Melhores modelos de raciocínio de IA de 2026

Das 21 opções de modelos de raciocínio de IA que analisamos, as melhores no momento são Gemini 4 Argon, MiMo-V2.6-Pro e Claude Fable 5.1. Cada uma aparece pela nossa nota, com preço, nosso veredito e para quem é indicada.

Por Andrew Miller · Atualizado em 1 de nov. de 2026 · Como avaliamos

Como montamos o ranking: pela nossa nota (máximo 5), com base em análises feitas a partir dos preços, da documentação e das políticas de cada produto, além de benchmarks independentes quando existem, cada uma verificada na data indicada na análise. Não recebemos comissão de afiliados.

1
Gemini 4 Argon
Com o Argon, o Google volta à fronteira, e sua entrada nativa de vídeo e áudio é algo que os modelos de ponta Claude e GPT ainda não conseguem igualar.
Ideal para: Equipes que trabalham com vídeo, áudio ou coleções muito grandes de documentos e querem um modelo de raciocínio de primeira linha.
Preço: API: $2 de entrada / $10 de saída por 1M de tokens até 30 de novembro de 2026, depois $4 / $20; Batch e Flex pela metade do preço; entrada em cache $0,10 (depois $0,20). Sem nível gratuito.
Leia nossa análise de Gemini 4 Argon
4.5/5
2
MiMo-V2.6-Pro
A Xiaomi agora faz o modelo de pesos abertos com a maior pontuação, por uma fração do preço dos modelos fechados; o porém é que hospedá-lo por conta própria é trabalho para 16 GPUs.
Ideal para: Equipes que querem o modelo de pesos abertos mais forte para agentes e programação, seja hospedado barato na API da Xiaomi, seja em um cluster de GPUs próprio.
Preço: Pesos abertos sob MIT. API da Xiaomi: Pro $0,435 entrada / $0,87 saída por 1M de tokens, entrada em cache $0,004; Flash $0,14 / $0,28; Pro UltraSpeed $4,35 / $8,70; Batch API pela metade do preço.
Leia nossa análise de MiMo-V2.6-Pro
4.5/5
3
Claude Fable 5.1
Três semanas depois do lançamento, o Opus 5.5, mais barato e da própria Anthropic, superou o Fable 5.1 na maioria dos benchmarks publicados, o que o deixa como um modelo de especialista a preço de carro-chefe generalista.
Ideal para: Equipes com tarefas longas de agentes científicos ou de pesquisa em que o Opus 5.5 em esforço alto foi testado e ficou aquém.
Preço: API: $10 por 1M de tokens de entrada, $50 por 1M de tokens de saída; gravações em cache $12.50 (5 min) ou $20 (1 hora); leituras de cache $0.25; Batch API com 50% de desconto.
Leia nossa análise de Claude Fable 5.1
4.3/5
4
DeepSeek-V4-Pro
O DeepSeek-V4-Pro oferece raciocínio de nível de fronteira sob licença MIT por cerca de um quarto do preço por token do Opus 5.5, desde que seus dados possam ir para a China ou que você tenha um rack de H200.
Ideal para: Equipes que querem pesos abertos de nível de fronteira para programação e raciocínio, seja no próprio servidor de oito GPUs, seja por uma API muito barata para trabalho não sensível.
Preço: Pesos gratuitos com licença MIT. API da DeepSeek: US$ 0,66 entrada / US$ 1,98 saída por 1M de tokens fora do pico, US$ 1,32 / US$ 3,96 no pico; acertos de cache a partir de US$ 0,022.
Leia nossa análise de DeepSeek-V4-Pro
4.3/5
5
Gemini 4 Carbon
Carbon é o modelo mais forte que o Google já construiu e, no novo índice da Artificial Analysis, o mais forte de qualquer empresa, mas quase ninguém tem permissão para usá-lo ainda.
Ideal para: Hoje, equipes de segurança aprovadas no programa Fairwind do Google; equipes na Gemini API planejando o próximo upgrade quando o Google abrir o acesso.
Preço: Ainda não está à venda. Anunciado: US$ 2 entrada / US$ 10 saída por 1M de tokens no preço introdutório (entrada em cache US$ 0,10), depois US$ 4 / US$ 20 (cache US$ 0,20). Fim do preço introdutório não anunciado.
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4.3/5
6
Kimi K3
O Kimi K3 lidera a tabela de agentes da própria Moonshot, mas a US$ 2 por tarefa da Artificial Analysis custa sete vezes o GLM-5.3-Flash por dois pontos a mais no índice.
Ideal para: Equipes que constroem agentes de navegação e pesquisa e querem pesos abertos, podendo auto-hospedar ou pagar preços de API próximos aos da fronteira.
Preço: Pesos abertos sob uma licença MIT modificada. API do Kimi: US$ 3 entrada / US$ 15 saída por 1M de tokens; entrada em cache US$ 0,30.
