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O mapa atual das IAs generativas

Uma linha do tempo em modo código para explicar, em linguagem simples, como OpenAI, Claude e Gemini evoluíram até junho de 2026, incluindo Claude Fable 5 e Mythos 5.

A ideia é simples: cada empresa virou uma stack. Cada versão virou um commit. E cada commit mostra o que mudou para quem usa IA no trabalho, na criação, no código, na pesquisa e na automação.

O salto real foi sair do chatbot.

No começo, a IA generativa impressionava porque escrevia bem. Depois passou a interpretar imagens, ler arquivos, programar, analisar dados e usar ferramentas. Em 2026, o centro da disputa está nos agentes: sistemas capazes de seguir etapas até entregar uma tarefa.

OpenAI / GPT-5.5
Claude / Fable 5
Gemini / 3.5 Flash
O

OpenAI / ChatGPT

repo: work-execution-stack

A OpenAI popularizou a IA generativa com o ChatGPT e depois puxou a categoria para raciocínio, multimodalidade, programação, pesquisa, análise de dados, uso de computador e agentes.

2020
commit 3f1a0GPT-3

O texto começou a parecer inteligência.

GPT-3 mostrou que um modelo treinado com muito texto conseguia escrever, completar ideias, traduzir, resumir e responder com fluência.

Para leigos: era como uma máquina que aprendeu padrões de escrita lendo uma quantidade absurda de textos.
Por que usar: gerar rascunhos, ideias, resumos e explicações rápidas.
text-engine.tslanguage
model.complete("continue este texto") // gera linguagem
2022
commit c92b1GPT-3.5 / ChatGPT

A IA virou conversa.

Com o ChatGPT, a IA saiu do ambiente técnico e entrou na vida comum. A pessoa escrevia uma pergunta e recebia resposta em segundos.

Para leigos: a tecnologia ficou fácil porque virou conversa, como mandar mensagem.
Por que usar: escrever melhor, estudar, organizar ideias, tirar dúvidas e criar primeiras versões.
chat.tsinterface
chat.ask("explique isso para iniciante")
2024
commit 4o9a1GPT-4o

A IA ficou multimodal.

GPT-4o aproximou texto, imagem e voz. A IA passou a entender prints, imagens, áudio e conversa de modo mais natural.

Para leigos: ela deixou de ser apenas texto e passou a ver, ouvir e falar melhor.
Por que usar: explicar imagem, revisar print, conversar por voz e transformar material visual em texto.
multimodal.tstext+vision+voice
ai.read(image).listen(audio).respond()
2026
commit 55x0GPT-5.5 / GPT-5.5 Instant

A fase de execução profissional.

GPT-5.5 foi apresentado como modelo mais inteligente da OpenAI, com força em programação, pesquisa, análise de dados, uso de computador e trabalho complexo. O GPT-5.5 Instant também recebeu atualização em maio/junho de 2026 para respostas mais naturais, claras e personalizadas.

Para leigos: a IA começa a parecer menos um respondedor e mais um profissional assistente.
Por que usar: codar, pesquisar, analisar dados, trabalhar com documentos e sustentar tarefas longas.
Melhor uso: quando VC precisa transformar uma intenção em execução: roteiro, app, planilha, análise, diagnóstico, documento ou automação.
agentic-work.tsexecution
task.plan().useTools().code().validate().ship()
C

Anthropic / Claude

repo: long-horizon-agent

Claude cresceu com foco em segurança, leitura de documentos, escrita refinada, código, raciocínio longo e agentes. A atualização central de junho de 2026 é Claude Fable 5, com Mythos 5 em acesso restrito.

2023
commit a101cClaude 1 / Claude 2

Uma IA mais cuidadosa e boa com texto longo.

Claude começou como alternativa ao ChatGPT com foco em utilidade, segurança e leitura de materiais extensos. Claude 2 fortaleceu o uso com documentos grandes e conversas longas.

Para leigos: bom para jogar material grande e pedir “organiza isso sem bagunçar”.
Por que usar: resumir PDFs, revisar textos, transformar conteúdo bruto em plano e explicar documentos longos.
context.tslong-docs
claude.read(longDocument).summarize().organize()
2024
commit c350sClaude 3 / 3.5 Sonnet

Claude vira ferramenta séria para escrita e código.

Claude 3 e Claude 3.5 Sonnet fortaleceram escrita, raciocínio, programação e análise. Sonnet ganhou muito espaço entre desenvolvedores e profissionais que trabalham com texto técnico.

Para leigos: Claude começou a parecer um editor técnico que entende estrutura, tom e lógica.
Por que usar: revisar código, escrever melhor, corrigir texto, organizar raciocínio e analisar projeto.
sonnet.tscoding
repo.review().refactor().explain()
2025
commit c400xClaude 4 / Opus 4.x

Raciocínio longo, código e agentes.

A família Claude 4 avançou em programação, raciocínio sustentado, uso de ferramentas e tarefas longas. Opus 4.8, em maio de 2026, reforçou código, tarefas agênticas e trabalho profissional.

Para leigos: ele não apenas responde uma pergunta. Ele acompanha etapas de um projeto.
Por que usar: mexer em código, revisar arquivos, planejar mudanças e iterar até melhorar.
workflow.tsagent
claude.plan().editFiles().test().iterate()
2026
commit f5m5Claude Fable 5 / Mythos 5

A nova geração Claude 5.

