O Stack de Modelos Open-Source em 2026

O cenário de modelos open-weight em 2026 atingiu uma viabilidade corporativa de verdade. Llama 4 Scout (109B de parâmetros, 17B ativos em MoE), Qwen3 235B-A22B, Mistral Small 4 (22B) e DeepSeek V3-0324 não são mais peças de laboratório — são sistemas de nível de produção que as empresas já colocam em operação em ambientes regulados, sensíveis à latência e isolados da rede (air-gapped), nos quais os modelos fechados via API simplesmente não entram.

O problema é que escolher entre eles exige navegar por um espaço complexo de termos de licença, perfis de custo de inferência, comportamento de fine-tuning, cobertura de idiomas e implicações de conformidade. O modelo ideal para o fluxo de processamento de documentos de uma instituição financeira de Taiwan não é o mesmo modelo ideal para o caso de uso de sumarização clínica de um hospital japonês.

Este whitepaper apresenta o framework de decisão que a Tenten AI desenvolveu ao longo de mais de 20 implantações corporativas de modelos open-weight em 2025–2026. Não é uma comparação de benchmarks — dessas existem dezenas. É o raciocínio prático sobre seleção de modelos que só aparece depois de ter colocado todos esses modelos para rodar em produção e observado, na prática, onde cada um acerta e onde cada um falha.