Segundo a Maritaca, o S5-nano, de 4B, lidera a média Native BR entre os modelos da tabela dela no modo Think.

S5-nano: o modelo de 4B da Maritaca com dois modos de resposta.

No modo Think, que é o padrão, ele raciocina antes de responder. No Instruct, responde direto. A janela de contexto vai até 262.144 tokens.

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Apache 2.0

Idiomas

português e inglês

Repositório

criado em 02/11/2026, no Hugging Face

Escolha a versão conforme o servidor e a GPU.

• 1Para vLLM ou SGLang, use a versão BF16 (8,7 GB) ou a S5-nano-FP8 (5,7 GB).
• 2Para llama.cpp, use a S5-nano-GGUF, de 2,8 a 8,7 GB, nas variantes BF16, Q8_0 e Q4_K_M.
• 3Tem GPU Ada, Hopper ou Blackwell? A Maritaca recomenda o FP8, que tem suporte nativo nelas.

Seu time revisa texto jurídico? Teste fora da produção.

No OAB-Bench, a métrica é a nota média por prova multiplicada por 10. Segundo a Maritaca, o S5-nano marcou 82,00 e o Qwen3.5-4B marcou 45,88, ambos no modo Think. Esse resultado não demonstra capacidade de revisar peças.

A Nous Research pós-treinou um modelo chinês para mudar respostas políticas.

O Arete-27B é o Qwen3.8-27B, da Alibaba, pós-treinado para reforçar o que a Nous chama de valores ocidentais. Na avaliação da própria Nous, a parcela de respostas classificadas como propaganda caiu de 22% para 0,9%. A avaliação separa fatos de enquadramento: se a resposta adota a versão do Estado chinês como sua. Pesquisa como o pós-treino muda um modelo? Tem material aberto aqui.

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Apache 2.0

Treino

só ajuste fino supervisionado, sem RL

O Google abriu o XSE: treine em Python, sirva em C++.

Runtime para exportar e servir modelos do ecossistema OpenXLA sem Python em produção. Segundo o Google, com pedidos curtos ele entrega de 2 a 5 vezes a vazão do melhor servidor Python que o time conseguiu montar. Seu time treina em JAX e sofre para pôr modelo no ar? Vale olhar.

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Apache 2.0

Não é para

LLMs grandes com contexto longo: o Google indica vLLM ou SGLang

Seu agente ganha um PC Windows novo e depois joga fora.

O sandbox-mcp é um servidor MCP e uma linha de comando que automatizam o Windows Sandbox. Ele instala o app, clica na tela, guarda prints e logs e apaga a máquina. Seu time entrega app Windows para cliente? Ajuda a achar dependência faltando e falha num Windows limpo. O autor avisa: não cobre todo app nem toda carga que depende de hardware. Confira a matriz de compatibilidade.

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MIT

Versão

v1.2.0, lançada em 07/11, com Node.js embutido