Ai2 lança Open Coding Agents e reduz drasticamente o custo para criar agentes de programação adaptados a qualquer repositório

A Allen Institute for AI (Ai2) anunciou o lançamento dos Open Coding Agents, uma nova família de agentes de programação abertos que promete democratizar o desenvolvimento de agentes capazes de gerar, revisar, depurar e manter código em qualquer repositório, inclusive bases privadas. Diferente dos modelos fechados dominantes no mercado, a proposta do Ai2 combina modelos open-weight com um método de treinamento altamente eficiente e reproduzível, reduzindo drasticamente custos e barreiras técnicas. 🚨 O principal avanço está no método de pós-treinamento, que permite criar dados sintéticos de alta qualidade diretamente a partir de repositórios reais, sem depender de pipelines caros ou infraestrutura complexa de testes. Com esse approach, o Ai2 demonstra que é possível reproduzir o desempenho do melhor modelo open-source anterior por cerca de US$ 400 em computação, ou atingir performance comparável a modelos líderes da indústria com aproximadamente US$ 12 mil, tornando a especialização de agentes viável para pequenas equipes e laboratórios independentes. 💡 O primeiro modelo da família é o SERA (Soft-verified Efficient Repository Agents). O SERA-32B atinge 54,2% de resolução no benchmark SWE-Bench Verified em contexto de 64K tokens, superando modelos open-source anteriores de tamanho semelhante e rivalizando com agentes comerciais muito maiores. Tecnicamente, o diferencial está no uso de geração sintética com verificação suave, onde patches parcialmente corretos ainda são úteis para ensinar comportamento agentico, eliminando a necessidade de validação rígida e custosa. 🔬 Outro ponto-chave é a capacidade de especialização em código privado. Em testes com grandes repositórios como Django e SymPy, modelos SERA ajustados com apenas 8 mil trajetórias sintéticas superaram agentes professores com mais de 100 bilhões de parâmetros. Isso comprova que modelos menores, quando bem adaptados ao contexto real de um repositório, podem igualar ou exceder sistemas generalistas maiores, com menor custo operacional, menor latência e maior controle. 🎯 Em termos de infraestrutura, o Ai2 trabalhou em conjunto com a NVIDIA para otimizar inferência em GPUs H100 e Blackwell, alcançando até 8.600 tokens por segundo em precisão NVFP4. Além disso, todo o ecossistema — modelos, dados, código e receitas de treinamento — é totalmente aberto, permitindo que desenvolvedores lancem agentes prontos para produção ou realizem fine-tuning com poucas linhas de comando, sem experiência prévia em treinamento de LLMs. 🌟 O lançamento dos Open Coding Agents sinaliza uma virada importante no mercado de IA para desenvolvimento de software: agentes de programação deixam de ser exclusivos de grandes empresas e passam a ser ativos estratégicos acessíveis. 🎯 Para a SevenCoins, esse avanço reforça como eficiência algorítmica, dados bem estruturados e especialização inteligente podem gerar vantagem competitiva real, abrindo espaço para soluções mais rápidas, econômicas e sob total controle tecnológico.