O Que São LLMs de Código Aberto para Análise de Dados?
LLMs de código aberto para análise de dados são Grandes Modelos de Linguagem especializados, projetados para processar, interpretar e extrair insights de conjuntos de dados complexos, documentos, gráficos, tabelas e conteúdo multimodal. Utilizando arquiteturas avançadas de aprendizado profundo, incluindo capacidades de raciocínio e compreensão de visão-linguagem, eles podem analisar dados estruturados e não estruturados, realizar cálculos matemáticos, gerar visualizações de dados e fornecer respostas inteligentes a consultas analíticas. Esses modelos democratizam o acesso a ferramentas analíticas poderosas, permitindo que desenvolvedores e cientistas de dados construam aplicações sofisticadas de análise de dados, automatizem a geração de relatórios e extraiam insights acionáveis de diversas fontes de dados com precisão e eficiência sem precedentes.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct
Qwen2.5-VL é um modelo de visão-linguagem da série Qwen2.5 que apresenta melhorias significativas em vários aspectos: possui fortes capacidades de compreensão visual, reconhecendo objetos comuns enquanto analisa textos, gráficos e layouts em imagens; funciona como um agente visual capaz de raciocinar e direcionar ferramentas dinamicamente; pode compreender vídeos com mais de 1 hora de duração e capturar eventos chave; localiza objetos com precisão em imagens gerando caixas delimitadoras ou pontos; e suporta saídas estruturadas para dados digitalizados como faturas e formulários.
Qwen2.5-VL-72B-Instruct: Análise de Dados Multimodal Abrangente
Qwen2.5-VL-72B-Instruct é um modelo de visão-linguagem da série Qwen2.5 que apresenta melhorias significativas em vários aspectos: possui fortes capacidades de compreensão visual, reconhecendo objetos comuns enquanto analisa textos, gráficos e layouts em imagens; funciona como um agente visual capaz de raciocinar e direcionar ferramentas dinamicamente; pode compreender vídeos com mais de 1 hora de duração e capturar eventos chave; localiza objetos com precisão em imagens gerando caixas delimitadoras ou pontos; e suporta saídas estruturadas para dados digitalizados como faturas e formulários. O modelo demonstra excelente desempenho em vários benchmarks, incluindo tarefas de imagem, vídeo e agente, com um comprimento de contexto de 131K, permitindo uma análise profunda de extensos conjuntos de dados. Com 72B parâmetros, este modelo se destaca na extração de informações estruturadas de fontes de dados visuais complexas, tornando-o ideal para fluxos de trabalho de análise de dados abrangentes.
Prós
- Poderosa análise multimodal de gráficos, tabelas e documentos.
- Suporta extração de dados estruturados de faturas e formulários.
- Comprimento de contexto de 131K para analisar extensos conjuntos de dados.
Contras
- Requisitos computacionais mais altos com 72B parâmetros.
- Requer precificação equilibrada a US$ 0,59/M tokens no SiliconFlow.
Por Que Amamos
- Ele oferece análise de dados multimodal de última geração, extraindo insights de dados visuais, gráficos e documentos de formato longo com precisão excepcional.
DeepSeek-V3
DeepSeek-V3-0324 utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 671B parâmetros totais e incorpora técnicas de aprendizado por reforço do modelo DeepSeek-R1, aprimorando significativamente seu desempenho em tarefas de raciocínio. Ele alcançou pontuações que superam o GPT-4.5 em conjuntos de avaliação relacionados a matemática e codificação. O modelo também apresentou melhorias notáveis na invocação de ferramentas, role-playing e capacidades de conversação casual.
DeepSeek-V3: Raciocínio Avançado para Análise de Dados Complexos
DeepSeek-V3-0324 utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 671B parâmetros totais e incorpora técnicas de aprendizado por reforço do modelo DeepSeek-R1, aprimorando significativamente seu desempenho em tarefas de raciocínio. Ele alcançou pontuações que superam o GPT-4.5 em conjuntos de avaliação relacionados a matemática e codificação. Além disso, o modelo apresentou melhorias notáveis na invocação de ferramentas, role-playing e capacidades de conversação casual. Com um comprimento de contexto de 131K, o DeepSeek-V3 se destaca no raciocínio analítico complexo, tornando-o perfeito para cientistas de dados que precisam realizar cálculos matemáticos sofisticados, análises estatísticas e derivar insights de grandes conjuntos de dados. O design eficiente MoE do modelo garante um desempenho poderoso, mantendo custos computacionais razoáveis a US$ 1,13/M tokens de saída e US$ 0,27/M tokens de entrada no SiliconFlow.
Prós
- Capacidades de raciocínio excepcionais para análise matemática.
- Arquitetura MoE eficiente com 671B parâmetros totais.
- Desempenho superior em tarefas de codificação e manipulação de dados.
