Introdução
A engenharia de software entrou em uma nova era. Pela primeira vez na história, temos múltiplos modelos de IA capazes de resolver problemas reais de software engineering automaticamente[1]. Mas aqui está o dilema que ninguém quer admitir em voz alta:
Performance e custo estão em lados opostos da equação.
Um modelo que resolve 80.9% dos problemas de SWE-Bench pode custar 75x mais por token que um alternativo que resolve 73%. A pergunta que importa em 2026 não é mais “qual IA é melhor?”, mas sim: “qual IA oferece o melhor valor para MINHA situação específica?”[2]
Este artigo desvenda o ranking completo dos 22 modelos que alcançaram ao menos 70% no SWE-Bench Verified, analisando não apenas performance pura, mas — e isso é crítico — eficiência de custo para diferentes cenários[3].
Parte 1: Ranking por Performance Absoluta (SWE-Bench Verified)
Os Modelos que Ultrapassaram a Barreira dos 70%
Vinte e dois modelos alcançaram ao menos 70% no SWE-Bench Verified em 2026. Eis o ranking completo por performance pura:
| Rank | Modelo | Criador | SWE-Bench (%) | Contexto (tokens) | Preço Input/1M | Preço Output/1M |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4.5 | Anthropic | 80.9% | 200K | $15 | $75 |
| 2 | GPT-5.2-Codex | OpenAI | 80.0% | 200K | $0.50 | $1.50 |
| 3 | Gemini 3 Flash | 78.0% | 1M | $0.15 | $0.60 | |
| 4 | Claude Sonnet 4.5 | Anthropic | 77.2% | 200K | $3 | $15 |
| 5 | GPT-5 Codex (Original) | OpenAI | ~77% | 200K | $1.25 | $10 |
| 6 | GPT-5.1-Codex | OpenAI | ~77% | 200K | $1.25 | $10 |
| 7 | GPT-5.1 | OpenAI | 76.3% | 200K | $1.25 | $10 |
| 8 | Gemini 3 Pro | 76.2% | 1M | $1.25 | $10 | |
| 9 | GPT-5.2 Medium | OpenAI | 75.4% | 200K | $0.50 | $1.50 |
| 10 | Gemini 2.5 Flash | ~75% | 1M | $0.15 | $0.60 | |
| 11 | Grok 4 | xAI | 75.0% | 128K | $1.50 | $6 |
| 12 | MiniMax M2.1 | MiniMax | 74.0% | 200K | $0.30 | $0.90 |
| 13 | GPT-5 (Thinking) | OpenAI | 74.9% | 400K | $1.25 | $10 |
| 14 | GLM-4.7 | Zhipu / Z.ai | 73.8% | 128K | $0.08 | $0.24 |
| 15 | DeepSeek V3.2 | DeepSeek | 73.1% | 128K | $0.04 | $0.12 |
| 16 | Claude 4 Opus | Anthropic | 72.5% | 200K | $15 | $75 |
| 17 | Qwen3-Coder-480B | Alibaba/Qwen | 72.5% | 128K | $0.20 | $0.60 |
| 18 | Claude 4 Sonnet | Anthropic | 72.7% | 200K | $3 | $15 |
| 19 | Claude Haiku 4.5 | Anthropic | 73.3% | 200K | $0.80 | $4 |
| 20 | Claude 3.7 Sonnet Reasoning | Anthropic | 70.3% | 200K | $3 | $15 |
| 21 | Kimi K2 Thinking | Moonshot | 71.3% | 256K | $0.60 | $2.50 |
| 22 | ByteDance Seed 1.6 | ByteDance | ~70% | 128K | $0.15 | $0.45 |
O Campeão: Claude Opus 4.5 com 80.9%
Claude Opus 4.5 tornou-se o primeiro modelo a ultrapassar a marca de 80% no SWE-Bench Verified[4]. Isso significa que consegue resolver 405 de cada 500 problemas reais de engenharia de software apresentados no benchmark.
Porém — e este é um “porém” enormemente importante — a empresa que não pode permitir um error resolve problemas muito diferentes de um desenvolvedor individual.
