros 429, modelo mantido após um fallback.

A preview v0.69.0-preview.0 publica finalmente alterações que tinham ficado na branch principal: /stats heatmap para o uso diário de tokens, temas num ficheiro theme.json autónomo, /model que valida o nome do modelo e aceita um argumento direto, tempo de espera de 60 segundos até aos primeiros cabeçalhos agora configurável. Acrescenta cerca de vinte correções inéditas: em modo headless, uma interrupção termina os processos filhos e preserva o código de saída do sinal; o modo shell deixa de abrir uma sessão gemini dentro de outra; no macOS, a confiança na pasta é resolvida antes da sandbox Seatbelt; são corrigidas várias fugas de memória relacionadas com PDF.

🔗 Gemini CLI v0.69.0-preview.0 · Gemini CLI v0.68.0

Qwen Code v0.27.2 liga WeChat, QQ e e-mail ao Web Shell e abre três API aos Mods

10 de novembro — O Qwen Code v0.27.2 passa a estável no dia seguinte à v0.27.1, com 55 entradas, incluindo 20 funcionalidades e 20 correções. O Web Shell configura agora canais WeChat, QQ e e-mail, com início de sessão por código QR nos dois primeiros, e apresenta por baixo da área de introdução o número de turnos, a velocidade de saída, os tokens consumidos e a taxa de sucesso da cache.

Os Mods, as extensões da ferramenta, ganham três API: $.model.complete para uma conclusão pontual sem ferramentas nem histórico, o hook ui.render para reescrever o texto apresentado de uma resposta sem alterar o texto armazenado, e $.store para conservar valores entre sessões. As aprovações pendentes acionam um sinal sonoro ou uma notificação no ambiente de trabalho quando o terminal está em segundo plano, e o Managed Agent disponibiliza resumos de sessão, automáticos se essa opção for ativada. A única alteração assinalada como incompatível é uma atualização das dependências do SDK e do Web Shell.

🔗 Qwen Code v0.27.2

Grok Bot junta-se às redes privadas Tailscale para aceder a servidores MCP internos

10 de novembro — O Grok Bot, o agente da SpaceXSI, pode agora juntar-se à rede privada Tailscale (tailnet) de um particular ou de uma empresa, para aceder a servidores MCP privados, ferramentas internas e aplicações que permanecem fora da Internet. A ativação faz-se através do plugin Tailscale da aplicação de computador do Grok Bot.

A integração assenta nas OAuth apps da Tailscale, que passaram a disponibilidade geral no dia anterior, segundo a Tailscale. Em vez de uma identidade de serviço partilhada, o Grok Bot junta-se ao tailnet como um dispositivo associado à identidade do utilizador que o autoriza, sem chaves nem segredos para colar: as regras de acesso, os registos de auditoria e as quotas de dispositivos aplicam-se como nas suas outras máquinas. Nos planos Premium e Enterprise da Tailscale, o Grok Bot tem um atributo de postura dedicado (custom:grokbot) que permite dar-lhe acesso apenas a determinados servidores MCP, sem lhe conceder todo o acesso à rede do seu proprietário; nos outros planos, uma tag aplicada após a autenticação desempenha esse papel. Os fornecedores de outros agentes podem reproduzir a integração a partir da documentação das OAuth apps.

O Grok Bot já utilizava servidores MCP desde outubro; a novidade é o acesso a servidores privados. No dia anterior, a sua conta tinha também reposto os limites semanais de todos os seus utilizadores.

🔗 Anúncio de @bot · Publicação da Tailscale

Gemini nos dispositivos e no software: Pixel 10, motorola signature 27 e parceria com a Adobe

A Google expande o Gemini para telefones e para o software de um parceiro, sem um novo modelo.

