O Que São LLMs de Código Aberto para Fluxos de Trabalho de Agentes?
LLMs de código aberto para fluxos de trabalho de agentes são modelos de linguagem grandes especializados, projetados para executar tarefas complexas de forma autônoma através de raciocínio, planejamento, uso de ferramentas e interação com ambientes externos. Ao contrário dos modelos de chat tradicionais, esses LLMs capazes de agentes podem decompor objetivos complexos, tomar decisões, invocar funções, navegar na web, escrever e executar código e resolver problemas iterativamente. Eles se destacam na chamada de função, integração de API e execução de tarefas em várias etapas. Essa tecnologia permite que os desenvolvedores construam agentes de IA autônomos que podem lidar com tudo, desde desenvolvimento de software e análise de dados até automação web e orquestração de fluxos de trabalho empresariais, tudo isso mantendo a transparência, personalização e custo-benefício através da acessibilidade de código aberto.
GLM-4.5-Air
GLM-4.5-Air é um modelo fundamental projetado especificamente para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE). 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-lhe adaptar-se eficazmente a uma ampla gama de cenários de aplicação — desde tarefas de raciocínio complexas até casos de uso diários.
GLM-4.5-Air: Modelo Fundamental de Agente Construído para Fins Específicos
GLM-4.5-Air é um modelo fundamental projetado especificamente para aplicações de agentes de IA, construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos. 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-lhe adaptar-se eficazmente a uma ampla gama de cenários de aplicação — desde tarefas de raciocínio complexas até casos de uso diários. Com uma janela de contexto de 131K e preços competitivos no SiliconFlow de $0.86/M tokens de saída e $0.14/M tokens de entrada, ele oferece valor excepcional para fluxos de trabalho de agentes.
Prós
- Construído para fins específicos para aplicações de agentes de IA com eficiência MoE.
- Extensivamente otimizado para uso de ferramentas e navegação na web.
- Integração perfeita com agentes de codificação como Claude Code.
Contras
- Contagem de parâmetros ativos menor do que modelos carro-chefe.
- Pode exigir ajuste fino para domínios altamente especializados.
Por Que Amamos
- É o único modelo de código aberto explicitamente projetado desde o início para fluxos de trabalho de agentes de IA, oferecendo uso otimizado de ferramentas, navegação na web e integração perfeita com agentes de codificação — tudo com eficiência e custo excepcionais.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct é um modelo de código da série Qwen3 desenvolvido pela equipe Qwen da Alibaba. Como um modelo otimizado e simplificado, ele mantém um desempenho e eficiência impressionantes, enquanto se concentra em capacidades de codificação aprimoradas. Ele demonstra vantagens significativas de desempenho entre os modelos de código aberto em tarefas complexas como Codificação Agentica, Uso de Navegador Agentico e outras tarefas fundamentais de codificação.
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct: Potência Especializada em Codificação Agentica
Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct é um modelo de código especializado da série Qwen3 com 30.5B parâmetros totais e 3.3B parâmetros ativados. Ele demonstra vantagens significativas de desempenho entre os modelos de código aberto em tarefas complexas como Codificação Agentica, Uso de Navegador Agentico e tarefas fundamentais de codificação. O modelo suporta nativamente um contexto longo de 256K tokens (262K), que pode ser estendido até 1M tokens, permitindo uma melhor compreensão e processamento em escala de repositório. Ele fornece suporte robusto para codificação agentica em plataformas como Qwen Code e CLINE, apresentando um formato de chamada de função especialmente projetado. Com preços SiliconFlow de $0.4/M tokens de saída e $0.1/M tokens de entrada, ele oferece valor excepcional para fluxos de trabalho de codificação agentica.
Prós
- Desempenho de ponta em tarefas de codificação agentica.
- Destaca-se no Uso de Navegador Agentico e integração de ferramentas.
- Contexto nativo de 256K, extensível a 1M tokens.
Contras
- Especializado para codificação; menos de uso geral do que modelos carro-chefe.
- Requer integração de framework agentico para melhores resultados.