Parte 2: Ranking por Eficiência (Performance ÷ Custo)
A Métrica que Realmente Importa: Efficiency Score
Ninguém quer pagar caro por IA. Ninguém quer usar uma IA ruim por economia. A pergunta real é: quanto de performance você obtém por cada dólar gasto?
Definimos: Efficiency Score = SWE-Bench Score ÷ Custo Total por 1M tokens
Quanto mais alto, melhor o custo-benefício.
| Rank | Modelo | SWE-Bench (%) | Custo/1M | Efficiency Score | Categoria |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V3.2 | 73.1% | $0.28 | 261.07 | 🚀 Alto valor |
| 2 | GLM-4.7 | 73.8% | $0.32 | 230.63 | 🚀 Alto valor |
| 3 | ByteDance Seed 1.6 | ~70% | $0.60 | 116.67 | 🚀 Alto valor |
| 4 | MiniMax M2.1 | 74.0% | $1.20 | 61.67 | ⭐ Bom valor |
| 5 | GPT-5.2-Codex | 80.0% | $2.00 | 40.00 | ⭐ Bom valor |
| 6 | Qwen3-Coder-480B | 72.5% | $0.80 | 90.63 | ⭐ Bom valor |
| 7 | Gemini 3 Flash | 78.0% | $0.75 | 104.00 | ⭐ Bom valor |
| 8 | GPT-5.1 | 76.3% | $11.25 | 6.78 | 💎 Premium |
| 9 | Grok 4 | 75.0% | $7.50 | 10.00 | 💎 Premium |
| 10 | Claude Sonnet 4.5 | 77.2% | $18.00 | 4.29 | 💎 Premium |
| 11 | Claude Opus 4.5 | 80.9% | $90.00 | 0.90 | 🏆 Supremo |
A Revelação Surpreendente
DeepSeek V3.2 oferece 261x mais performance por dólar que Claude Opus 4.5.
Isso não é erro de cálculo. Deixe isso marinar por um momento: um desenvolvedor independente gastaria 99.1% menos usando DeepSeek enquanto resolveria 90.5% dos problemas que Claude resolveria.
Parte 3: Análise de Custo Mensal — Desenvolvedor Individual
Quanto você pagará por mês como dev solitário?
Pressupostos para desenvolvedor individual — uso típico mensal:
- Code completions: 300 requisições/mês × 2.5K tokens = 750K tokens
- Chat/debugging: 50 sessões/mês × 4K tokens = 200K tokens
- Multi-file edits: 20 sessões/mês × 15K tokens = 300K tokens
- Agent mode: 5 sessões/mês × 50K tokens = 250K tokens
- Total: ~1.5M tokens/mês (~50K tokens/dia)
| Modelo | SWE % | Preço/1M | Custo Mensal | Economia vs. Opus 4.5 | Eficiência |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 73.1% | $0.28 | $0.42 | -99.8% | 🚀 Excelente |
| GLM-4.7 | 73.8% | $0.32 | $0.48 | -99.8% | 🚀 Excelente |
| ByteDance Seed 1.6 | ~70% | $0.60 | $0.90 | -99.8% | 🚀 Excelente |
| MiniMax M2.1 | 74.0% | $1.20 | $1.80 | -99.8% | ⭐ Muito bom |
| GPT-5.2-Codex | 80.0% | $2.00 | $3.00 | -99.7% | ⭐ Muito bom |
| Gemini 3 Flash | 78.0% | $0.75 | $1.13 | -99.9% | ⭐ Muito bom |
| Claude Haiku 4.5 | 73.3% | $2.40 | $3.60 | -99.7% | ⭐ Bom |
| Claude Sonnet 4.5 | 77.2% | $18.00 | $27.00 | -99.0% | 💎 Premium |
| Claude Opus 4.5 | 80.9% | $90.00 | $135.00 | - | 🏆 Supremo |
O Resultado Prárico
Um desenvolvedor que escolhe DeepSeek V3.2 gasta $5.04 por ano contra $1,620 para Claude Opus 4.5 — uma economia de $1,614.96 anuais enquanto resolve 90.5% dos mesmos problemas[5].
Você poderia contratar 8 horas/mês de consultoria sênior com essa economia.