10 de novembro — O Gemini Intelligence, a camada de IA proativa do Android anunciada em maio, expande-se para novos dispositivos. A Motorola apresenta o motorola signature 27, o seu primeiro dispositivo Gemini Intelligence, em pré-venda nos Estados Unidos a partir de 19 de novembro, e o Pixel Drop de novembro traz as funcionalidades mais recentes aos Pixel 10, Pixel 10 Pro XL e Pixel 10 Pro Fold. O Rambler, que transforma ditado em texto bem redigido, chega a estes dispositivos, e a automatização de tarefas nas aplicações (encomendar uma refeição ou um VTC, fazer reservas) expande-se para o Reino Unido, a Índia e o Japão.

O Create My Widget cria um widget para o ecrã inicial a partir de uma descrição, recorrendo ao Gmail, Agenda e Search; será disponibilizado nas próximas semanas, incluindo no Pixel Watch. O Device Assistance permite pedir ao Gemini para libertar espaço, verificar os acessos à localização ou bloquear distrações, deixando passar as chamadas importantes. Estão anunciadas para breve sugestões proativas no Android Auto, sem data.

🔗 Gemini Intelligence: novidades de novembro (blog.google)

Google e Adobe: Acrobat no Drive e no Gmail, e um modelo de imagem da Google DeepMind em estudo para o Photoshop

10 de novembro — Por ocasião do Adobe MAX, a Google anuncia a expansão da sua parceria com a Adobe, inteiramente futura e sem data. O Acrobat será acessível diretamente a partir do Google Drive e do Gmail (aplicação sugerida, opção « Editar com » nas pré-visualizações de ficheiros), os conectores Adobe do Gemini e do Gemini Enterprise serão alargados ao Acrobat e a outras ferramentas criativas, e estas ferramentas chegarão ao modo IA do Search. As empresas poderão utilizar no Gemini Enterprise o agente CX Enterprise Coworker da Adobe, que cria elementos visuais, trabalha com PDF e lança campanhas de marketing.

No sentido inverso, os modelos de fronteira da Google entrarão nas aplicações da Adobe, sem indicação de modelos específicos. A Adobe e a Google DeepMind vão também explorar novas capacidades de edição, a começar por um modelo de imagem para o Photoshop que poderá permitir retoques quase instantâneos: uma possibilidade em estudo, não um produto anunciado.

🔗 Adobe e Google expandem a sua parceria (blog.google)

Trabalho e IA: OpenAI e Upwork mostram que a IA reconfigura o trabalho freelance em vez de o substituir

10 de novembro — Novo capítulo da série Work at the Frontier da OpenAI: em conjunto com a Upwork, os seus economistas cruzam o uso do ChatGPT com os anúncios de projetos freelance no relatório « A reconfiguração do trabalho freelance na era da IA ». Primeira constatação: os dois não se assemelham; a redação tem um peso muito maior no uso do ChatGPT, enquanto o vídeo e a animação pesam mais nos anúncios da Upwork.

Das 63 subcategorias emparelhadas, 43 seguem o mesmo padrão: as atividades relativamente comuns no ChatGPT perdem quota na Upwork. As outras 20 mostram o inverso, e os autores concluem que o uso do ChatGPT, por si só, não explica estas evoluções.

Categoria de projeto na Upwork	Quota dos anúncios, S1 2025 a S1 2026
Desenvolvimento móvel	+2,27 pontos
Vídeo e animação	+1,38 ponto
Testes QA	+0,58 ponto
Redação de conteúdo	-0,57 ponto
Design web e móvel	-0,68 ponto
Desenvolvimento web	-1,98 ponto

Os projetos relacionados com IA reconfiguram as profissões: entre o início de 2023 e o final de 2025, as tarefas pedidas nos seus anúncios tornam-se 45 % mais variadas, passando de 14,6 para 21,2 tarefas igualmente frequentes. Os valores por hora anunciados mantêm-se próximos dos restantes, mas os orçamentos a preço fixo e o volume de horas são mais elevados.

🔗 O efeito da IA no trabalho freelance (OpenAI) · Relatório completo da OpenAI e da Upwork (PDF)

Dados e investigação abertos: modelos de decisão no Transformers, MotionGraphicsBench, especialistas acoplados e Dory1.0-4B

Quatro publicações abertas, de uma biblioteca a um modelo, passando por um benchmark e um método de treino.