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4.3/5
7
GPT-6 Astra
Um modelo de matemática e ciência que bate recordes e custa quatro vezes e meia mais por tarefa do que um irmão que marca um ponto a menos.
Ideal para: Equipes de pesquisa, matemática e ciência que precisam do raciocínio mais forte que a OpenAI oferece e conseguem justificar o preço.
Preço: API: $10 por 1M de tokens de entrada, $50 de saída; entrada em cache $1; Batch/Flex pela metade do preço; prompts acima de 272K tokens de entrada custam 2x a entrada e 1,5x a saída.
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4.2/5
8
Kimi K3.1 Pro
O índice v5.0 da Artificial Analysis, mais difícil, derruba o K3.1 Pro do quarto para o 22º lugar, empatado com o GPT-6.1 Sol em esforço médio por dez vezes o custo por tarefa, então seu argumento agora depende dos pesos prometidos para 4 de novembro.
Ideal para: Equipes que rodam agentes longos de terminal e programação, toleram saída lenta e querem um modelo de pesos abertos para hospedar por conta própria quando os pesos saírem.
Preço: Kimi API: $2 de entrada / $10 de saída por 1M de tokens, entrada em cache $0,20; Highspeed $4 / $20. Batch a 60% do preço de tabela. Um terço abaixo do Kimi K3. Pesos abertos prometidos até 4 de novembro de 2026.
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4.2/5
9
Qwen3.8-Max
Um modelo principal aberto que segue instruções e reproduz pesquisas melhor que Claude ou GPT pelos números da Qwen, embora poucos vão rodar os pesos por conta própria.
Ideal para: Equipes que fazem pesquisa, redação pesada em especificações e trabalho multilíngue por uma API e querem uma alternativa de pesos abertos como reserva.
Preço: Pesos abertos sob a licença Qwen3.8-Max. API do Qwen Cloud: US$ 2 de entrada / US$ 6 de saída por 1M de tokens; leituras de cache a US$ 0,17 (explícito) ou US$ 0,25 (implícito).
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4.2/5
10
Step 5 Preview
A pontuação do Kimi K3 pela metade do custo por tarefa e com quatro GPUs para hospedar por conta própria, mas ele tropeça nos testes de agentes que a própria StepFun coloca em destaque.
Ideal para: Equipes que querem um modelo de pesos abertos quase de ponta para documentos longos e pesquisa, que caiba em um único servidor de GPU.
Preço: Pesos abertos sob a StepFun Model License 1.0. API da StepFun: US$ 1,00 de entrada / US$ 2,70 de saída por 1 milhão de tokens, 90% de desconto na entrada em cache; mesmo preço no OpenRouter e no DeepInfra.
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4.2/5
11
GPT-5.6-Cyber
Para equipes de segurança verificadas, ele elimina as recusas que tornam os modelos gerais inúteis para trabalho com exploits; todos os outros não conseguem acesso, e sua qualidade não foi medida de forma independente.
Ideal para: Equipes de segurança estabelecidas, consultorias e fornecedores que fazem pesquisa de vulnerabilidades e testes de invasão autorizados e conseguem passar pela verificação da OpenAI.
Preço: API da OpenAI (só Daybreak Red): $12,50 de entrada / $75 de saída por 1M de tokens até 272K tokens de entrada, entrada em cache $1,25; 10% a mais em endpoints com residência de dados. Também no Amazon Bedrock para clientes inscritos.
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4.0/5
12
gpt-oss-120b
Catorze meses depois, o gpt-oss-120b já não é o modelo aberto mais forte, mas continua sendo a licença mais simples e o suporte mais amplo para raciocínio em uma GPU de 80GB.
Ideal para: Equipes que precisam de um modelo de raciocínio com licença permissiva, que possam rodar de forma privada em uma GPU, com ferramentas maduras.
Preço: Pesos gratuitos sob Apache 2.0; os preços hospedados variam por provedor.
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4.0/5
13
GPT-Rosalind
Mensuravelmente melhor que os modelos gerais da OpenAI nos testes de ciências da vida da própria empresa, mas todos os números são da OpenAI, e o acesso é limitado a organizações verificadas.
Ideal para: Equipes de pesquisa farmacêutica, de biotecnologia e acadêmicas aprovadas que querem um assistente de pesquisa de IA ajustado para biologia e química.
Preço: API da OpenAI (organizações aprovadas): gpt-rosalind-research $5 de entrada / $25 de saída por 1M de tokens, entrada em cache $0,50; cobrança a partir de 5 de outubro de 2026. Laboratórios acadêmicos dos EUA: até 30 licenças Business gratuitas por 12 meses, sujeitas a aprovação.
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4.0/5
14
Granite 4.2
O Granite 4.2 é a família aberta que um comitê de risco aprova mais rápido, com raciocínio bom para o seu tamanho e longe da fronteira.