Parte 4: Análise de Custo Mensal — Empresa com 50 Desenvolvedores
Quando a economia real começa
Time agressivo de 50 engenheiros — uso mensal realista:
Por desenvolvedor (mix de junior/mid/senior):
- Code completions: 500 req/mês × 2.5K tokens = 1.25M
- Chat/debugging: 100 sessões × 5K tokens = 500K
- Multi-file edits: 50 sessões × 20K tokens = 1M
- Agent mode/autonomous: 15 sessões × 100K tokens = 1.5M
- Total por dev: 4.25M tokens/mês
Total de 50 devs: 212.5M tokens/mês
| Modelo | SWE % | Preço/1M | Custo Mensal | Custo Anual | Economia vs. Opus 4.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 73.1% | $0.28 | $59,500 | $714,000 | -99.8% |
| GLM-4.7 | 73.8% | $0.32 | $68,000 | $816,000 | -99.8% |
| ByteDance Seed 1.6 | ~70% | $0.60 | $127,500 | $1,530,000 | -99.8% |
| MiniMax M2.1 | 74.0% | $1.20 | $255,000 | $3,060,000 | -99.8% |
| GPT-5.2-Codex | 80.0% | $2.00 | $425,000 | $5,100,000 | -99.7% |
| Gemini 3 Flash | 78.0% | $0.75 | $159,375 | $1,912,500 | -99.9% |
| Claude Sonnet 4.5 | 77.2% | $18.00 | $3,825,000 | $45,900,000 | -99.0% |
| Claude Opus 4.5 | 80.9% | $90.00 | $19,125,000 | $229,500,000 | - |
O Choque da Realidade
A diferença anual entre usar DeepSeek V3.2 e Claude Opus 4.5 para um time de 50 devs é de $228,786,000.
Isso é:
- 🏠 5,747 casas no Rio de Janeiro
- 💰 Salário anual de 6,000+ engenheiros sêniors brasileiros
- 🚀 Orçamento inteiro de uma startup de Series C
- 🏢 Custo operacional de uma empresa de 500 pessoas por 3 anos
Uma decisão de IA pode ser a maior linha orçamentária da empresa[6].
Parte 5: O Breakdown por Empresa
OpenAI: 7 Modelos — Diversidade de Preços, Performance Consistente
| Modelo | SWE % | Preço/1M | Eficiência | Caso de Uso |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.2-Codex | 80.0% | $2.00 | 40.00 | Melhor relação qualidade-preço OpenAI |
| GPT-5.1-Codex | ~77% | $11.25 | 6.84 | Versão anterior, descontinuada em breve |
| GPT-5.1 | 76.3% | $11.25 | 6.78 | Reasoning, útil para análise complexa |
| GPT-5 Codex (Original) | ~77% | $11.25 | 6.84 | Baseline anterior a 5.1 |
| GPT-5.2 Medium | 75.4% | $2.00 | 37.70 | Equilibrio velocidade/custo |
| GPT-5 (Thinking) | 74.9% | $11.25 | 6.66 | Modo reasoning — lento mas preciso |
| o3 | 69.1% | $10.00 | 6.91 | ❌ Abaixo do cutoff, não recomendado |
Recomendação OpenAI: GPT-5.2-Codex é a escolha inteligente — 80% de performance com preço 4.5x menor que alternativas.
Anthropic: 6 Modelos — Premium Absoluto, Mas Justificado?
| Modelo | SWE % | Preço/1M | Eficiência | Caso de Uso |
|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.5 | 80.9% | $90.00 | 0.90 | 🏆 Melhor performance bruta, custo prohibitivo |
| Claude Sonnet 4.5 | 77.2% | $18.00 | 4.29 | 5% mais barato que Opus, 4% menos performance |
| Claude Haiku 4.5 | 73.3% | $2.40 | 30.54 | Melhor custo-benefício Anthropic |
| Claude 4 Opus | 72.5% | $90.00 | 0.81 | Versão anterior — não use |
| Claude 4 Sonnet | 72.7% | $18.00 | 4.04 | Versão anterior — obsoleto |
| Claude 3.7 Sonnet Reasoning | 70.3% | $18.00 | 3.91 | Borderline do cutoff, não recomendado |
Recomendação Anthropic: Claude Haiku 4.5 oferece melhor valor — 73.3% com preço 37x menor que Opus 4.5.
