Startup lança modelo de IA para programação treinado em quatro dias — e de código aberto

A Nous Research, startup de inteligência artificial de código aberto financiada pelo fundo de criptomoedas Paradigm, lançou na segunda-feira um novo modelo para programação competitiva que, segundo a empresa, iguala ou supera vários sistemas proprietários maiores — treinado em apenas quatro dias usando 48 processadores gráficos B200 da Nvidia (os chips mais recentes da fabricante, voltados para treinar e rodar modelos de IA). O modelo, chamado NousCoder-14B, chega num momento particularmente movimentado: o Claude Code, ferramenta de programação assistida por IA da rival Anthropic, domina as redes sociais desde o Ano Novo, com desenvolvedores postando relatos empolgados sobre o que ela é capaz de fazer. Os dois lançamentos simultâneos mostram a velocidade com que o desenvolvimento de software assistido por IA está evoluindo — e a intensidade da disputa entre empresas grandes e pequenas por uma tecnologia que muitos acreditam que vai redefinir como programas são escritos.

O NousCoder-14B alcançou 67,87% de acertos no LiveCodeBench v6 (um teste padronizado que avalia modelos em problemas de programação competitiva publicados entre agosto de 2024 e maio de 2025). Esse resultado representa uma melhoria de 7,08 pontos percentuais em relação ao modelo base usado como ponto de partida, o Qwen3-14B da Alibaba, segundo o relatório técnico publicado pela Nous Research. O que diferencia esse lançamento de muitos anúncios concorrentes é a abertura radical: a empresa liberou não apenas os pesos do modelo (os parâmetros ajustados durante o treinamento, que definem como ele funciona), mas também o ambiente completo de aprendizado por reforço, o conjunto de testes e a estrutura de treinamento — tudo construído sobre o framework Atropos da companhia. Qualquer pesquisador com poder computacional suficiente pode reproduzir ou estender o trabalho.

O modelo foi treinado por Joe Li, pesquisador residente na Nous Research e ex-competidor de programação. Li revelou uma dimensão inesperadamente pessoal no relatório técnico: ele comparou a trajetória de melhoria do modelo com sua própria jornada no Codeforces (uma plataforma de programação competitiva onde participantes ganham pontuações baseadas em desempenho em concursos). Com base em estimativas que mapeiam pontuações do LiveCodeBench para ratings do Codeforces, Li calculou que a melhoria do NousCoder-14B — de aproximadamente 1600-1750 pontos para 2100-2200 — equivale a um salto que levou quase dois anos de prática sustentada, entre os 14 e 16 anos de idade. O modelo conseguiu o equivalente em quatro dias. Mas Li fez questão de apontar uma ressalva importante: ele resolveu cerca de 1.000 problemas durante esses dois anos, enquanto o modelo precisou de 24.000. Humanos, pelo menos por enquanto, continuam sendo aprendizes dramaticamente mais eficientes.

Enterrado no relatório técnico de Li está uma descoberta com implicações significativas para o futuro do desenvolvimento de IA: o conjunto de dados de treinamento para o NousCoder-14B abrange "uma porção significativa de todos os problemas de programação competitiva prontamente disponíveis em formato padronizado de conjunto de dados". Em outras palavras, nesse domínio específico, os pesquisadores estão se aproximando dos limites de dados de treinamento de alta qualidade. "O número total de problemas de programação competitiva na internet é aproximadamente da mesma ordem de grandeza", escreveu Li, referindo-se aos 24.000 problemas usados no treinamento. Essa observação ecoa uma preocupação crescente em toda a indústria de IA sobre restrições de dados. "Parece que algumas das pesquisas mais importantes que precisam ser feitas no futuro estarão nas áreas de geração de dados sintéticos e algoritmos e arquiteturas eficientes em dados", concluiu ele.

A Nous Research levantou 50 milhões de dólares em abril de 2025 numa rodada liderada pela Paradigm, firma de venture capital focada em criptomoedas. O investimento refletiu um interesse crescente em abordagens descentralizadas para treinamento de IA, área na qual a Nous Research desenvolveu sua plataforma Psyche. Lançamentos anteriores incluem o Hermes 4, família de modelos que, segundo reportamos, "supera o ChatGPT sem restrições de conteúdo", e o DeepHermes-3, descrito pela empresa como o primeiro "modelo de raciocínio ativável" — permitindo que usuários ativem capacidades de pensamento estendido sob demanda. O modelo está disponível agora no Hugging Face (uma plataforma onde desenvolvedores compartilham e baixam modelos de IA já treinados) sob licença Apache 2.0. Para pesquisadores e desenvolvedores que queiram construir sobre o trabalho, a Nous Research publicou a pilha completa de treinamento Atropos ao lado dele.