Gemini 3.5 Pro atrasa de novo; Alphabet cai 4%

O Google DeepMind atrasou novamente o lançamento do Gemini 3.5 Pro, seu modelo de linguagem mais avançado, após falhas de desempenho em tarefas de codificação. A notícia, revelada pela Bloomberg nesta quinta-feira, derrubou as ações da Alphabet em 4% e reacendeu dúvidas sobre a capacidade da empresa de manter a liderança na corrida por inteligência artificial generativa diante de rivais como OpenAI, Anthropic e Meta.

O que aconteceu

Segundo a Bloomberg, o Gemini 3.5 Pro está meses atrasado em relação ao cronograma original. O Google havia anunciado o modelo Gemini 3.5 Flash na conferência I/O, em maio, prometendo que a versão Pro chegaria em junho. O prazo passou sem o lançamento, e um novo alvo interno para 17 de julho também não se confirmou publicamente. No fim de junho, a empresa atualizou os dados de treinamento na tentativa de melhorar as habilidades de programação do modelo, mas os resultados ficaram abaixo do esperado internamente. Engenheiros identificaram falhas estruturais em chamadas recursivas de ferramentas e na geração de gráficos vetoriais, problemas que, segundo relatos, não poderiam ser resolvidos apenas com ajustes finos, levando a empresa a reiniciar parte do treinamento do modelo desde a base.

Por que isso importa

O atraso tem peso imediato no mercado financeiro e na percepção competitiva do setor. As ações da Alphabet recuaram 4% na quinta-feira após a divulgação da reportagem, refletindo a preocupação de investidores com o ritmo de inovação da empresa. Internamente, o adiamento tem gerado frustração entre engenheiros e pesquisadores, que temem perder espaço para concorrentes que avançam rapidamente. A OpenAI lançou recentemente o GPT-5.6 Sol, apontado pela empresa como mais eficiente em tarefas agênticas de codificação, enquanto a Meta apresentou o Muse Spark 1.1 como seu modelo mais forte para tarefas de agentes e programação. A Anthropic segue avançando com sua família Claude, e a chinesa DeepSeek deve promover seu modelo V4 de versão de teste para estável ainda em julho. Para o mercado brasileiro de tecnologia, que depende de ferramentas de IA generativa em produtividade, desenvolvimento de software e atendimento, o atraso de um dos principais modelos do setor pode adiar recursos esperados por empresas e desenvolvedores locais.

Contexto e próximos passos

O Google afirmou, em nota, que está atualmente testando o Gemini 3.5 Pro, uma versão aprimorada do Flash e outros modelos com parceiros, reforçando o compromisso de lançar modelos rapidamente e com custo competitivo. Mercados de previsão apontam cerca de 81% de probabilidade de o modelo ser lançado até 31 de julho, enquanto outras estimativas já projetam a chegada apenas em agosto. Quando disponível, o Gemini 3.5 Pro deve trazer os seguintes recursos, segundo relatos do setor:

• Janela de contexto de 2 milhões de tokens, permitindo analisar documentos e bases de código extensas em uma única consulta
• Uma camada de raciocínio avançado chamada Deep Think, voltada para problemas complexos de várias etapas
• Fluxos de trabalho autônomos para codificação e gerenciamento de ferramentas, com atuação mais independente do modelo
• Preço estimado em torno de quinze dólares por milhão de tokens de entrada e sessenta dólares por milhão de tokens de saída, em um plano premium com o recurso Deep Think reservado a assinantes do nível mais alto

Esses recursos ainda não têm data oficial de disponibilidade geral, e a própria Google evita comprometer-se publicamente com um novo prazo após as duas tentativas frustradas anteriores.

O episódio ilustra a pressão crescente sobre as grandes empresas de IA para equilibrar velocidade de lançamento e qualidade técnica. Com rivais lançando modelos cada vez mais capazes em ciclos curtos, o Google enfrenta o dilema de arriscar uma entrega apressada ou aceitar o custo reputacional e financeiro de mais um adiamento. Para desenvolvedores e empresas que planejam investimentos em IA generativa, o caso reforça a importância de acompanhar não apenas os anúncios de lançamento, mas também os prazos efetivamente cumpridos por cada fornecedor.