AMA da Moonshot AI sobre o Kimi K2.5 no Reddit expõe a realidade complexa dos modelos de ponta de código aberto

Quando 595 gigabytes encontram a realidade dos desenvolvedores

Dois dias depois de lançar o que analistas do setor chamaram de o modelo de inteligência artificial de código aberto mais poderoso já criado, pesquisadores da Moonshot AI entraram no Reddit para encarar um público dividido entre empolgação e frustração. A startup sediada em Pequim tinha todos os motivos para comemorar. O Kimi K2.5 gerou manchetes sobre a redução da diferença de capacidade em relação às gigantes americanas de IA e sobre o teste dos limites dos controles dos Estados Unidos à exportação de chips. Mas os desenvolvedores que aguardavam no r/LocalLLaMA, um fórum onde engenheiros trocam dicas sobre como executar grandes modelos de linguagem em tudo, de GPUs de consumo individuais a pequenos conjuntos de equipamentos semiprofissionais, tinham uma preocupação mais imediata. Queriam saber quando poderiam realmente usar o modelo.

A sessão de perguntas e respostas, com duração de três horas, tornou-se uma janela inesperadamente franca para o desenvolvimento de IA de ponta em 2026. Não a versão polida que aparece em materiais de marketing corporativo, mas a realidade confusa de depurar falhas, lidar com mudanças de personalidade e enfrentar uma tensão fundamental que define hoje a IA de código aberto. A Moonshot publicou os pesos do modelo para que qualquer pessoa pudesse baixá-los e personalizá-los. O arquivo ocupa cerca de 595 gigabytes. Para a maioria dos desenvolvedores na conversa, essa abertura continuava sendo puramente teórica.

Três integrantes da equipe da Moonshot participaram com os nomes de usuário ComfortableAsk4494, zxytim e ppwwyyxx. Ao longo de aproximadamente 187 comentários, responderam a perguntas sobre arquitetura, metodologia de treinamento e o enigma filosófico do que dá personalidade a um modelo de IA. Também deram uma ideia de onde virá a próxima rodada de avanços, e não será simplesmente de mais parâmetros.

O problema do tamanho não desaparece

A primeira leva de perguntas tratou o Kimi K2.5 menos como um avanço e mais como uma dor de cabeça logística. Um usuário perguntou sem rodeios por que a Moonshot não estava criando modelos menores junto com o carro-chefe. “Tamanhos menores, como 8B, 32B e 70B, são ótimos para a densidade de inteligência”, escreveu, referindo-se à quantidade de parâmetros em bilhões. Outro disse que modelos enormes tinham se tornado difíceis de comemorar, porque muitos desenvolvedores simplesmente não conseguiam executá-los. Um terceiro apontou modelos de concorrentes americanos como referência de tamanho e pediu variantes voltadas à programação que coubessem em GPUs modestas.

A equipe da Moonshot não anunciou um modelo menor na hora. Mas reconheceu a demanda em termos que sugeriam que a reclamação não era novidade. “Pedidos anotados!”, escreveu um dos coanfitriões. Outro observou que a coleção de modelos da Moonshot já inclui alguns modelos menores de mistura de especialistas no Hugging Face, mas ponderou que modelos pequenos e grandes muitas vezes exigem investimentos de engenharia diferentes.

A resposta mais reveladora veio quando um usuário perguntou se a Moonshot poderia criar algo com cerca de 100 bilhões de parâmetros, otimizado para uso local. A equipe do Kimi sugeriu um compromisso diferente: um modelo com 200 bilhões ou 300 bilhões de parâmetros que pudesse se manter acima do que chamou de “limite de usabilidade” em muitas tarefas. A resposta resumiu o dilema dos laboratórios de pesos abertos. Um modelo de 200 bilhões a 300 bilhões de parâmetros ampliaria o acesso em comparação com um sistema de um trilhão de parâmetros, mas ainda pressupõe configurações com várias GPUs ou técnicas agressivas de quantização, que reduzem a precisão para economizar memória.

Os desenvolvedores na conversa não pediam modelos um pouco menores. Queriam modelos dimensionados para o hardware que realmente possuem e um roteiro que trate a execução local como uma restrição prioritária, e não como uma consideração secundária para entusiastas. A troca evidenciou uma divisão crescente na comunidade de IA de código aberto entre laboratórios que lançam modelos gigantes, dependentes de infraestrutura na escala de centros de dados, e profissionais que querem executar sistemas em seus próprios equipamentos.

As leis de escala chegaram a um limite?

Depois das reclamações sobre hardware, a conversa passou para o que muitos pesquisadores consideram hoje a questão central dos grandes modelos de linguagem: as leis de escala começaram a perder força? As leis de escala descrevem a relação previsível entre tamanho do modelo, volume de dados e desempenho que impulsionou o progresso da IA por anos. Um participante perguntou diretamente se a escala havia “batido em um muro”.

Um representante do Kimi respondeu com um diagnóstico cada vez mais comum no setor. “A quantidade de dados de alta qualidade não cresce tão rápido quanto o poder computacional disponível”, escreveu. “Por isso, escalar com a previsão convencional do próximo token e dados da internet trará menos avanços.” A observação aponta para uma restrição fundamental: há um limite para a quantidade de textos de qualidade na internet, e os laboratórios de IA já treinaram seus modelos com a maior parte deles.

Em seguida, a equipe apresentou sua saída preferida. Apontou o Agent Swarm, capacidade do Kimi K2.5 de coordenar até 100 subagentes trabalhando em paralelo, como uma forma de “escala durante a inferência” que poderia abrir um novo caminho para ganhos de capacidade. Escala durante a inferência significa aumentar o volume de computação realizado durante a inferência, quando o modelo está efetivamente respondendo a perguntas, em vez de durante a fase inicial de treinamento.

Na visão da equipe, escalar não precisa significar apenas executar pré-treinamentos maiores. Também pode significar ampliar o volume de trabalho estruturado feito no momento da inferência e, depois, incorporar esses aprendizados ao treinamento por meio do aprendizado por reforço. “Pode haver novos paradigmas de escala capazes de surgir”, escreveu um dos coanfitriões. “Olhando adiante, é provável que tenhamos um modelo que aprenda com menos pressupostos humanos, ou até sem nenhum.”

A afirmação sugere que a unidade de progresso pode estar migrando da quantidade de parâmetros e das curvas de perda do pré-treinamento para sistemas capazes de planejar, delegar e verificar, usando ferramentas e subagentes como blocos de construção em vez de depender de uma única passagem gigantesca por uma rede neural.

Por dentro do Agent Swarm: como 100 subagentes compartilham memória

À primeira vista, o Agent Swarm parece uma ideia conhecida com uma nova roupagem: vários agentes de IA colaborando em uma tarefa. A sessão de perguntas revelou detalhes mais importantes sobre onde fica a memória, como ocorre a coordenação e por que a orquestração não se transforma em ruído.

Um desenvolvedor levantou uma preocupação clássica sobre sistemas multiagentes. Com 100 subagentes, um agente orquestrador costuma se tornar um gargalo, tanto em latência quanto no que a comunidade chama de “deterioração do contexto”. Esse fenômeno é a queda de desempenho que ocorre quando o histórico de uma conversa se enche de diálogos internos e registros de ferramentas, até o modelo perder de vista o que estava tentando fazer.

Um coanfitrião do Kimi respondeu com uma decisão de projeto importante para quem desenvolve sistemas de agentes em ambientes corporativos.

Os subagentes trabalham com sua própria memória de trabalho e enviam os resultados ao orquestrador, em vez de transmitir tudo para um contexto compartilhado. Isso nos permite ampliar o tamanho total do contexto em uma nova dimensão!

Outro desenvolvedor questionou as alegações de desempenho. A Moonshot afirmou publicamente que o Agent Swarm pode alcançar uma aceleração de cerca de 4,5 vezes em fluxos de trabalho adequados, mas céticos perguntaram se esse número não refletia apenas o quanto uma determinada tarefa pode ser paralelizada. A equipe concordou: depende. Em alguns casos, o sistema conclui que uma tarefa não requer agentes paralelos e evita o gasto computacional extra. Também explicou que o orquestrador precisa administrar os limites de tokens dos subagentes, atribuindo a cada um uma tarefa de tamanho adequado.

Entendida como engenharia, não como marketing, a Moonshot descreveu um padrão conhecido em sistemas corporativos: manter limpo o plano de controle, limitar as saídas dos processos de trabalho e evitar sobrecarregar um coordenador com registros que ele não consegue processar. Essa arquitetura sugere que os futuros sistemas de IA se parecerão mais com clusters de computação distribuída do que com chatbots monolíticos.

