OpenAI declara ‘Code Red’ e acelera Shallotpeat contra Google

A OpenAI entra em modo de emergência contra o Google.

• Shallotpeat: Lança até 10/12/2025, supera Gemini 3 em benchmarks.
• Garlic: Previsto para 2026, foca eficiência.
• Adiados: Anúncios e agents de IA.
• Motivo: Pressão do Gemini 3 e custos NVIDIA.

A OpenAI ativou o modo "Code Red" interno, conforme memo vazado do CEO Sam Altman. A medida acelera o lançamento do modelo Shallotpeat para até 10 de dezembro de 2025 e prioriza o Garlic para 2026. Projetos como anúncios no ChatGPT e agents autônomos foram adiados.

A decisão responde aos avanços do Gemini 3 do Google, que lidera em benchmarks como MMLU e HumanEval, além de eficiência com chips TPU.

O que muda com o Shallotpeat

O Shallotpeat, baseado no GPT-4.5, foca em raciocínio lógico e codificação. Segundo o memo citado por The Decoder, supera o Gemini 3 em 78% dos benchmarks internos, com 89,2% no HumanEval (vs. 85,7% do rival). Latência cai 22%.

• Correção de falhas em pré-treinamento.
• Eficiência 1,3x maior em inference.
• Mantém dependência de GPUs NVIDIA.

Garlic: Aposta para 2026

O Garlic, possível GPT-5.2 ou GPT-5.5, promete modelos menores com mais conhecimento. Reduz 30% em recursos de training, segundo India Today.

• Foco em agents especializados e eficiência energética.
• Não resolve dependência NVIDIA a longo prazo.

Pressão econômica e adiamentos

A OpenAI gasta US$ 13 bilhões anuais em P&D, contra US$ 85 bilhões em capex do Google. O "Code Red", revelado por The Information, realoca engenheiros para personalização e geração de imagens, postergando receitas.

Prioridades移 para combater o Gemini 3, com 650 milhões de usuários mensais.

O lado B: Riscos e críticas

Benchmarks internos não são auditáveis, alerta a comunidade técnica. O apressar pode comprometer estabilidade, como no "Code Red" do Google em 2022. Críticos questionam se Shallotpeat é apenas um "rebrand" do GPT-4.6.

• Dr. Leopoldo Abreu (MIT): "Modelos frágeis operacionalmente."
• Escassez de GPUs em 2026 ameaça roadmap.
• Google tem vantagem com TPUs (redução 44x em custos).

A corrida pela IA decide-se em eficiência de inference até 2027.