Modelos de Raciocínio vs. Convencionais: quais as principais diferenças?

Os modelos de inteligência artificial (IA) convencionais funcionam primariamente através do reconhecimento de padrões, oferecendo respostas rápidas, mas por vezes limitadas. No entanto, a introdução de modelos de raciocínio veio alterar este paradigma. Embora o objetivo final seja obter uma resposta, existem distinções cruciais entre os dois tipos.

Abordagens distintas à resolução de problemas

Quando se submete um prompt, os modelos de IA com raciocínio, como o DeepSeek-R1, não fornecem uma resposta imediata. Em vez disso, geram múltiplas chains of thought. Estes modelos analisam diferentes percursos lógicos antes de selecionarem aquele que parece mais coerente.

Esta capacidade levou muitos utilizadores a adotar o DeepSeek, apesar de algumas preocupações relacionadas com a privacidade. Contudo, existem outras alternativas notáveis no mercado, como o ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, Grok 3 e o QwQ da Alibaba.

O processo assemelha-se a observar alguém a resolver um problema matemático num rascunho. Enquanto a IA tradicional responde instantaneamente com base no padrão que identifica, a IA com raciocínio avalia deliberadamente várias abordagens. Por isso, é frequente ter de aguardar alguns segundos por uma resposta que um modelo padrão geraria em menos de um segundo.

Para ilustrar esta diferença, apresentamos a ambos os tipos de modelos o seguinte problema:

Se cinco pessoas estão sentadas numa mesa redonda e cada pessoa tem de se sentar ao lado de, pelo menos, uma pessoa que conhece, qual é o número mínimo de relações de conhecimento necessárias?

O modelo sem raciocínio ofereceu imediatamente a resposta 5, acompanhada de uma breve justificação.

Por outro lado, o DeepSeek demorou 158 segundos, processando visivelmente diferentes distribuições de lugares e considerando edge cases, antes de concluir que o mínimo são 3 relações.

Este padrão verifica-se em modelos como o o1, Claude 3.7 e outros de raciocínio. O tempo de espera não é desperdiçado - estes modelos analisam efetivamente os problemas sob múltiplas perspetivas.

Comparação de desempenho em tarefas específicas

A diferença de desempenho entre modelos com e sem raciocínio é particularmente notória em certas tarefas. Na resolução de problemas matemáticos complexos, os modelos com raciocínio superam consistentemente os mais rápidos.

Ao solicitar a resolução de um problema de álgebra com múltiplos passos, por vezes, apenas o modelo com raciocínio consegue detetar um erro subtil (como um sinal trocado) que altera significativamente o resultado final.

Esta vantagem estende-se ao debugging de código:

• Por vezes, um modelo padrão sugere uma correção que parece adequada (e é sintaticamente correta), mas que introduz um novo erro relacionado com um edge case.
• O modelo com raciocínio, por sua vez, analisa metodicamente os caminhos de execução, identificando não só o problema original, mas também potenciais novos problemas lógicos que a sua solução poderia criar.

De forma semelhante, a utilidade varia com a complexidade das questões científicas. Para perguntas científicas básicas, ambos os tipos fornecem respostas igualmente precisas.

Contudo, em questões mais complexas, o modelo padrão pode afirmar com confiança algo que especialistas em física contestariam, enquanto o modelo com raciocínio tende a qualificar as suas afirmações e a reconhecer a existência de debates teóricos.

Os modelos sem raciocínio continuam a dominar em áreas onde a criatividade e a conversação são mais importantes do que a precisão absoluta.

Exigências de processamento e custos associados ao raciocínio

As elevadas exigências computacionais dos modelos de IA com raciocínio explicam a diferença de desempenho. Estes modelos não são apenas ligeiramente mais exigentes - podem requerer 2 a 5 vezes mais recursos computacionais do que os seus equivalentes sem raciocínio, o que se traduz diretamente em custos mais elevados.

Isto não é surpreendente se considerarmos o processo de treino. Enquanto os modelos tradicionais aprendem sobretudo o reconhecimento de padrões a partir de enormes volumes de texto, os modelos com raciocínio passam por fases de treino adicionais focadas na resolução deliberada de problemas.

São essencialmente "ensinados" a gerar múltiplos caminhos de solução e a avaliá-los, o que exige significativamente mais poder computacional. É por esta razão que as capacidades de raciocínio se encontram tipicamente em serviços de IA premium, e não nos níveis gratuitos.

O impacto ambiental também não deve ser ignorado. Estes modelos consomem muita energia e têm uma maior pegada de carbono, o que é relevante em larga escala.

 

Leia também: