IBM lança modelo de IA tão pequeno que roda em celular antigo
Granite 4.0 Nano tem apenas 419 milhões de parâmetros e consegue executar tarefas de linguagem em dispositivos com menos de 1 GB de memória.
A IBM divulgou o Granite 4.0 Nano, um modelo de linguagem (LLM, sigla em inglês para os programas de IA que entendem e geram texto) extremamente compactado que consegue rodar em smartphones modestos, microcontroladores (chips simples usados em aparelhos do dia a dia) e até no Raspberry Pi Zero (um computador do tamanho de um cartão de crédito que custa cerca de 25 reais). Com 419 milhões de parâmetros (os valores que o modelo ajusta durante o treinamento para aprender padrões na linguagem), ele é cerca de 200 vezes menor que modelos populares como o GPT-4, mas ainda assim capaz de responder perguntas, resumir textos e executar instruções básicas.
Segundo informou a IBM na plataforma Hugging Face (um repositório online onde desenvolvedores compartilham modelos de IA já treinados), o Nano foi pensado para cenários em que não há conexão com a internet ou onde a privacidade é crítica — como assistentes pessoais que funcionam offline, dispositivos médicos portáteis ou sistemas embarcados em fábricas. O modelo ocupa menos de 500 MB de espaço e precisa de apenas 0,8 GB de RAM (memória de trabalho do computador) para funcionar, o que o torna viável em hardware de cinco anos atrás ou mais.
A IBM disponibilizou o Granite 4.0 Nano com pesos abertos (ou seja, qualquer pessoa pode baixar, modificar e usar o modelo sem pagar licença), sob a licença Apache 2.0. Nos testes internos da empresa, o Nano obteve desempenho comparável ao de modelos até três vezes maiores em tarefas como classificação de textos e resposta a perguntas simples, embora ainda fique atrás de LLMs maiores em raciocínio complexo ou geração criativa longa.
Para desenvolvedores, a novidade abre caminho para aplicações que antes exigiriam enviar dados para a nuvem (servidores remotos da internet) — um problema em ambientes com conectividade ruim ou restrições legais sobre compartilhamento de informações. A IBM sugere que o modelo pode ser refinado (ajustado com dados específicos de uma empresa ou domínio) para tarefas especializadas, como análise de logs técnicos ou triagem de mensagens, mantendo tudo dentro do próprio dispositivo.