Em 9 de junho de 2026, a Anthropic lançou Claude Fable 5, um modelo Mythos-class liberado para uso geral com salvaguardas. O Mythos 5 usa a mesma base, mas é restrito a parceiros confiáveis em áreas sensíveis, como defesa cibernética e pesquisa biomédica.

Para leigos: Fable 5 é a versão forte para o público geral. Mythos 5 é a versão mais liberada, mas com acesso controlado.
Por que usar: tarefas longas, código complexo, análise financeira, visão, pesquisa e trabalho que precisa de continuidade.
Ponto crítico: quanto mais poderoso o modelo, maior a necessidade de trava. Por isso a Anthropic colocou filtros que redirecionam alguns pedidos sensíveis para Opus 4.8.
fable5.tsmythos-class
claude.longHorizon().code().analyze().verifySafely()
G

Google / Gemini

repo: google-ai-platform

Gemini é a aposta do Google para juntar IA, busca, Android, Workspace, multimodalidade, nuvem, velocidade, vídeo e agentes. A vantagem está no ecossistema.

2023
commit b4rdBard → Gemini 1.0

Da busca conversacional ao modelo multimodal.

Bard foi a resposta inicial do Google à explosão dos chatbots. Depois, Gemini 1.0 nasceu como família multimodal, pensada para texto, imagem, áudio, vídeo e código.

Para leigos: o Google saiu do “responder pergunta” e foi para “entender vários tipos de informação”.
Por que usar: pesquisa, explicação, análise de imagem, vídeo, áudio, texto e integração com serviços Google.
multimodal.tsgoogle-stack
gemini.parse(text,image,audio,video)
2024
commit g150Gemini 1.5

Contexto longo vira diferencial.

Gemini 1.5 avançou em janelas de contexto maiores, permitindo lidar com materiais extensos, vídeos, documentos e grandes volumes de informação.

Para leigos: mais capacidade de “lembrar” e processar muita coisa dentro da mesma tarefa.
Por que usar: analisar aula longa, documento grande, reunião, vídeo ou base de conteúdo.
long-context.tsanalysis
gemini.load(bigFiles).reason()
2025
commit g250Gemini 2.5

Mais raciocínio dentro do ecossistema Google.

A família Gemini 2.5 fortaleceu o modelo para problemas complexos, programação, multimodalidade e integração com produtos e ferramentas do Google.

Para leigos: faz sentido para quem vive em Gmail, Docs, Drive, Android, YouTube e Google Cloud.
Por que usar: produtividade, busca, automação, análise de arquivos e integração com apps.
workspace.tsproductivity
gemini.connect(workspace).assist()
2026
commit g35fGemini 3.1 Pro / 3.5 Flash / Gemini Omni

Agentes, velocidade e criação multimodal.

Até junho de 2026, o Google oferece acesso a modelos como Gemini 3.1 Pro em planos pagos, documenta Gemini 3.5 Flash como modelo estável para produção e também apresenta Gemini Omni como recurso de criação e edição de vídeo por conversa.

Para leigos: Gemini é forte quando a IA precisa estar ligada ao Google e lidar com vários formatos de conteúdo.
Por que usar: busca, documentos, vídeo, produtividade, agentes, análise multimodal e automação conectada.
Melhor uso: quando VC quer IA dentro do fluxo Google, com velocidade, integração e criação multimodal.
flash-agent.tsspeed+workspace+video
gemini.fast().toolUse().video().iterate().complete()

Comparativo para decidir qual usar

Não existe “a melhor IA” em abstrato. Existe a melhor para o tipo de trabalho que VC quer resolver. A matriz abaixo simplifica a escolha.

Critério
OpenAI / GPT-5.5
Claude / Fable 5
Gemini / 3.5
Melhor explicação leiga
A IA generalista para resolver trabalho complexo.
A IA cuidadosa para raciocínio longo, texto, código e continuidade.
A IA conectada ao ecossistema Google e multimodalidade.
Onde brilha
Codex, programação, pesquisa, documentos, análise de dados e agentes.
Código complexo, texto longo, análise, visão, finanças, ciência e tarefas autônomas longas.
Busca, Workspace, Android, vídeo, imagem, velocidade, agentes e escala.
Por que usar
Para transformar uma ideia em entrega: app, análise, plano, pesquisa ou automação.
Para trabalhar com material denso e tarefas que exigem cuidado, memória e revisão.
Para integrar IA ao fluxo Google e lidar com diferentes formatos de conteúdo.
Ponto de atenção
Pode exigir boa direção do usuário para não virar resposta genérica.
Fable 5 tem salvaguardas fortes; alguns pedidos sensíveis caem para Opus 4.8.
Ecossistema muda rápido e parte dos recursos depende do plano/país/produto.

Teia neural: versões, usos e conexões

Essa teia mostra a relação prática entre as três famílias. No centro está a mudança principal: IA deixou de ser apenas conversa e passou a virar ambiente de execução.

Agentic AI
OpenAI
GPT-4o
GPT-5.5
Codex
Claude
Opus 4.8
Fable 5
Mythos 5
Gemini
3.1 Pro
3.5 Flash
Gemini Omni
Código
Pesquisa
Documentos
Vídeo + Imagem
final_commit.md
conclusão

Em 2026, IA boa não é a que fala bonito. É a que entrega trabalho.

A disputa saiu do texto e entrou no ambiente de execução. O próximo salto está nos agentes, no código, nos arquivos, nas ferramentas e na capacidade de transformar uma intenção humana em resultado pronto.

Desenvolvido por Pedro Estigarribia Informações atualizadas até junho de 2026