Notícias do Gate News, a 11 de abril, o CEO da OpenAI, Sam Altman, publicou uma mensagem em resposta ao ataque com garrafas incendiárias, afirmando que subestimou o impacto real do discurso público e das emoções no contexto da ansiedade em torno da IA, e partilhou, de forma rara, fotografias da sua família. Altman disse que compreende o medo e a inquietação da sociedade perante o rápido desenvolvimento da IA; de momento, encontra-se perante uma das maiores transformações tecnológicas da história da humanidade, e os riscos relevantes já não se limitam às questões de alinhamento do modelo, passando a constituir desafios sistémicos a nível social. Altman afirmou que o poder da IA não deve concentrar-se em poucas instituições, devendo antes ser distribuído de forma mais abrangente através da democratização tecnológica e de limitações institucionais. Ele considera que a competição em torno da AGI se transformou numa luta pelo poder, e que a tentação semelhante à do “anel do poder” poderá impulsionar comportamentos extremos; o caminho para resolver passa por alargar a acessibilidade à tecnologia e evitar que um único interveniente controle capacidades-chave. Além disso, Altman admitiu ter cometido erros na governação da empresa e no tratamento de conflitos, incluindo problemas de decisão durante um período de conflito com o conselho de administração, e pediu desculpa pelo comportamento passado. Ele reiterou que, no passado, recusou a pretensão de Elon Musk de controlar a OpenAI, afirmando que essa escolha garantiu um percurso de desenvolvimento independente da empresa. Informação anterior: a residência de Sam Altman foi atacada por pessoas com garrafas incendiárias.
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GPT-5.5 Regressa ao Estado da Arte na Codificação, mas a OpenAI Muda os Benchmarks Depois de Perder para o Opus 4.7
Gate News mensagem, 27 de Abril — A SemiAnalysis, uma empresa de análise de semicondutores e IA, publicou um benchmark comparativo de assistentes de codificação, incluindo GPT-5.5, Claude Opus 4.7 e DeepSeek V4. A principal conclusão: GPT-5.5 marca o primeiro regresso da OpenAI ao estado da arte em modelos de codificação em seis meses, com engenheiros da SemiAnalysis agora a alternar entre Codex e Claude Code após antes dependerem quase exclusivamente de Claude. O GPT-5.5 baseia-se numa nova abordagem de pré-treinamento com o nome de código "Spud" e representa a primeira expansão do OpenAI da escala de pré-treinamento desde o GPT-4.5.
Em testes práticos, surgiu uma divisão clara de responsabilidades. Claude trata do planeamento de novos projectos e da configuração inicial, enquanto Codex se destaca em correcções de bugs que exigem raciocínio intensivo. O Codex mostra uma compreensão mais forte de estruturas de dados e raciocínio lógico, mas tem dificuldades em inferir intenções de utilizador ambíguas. Numa tarefa única no mesmo painel, o Claude replicou automaticamente o layout da página de referência, mas fabricou grandes quantidades de dados; já o Codex ignorou o layout, mas entregou dados significativamente mais precisos.
A análise revela um detalhe de manipulação do benchmark: um post de Fevereiro da OpenAI incentivava a indústria a adoptar o SWE-bench Pro como o novo padrão para benchmarks de codificação. No entanto, o anúncio do GPT-5.5 mudou para um novo benchmark chamado "Expert-SWE." O motivo, escondido nas letras pequenas, é que o GPT-5.5 foi ultrapassado pelo Opus 4.7 no SWE-bench Pro e ficou muito aquém do Mythos 77.8%, ainda não lançado da Anthropic.
Quanto ao Opus 4.7, a Anthropic publicou uma análise pós-mortem uma semana após o lançamento, reconhecendo três bugs no Claude Code que persistiram por várias semanas de Março a Abril, afectando quase todos os utilizadores. Vários engenheiros tinham previamente reportado degradação de desempenho na versão 4.6, mas foram descartados como observações subjectivas. Além disso, o novo tokenizador do Opus 4.7 aumenta o uso de tokens em até 35%, o que a Anthropic admitiu abertamente — constituindo, na prática, um aumento de preço oculto.
O DeepSeek V4 foi avaliado como "acompanhar o ritmo da fronteira, mas não liderar," posicionando-se como a alternativa de menor custo entre os modelos de código fechado. A análise também notou que "o Claude continua a superar o DeepSeek V4 Pro em tarefas de escrita chinesa de alta dificuldade," comentando que "o Claude venceu o modelo chinês na sua própria língua."
O artigo introduz um conceito-chave: a precificação do modelo deve ser avaliada por "custo por tarefa" e não por "custo por token." A precificação do GPT-5.5 é o dobro da do GPT-5.4 input $5, output por milhão de tokens, mas conclui as mesmas tarefas usando menos tokens, pelo que o custo real não é necessariamente mais alto. Os dados iniciais da SemiAnalysis mostram que a razão input-para-output do Codex é de 80:1, inferior à do Claude Code, que é de 100:1.
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