Olá! Ontem a OpenAI lançou a nova versão do ChatGPT, que é o GPT-5, né? Então, ele vai substituir o 4o, o o3 e tudo mais que a gente já tinha antes. É uma coisa muito esperada e comentada; todo mundo, tanto de tecnologia quanto de outras áreas, tem falado sobre isso. Nas últimas 24 horas, eu testei tudo, fiz vários testes para tentar trazer pra vocês o que eu acho e por quê. Por que eu acho que pode ser interessante para você, mas também porque, às vezes, não é tão interessante quanto falam por aí.
Vamos lá! Para começar, o que é esse GPT-5? É um novo modelo do ChatGPT, o modelo LLM que ele usa por trás do ChatGPT. A grande diferença dos outros modelos é que ele não é só um modelo, são vários modelos, só que há um modelo principal para controlar todos esses.
Se antes, por exemplo, e aí eu acho que isso vai fazer uma diferença muito grande, principalmente se você não é um heavy user do ChatGPT, se você não estava fazendo várias coisas que a gente ensina aqui dentro do CR_IA, eu acho que vai fazer um salto muito grande para você se você ainda não faz isso. Por quê? Porque antes a gente entrava no ChatGPT, podia escolher o modelo, e a gente já explicou várias vezes aqui no CR_IA que não escolher o modelo é um dos grandes erros, pois cada um desses modelos é melhor para alguma coisa.
Muitas vezes algum amigo meu, ou até aluno nosso, reclama do desempenho do ChatGPT, e eu digo: “Essa tarefa é muito melhor se você usar o o3, por exemplo.” Mas a pessoa responde: “Ah, só uso o 4o, porque estou muito acostumada a esse.” Cada um desses modelos é para tarefas específicas. Por exemplo, o o3, modelo antigo, demora um pouco mais e usa mais tokens. A OpenAI forçava um pouco, deixava o 4o mais disponível porque é mais barato para eles e você usa mais rápido ali. Só que existem tarefas em que é mais interessante usar modelos que são mais caros, mas precisam de mais desempenho. Então, só o fato de usar modelos diferentes já fazia muita diferença no resultado. Isso é algo que funciona para qualquer tipo de LLM.
Se você usa o Claude, tem diferentes modelos. Se você vai no Gemini, tem diferentes modelos. E aí, o que aconteceu agora com o GPT-5? O GPT-5 tem um modelo principal que direciona para vários modelos dentro dele mesmo. Esse modelo principal vai avaliar sua pergunta e entender se você precisa de uma resposta rápida, que é realmente muito rápido, ou se é algo que ele precisa pensar um pouco mais para responder. Às vezes ele pode pensar bastante para realizar esse desafio.
Isso é ótimo para quem não escolhia modelos antes. Para quem escolhe o modelo, pode até ser uma desvantagem, pois agora ele escolhe sozinho e você precisa usar alguns truques no prompt para ele escolher melhor.
Entendida essa diferença, que eu acho que agora ele consegue escolher esses modelos e sabe quando ativar a “portinha” certa para ter um resultado melhor, essa é uma mudança muito grande. Fiz vários testes e queria mostrar um pouco para vocês entenderem. Antes, quero indicar que não vou entrar nas especificidades técnicas do GPT-5, mas há um artigo longo da própria OpenAI que fala tudo sobre isso. Temos esse artigo nas notas da aula. Você pode ler e pedir um resumo, se quiser.
Quero falar mais sobre o uso mesmo. E acho muito interessante. Peguei dois exemplos que achei bem legais entre os vários textos que li. Um deles é do Ethan Mollick, que gosto bastante. Ele também está nas notas. Ele começa o texto de forma muito boa, dizendo que pediu ao ChatGPT um prompt para provar que ele é diferente dos outros modelos. Basicamente, ele pediu para o ChatGPT provar de forma dramática que é uma mudança importante.
Então, o ChatGPT criou um parágrafo começando com “thunderstruck, hear, watch, I build worlds, see ideas become instruments”. Você lê o parágrafo e pensa: “Legal.” Mas o truque é que a primeira letra de cada frase do parágrafo forma a frase “This is a big deal”, justamente o que ele pediu. Além disso, ele procura que quase todas as palavras de cada frase comecem com a mesma letra, o que é um desafio grande para o modelo. Por exemplo: “Behold, business plan, blueprints, briefs, beautiful builds, briskly”. Ele tenta fazer tudo isso para mostrar a capacidade grande de criação do GPT-5.
No texto, o Ethan também destaca que o ChatGPT 5 é mais fácil de lidar e fazer coisas. E, no fim das contas, isso é o que importa quando usamos a ferramenta. Não precisamos pensar muito em qual modelo usar, coisa que era um pouco complicada antes. Eu acho que é uma tendência da inteligência artificial: simplificar. Cada vez menos precisaremos saber fazer um prompt perfeito, pois a IA vai entender e ajudar a fazer isso por nós.
Esse é o grande objetivo das ferramentas de IA como um todo. Quando a IA começa a entregar esse tipo de coisa, ela se torna mais e mais útil para a gente.
Eu tentei replicar isso em português, pedindo algo parecido, e achei interessante. Ele também tentou fazer uma espécie de acróstico, que é sempre um desafio para as ferramentas. Tem desafios específicos muito comentados para LLMs: por exemplo, até uns 4 ou 6 meses atrás, o modelo não sabia contar quantos R’s têm na palavra “strawberry” (morango). Então, criar acrósticos, brincar com o texto, é uma forma de testar e melhorar o modelo. Tem que ter uma estrutura clara para conseguir fazer isso.