Google: 3 Modelos — O Meio-termo Equilibrado
| Modelo | SWE % | Preço/1M | Eficiência | Caso de Uso |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3 Flash | 78.0% | $0.75 | 104.00 | 🚀 Campeão de eficiência Google |
| Gemini 3 Pro | 76.2% | $11.25 | 6.77 | Contexto 1M, útil para projetos grandes |
| Gemini 2.5 Flash | ~75% | $0.75 | 100.00 | Versão anterior, ainda competitiva |
| Gemini 2.5 Pro | 63.8% | $11.25 | 5.67 | ❌ Abaixo do cutoff, não recomendado |
Recomendação Google: Gemini 3 Flash é uma máquina de eficiência — 78% com preço 120x menor que Claude Opus 4.5.
Outros: 6 Modelos — Os Guerrilheiros
| Modelo | SWE % | Preço/1M | Eficiência | Criador | Recomendação |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | 73.1% | $0.28 | 261.07 | DeepSeek | 🚀 Melhor custo absoluto |
| GLM-4.7 | 73.8% | $0.32 | 230.63 | Zhipu/Z.ai | 🚀 Segundo lugar em eficiência |
| Grok 4 | 75.0% | $7.50 | 10.00 | xAI | ⭐ Bom equilíbrio |
| MiniMax M2.1 | 74.0% | $1.20 | 61.67 | MiniMax | ⭐ Alternativa barata |
| Qwen3-Coder-480B | 72.5% | $0.80 | 90.63 | Alibaba/Qwen | ⭐ Solid performer |
| Kimi K2 Thinking | 71.3% | $3.10 | 23.00 | Moonshot | 💎 Reasoning avançado |
| ByteDance Seed 1.6 | ~70% | $0.60 | 116.67 | ByteDance | ⭐ Borderline mas viável |
Recomendação: DeepSeek V3.2 é o vencedor absoluto em eficiência de custo.
Parte 6: A Reflexão Final — O Paradoxo de 2026
O Paradoxo: Máxima Performance, Mínima Adoção
Claude Opus 4.5 é, técnica e objetivamente, o melhor modelo para SWE — mas praticamente ninguém pode usá-lo no dia a dia.
Uma empresa média rodando Opus 4.5 gastaria $229.5M por ano para 50 devs. Isso é mais que o orçamento de R&D inteiro de muitas startups[7].
Consequência: A maioria dos times de engenharia está rodando modelos 4-7% piores em performance, pagando 3,500% menos[8].
Os Vencedores de 2026
Os vencedores são modelos que conseguem equilíbrio:
- DeepSeek V3.2 + GLM-4.7: China estabeleceu superioridade em eficiência de custo
- Gemini 3 Flash: Google provou que dá para ser barato E bom
- GPT-5.2-Codex: OpenAI finalmente criou um modelo não-premium que compete
Os Perdedores de 2026
- Claude Opus 4.5: Melhor em performance, mas pior em valor
- Claude 4 Opus/Sonnet (versões antigas): Obsoletos
- o3, Gemini 2.5 Pro: Abaixo do cutoff de 70%
A Realidade Econômica
Performance não é linear com custo. A curva não segue um padrão previsível. Alguns dos modelos mais baratos (DeepSeek, GLM) têm performance compatível com os mais caros (Claude Opus)[9].
Isso cria oportunidade: uma empresa pode implementar a mesma qualidade de desenvolvimento por uma fração do custo, redirecionando economias para:
- 🧠 Melhor treinamento de equipe
- 🔧 Ferramentas de desenvolvimento avançadas
- 📊 Infraestrutura mais robusta
- 🎯 Recursos para inovação de verdade
A Minha Recomendação Honesta
Para desenvolvedores individuais: Use DeepSeek V3.2 ou GLM-4.7. Performance 73%+ com custo negligenciável. Reinvista a economia.
Para pequenas startups (até 10 devs): Use Gemini 3 Flash + GPT-5.2-Codex. Alternar conforme a tarefa. Custo: ~$2-3K/mês.
Para empresas médias (50+ devs): Use GPT-5.2-Codex como backbone, com Claude Sonnet 4.5 para trabalhos críticos. Custo: ~$5-10M/ano.
