Relatórios de Modelos de IA
Biblioteca de Pesquisa de Modelos de IA
Pesquisa de mercado sobre desempenho, adoção, economia e escolhas de produção de modelos.
Relatórios selecionados
8
artigos
Famílias
10
Principais famílias de modelos
Fontes da indústria
11
Panorama das fontes
Tipos de sinal
4
áreas de cobertura
Principais conclusões
Os sinais de mercado estão divididos entre uso, benchmarks e dados dos provedores
OpenRouter, Artificial Analysis, Arena, Anthropic, Stanford, Epoch AI, Menlo e a documentação dos provedores mostram, cada um, uma fatia diferente da demanda, qualidade, custo e adoção de modelos.
01
O estudo State of AI 2025 do OpenRouter analisa 100 trilhões de tokens de tráfego multi-modelo, tornando-o útil para entender a demanda do lado do desenvolvedor.
02
Com o tipo de tarefa e a latência, Artificial Analysis e Arena ajudam a comparar qualidade, velocidade, preço e sinais de preferência.
03
O Anthropic Economic Index adiciona uma visão específica do Claude sobre o uso no local de trabalho, enquanto relatórios de mercado mais amplos explicam a adoção e os gastos fora de um único provedor.
As principais fontes incluem OpenRouter, Artificial Analysis, Arena, Anthropic, Stanford, Epoch AI, Menlo Ventures e documentação oficial dos provedores.
Mix de fontes
Relatórios de mercado, sites de benchmark, documentos de provedores, conjuntos de dados públicos e dados de modelos respondem a diferentes perguntas do mercado.
Cobertura por tópico
A cobertura abrange leitura de leaderboards, economia de modelos, infraestrutura de produção, geração de mídia e ecossistemas regionais.
Mix de artigos
A cobertura de benchmark, precificação, infraestrutura, mídia e ecossistemas regionais é a mais forte no momento.
Perguntas comuns
Quais perguntas sobre modelos são cobertas?
Rankings de modelos, custo, infraestrutura, geração de mídia, ecossistemas regionais, contexto de famílias de modelos e links para leitura aprofundada.
Posso citar os gráficos?
Sim. Cite a TokenLab para o resumo e o relatório ou benchmark original ao usar um número externo específico.
Um benchmark pode escolher o melhor modelo para mim?
Não. Benchmarks são insumos úteis, mas o modelo ideal ainda depende do formato da tarefa, orçamento, latência, tamanho do contexto e necessidades de confiabilidade.
