O Que Torna um LLM Ideal para Engenharia de Prompts?
Os melhores LLMs de código aberto para engenharia de prompts são grandes modelos de linguagem especificamente otimizados para compreender, seguir e executar instruções complexas com precisão. Esses modelos se destacam na aderência a instruções, raciocínio lógico, diálogo multi-turno e integração de ferramentas — capacidades essenciais para uma engenharia de prompts eficaz. Eles permitem que os desenvolvedores criem prompts sofisticados que produzem consistentemente saídas precisas e contextualmente apropriadas. Com recursos como janelas de contexto estendidas, modos de raciocínio e arquiteturas MoE para eficiência computacional, esses modelos capacitam os engenheiros de prompts a construir aplicações de IA confiáveis, automatizar fluxos de trabalho complexos e expandir os limites do que é possível com interfaces de linguagem natural.
Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 é um modelo Mixture-of-Experts com 30,5B de parâmetros totais e 3,3B de parâmetros ativados, apresentando melhorias significativas no seguimento de instruções, raciocínio lógico, compreensão de texto, matemática, ciência, codificação e uso de ferramentas. Com compreensão de contexto longo aprimorada de até 256K tokens e alinhamento superior com as preferências do usuário, ele oferece respostas excepcionalmente úteis e geração de texto de alta qualidade para diversas tarefas de engenharia de prompts.
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507: Seguimento Superior de Instruções
Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 é a versão atualizada do modo não-pensante do Qwen3-30B-A3B. É um modelo Mixture-of-Experts (MoE) com 30,5 bilhões de parâmetros totais e 3,3 bilhões de parâmetros ativados. Esta versão apresenta aprimoramentos chave, incluindo melhorias significativas em capacidades gerais como seguimento de instruções, raciocínio lógico, compreensão de texto, matemática, ciência, codificação e uso de ferramentas. Também mostra ganhos substanciais na cobertura de conhecimento de cauda longa em várias línguas e oferece um alinhamento notavelmente melhor com as preferências do usuário em tarefas subjetivas e abertas, permitindo respostas mais úteis e geração de texto de maior qualidade. Além disso, suas capacidades de compreensão de contexto longo foram aprimoradas para 256K. Este modelo suporta apenas o modo não-pensante e não gera blocos `
Prós
- Seguimento excepcional de instruções e aderência a prompts.
- Janela de contexto aprimorada de 256K para prompts complexos.
- Alinhamento superior com as preferências do usuário.
Contras
- Não suporta o modo de pensamento para raciocínio passo a passo.
- Requer design cuidadoso de prompts para maximizar a eficácia.
Por Que Amamos
- Ele oferece capacidades excepcionais de seguimento de instruções com compreensão de contexto aprimorada, tornando-o perfeito para criar e executar prompts complexos com resultados consistentes e de alta qualidade.
zai-org/GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air é um modelo fundamental especificamente projetado para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 106B de parâmetros totais e 12B de parâmetros ativos. Extensivamente otimizado para uso de ferramentas, navegação na web, desenvolvimento de software e desenvolvimento front-end, ele emprega uma abordagem de raciocínio híbrido que se adapta eficazmente a diversos cenários — desde tarefas de raciocínio complexas até aplicações diárias de engenharia de prompts.
GLM-4.5-Air: Raciocínio Híbrido para Prompting Versátil
GLM-4.5-Air é um modelo fundamental especificamente projetado para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 106B de parâmetros totais e 12B de parâmetros ativos. Ele foi extensivamente otimizado para uso de ferramentas, navegação na web, desenvolvimento de software e desenvolvimento front-end, permitindo integração perfeita com agentes de codificação como Claude Code e Roo Code. O GLM-4.5 emprega uma abordagem de raciocínio híbrido, permitindo que ele se adapte eficazmente a uma ampla gama de cenários de aplicação — desde tarefas de raciocínio complexas até casos de uso diários. Essa versatilidade o torna excepcional para engenharia de prompts, onde diferentes tarefas exigem diferentes níveis de profundidade de raciocínio. Com sua janela de contexto de 131K e otimização para fluxos de trabalho de agentes, ele se destaca na compreensão e execução de instruções multi-passos incorporadas em prompts sofisticados.
Prós
- Raciocínio híbrido se adapta a várias complexidades de prompts.
- Otimizado para uso de ferramentas e aplicações de agentes.