Ideal para: Empresas e desenvolvedores que querem modelos de raciocínio pequenos e com licença permissiva para agentes locais ou on-premises.
Preço: Pesos gratuitos sob Apache 2.0; hospedagem no watsonx e em terceiros cobrada à parte.
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4.0/5
15
Ling-3.1-flash
Rápido e sob licença MIT, com pontuações perto das dos melhores modelos abertos, mas gasta muitos tokens pensando e seus termos de dados não são publicados.
Ideal para: Equipes que querem um modelo aberto rápido e com licença permissiva para chat e agentes sensíveis a latência, auto-hospedado ou via OpenRouter.
Preço: Pesos abertos sob MIT. API da inclusionAI: US$ 0,30 entrada / US$ 0,90 saída por 1M de tokens, cache US$ 0,06, segundo a Artificial Analysis; o OpenRouter lista US$ 0,075 / US$ 0,225.
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4.0/5
16
Kolibri 1
O Kolibri é o argumento mais forte até agora a favor de um modelo aberto feito na Europa, embora o melhor modelo aberto nos próprios testes em alemão da Aleph Alpha venha da Alibaba.
Ideal para: Órgãos públicos alemães e empresas reguladas que precisam de um modelo aberto auditável, treinado na Europa, para trabalho com documentos e recuperação nas próprias GPUs.
Preço: Gratuito sob Apache 2.0. Sem API hospedada pública; implantação empresarial pelas vendas da Aleph Alpha, preços não publicados.
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3.9/5
17
Sage-A1.5
O Sage-A1.5 transforma uma base Qwen em um agente de pesquisa aberto crível, com sub-agentes embutidos, embora as suas grandes vitórias sejam em benchmarks que poucos outros relatam.
Ideal para: Equipes que criam agentes de pesquisa ou navegação auto-hospedados e querem a distribuição para sub-agentes e a autoverificação no modelo, e não em código próprio de harness.
Preço: Pesos abertos sob Apache 2.0; teste gratuito no plano de tokens Intern Discovery do Shanghai AI Lab; preços pagos da API não publicados.
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3.9/5
18
Sakana Fugu (Fugu, Max and Ultra v2)
Um jeito engenhoso de obter respostas quase de fronteira sem depender de um único laboratório, mas você não vê quais modelos trataram seus dados, e as melhores pontuações são da própria Sakana.
Ideal para: Equipes fora da UE que querem resultados quase de fronteira para pesquisa e programação em várias etapas sem depender de um único provedor de modelos.
Preço: Fugu Max US$ 2 de entrada / US$ 6 de saída por 1M de tokens (US$ 0,25 em cache); Fugu Ultra v2 US$ 5 / US$ 30 (US$ 0,50 em cache), US$ 10 / US$ 45 acima de 272K de contexto; Fugu básico ao preço do modelo mais caro usado. Assinaturas de US$ 20, US$ 100 ou US$ 200 por mês. Ferramentas web a US$ 0,007 por chamada.
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3.9/5
19
Beam
O Beam é o modelo aberto americano mais forte com uma licença realmente aberta, e a sua economia de tokens é real, mas os modelos abertos chineses com que ele é comparado ainda marcam bem mais.
Ideal para: Equipes que querem um grande modelo de raciocínio de um laboratório dos EUA sob Apache 2.0, especialmente para destilar em modelos menores ou para rodar agentes sensíveis a custo em que os tokens de saída dominam a conta.
Preço: Pesos Apache 2.0 gratuitos. API da Reflection gratuita em beta público com limites diários. Hospedado: Together AI e Baseten a US$ 0,40 de entrada / US$ 0,04 em cache / US$ 1,20 de saída por 1M de tokens; OpenRouter a partir de US$ 0,24 / US$ 0,98.
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3.8/5
20
Falcon-H1R-7B
O Falcon-H1R-7B registra pontuações de matemática muito acima do seu tamanho, mas quase ninguém o adotou e os testes independentes ainda estão por vir.
Ideal para: Equipes que precisam de um bom raciocínio matemático no estilo de competições em um modelo pequeno o bastante para um notebook, e cujos advogados aceitam uma licença personalizada.
Preço: Pesos gratuitos sob a licença Falcon LLM (sem royalties; atribuição e política de uso aceitável obrigatórias). Nenhuma API hospedada pública listada pela Artificial Analysis.
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3.6/5
21
Phi-4-Reasoning-Vision-15B
O Phi-4-Reasoning-Vision-15B é um modelo de visão sob licença MIT que perde para um Qwen de 8B na própria tabela da Microsoft.
Ideal para: Equipes com uma GPU de data center que precisam de um modelo de visão em inglês sob licença MIT para gráficos, diagramas e capturas de tela e estão dispostas a compará-lo antes com o Qwen3-VL.
Preço: Pesos gratuitos sob MIT; hospedagem no Microsoft Foundry cobrada à parte.
Leia nossa análise de Phi-4-Reasoning-Vision-15B
3.4/5