DecisionPipeline e AutoModelForDecision chegam ao Transformers, integrados mas ausentes das versões publicadas

10 de novembro — A Hugging Face publica um guia de referência sobre modelos de decisão, que não geram texto, mas atribuem probabilidades a respostas predefinidas (um serviço, um nível de urgência, sim ou não). Assinado por Aritra Roy Gosthipaty, Lysandre, Pedro Cuenca e Tom Aarsen, anuncia a chegada ao Transformers das classes DecisionPipeline, AutoModelForDecision e DecisionConfig, que permitem chamar pipeline("decision", ...) como um pipeline de classificação.

Este código vem da PR 50054, integrada a 9 de novembro na branch principal, e ainda não consta de nenhuma versão publicada: a mais recente, v5.22.2, data de 6 de novembro. A publicação mostra também o ajuste fino de um modelo de decisão com a API Trainer, no JEV-9B. O restante guia reúne componentes já disponíveis (ponto de acesso /v1/systemone de transformers serve, disponibilização através de llama.cpp, etiqueta do Hub). Não são publicados dados de desempenho.

🔗 Modelos de decisão na Hugging Face · PR 50054 do Transformers

MotionGraphicsBench: GPT-6 Astra lidera com 67,7 %, e apenas quatro modelos ultrapassam 50 %

10 de novembro — Jiaju Ma (Stanford e Figma) e três coautores da Figma publicam o MotionGraphicsBench, um benchmark que mede a capacidade dos modelos para animar um grafismo vetorial existente. Cada uma das 100 tarefas, redigidas por especialistas a partir de animações Lottie reais, fornece um SVG estático e uma instrução de animação; um programa de verificação determinista avalia o resultado. Estes verificadores concordam em 93,3 % com as avaliações humanas, contra 83,3 % para um avaliador visual baseado no GPT-6 Astra.

Entre 32 modelos de 12 fornecedores, apenas quatro ultrapassam 50 % de sucesso na primeira tentativa com o seu esforço máximo, e o GPT-6 Astra lidera com 67,7 %. Os melhores modelos abertos continuam muito atrás.

Modelo avaliado (esforço)	pass@1
GPT-6 Astra (max)	67,7 %
GLM 5.3 (max)	39,8 %
Qwen 3.8 (xhigh)	39,4 %
Qwen 3.8 Flash-Next (xhigh)	34,0 %
Média dos 16 modelos proprietários	38,8 %
Média dos 16 modelos abertos	21,8 %

🔗 MotionGraphicsBench (blog da Hugging Face, Figma) · Artigo no arXiv

TNG integra especialistas em Rust e Haskell no Qwen3.5-35B-A3B, combináveis sem novo treino

10 de novembro — A TNG Technology Consulting acrescenta novos especialistas a um modelo de mistura de especialistas (MoE) sem alterar os existentes: ficam num espaço de parâmetros separado, e o router aprende quando os chamar. No Qwen3.5-35B-A3B-Base, um especialista em Rust faz a geração de código Rust passar de 0,62 para 0,73 em pass@1, e um especialista em Haskell faz Haskell passar de 0,32 para 0,51, com capacidades gerais de 0,78 e 0,80, face a 0,80 do modelo de base.

Dois especialistas treinados separadamente combinam-se num único checkpoint, conservando a maior parte dos seus ganhos (0,70 e 0,50). Os melhores adaptadores LoRA têm um desempenho aproximadamente igual quando usados isoladamente (0,74 e 0,48), mas a sua média cai para 0,67 e 0,36. Os especialistas só foram acrescentados durante o pré-treino contínuo, e o artigo não remete para quaisquer pesos publicados.