A mudança do Sistema 1 para o Sistema 2

A mudança mais importante sugerida na sessão não foi uma nova pontuação em benchmarks. Foi uma declaração sobre prioridades de pesquisa. Uma pergunta quis saber se a Moonshot estava transferindo recursos computacionais do pré-treinamento do “Sistema 1” para o aprendizado por reforço do “Sistema 2”. Os termos se referem a modos cognitivos popularizados pelo psicólogo Daniel Kahneman: o Sistema 1 corresponde ao pensamento rápido e intuitivo, enquanto o Sistema 2 envolve raciocínio mais lento e deliberado.

Em termos de IA, isso significa passar do aprendizado amplo de padrões para um treinamento que recompensa explicitamente o raciocínio e o comportamento correto em tarefas com várias etapas. Um representante do Kimi respondeu que o volume de computação dedicado ao aprendizado por reforço continuará aumentando e sugeriu que novas funções objetivo de aprendizado por reforço devem surgir, “especialmente na área de agentes”.

Essa frase soa como um roteiro. À medida que os modelos passam a usar mais ferramentas e a decompor tarefas, os laboratórios dedicarão mais recursos ao treinamento de modelos para que se comportem bem como agentes, e não apenas para prever tokens. Para as empresas, isso importa porque melhorias impulsionadas pelo aprendizado por reforço muitas vezes vêm acompanhadas de contrapartidas. Um modelo pode se tornar mais assertivo, recorrer mais a ferramentas ou se alinhar a sinais de recompensa que não correspondem perfeitamente às expectativas de uma empresa.

Questionada sobre a diferença de capacidade computacional entre a Moonshot e laboratórios americanos com frotas de GPUs muito maiores, a equipe foi franca. “Eu diria que a diferença não está diminuindo”, escreveu um dos coanfitriões. “Mas de quanta capacidade computacional precisamos para alcançar a inteligência artificial geral? Veremos.” Outro ofereceu uma reflexão mais filosófica: “Há fatores demais que afetam a capacidade computacional disponível. Mas, aconteça o que acontecer, a inovação floresce sob restrições.”

Por que o Kimi às vezes diz que é o Claude

Hoje, os lançamentos de pesos abertos vêm acompanhados de uma suspeita recorrente: o modelo aprendeu demais com os concorrentes? Essa desconfiança pode rapidamente virar uma acusação de destilação, processo em que uma IA aprende ao ser treinada com as respostas de outra. Um usuário levantou uma das alegações mais incômodas que circulam entre os modelos abertos: às vezes, o K2.5 se identifica como “Claude”, o principal modelo da Anthropic. A implicação era de que havia ocorrido um empréstimo considerável.

A Moonshot não descartou o comportamento. Em vez disso, descreveu as condições em que ele ocorre. Segundo a equipe, com o prompt de sistema adequado, há grande probabilidade de o modelo responder “Kimi”, especialmente no modo de raciocínio. Mas, com um prompt de sistema vazio, o modelo deriva para o que a equipe chamou de “área indefinida”, que reflete a distribuição dos dados de pré-treinamento, e não decisões deliberadas de treinamento.

Em seguida, a equipe apresentou uma explicação específica ligada a uma decisão de treinamento. A Moonshot disse ter aumentado a proporção de dados recentes de programação da internet usados no pré-treinamento, e que esses dados parecem estar mais associados ao token “Claude”, provavelmente porque desenvolvedores que discutem assistentes de programação com IA mencionam com frequência o modelo da Anthropic. A equipe rebateu a acusação de destilação com resultados de benchmarks.

Na verdade, o K2.5 parece superar o Claude em vários benchmarks. HLE, BrowseComp, MMMU Pro, MathVision, para citar apenas alguns.

Para as empresas que adotam esses modelos, o ponto importante não é a polêmica na internet. É que a deriva de identidade é uma falha real, que muitas vezes pode ser mitigada controlando os prompts de sistema, em vez de deixar a autodescrição do modelo ao acaso. A sessão tratou a governança de prompts não como um detalhe de experiência do usuário, mas como uma prática operacional essencial para uma implantação confiável.