Contras
- Principalmente focado em texto, sem capacidades de visão nativas.
- Preço moderado para cargas de trabalho analíticas extensas.
Por Que Amamos
- Ele combina raciocínio de ponta com proeza matemática, tornando-o o modelo ideal para análise de dados complexos que exigem processamento lógico profundo e computação estatística.
GLM-4.5V
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem (VLM) lançado pela Zhipu AI. Construído sobre uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos, ele introduz inovações como o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente suas habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D. O modelo possui um interruptor de 'Modo de Pensamento', permitindo que os usuários escolham flexivelmente entre respostas rápidas e raciocínio profundo.
GLM-4.5V: Compreensão Inteligente de Dados Multimodais
GLM-4.5V é a mais recente geração de modelo de visão-linguagem (VLM) lançado pela Zhipu AI. O modelo é construído sobre o modelo de texto carro-chefe GLM-4.5-Air, que possui 106B parâmetros totais e 12B parâmetros ativos, e utiliza uma arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) para alcançar desempenho superior a um custo de inferência menor. Tecnicamente, o GLM-4.5V introduz inovações como o 3D Rotated Positional Encoding (3D-RoPE), aprimorando significativamente suas habilidades de percepção e raciocínio para relações espaciais 3D. Através da otimização nas fases de pré-treinamento, ajuste fino supervisionado e aprendizado por reforço, o modelo é capaz de processar diversos conteúdos visuais, como imagens, vídeos e documentos longos, alcançando desempenho de última geração entre os modelos de código aberto de sua escala em 41 benchmarks multimodais públicos. Além disso, o modelo possui um interruptor de 'Modo de Pensamento', permitindo que os usuários escolham flexivelmente entre respostas rápidas e raciocínio profundo para equilibrar eficiência e eficácia. Com um comprimento de contexto de 66K e preços competitivos a US$ 0,86/M tokens de saída e US$ 0,14/M tokens de entrada no SiliconFlow, o GLM-4.5V oferece valor excepcional para tarefas abrangentes de análise de dados.
Prós
- Desempenho de última geração em 41 benchmarks multimodais.
- Modo de 'Pensamento' flexível para equilibrar velocidade e profundidade.
- Arquitetura MoE eficiente com 12B parâmetros ativos.
Contras
- Comprimento de contexto menor (66K) em comparação com os concorrentes.
- Pode exigir troca de modo para desempenho ideal.
Por Que Amamos
- Ele oferece flexibilidade incomparável com seu alternador de modo de pensamento, permitindo que os analistas de dados alternem perfeitamente entre exploração rápida e raciocínio analítico profundo em conjuntos de dados multimodais.
Comparação de Modelos LLM para Análise de Dados
Nesta tabela, comparamos os principais LLMs de código aberto de 2026 para análise de dados, cada um com pontos fortes únicos. O Qwen2.5-VL-72B-Instruct se destaca na análise de dados visuais multimodais, o DeepSeek-V3 oferece raciocínio avançado para cálculos matemáticos, e o GLM-4.5V oferece modos de pensamento flexíveis para diversas tarefas analíticas. Esta comparação lado a lado ajuda você a escolher o modelo certo para suas necessidades específicas de análise de dados.
| Número | Modelo | Desenvolvedor | Subtipo | Preço (SiliconFlow) | Ponto Forte Principal |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Qwen2.5-VL-72B-Instruct | Qwen2.5 | Modelo de Visão-Linguagem | $0.59/M tokens | Extração de dados multimodal |
| 2 | DeepSeek-V3 | deepseek-ai | Modelo de Raciocínio | $1.13/M saída, $0.27/M entrada | Raciocínio matemático avançado |
| 3 | GLM-4.5V | zai | Modelo de Visão-Linguagem | $0.86/M saída, $0.14/M entrada | Modos de pensamento flexíveis |
Perguntas Frequentes
Nossas três principais escolhas para 2026 são Qwen2.5-VL-72B-Instruct, DeepSeek-V3 e GLM-4.5V. Cada um desses modelos se destacou por sua inovação, desempenho e abordagem única para resolver desafios de análise de dados – desde a compreensão de documentos multimodais até o raciocínio matemático avançado e fluxos de trabalho analíticos flexíveis.
Para análise de dados visuais, Qwen2.5-VL-72B-Instruct e GLM-4.5V são as principais escolhas. O Qwen2.5-VL-72B-Instruct se destaca na análise de textos, gráficos e layouts dentro de imagens, e suporta saídas estruturadas para dados digitalizados como faturas e formulários. O GLM-4.5V oferece desempenho de última geração em benchmarks multimodais com seu modo de pensamento flexível, tornando-o ideal para diversas tarefas de análise de dados visuais, incluindo imagens, vídeos e documentos longos.