Configuração avaliada	Rust	Haskell
Modelo de base	0,62	0,32
Especialista em Rust acrescentado	0,73	—
Especialista em Haskell acrescentado	—	0,51
Dois especialistas combinados	0,70	0,50
Média de dois LoRA	0,67	0,36

🔗 Traga o seu próprio especialista! (blog Hugging Face, TNG)

Dory1.0-4B: NVIDIA publica um pequeno modelo com ciclos que ajusta o cálculo durante a inferência

16 de outubro, novamente em destaque a 10 de novembro — A NVIDIA publicou no Hugging Face o Dory1.0-4B, um modelo de linguagem aberto do Nemotron Labs que ainda não tinha sido incluído nesta seleção de notícias. Em vez de empilhar camadas, reaplica várias vezes o mesmo bloco de 20 camadas, colocado entre um bloco de entrada e um bloco de saída de 8 camadas cada, sendo a entrada reinjetada a cada ciclo. O número de ciclos pode ser ajustado durante a inferência, sem novo treino, para trocar mais cálculo por maior precisão; apenas a cache KV do último ciclo é conservada.

Pré-treinado nativamente em NVFP4 e depois com treino continuado em BF16, o Dory está disponível em BF16, MXFP8, NVFP4 e Q5_K_M, com um contexto de 256K tokens, em inglês, sob a licença OpenMDW-1.1, que permite a utilização comercial. O suporte pelo vLLM está em revisão, e a versão BF16 foi descarregada 13 488 vezes no mês passado. A NVIDIA dedicou-lhe uma transmissão «Ask the Experts» a 10 de novembro.

🔗 Dory1.0-4B (Hugging Face)

Breves

Agentes de código

Claude Code 2.1.322 — Versão com uma única entrada: o modo rápido chega ao Vertex nas regiões global, us e eu, com regresso à velocidade padrão se o Vertex o recusar. Segundo a documentação, trata-se do modo rápido do Fable 5.2 na Agent Platform do Google Cloud, ativável por /fast ou pelas opções de arranque. 🔗 fonte
Codex CLI 0.167.1 — Correção sem notas de versão: segundo as suas duas pull requests, uma opção desativada por predefinição, incremental_tools_legacy, declara as ferramentas ao longo da conversa e continua reservada aos fornecedores Amazon Bedrock. No mesmo dia, openai-python 3.49.0 e openai-node 7.55.0 acrescentam tipagem para funções assíncronas. 🔗 fonte
Copilot CLI 1.0.109 e 1.0.110-0 — A versão estável 1.0.109 reúne 158 entradas: Fable 5.2 no seletor, regras de hosts da sandbox em CIDR, confirmação antes de /share seguir uma ligação simbólica. A versão de pré-lançamento 1.0.110-0 substitui o antigo controlo remoto por um ambiente AHP e propõe recarregar os créditos de IA a partir de 90 % de utilização. 🔗 fonte
C++ Language Server do Copilot CLI — O servidor inclui agora o seu extrator de comandos de compilação MSBuild e executa-o automaticamente ao abrir o projeto, sem skill de configuração nem compile_commands.json criado manualmente; os projetos CMake continuam a recorrer a um skill. É necessária uma subscrição Copilot. 🔗 fonte
GitHub Agentic Workflows 1.2.2 — Primeira versão estável da série 1.2: mais workflows recorrem a um encaminhamento económico de modelos em vez de modelos fixos, mais dez workflows Copilot recebem mecanismos de controlo que evitam execuções desnecessárias, e cancel-work --obsolete cancela as tarefas obsoletas. A segurança do tráfego de rede de saída dos agentes foi reforçada. 🔗 fonte
Antigravity CLI 1.5.3 — Versão de 7 de novembro: o modelo e o esforço de cada subagente são apresentados, os hooks dos plugins recebem PLUGIN_ROOT e PLUGIN_DATA, e uma falha da sandbox do terminal é corrigida (um comando podia modificar o ambiente carregado posteriormente fora da sandbox). 🔗 fonte
Vibe CLI 3.1.2 — O agente de linha de comandos da Mistral permite desativar um plugin sem o desinstalar, reformula /skills (pesquisa, ativação e desativação, skills partilhados do registo com versão fixada) e impõe --max-tokens e --max-price antes de cada completion em modo headless. 🔗 fonte
CLI mistral 0.18.0 — A ferramenta de implementação de aplicações e agentes da Mistral renova uma sessão expirada em vez de falhar com um erro 401, acrescenta mistral context show --json e atribui o papel necessário aos agentes executados numa sandbox Mistral. 🔗 fonte
Kimi Code 2.5.3 — Uma mensagem de orientação interrompe agora o pedido em curso ao modelo, e a execução prossegue no mesmo turno, com um endpoint steer dedicado; os servidores MCP iniciados por npx reiniciam no Windows. 🔗 fonte
Revisão de segurança do v0 — Mediante pedido, o v0 revê as alterações de uma conversa (ou o código de maior risco do projeto) à procura de autenticação em falta, injeções ou SSRF, verifica cada constatação em todo o projeto e propõe uma correção, aplicada apenas com aprovação. Reservada aos planos pagos, com créditos v0. 🔗 fonte
Performance Scanner da Replit — A Replit destaca uma ferramenta que identifica possíveis problemas de lentidão numa aplicação e dá ao Agent um ponto de partida para os corrigir; o tweet não indica a data de disponibilização, os planos nem o preço, e a funcionalidade ainda não constava da documentação. 🔗 fonte
Gemini 4 Carbon no Devin — A Cognition disponibiliza o Carbon no Devin Desktop e no Devin CLI; segundo o seu artigo, logo no nível de esforço baixo supera o melhor resultado do Gemini 4 Argon, e a sua melhor pontuação custa menos de dois terços do custo por tarefa do Argon. O seu resultado de 40,0 % no FrontierCode 2.0 já tinha sido publicado a 30 de outubro. 🔗 fonte
Fable 5.2 no Warp — Na noite de 9 de novembro, o Warp disponibiliza o Claude Fable 5.2 no Warp Factories e no seu terminal, e aconselha a pedir-lhe que identifique as máquinas de estados implícitas de uma aplicação para a tornar mais legível pelos agentes; sem preços nem benchmark. 🔗 fonte
Fable 5.2 no Code Agent da Genspark — A Genspark acrescenta o Claude Fable 5.2 ao seu Code Agent e retoma o argumento da melhor pontuação no FrontierCode 2.0, à frente do Opus 5.5, sem números, plano nem custo em créditos. 🔗 fonte