Por Que Amamos
- É o especialista definitivo para fluxos de trabalho de codificação agentica, oferecendo desempenho de ponta na geração autônoma de código, compreensão de repositórios e codificação baseada em ferramentas — com contexto massivo e recursos de agente construídos para fins específicos.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 é o mais recente modelo de raciocínio da série Qwen3, lançado pela equipe Qwen da Alibaba. Como um modelo Mixture-of-Experts (MoE) com 30.5 bilhões de parâmetros totais e 3.3 bilhões de parâmetros ativos, ele é focado em aprimorar as capacidades para tarefas complexas. O modelo demonstra um desempenho significativamente melhorado em tarefas de raciocínio e se destaca em capacidades agenticas.
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507: Raciocínio Avançado para Agentes Complexos
Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 é o mais recente modelo de raciocínio da série Qwen3 com 30.5B parâmetros totais e 3.3B parâmetros ativos. Ele demonstra um desempenho significativamente melhorado em tarefas de raciocínio, incluindo raciocínio lógico, matemática, ciência, codificação e benchmarks acadêmicos que tipicamente exigem expertise humana. O modelo mostra capacidades gerais notavelmente melhores, como seguir instruções, uso de ferramentas, geração de texto e alinhamento com preferências humanas. Ele suporta nativamente uma capacidade de compreensão de contexto longo de 256K, que pode ser estendida para 1 milhão de tokens. Esta versão é especificamente projetada para o 'modo de pensamento' para abordar problemas altamente complexos através de raciocínio passo a passo e se destaca em capacidades agenticas. Os preços do SiliconFlow são $0.4/M tokens de saída e $0.1/M tokens de entrada.
Prós
- Modo de 'pensamento' especializado para tarefas de raciocínio complexas.
- Desempenho excepcional em raciocínio matemático e lógico.
- Excelentes capacidades agenticas com uso de ferramentas.
Contras
- O modo de pensamento pode produzir tempos de resposta mais longos.
- Requer engenharia de prompt cuidadosa para comportamento ideal do agente.
Por Que Amamos
- Ele combina raciocínio avançado com capacidades agenticas, permitindo que agentes de IA abordem problemas altamente complexos e de várias etapas através de um pensamento profundo e passo a passo — tudo isso mantendo o uso de ferramentas, contexto massivo e eficiência excepcional.
Comparação de LLMs Capazes de Agentes
Nesta tabela, comparamos os principais LLMs de código aberto de 2025 para fluxos de trabalho de agentes, cada um com uma força única. Para aplicações de agentes construídas para fins específicos, o GLM-4.5-Air oferece uso otimizado de ferramentas e navegação na web. Para codificação agentica especializada, o Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct oferece desempenho de ponta. Para agentes de raciocínio complexo, o Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 oferece capacidades avançadas de pensamento. Esta visão lado a lado ajuda você a escolher o modelo certo para suas necessidades específicas de fluxo de trabalho de agente.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preços SiliconFlow (Saída) | Força Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | GLM-4.5-Air | zai | Reasoning, MoE, 106B | $0.86/M tokens | Base de agente construída para fins específicos |
| 2 | Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct | Qwen | Coder, MoE, 30B | $0.4/M tokens | Codificação agentica de ponta |
| 3 | Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 | Qwen | Reasoning, MoE, 30B | $0.4/M tokens | Raciocínio avançado para agentes |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2025 são GLM-4.5-Air, Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct e Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507. Cada um desses modelos se destacou por suas capacidades de agente, incluindo uso de ferramentas, chamada de função, raciocínio e execução autônoma de tarefas em aplicações agenticas do mundo real.
Nossa análise aprofundada mostra vários líderes para diferentes necessidades de agentes. O GLM-4.5-Air é a principal escolha para aplicações de agentes de uso geral com uso extensivo de ferramentas e otimização de navegação na web. O Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct é o melhor para fluxos de trabalho de codificação agentica, destacando-se na geração autônoma de código e compreensão de repositórios. O Qwen3-30B-A3B-Thinking-2507 é ideal para agentes que exigem raciocínio avançado e resolução de problemas passo a passo. Para escala máxima, modelos como Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct ou moonshotai/Kimi-K2-Instruct oferecem capacidades de agente de nível empresarial.