Nesse exemplo, o GPT-5 criou um texto em que diz gostar de respostas que cabem no mundo real, prefere precisão a floreio e trata ambiguidades como portas. Ele também tentou colocar um pangrama, ou seja, usar todas as letras do alfabeto em seu texto, o que foi um pouco forçado, mas o teste é interessante porque o modelo vai tentando criar coisas novas. A capacidade criativa do GPT-5 é um grande ponto de virada.
Ele criou o texto e também um gráfico com frequência de letras no poema, algo que eu não pedi. Ele gerou artefatos reutilizáveis: você podia baixar o poema, a frequência de letras em CSV, o gráfico, até um áudio gerado com uma musiquinha baseada nas letras. Isso mostra que o modelo tenta pensar em coisas extras para ajudar, o que pode ser legal ou um overkill, dependendo do uso.
Fiz esse teste em português e vários em inglês. Notei uma diferença grande entre os resultados nas duas línguas. Dependendo do que você quer fazer, é melhor fazer o prompt em inglês.
Um dos testes difíceis é criar imagens em SVG. Essas imagens são basicamente criadas por código, uma forma de criar imagens via programação. Pedi para criar uma imagem SVG de uma capivara comendo um abacaxi, algo bem difícil. O resultado inicial foi meio confuso, tentando formatos diferentes e mudando o prompt. Quando fiz o teste em inglês, o resultado já melhorou, com sombreamento e degradê. Ainda assim, não parecia exatamente uma capivara comendo um abacaxi, mas dava para entender.
Quando pedi para ele pensar mais (“think harder”), os resultados melhoraram porque ele usa o modelo que exige mais processamento. Dependendo do que você precisa, ele tenta encontrar o melhor modelo para você. Testei também com a versão paga do ChatGPT, que tem o GPT Thinking para pensar melhor, e para quem tem a versão Pro (cerca de 200 dólares por mês), tem o GPT Pro. Fiz testes para ver se o resultado melhorava, e realmente melhorou um pouco o processamento. No exemplo da capivara comendo abacaxi, agora realmente parece que ele está comendo o abacaxi. Na versão Pro, a diferença foi pequena nesse caso. Isso tudo é falando de uma coisa que pouca gente vai usar, a criação de SVG, para mostrar essa capacidade incrível.
O GPT-5 também tem uma grande capacidade de gerar código, que é muito legal para ver as coisas sendo criadas via código. Na divulgação oficial, a OpenAI mostrou exemplos, como criar um joguinho apenas com um prompt, que você pode aumentar a partir daí. Tem até um formato quase como um paint, uma ferramenta que qualquer pessoa pode usar para criar algo só com um prompt. Isso é muito legal para explorar possibilidades criativas. Exemplos incluem um simulador de bateria e um Lo-Fi Visualizer com cara de Windows, que achei bem divertido.
Imagina o que você pode criar com essas ferramentas. Dá para brincar e até usar em projetos. Também testei criando joguinhos e vendo a diferença na criação de prompts para cada um. Um joguinho que criei tem como objetivo capturar bolinhas de tênis, como uma cachorrinha astronauta, evitando se machucar. Tudo isso foi criado só com um prompt. Você pode acelerar o personagem, mudar o jogo, etc. É muito interessante pensar nessas possibilidades para o que pode ser criado com IA.
Um último exemplo é um trecho do livro Tudo é Rio, da Carla Madeira. Pedi para o GPT-5 escrever uma história usando o tom e estilo dela, contando a história de uma mulher que descobre uma traição e se vinga contando para a família no almoço de Páscoa. O resultado não era exatamente Carla Madeira, com muitos exageros por ser conciso, mas achei bem interessante. Depois pedi para ele explicar parte por parte por que achava que o texto tinha o mesmo estilo, e ele fez uma análise muito boa, detalhando elementos estilísticos do texto. Isso mostra um pouco da capacidade criativa do GPT-5.
Os três principais pontos que a OpenAI apresenta como grandes diferenças no GPT-5 são:
- A capacidade de código, que é uma diferença significativa no dia a dia.
- Expressão criativa e escrita, que agora tem resultados melhores, menos presos a um padrão fechado.
- Área de saúde, onde o GPT-5 faz pré-diagnósticos mais seguros. Lembrando que nunca deve substituir seu médico, mas pode ajudar a ter avaliações melhores.
No geral, achei o GPT-5 muito interessante, principalmente por conseguir escolher o modelo certo sozinho, que é um grande avanço para quem não usa modelos específicos. Ele está com uma expressão criativa melhor, algo que podemos aproveitar em nossos trabalhos no CR_IA. Não achei tão interessante a análise de dados, mandei planilhas e achei que ficou aquém do esperado para um modelo desse nível, mas talvez melhorem com o tempo.
Vale muito a pena fazer testes e brincar com essas possibilidades. Lembre-se que é importante usar prompts que peçam para ele pensar mais ou menos, pois isso força o modelo a escolher a forma de processamento adequada. Se você usa a versão paga, teste o modelo Thinking para resultados mais interessantes. Gostaria que vocês testassem, especialmente essas ideias criativas, e depois vamos compartilhar os resultados aqui dentro do CR_IA!
Então, até a próxima aula!
