Os modelos de IA open source fizeram uma trajetória notável: de experimento em laboratórios de pesquisa a opção séria para as empresas. Se você opera um modelo aberto em uma infraestrutura própria ou escolhida conscientemente, é você quem decide onde solicitações e documentos são processados.
\nMas “aberto” nem sempre significa a mesma coisa. Alguns modelos liberam apenas os pesos treinados, outros também os dados de treinamento e o código. E mesmo o modelo mais aberto adianta pouco enquanto ninguém tiver servidores, atualizações e segurança sob controle.
\nMostramos em que open source, pesos abertos (open weights) e modelos proprietários se diferenciam, o que o modelo suíço Apertus oferece e o que importa na operação. Nossa visão geral concisa da IA explica como os modelos de linguagem funcionam em princípio.
\nDe forma simplificada, um modelo de linguagem é composto de arquitetura, código e pesos. Os pesos são bilhões de valores numéricos que surgem no treinamento e determinam as respostas do modelo. O decisivo é quais dessas partes você consegue ver.
\nNos modelos proprietários, os pesos ficam com o fabricante, e o modelo é usado por meio de um aplicativo ou de uma interface. Isso é cômodo: a operação e o desenvolvimento ficam a cargo do fornecedor. No caso dos fornecedores internacionais, o local de processamento, o direito aplicável e o uso dos conteúdos inseridos dependem das respectivas condições contratuais.
\nAqui, o fabricante disponibiliza os pesos treinados para download. Dependendo da licença, você pode operar o modelo em servidores próprios e fazer ajuste fino. Segundo a Open Source Initiative, porém, faltam o código de treinamento, o conjunto de dados de treinamento e informações precisas sobre a composição dos dados. O processo de criação do modelo permanece em grande parte oculto.
\nA Open Source AI Definition, a definição de IA open source publicada pela Open Source Initiative em outubro de 2024, eleva o nível de exigência. Um modelo de IA open source precisa poder ser usado, estudado, modificado e compartilhado para qualquer finalidade. Para isso, além dos pesos, são necessários o código completo e informações sobre os dados que permitam construir um sistema substancialmente equivalente.
\nNo uso corrente, modelos com pesos abertos também são frequentemente chamados de open source. Os dois podem ser operados internamente, mas, para a rastreabilidade, a diferença pesa muito.
\nA distância entre modelos abertos e fechados é medida pelo AI Index da Universidade de Stanford. Depois de uma breve aproximação em 2024, ela voltou a aumentar em 2025. Em março de 2026, o melhor modelo fechado estava 3,3% à frente do melhor modelo aberto no ranking Arena.
\nEm 2 de setembro de 2025, a EPFL, a ETH Zurique e o centro de supercomputação CSCS lançaram o Apertus. O nome, que em latim significa “aberto”, resume a proposta: arquitetura, pesos do modelo, dados e métodos de treinamento são de livre acesso e documentados. A primeira versão saiu com 8 e 70 bilhões de parâmetros.
\nO Apertus foi treinado com 15 trilhões de tokens de mais de 1.000 idiomas, entre eles o alemão suíço e o romanche. Do total de dados, 40% não estão em inglês. Segundo o comunicado à imprensa, os dados vêm apenas de fontes publicamente acessíveis e foram filtrados para respeitar as solicitações de opt-out legíveis por máquina dos sites e para remover dados pessoais.
\nEm 24 de julho de 2026, veio o Apertus 1.5. Além de texto, ele também entende imagens e áudio, raciocina melhor e lida melhor com ferramentas. Soma-se a isso o Apertus Mini, uma série de 16 modelos compactos para usos com poder computacional limitado.
\nA primeira versão já está em uso, por exemplo no cantão do Ticino: segundo o ETH AI Center, um serviço interno traduz ali documentos administrativos sensíveis com o Apertus.
\nBaixar um modelo aberto é a parte fácil; operá-lo de forma confiável é uma tarefa contínua. O comunicado à imprensa sobre o Apertus também afirma isso: para o uso prático, são necessários componentes adicionais, como servidores, infraestrutura de nuvem ou interfaces de usuário.