Empresas

JPMorganChase — O banco alarga a utilização do Claude para além dos engenheiros: revisão de pull requests, agentes autorreparadores, análise de incidentes, backlogs de produto, avaliações de riscos. O Claude Code é executado no Devspace, a sua plataforma em contentores, sem acesso direto dos agentes às credenciais, e mecanismos de controlo automáticos impedem o Claude de validar o próprio trabalho; não foram publicados números. 🔗 fonte
Curative — A seguradora de saúde norte-americana assina 2 000 a 2 400 contratos com prestadores por semana com Gwen, o seu agente baseado em Claude (sobretudo Opus, revisor Sonnet, juiz Haiku), face a 2 100 durante todo o ano de 2025, com cerca de 20 milhões de tokens por contrato; os litígios de reembolso passam de cerca de 90 dias para menos de 30 minutos. 🔗 fonte
CodeRabbit — Num estudo de caso da OpenAI de 9 de novembro, a CodeRabbit afirma entregar cerca de 20 vezes mais software em seis meses com o Codex; a sua oferta gratuita de Deep Scan identificou mais de 43 000 vulnerabilidades em 13 000 análises aprofundadas, e o GPT-6 Astra deteta 50 % dos problemas do seu banco de testes interno. 🔗 fonte
Gemini for healthcare — O Google Cloud lança em pré-visualização uma solução que liga registos clínicos, faturação, recomendações clínicas e dados Medicare para tarefas com várias etapas (síntese de registos, revisão de autorizações prévias) sob supervisão humana, com HCA Healthcare, Highmark Health e Northwell Health. 🔗 fonte

