A busca por modelos de inteligência artificial que se destaquem no AI Native development é um desafio constante. Amy Heineike, engenheira de IA da Tessl.io, compartilhou suas descobertas sobre quais modelos se sobressaem nesse campo. O objetivo é integrar a compreensão de código, a tradução de especificações em código, a geração inteligente de código e os testes automatizados em diversos módulos, impulsionando o futuro do desenvolvimento de aplicações.
O Essencial para Desenvolvedores
- A criação de módulos e pacotes complexos gerados por IA ainda representa um desafio considerável, mas estamos cada vez mais próximos do verdadeiro AI Native development.
- O o3-mini é uma joia escondida que ainda não ganhou muita atenção nos círculos de desenvolvedores. Se você está criando ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA, este modelo merece uma consideração séria.
- As descobertas iniciais da equipe de engenharia de IA da Tessl destacam a superioridade do o3-mini na construção de sistemas complexos e multicamadas.
- Não existe um modelo único que atenda a todos os casos de uso. A chave está em identificar e aproveitar os pontos fortes de diferentes modelos em cada etapa do fluxo de trabalho do AI Native development.
O Desafio do AI Native development
O AI Native development exige precisão. O sucesso depende da integração da compreensão de código, tradução de especificações em código, geração inteligente de código e testes automatizados em múltiplos módulos. Além das análises da OpenAI sobre o desempenho de codificação do o3-mini, há um sentimento compartilhado na comunidade de desenvolvedores sobre sua eficácia. Simon Willison, por exemplo, expressou surpresa com a capacidade do o3-mini de gerar programas que resolvem tarefas complexas, bem como sua capacidade de produzir documentação.
No entanto, cada camada do AI Native development introduz novas complexidades, exigindo que os modelos não apenas gerem código funcional, mas também compreendam as dependências, se adaptem às especificações em evolução e se autocorrejam por meio de testes. As abordagens tradicionais enfrentam dificuldades com esse nível de integração, tornando evidente que o AI Native development exige um paradigma fundamentalmente diferente.
Os avanços em modelos de raciocínio, desde a abordagem inicial de “cadeia de pensamento” até o “raciocínio híbrido” no Claude 3.7, tornam este um momento interessante para enfrentar esses problemas complexos. A equipe de engenharia de IA da Tessl construiu uma estrutura de avaliação que permite testes contínuos de novos modelos à medida que são lançados. Quando o GPT-4.5 foi lançado com seu “último modelo sem cadeia de pensamento”, a equipe avaliou quais modelos melhor se adequavam ao seu caso de uso.
Comparando o3-mini vs GPT 4.5: A Abordagem da Tessl
A Tessl, focada em AI Native development, inicialmente utilizava o GPT-4o para a maioria das tarefas de geração, mas migrou para o o3-mini após este demonstrar um desempenho superior. Com o lançamento do GPT-4.5 e suas alegações de produzir respostas mais precisas e menos alucinações, a equipe conduziu uma análise comparativa para avaliar seu desempenho em relação ao o3-mini.
O processo de avaliação envolveu testar a capacidade do modelo de gerar pacotes completos, funcionais e multi-módulo. Cada pacote representava um desafio de codificação distinto, como implementar uma calculadora, realizar transformações de cores ou criar um mecanismo de planilha.
A tarefa focou em capacidades-chave que eles estavam testando dentro do AI Native development:
- Compreensão de código
- Geração de código
- Tradução de especificações em código
- Depuração e resolução de erros
- Geração de casos de teste
Os resultados forneceram insights valiosos. Inicialmente, a equipe deixou o GPT-4.5 e o o3-mini gerarem seus próprios casos de teste, e o o3-mini demonstrou uma taxa de aprovação significativamente maior. No entanto, para garantir uma comparação justa, a equipe padronizou a avaliação usando especificações de teste e casos gerados pelo o3-mini para ambos os modelos. Com esta comparação direta, o o3-mini ainda provou ser significativamente mais forte em seus benchmarks internos de taxa de aprovação.
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Essas descobertas se alinham com a declaração da OpenAI de que o GPT-4.5 está “mostrando fortes capacidades em […] fluxos de trabalho de codificação de várias etapas”. No entanto, neste contexto, o o3-mini acabou se mostrando mais adequado para o caso de uso de AI Native development da Tessl. Esses resultados ressoam bem com o SWE-bench (um benchmark conhecido para avaliar modelos em problemas coletados do GitHub).
Dentro do caso de benchmark da Tessl, a equipe não viu evidências suficientes para sugerir que o GPT-4.5 superou o GPT-4o, um sinal interessante dado o custo muito maior do GPT-4.5.
Implicações para o Futuro do Desenvolvimento Nativo de IA
Os avanços dos modelos estão remodelando os fluxos de trabalho de desenvolvimento, tornando a codificação orientada por IA uma realidade mais prática. Estes resultados iniciais podem impulsionar mais ferramentas de desenvolvimento baseadas em IA a integrar modelos como o o3-mini, já que as melhorias do modelo estão mudando drasticamente os fluxos de trabalho de desenvolvimento.
Dito isto, deveríamos explorar mais experiências de pareamento de modelos, onde um modelo (potencialmente o o3-mini nesta fase) gerencia a arquitetura geral do sistema enquanto outro refina os detalhes mais finos? Acreditamos que o futuro do AI Native development reside em aproveitar múltiplos modelos, empilhados uns sobre os outros, cada um otimizado para uma etapa específica do fluxo de trabalho de desenvolvimento. Assim como um martelo e uma chave de fenda podem ambos colocar um parafuso no lugar, mas com diferentes níveis de esforço e precisão, diferentes modelos se destacam em diferentes funções dentro do processo de desenvolvimento.
Por exemplo, o GPT-4.5 é conhecido por sua escrita semelhante à humana, enquanto o o3-mini se destaca na saída de código. Poderia o o3-mini gerar o código enquanto o GPT-4.5 o refina e explica de uma forma mais natural? Qual o papel de cada modelo neste quebra-cabeça complexo? E quais pareamentos criam a pilha de AI Native development mais eficaz?
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Ainda estamos nos estágios iniciais do AI Native development, e as possibilidades futuras são empolgantes. Vamos explorar, construir e aprender juntos. Quais modelos você está usando? Quais avaliações você está executando? Quais insights você descobriu? Estaremos analisando isso com mais detalhes no evento 2025 AI Native DevCon. Se você está interessado em AI Native development, tendências emergentes e como se manter à frente neste espaço em rápida evolução, junte-se a nós!
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