\nSe o modelo roda em uma infraestrutura que você controla ou escolheu conscientemente, você sabe onde solicitações e documentos são processados. Você testa novas versões do modelo antes que entrem em produção. Por que isso importa para a soberania de dados é o que mostra nosso artigo introdutório.
\nModelos grandes precisam de processadores gráficos potentes com muita memória. A isso se somam monitoramento, atualizações de segurança, direitos de acesso e especialistas que dominem tudo isso. Variantes compactas como o Apertus Mini reduzem a barreira de entrada, mas não tiram a operação das suas mãos.
\nEntre a operação própria e o serviço proprietário, há um meio-termo: um fornecedor opera modelos abertos em servidores próprios na Suíça. Você conhece o local de processamento e não precisa adquirir processadores gráficos. Esclareça a quem pertencem os servidores e quem tem acesso a eles.
\nA abertura desloca responsabilidades: o que, em um serviço proprietário, fica a cargo do fornecedor passa a ser responsabilidade sua na operação própria. Quatro pontos de verificação ajudam.
\n“Aberto” não é uma licença. Só os termos de uso determinam se e como você pode usar um modelo comercialmente. O Apertus, por exemplo, está sob a licença Apache 2.0: ela permite o uso sem taxa de licença, mas exige, na redistribuição, anexar o texto da licença e manter os avisos de direitos autorais.
\nAlém disso, vale uma política de uso (Acceptable Use Policy) da ETH Zurique e da EPFL, que trata, entre outros pontos, de responsabilidade e dados pessoais. Documente quais condições valem e onde.
\nArquivos de modelos costumam vir de repositórios públicos. O projeto da OWASP para segurança de IA alerta que modelos pré-treinados podem ser manipulados e conter backdoors. Ele recomenda usar modelos de fontes verificáveis e checar a integridade com assinaturas e somas de verificação.
\nSegundo a OWASP, um modelo que não recebe mais manutenção é um risco de segurança. Planeje as atualizações como em qualquer software: acompanhar novas versões, testá-las e introduzi-las de forma controlada. Para o Apertus, a equipe de desenvolvimento anunciou atualizações regulares.
\nRankings mostram médias, não o seu dia a dia. Teste os candidatos com suas próprias tarefas, documentos e idiomas. Mesmo na operação própria, você trata dados pessoais assim que os insere. Saiba o que vale nesse caso no artigo sobre IA e proteção de dados.
\nOs modelos de IA open source se tornaram uma opção real para as empresas. Eles criam transparência e permitem a operação em um local de sua escolha. O decisivo é quem gerencia, mantém e protege a infraestrutura.
\nNa BE BRAVE, unimos modelos abertos e operação própria. O EagleCHAT combina variantes de modelos ajustadas pela BE BRAVE com modelos open source atuais selecionados. Todos os modelos rodam em nossa própria infraestrutura na Suíça. Seu conteúdo não é usado para treinamento, fine-tuning ou melhoria de modelos de IA.
\nSe você quer usar seus próprios modelos, encontra na hospedagem de IA suíça poder de computação de IA da Suíça, sem precisar montar sua própria operação. Fornecemos capacidade de GPU, rede e operação, executadas em servidores próprios na Suíça.
\nSão modelos que podem ser usados, estudados, modificados e compartilhados livremente. Em sentido estrito, além dos pesos, também o código e as informações sobre os dados de treinamento são abertos.
\nOs pesos abertos disponibilizam apenas os pesos treinados. O open source também torna públicos o código de treinamento e as informações sobre os dados, de modo que é possível entender como o modelo foi criado.
\nEm princípio, sim. O Apertus está sob a licença Apache 2.0, que também permite o uso comercial; a isso se soma uma política de uso. Para o uso prático, são necessários ainda servidores e um aplicativo adequado.
\nNão automaticamente. A abertura permite a verificação e a operação sob seu próprio controle, mas a segurança depende da origem, das atualizações e da operação.
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