Educação e sociedade

IA na escola na EMEA — A OpenAI retira lições das suas parcerias educativas na Estónia, Eslováquia, Grécia e Itália, apoiando-se num estudo da ThinkYoung: 79 % dos estudantes inquiridos utilizam IA nos trabalhos escolares, mas apenas 47 % dizem que lhes mostraram como a utilizar. 🔗 fonte
Sessões práticas para cuidadores — A OpenAI Academy organiza, a 10 de novembro, sessões práticas gratuitas de ChatGPT para cuidadores familiares em Oakland, Tampa, Pittsburgh, Atlanta e Detroit, com três associações; segundo a OpenAI, mais de 40 milhões de mensagens semanais sobre saúde nos Estados Unidos dizem respeito a uma pessoa próxima. 🔗 fonte

Voz

Agentes de voz com GPT-Live — O blog de programadores da OpenAI dá a palavra a Juno, Treater, Picsart e Weekend. Na Juno, um pequeno modelo em segundo plano reduz em 40 % as delegações para o agente de texto e faz o silêncio mais longo de uma chamada de teste passar de 9,3 para 3,2 segundos; na Treater, a duração mediana das conversas aumenta entre 26 e 30 %. 🔗 fonte

Imagens

Seedream 5.5 na Genspark — A Genspark disponibiliza o Seedream 5.5 da BytePlus em acesso antecipado no Genspark Design e no AI Media Studio, com 40 % de desconto durante um mês para todos os utilizadores. 🔗 fonte
Ideogram 4.5 — A Ideogram reivindica o primeiro lugar entre 20 modelos no benchmark da Rapidata que mede, com avaliadores humanos, se um rosto continua reconhecível após cinco retoques sucessivos, à frente de FLUX 3 Image, Muse Image e MAI-Image-2.6; não foi publicada qualquer pontuação. 🔗 fonte
Pika H3 Flex em GPU AMD — Uma colaboradora adaptou a inferência do modelo de vídeo de pesos abertos da Pika às GPU AMD, numa branch dedicada aos Instinct MI350X; a Pika apela à contribuição dos programadores AMD, sem apresentar medições de desempenho. 🔗 fonte

Hugging Face e laboratórios abertos

Hugging Face na fatura do Google Cloud — Uma organização pode agora pagar subscrições Team e Enterprise, Jobs, Inference Endpoints, Inference Providers, GPU Spaces, ZeroGPU e armazenamento através do Google Cloud Marketplace, aos preços públicos do Hugging Face, após validação de cada subscrição pelo Hugging Face. 🔗 fonte
Muse no Google Cloud — Na noite de 9 de novembro, a Meta anuncia que Muse Ember e Muse Wonder chegam ao Google Cloud, onde Muse Spark 1.3 está em pré-visualização desde setembro; não especifica o serviço, o estado nem os preços. 🔗 fonte
20 milhões de criadores no Hugging Face — Segundo Clément Delangue, o Hugging Face conta com 20 milhões de criadores de IA e aloja 300 Po de modelos, conjuntos de dados, registos de agentes e ambientes RL, incluindo 9 Po acrescentados numa semana; outubro foi o seu melhor mês em utilizadores ativos e em volume de negócios, sem indicar valores. 🔗 fonte
GLM-5 no Trainium3 — David Corvoysier executa o GLM-5 (754 mil milhões de parâmetros) numa única instância trn3.48xlarge com o código Transformers publicado: 43 minutos de carregamento, primeiro token em 4,1 segundos, 6,9 tokens por segundo com um lote de 1, uma primeira medição sem otimização segundo o autor. 🔗 fonte
Deteção de doenças na OpenMed — Maziyar Panahi publica três modelos abertos de 194M a 576M de parâmetros sob Apache-2.0, que identificam doenças em textos médicos em inglês em CPU; afinados com NCBI Disease, ganham cerca de 14 pontos de F1 no BC5CDR. 🔗 fonte
Agentes que entregam sem testar — Num artigo em turco, Serkan Peker mostra que 39,4 % de 47 293 entregas do SWE-agent chegam sem testes após a última alteração, com probabilidades de resolução cerca de um terço inferiores (odds ratio de 0,68); hipótese pré-registada, replicada com Claude Code e gpt-oss-120b. 🔗 fonte
Raciocínio emprestado — Timofey Klyubin insere os registos de raciocínio do Qwen3.8-27B no Qwen3-8B, que passa de 51,1 % para 80,9 % em 300 problemas do LiveCodeBench; dois modelos de 8B treinados para produzir estes registos não ajudam. 🔗 fonte
EgoDex no FiftyOne — Harpreet Sahota converte o conjunto de teste do EgoDex, publicado pela Apple: 3 243 episódios de 111 tarefas de manipulação, num total de 7 horas, com a pose de 68 articulações registada por um Apple Vision Pro. 🔗 fonte