A busca pela alma em um modelo de recompensa

Um tema recorrente na conversa foi a percepção de que o estilo de escrita do K2.5 parece mais genérico do que o dos modelos anteriores do Kimi. Os usuários o descreveram como mais parecido com o de um “assistente prestativo” padrão, um tom que muitos desenvolvedores já veem como a personalidade típica de modelos submetidos a um pós-treinamento intenso. Um usuário disse que adorava a personalidade do Kimi K2 e perguntou o que tinha acontecido.

Um coanfitrião do Kimi reconheceu que cada novo lançamento traz alguma mudança de personalidade e descreveu a personalidade como algo subjetivo e difícil de avaliar. “É um problema bastante difícil”, escreveu. A equipe disse que quer melhorar esse aspecto e permitir que cada usuário personalize mais a personalidade do modelo.

Em outra conversa, sobre se o fortalecimento da capacidade de programação compromete a escrita criativa e a inteligência emocional, um representante do Kimi argumentou que não há conflito inerente, desde que o modelo seja grande o suficiente. Mas, segundo ele, é difícil manter o “bom gosto na escrita” entre versões, porque o modelo de recompensa está em constante evolução. A equipe recorre a benchmarks internos, uma espécie de meta-avaliação, para acompanhar o progresso na escrita criativa e ajustar os modelos de recompensa de acordo.

Outra resposta foi além e usou uma linguagem que soaria incomum em uma especificação corporativa de IA, mas familiar para quem usa essas ferramentas diariamente. A equipe falou da “alma” de um modelo de recompensa e sugeriu a possibilidade de armazenar um “estado” do usuário que reflita suas preferências e usá-lo para orientar as respostas do modelo. Essa conversa aponta para uma nova fronteira de produto que as empresas muitas vezes subestimam. A mudança de estilo não é apenas uma questão estética. Pode alterar a maneira como o modelo explica decisões, manifesta ressalvas, lida com ambiguidades e interage com clientes e funcionários.

Depuração: o verdadeiro trabalho da pesquisa em IA

A percepção cultural mais reveladora surgiu em resposta a uma pergunta sobre surpresas durante o treinamento e o aprendizado por reforço. Um coanfitrião respondeu com uma única palavra, destacada em negrito: depuração.

Seja no pré-treinamento ou no pós-treinamento, há algo que se manifesta constantemente como prioridade máxima: a depuração.

O comentário iluminou um tema presente em toda a sessão. Questionado sobre a metodologia de “escada de escala” usada para avaliar novas ideias em modelos de tamanhos diferentes, zxytim contou um caso de fracasso. Certa vez, a equipe se apressou para incorporar o Kimi Linear, uma arquitetura experimental de atenção linear, à geração anterior do modelo. A abordagem não passou pela escada de escala em determinada dimensão. A equipe recuou e passou pelo que o coanfitrião chamou de “um processo difícil de depuração”; depois de meses, finalmente conseguiu fazê-la funcionar.

“Estatisticamente, a maioria das ideias que funcionam em pequena escala não passa pela escada de escala”, continuou. “As que passam costumam ser simples, eficazes e fundamentadas em princípios matemáticos. A pesquisa consiste sobretudo em lidar com o fracasso, não em comemorar o sucesso.”

Para líderes técnicos que avaliam fornecedores de IA, essa admissão é esclarecedora. A capacidade de ponta não surge apenas de avanços elegantes. Ela é fruto de um trabalho incansável de isolamento de falhas e de culturas organizacionais dispostas a dedicar meses a problemas que talvez não tenham solução. Esse choque de realidade contrasta fortemente com as narrativas polidas que costumam acompanhar lançamentos de produtos.

Roteiro para o K3 e aprendizado contínuo

A sessão também serviu como uma prévia sutil da próxima geração do Kimi. Desenvolvedores perguntaram se o Kimi K3 adotaria a pesquisa da Moonshot sobre atenção linear, que busca processar contextos longos com mais eficiência do que os mecanismos tradicionais de atenção. Integrantes da equipe indicaram que as abordagens lineares são uma opção concreta. “É provável que o Kimi Linear faça parte do K3”, escreveu um deles. “Também incluiremos outras otimizações.”