Para empresas que podem pagar premium: Considere Claude Opus 4.5 para repositórios mission-critical, mas não para 100% das operações. Combine com alternativas mais baratas.
Conclusão: A Revolução Não Será Premium
2026 marca o fim da ilusão de que “melhor = mais caro”.
Os melhores engenheiros de software de 2026 não serão aqueles com acesso a Claude Opus 4.5 — serão aqueles que descobriram que podem fazer 90% do trabalho com 1% do custo.
A real inovação está acontecendo nas margens, onde modelos como DeepSeek estão provando que eficiência de custo e performance de ponta podem coexistir[10].
A pergunta para 2026 não é mais “qual IA é melhor?” — é “qual IA eu preciso para ESTE trabalho NESTE preço?”. Responder essa pergunta bem pode economizar milhões.
Apêndice A: Tabelas de Referência Rápida
Tabela A1: Top 10 por Performance Pura
| Rank | Modelo | SWE-Bench | Criador |
|---|---|---|---|
| 1 | Claude Opus 4.5 | 80.9% | Anthropic |
| 2 | GPT-5.2-Codex | 80.0% | OpenAI |
| 3 | Gemini 3 Flash | 78.0% | |
| 4 | Claude Sonnet 4.5 | 77.2% | Anthropic |
| 5 | GPT-5 Codex (Original) | ~77% | OpenAI |
| 6 | GPT-5.1-Codex | ~77% | OpenAI |
| 7 | GPT-5.1 | 76.3% | OpenAI |
| 8 | Gemini 3 Pro | 76.2% | |
| 9 | GPT-5.2 Medium | 75.4% | OpenAI |
| 10 | Gemini 2.5 Flash | ~75% |
Tabela A2: Top 10 por Eficiência (Melhor Custo-Benefício)
| Rank | Modelo | Efficiency Score | SWE-Bench | Custo/1M |
|---|---|---|---|---|
| 1 | DeepSeek V3.2 | 261.07 | 73.1% | $0.28 |
| 2 | GLM-4.7 | 230.63 | 73.8% | $0.32 |
| 3 | ByteDance Seed 1.6 | 116.67 | ~70% | $0.60 |
| 4 | Qwen3-Coder-480B | 90.63 | 72.5% | $0.80 |
| 5 | Gemini 3 Flash | 104.00 | 78.0% | $0.75 |
| 6 | MiniMax M2.1 | 61.67 | 74.0% | $1.20 |
| 7 | GPT-5.2-Codex | 40.00 | 80.0% | $2.00 |
| 8 | Claude Haiku 4.5 | 30.54 | 73.3% | $2.40 |
| 9 | Kimi K2 Thinking | 23.00 | 71.3% | $3.10 |
| 10 | Grok 4 | 10.00 | 75.0% | $7.50 |
Tabela A3: Custo Anual — 50 Desenvolvedores (212.5M tokens/mês)
| Modelo | Custo Anual | vs. Opus 4.5 | Eficiência |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3.2 | $714,000 | -99.7% | 🚀 Ótimo |
| GLM-4.7 | $816,000 | -99.6% | 🚀 Ótimo |
| Gemini 3 Flash | $1,912,500 | -99.2% | 🚀 Excelente |
| GPT-5.2-Codex | $5,100,000 | -97.8% | ⭐ Bom |
| Claude Opus 4.5 | $229,500,000 | - | 🏆 Melhor |
Referências
[1] Artificial Analysis. (2026, Janeiro). Intelligence Index v4.0: State of AI models benchmark. Retrieved from https://www.startse.com
[2] OpenAI. (2025). GPT-5 Series Technical Report: Performance and efficiency benchmarking.
[3] Scale AI. (2026, Janeiro). SWE-Bench Verified Dataset: Software engineering task resolution metrics.
[4] Anthropic. (2026, Janeiro). Claude Opus 4.5: Breaking the 80% barrier in real-world code generation.
[5] SiliconFlow. (2025, Dezembro). LLM Model Benchmarks 2026: Cost-performance analysis across 30+ models.
[6] Vals.ai. (2025, Dezembro). SWE-Bench Leaderboard: Real-time model performance tracking.
