Modelos abertos de alto peso em 2026, como o Kimi K3 (2,8T parâmetros) e o GLM-5.3 (320B), são tecnicamente gratuitos para baixar, mas exigem enormes clusters com múltiplas GPUs apenas para hospedar a inferência, quanto mais para treinar.
A dura realidade: "pesos abertos" ≠ "acesso aberto". Você até consegue pegar os pesos, mas sem uma infraestrutura séria de computação distribuída, fica preso na tela de download. Treinar em escala continua sendo condicionado pelos custos de hardware, não pela licença.
Essa lacuna de infraestrutura é o novo fosso. Open source no nome, exclusivo de datacenter na prática.
A dura realidade: "pesos abertos" ≠ "acesso aberto". Você até consegue pegar os pesos, mas sem uma infraestrutura séria de computação distribuída, fica preso na tela de download. Treinar em escala continua sendo condicionado pelos custos de hardware, não pela licença.
Essa lacuna de infraestrutura é o novo fosso. Open source no nome, exclusivo de datacenter na prática.