Em outra conversa, um coanfitrião previu que o K3 “será muito melhor que o K2.5, talvez até 10 vezes melhor”. A equipe também destacou o aprendizado contínuo como uma área que está explorando ativamente, apontando para um futuro em que agentes consigam trabalhar com eficiência por períodos mais longos. Essa é uma necessidade crucial para as empresas, caso queiram que os agentes lidem com projetos em andamento, e não apenas com tarefas de uma única rodada.

“Acreditamos que o aprendizado contínuo aumentará a autonomia dos agentes e permitirá que trabalhem com eficiência por períodos muito mais longos”, escreveu um dos coanfitriões. Sobre o Agent Swarm especificamente, a equipe disse que planeja disponibilizar aos desenvolvedores a estrutura de orquestração assim que o sistema estiver mais estável. “Esperamos que isso aconteça muito em breve”, acrescentou.

O que isso revela sobre a IA aberta em 2026

A sessão não respondeu a todas as perguntas. Algumas das questões mais técnicas, sobre métodos de treinamento multimodal, defesas contra a exploração de recompensas e governança de dados, foram deixadas para um relatório técnico que será publicado em breve. Isso não é incomum. Muitos laboratórios hoje tratam como informações sensíveis os detalhes mais importantes para a operação.

Mas a conversa ainda revelou onde estão as disputas mais importantes no campo da IA. A diferença que mais importa não é entre China e Estados Unidos, nem entre modelos abertos e fechados. É a distância entre o que os modelos prometem e o que os sistemas conseguem realmente entregar. A orquestração está se tornando o produto. A Moonshot não está lançando apenas um modelo. Está lançando uma visão de mundo segundo a qual os próximos avanços virão de agentes capazes de dividir o trabalho, usar ferramentas e devolver resultados estruturados rapidamente.

Os pesos abertos estão esbarrando na realidade do hardware, enquanto desenvolvedores exigem uma abertura que funcione localmente, em vez de exigir um centro de dados. E o campo de disputa está migrando da inteligência bruta para a confiabilidade: de superar um benchmark por dois pontos para depurar a disciplina no uso de ferramentas, gerenciar a memória em fluxos de trabalho multiagentes e preservar o “bom gosto” difícil de quantificar que determina se os usuários confiam nas respostas.

A Moonshot apareceu no Reddit após um lançamento de grande repercussão e em meio a uma narrativa geopolítica cada vez mais intensa. Os desenvolvedores que aguardavam na plataforma se preocupavam com uma pergunta mais prática: quando a abertura realmente significa que é possível usar o modelo? Nesse sentido, a sessão não apenas promoveu o Kimi K2.5. Ela ofereceu um retrato de um setor em transição: de modelos maiores para uma computação mais estruturada, de APIs fechadas para pesos abertos que ainda exigem trabalho de engenharia sério para serem implantados, e da comemoração do sucesso para a gestão do fracasso.

Em resumo

• A Moonshot AI lançou o Kimi K2.5, um modelo de código aberto de 595 GB, e depois realizou uma sessão de perguntas e respostas no Reddit, no r/LocalLLaMA, enfrentando dúvidas sobre sua viabilidade prática
• Desenvolvedores pediram modelos menores, com 8 bilhões a 70 bilhões de parâmetros, para uso em hardware local, mas a Moonshot sugeriu que 200 bilhões a 300 bilhões de parâmetros seriam o mínimo para oferecer ampla usabilidade
• A equipe reconheceu que as leis de escala estão perdendo força por causa da oferta limitada de dados de treinamento de alta qualidade e voltou-se para a “escala durante a inferência” com o Agent Swarm, que coordena 100 subagentes
• O Agent Swarm dá a cada subagente uma memória de trabalho isolada para evitar a deterioração do contexto, enquanto um orquestrador gerencia os limites de tokens e a distribuição das tarefas
• O volume de computação dedicado ao aprendizado por reforço aumentará, transferindo o foco da correspondência de padrões do Sistema 1 para o raciocínio do Sistema 2 e o treinamento do comportamento de agentes
• A Moonshot explicou que a deriva de identidade, em que o modelo diz ser o “Claude”, resulta do aumento da proporção de dados de programação que mencionam Claude, e não de destilação
• A personalidade e a “alma” continuam difíceis de medir e preservar entre versões, e a equipe planeja criar estados de preferências específicos para cada usuário
• Espera-se que o Kimi K3 inclua arquiteturas de atenção linear e recursos de aprendizado contínuo para tarefas de agentes de longa duração