- Grande janela de contexto de 131K para prompts abrangentes.
Contras
- Pode exigir ajuste fino para tarefas altamente especializadas.
- Nível de preço mais alto em comparação com modelos menores.
Por Que Amamos
- Sua abordagem de raciocínio híbrido e design otimizado para agentes o tornam incrivelmente versátil para engenharia de prompts em diversas aplicações, desde consultas simples até fluxos de trabalho complexos com múltiplas ferramentas.
Qwen/Qwen3-14B
Qwen3-14B é o mais recente grande modelo de linguagem da série Qwen com 14,8B de parâmetros, suportando de forma única a alternância perfeita entre o modo de pensamento para raciocínio lógico complexo e o modo não-pensante para diálogo eficiente. Ele demonstra capacidades de raciocínio significativamente aprimoradas, se destaca no alinhamento com as preferências humanas para escrita criativa e diálogos multi-turno, e suporta mais de 100 idiomas com forte seguimento de instruções multilíngues.
Qwen3-14B: Raciocínio Flexível para Prompts Dinâmicos
Qwen3-14B é o mais recente grande modelo de linguagem da série Qwen com 14,8B de parâmetros. Este modelo suporta de forma única a alternância perfeita entre o modo de pensamento (para raciocínio lógico complexo, matemática e codificação) e o modo não-pensante (para diálogo eficiente e de propósito geral). Ele demonstra capacidades de raciocínio significativamente aprimoradas, superando os modelos de instrução QwQ e Qwen2.5 anteriores em matemática, geração de código e raciocínio lógico de senso comum. O modelo se destaca no alinhamento com as preferências humanas para escrita criativa, role-playing e diálogos multi-turno. Além disso, ele suporta mais de 100 idiomas e dialetos com forte seguimento de instruções multilíngues e capacidades de tradução. Para engenharia de prompts, essa capacidade de modo duplo é inestimável — engenheiros podem criar prompts que acionam raciocínio profundo quando necessário ou obter respostas rápidas para tarefas mais simples, tudo dentro de uma única estrutura de modelo com uma janela de contexto de 131K.
Prós
- Operação de modo duplo para engenharia de prompts flexível.
- Fortes capacidades de raciocínio em ambos os modos.
- Excelente suporte multilíngue (mais de 100 idiomas).
Contras
- Contagem de parâmetros menor que os modelos carro-chefe.
- A troca de modo requer design explícito de prompts.
Por Que Amamos
- Sua capacidade única de alternar entre os modos de pensamento e não-pensamento oferece flexibilidade inigualável para engenheiros de prompts que precisam tanto de raciocínio profundo quanto de respostas rápidas em seus fluxos de trabalho.
Comparação de LLMs para Engenharia de Prompts
Nesta tabela, comparamos os principais LLMs de código aberto de 2025 otimizados para engenharia de prompts. Cada modelo traz pontos fortes únicos: Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 se destaca no seguimento de instruções e compreensão de contexto longo, GLM-4.5-Air oferece raciocínio híbrido para aplicações de agentes, e Qwen3-14B oferece operação flexível de modo duplo. Esta comparação lado a lado ajuda você a selecionar o modelo certo com base em seus requisitos específicos de engenharia de prompts, necessidades de contexto e considerações orçamentárias.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Ponto Forte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 | Qwen | Chat | $0.4/$0.1 por M tokens | Seguimento superior de instruções |
| 2 | GLM-4.5-Air | zai | Chat | $0.86/$0.14 por M tokens | Raciocínio híbrido para agentes |
| 3 | Qwen3-14B | Qwen3 | Chat | $0.28/$0.07 por M tokens | Operação flexível de modo duplo |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507, zai-org/GLM-4.5-Air e Qwen/Qwen3-14B. Cada um desses modelos se destaca no seguimento de instruções, capacidades de raciocínio e manuseio de contexto — qualidades essenciais para fluxos de trabalho eficazes de engenharia de prompts.
Para engenharia de prompts, janelas de contexto maiores oferecem vantagens significativas. Nossas principais escolhas oferecem comprimentos de contexto que variam de 131K a 262K tokens, permitindo que os engenheiros criem prompts de sistema abrangentes, incluam exemplos extensos e mantenham o histórico da conversa. Modelos como Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 com contexto de 256K são particularmente valiosos para compreensão em escala de repositório e interações multi-turno complexas.