O que isto significa

Tal como o Fable 5.2 na véspera, o Gemini 4 Carbon é avaliado no próprio dia por quem o integra, cada um no seu próprio banco de testes: 60,4 % no CursorBench 4.0 na Cursor, 0,857 no WANDR na Perplexity, e no Devin um resultado que supera, logo no nível de esforço baixo, o melhor resultado do Argon. A Google cita, aliás, estas classificações externas no seu próprio artigo. Estes números têm de ser lidos em conjunto com o respetivo custo: na Cursor, o nível de esforço baixo do Carbon custa mais por tarefa do que o esforço elevado, e a Perplexity fala de um empate com o Fable 5.2 com uma diferença de 0,006 pontos e por 40 % do custo. O GitHub, por sua vez, não apresenta números, mas ativa o Carbon por predefinição, enquanto o Fable 5.2 permanece desativado até o administrador aceitar a retenção de dados da Anthropic.

O dia 30 de novembro torna-se uma data de referência. A Google fixa nessa data o fim dos preços de lançamento do Carbon (2 e 10 dólares por milhão de tokens, depois 4 e 20), a Cursor aplica o preço integral a 1 de dezembro e a Perplexity adota esse preço de lançamento na sua Agent API. Os descontos de lançamento também se multiplicam nas imagens: 50 % nas imagens de 16 megapíxeis do MiniMax H3-Image durante uma semana, 40 % no Seedream 5.5 na Genspark durante um mês. Os custos por tarefa publicados nesse dia devem, por isso, ser lidos à luz da sua base de preços: o Devin esclarece que faz as medições ao preço público da API, incluindo os descontos públicos, enquanto a página da Cursor não diz se os seus têm em conta o desconto.

Os assistentes tornam-se locais de trabalho e de comércio. A OpenAI abre o ChatGPT às empresas que querem gerir a sua ficha, acompanhar as suas menções e instalar ali um agente que pode ser patrocinado através de ChatGPT Ads, e permite às equipas Business gastar o valor do seu plano no v0, Warp ou Notion. A Anthropic faz do Claude um espaço onde se desenha um plano, se mantém uma folha de cálculo, se partilham métricas certificadas e se abre o Confluence ou o Notion na íntegra. No mesmo dia, a Anthropic lança o roadshow da sua entrada em bolsa, que apenas divulga dois valores, 825 milhões de ações de classe A e um intervalo de 70 a 78 dólares, sem avaliação da empresa, montante captado nem data de cotação.

A capacidade de parar um modelo passa do princípio à engenharia. O Paris Call compromete os programadores signatários, incluindo OpenAI, Anthropic e Mistral AI, a dispor de mecanismos capazes de parar os seus modelos, incluindo o treino e a utilização interna; no mesmo dia, a OpenAI descreve o seu, Control Room, com um prazo máximo de 35 segundos e uma recusa por predefinição se o sistema falhar. A NVIDIA entrega, por sua vez, à CNCF o OpenShell, que controla ficheiros, rede e credenciais dos agentes, e a Tailscale integra o Grok Bot nas redes privadas sob a identidade do utilizador, com permissões que o administrador pode restringir.