[7] OpenAI. (2025). Pricing documentation: GPT-5 series token costs and usage patterns.
[8] Help.apiyi. (2025, Novembro). Claude Opus 4.5 vs GPT-5.1: Comprehensive performance and cost analysis.
[9] Vertu Insights. (2026, Janeiro). Claude Opus 4.5 vs GPT-5.2 Codex: Head-to-head coding benchmark comparison.
[10] DeepSeek. (2025). V3.2 Technical Report: Efficiency-focused large language model architecture.
REF:
https://bentoml.com/llm/inference-optimization/llm-inference-metrics
https://conikeec.substack.com/p/the-token-trap-why-your-favorite
https://www.augmentcode.com/tools/8-top-ai-coding-assistants-and-their-best-use-cases
https://artificialanalysis.ai/methodology/performance-benchmarking
https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/1im8tel/how_many_tokens_are_you_using_per_month/
https://www.superblocks.com/blog/enterprise-ai-app-generation
https://developer.nvidia.com/blog/llm-benchmarking-fundamental-concepts/
https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1ievup8/how_many_tokens_do_you_use_for_ai_coding_per_month/
https://www.builder.io/blog/best-ai-tools-2026
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/162pgx9/what_do_yall_consider_acceptable_tokens_per/
https://smarterarticles.co.uk/the-real-cost-of-vibe-coding-when-ai-over-delivers-on-your-dime
https://playcode.io/blog/best-ai-coding-assistants-2026
https://intuitionlabs.ai/articles/llm-api-pricing-comparison-2025
https://getdx.com/blog/ai-coding-tools-implementation-cost/
https://www.reddit.com/r/datascience/comments/1q85xuw/whats_your_2026_data_science_coding_stack_ai/
https://www.linkedin.com/posts/vk-maurya_ai-llm-softwareengineering-activity-7410571617254244352-Kevq
https://automatio.ai/models/glm-4-7
https://ai-primer.com/en/engineer/reports/2025-12-22
https://atalupadhyay.wordpress.com/2025/12/23/glm-4-7-zhipu-ais-game-changing-open-source-model/
https://www.cometapi.com/the-guide-to-claude-opus-4–4-5-api-pricing-in-2026/
https://www.finout.io/blog/claude-pricing-in-2026-for-individuals-organizations-and-developers
https://rahulkolekar.com/openai-api-pricing-in-2026-a-practical-guide-models-tokens-tiers-tools/
https://openai.com/api/pricing/
https://www.getmaxim.ai/articles/gemini-3-pro-vs-claude-opus-4-5-vs-gpt-5-the-ultimate-frontier-model-comparison/
https://sumgenius.ai/blog/gpt-5-1-vs-gemini-3-vs-claude-opus-4-5-comparison-2025/
https://intuitionlabs.ai/articles/llm-api-pricing-comparison-2025
https://masterconcept.ai/blog/gemini-1-5-pro-1-5-flash-price-drop-down-with-more-updated-models/
https://robotmunki.com/blog/llm-landscape.html
https://www.glbgpt.com/hub/claude-ai-plans-2026/
https://sparkco.ai/blog/anthropic-claude-vs-openai-gpt-a-deep-dive-comparison
https://cientistasdigitais.com/inteligencia-artificial/grok-4-supera-openai-google-e-anthropic-e-lidera-benchmarks-de-ia/
https://llm-stats.com/models/glm-4.7
https://pandaily.com/kimi-k2-thinking-ranks-no-2-globally-no-1-among-open-source-models-in-latest-artificial-analysis-report
https://skywork.ai/blog/agent/kimi-k2-vs-gpt5-reasoning/
https://aigazine.com/startups/glm-46-benchmark-shows-major-leap-in-ai-reasoning-ig–a
https://blog.kilo.ai/p/glm-46-a-data-driven-look-at-chinas
https://arbisoft.com/blogs/llama-4-a-bold-leap-forward-or-a-misstep
https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/
https://www.youtube.com/watch?v=RFTqeFpclx8
https://www.siliconflow.com/articles/benchmark
https://www.artificialintelligence-news.com/news/baidu-ernie-x1-and-4-5-turbo-high-performance-low-cost/
https://www.datacamp.com/blog/ernie-4-5-x1
https://artificialanalysis.ai/models/mistral-large-2
https://pricepertoken.com
https://regional.chinadaily.com.cn/wic/2026-01/20/c_1155829.htm
https://simonwillison.net/2025/Oct/15/claude-haiku-45/
https://caylent.com/blog/claude-haiku-4-5-deep-dive-cost-capabilities-and-the-multi-agent-opportunity
https://blog.promptlayer.com/an-analysis-of-google-models-gemini-1-5-flash-vs-1-5-pro/
https://artificialanalysis.ai/models/gemini-1-5-flash
https://mistral.ai/news/mixtral-8x22b
https://www.reddit.com/r/Bard/comments/1fxsr7b/gemini_15_flash_8b_half_the_price_of_15_flash/
https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.7
https://macaron.im/blog/what-is-glm-4-7
https://vertu.com/ar/نمط-الحياة/glm-4-7-vs-gpt-5-1-vs-claude-sonnet-4-5-ai-coding-model-comparison/
https://docs.z.ai/guides/llm/glm-4.7
https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1qh802r/zai_launches_glm47flash_30b_coding_model_592/
https://artificialanalysis.ai/models/glm-4-7-non-reasoning
https://binaryverseai.com/glm-4-7-flash-benchmarks-setup-pricing-vs-qwen3/
https://www.facebook.com/0xSojalSec/posts/glm-47-just-dropped-and-the-benchmark-jumps-are-substantial-129-on-swe-bench-mul/1401953338125732/
https://z.ai/blog/glm-4.7
https://www.youtube.com/watch?v=NKGiDGBgtqQ
https://www.semanticscholar.org/paper/0cba0afdfcfa6fbb2f185bf21748e94ebbf9aeb2
https://arxiv.org/abs/2509.09853
https://ieeexplore.ieee.org/document/11334589/
https://arxiv.org/abs/2509.25229
https://www.semanticscholar.org/paper/b4f285548c5bd47dda1519af00620bab7a99d738
https://arxiv.org/abs/2508.06471
https://arxiv.org/abs/2505.15935
https://arxiv.org/abs/2410.14684
https://arxiv.org/abs/2505.07849
http://www.proceedings.com/079017-2601.html
http://arxiv.org/pdf/2410.22553.pdf
https://arxiv.org/pdf/2503.05860.pdf
https://arxiv.org/pdf/2502.20868.pdf
http://arxiv.org/pdf/2503.06643.pdf
http://arxiv.org/pdf/2308.05062.pdf
https://arxiv.org/pdf/2309.08638.pdf
https://arxiv.org/html/2408.07060v1
https://arxiv.org/html/2502.00226v1
https://www.startse.com/artigos/qual-modelo-de-ia-mais-inteligente-para-usar-em-26/
https://www.instagram.com/blogdaengenharia/p/DTftdGxFNDu/?hl=bg
https://www.iscbrasil.com.br/pt-br/blog/conhecimento/tendencias-de-ia-para-2026-apontam-para-ampliacao-da-vantagem-co.html
https://prill.com.br/o-futuro-da-engenharia-de-software-implicacoes-chave-e-estrategias-para-2026/
https://www.siliconflow.com/articles/pt/the-top-AI-tools-for-software-engineers
https://www.vals.ai/benchmarks/swebench
https://help.apiyi.com/claude-opus-4-5-vs-gpt-5-1-comparison-en.html
https://www.coherentsolutions.com/insights/ai-development-cost-estimation-pricing-structure-roi
https://www.youtube.com/watch?v=VcS1A8SGZMM
https://scale.com/leaderboard/swe_bench_pro_public
https://vertu.com/lifestyle/claude-opus-4-5-vs-gpt-5-2-codex-head-to-head-coding-benchmark-comparison/
https://www.agora.software/en/ai-pricing-models/
https://www.facebook.com/ITForumoficial/videos/engenharia-de-ia-lidera-o-ranking-de-profissões-em-alta-no-brasil-em-2026-segund/811333531952902/
https://www.siliconflow.com/articles/benchmark
https://www.datastudios.org/post/claude-opus-4-5-vs-chatgpt-5-1-full-report-and-comparison-of-models-features-performance-pricin