GPT-3 e GPT-4: o que é, diferenças e novos modelos em 2025

A Inteligência Artificial deixou de ser uma promessa futura para se tornar uma ferramenta diária. No centro dessa revolução está o ChatGPT, que mudou a forma como trabalhamos, estudamos e criamos. Desde seu lançamento explosivo, a conversa evoluiu rapidamente.

O que antes era uma simples comparação entre GPT-3 e GPT-4, hoje se tornou um ecossistema complexo de modelos. Se você já se perguntou qual a diferença entre o chatgpt 3.5 e o poderoso chatgpt 4, saiba que a fronteira já avançou.

Agora, temos o GPT-4o ("Omni"), modelos especializados em código, e a capacidade de interagir não apenas com texto, mas também com áudio e imagens de forma aprimorada com a vinda da família gpt-5. 

A questão não é mais "o que é o ChatGPT?", mas sim "qual versão do ChatGPT é a certa para mim?".

Para responder a essa pergunta, este guia completo irá explorar a evolução dos modelos da OpenAI. 

Vamos dissecar as características, vantagens e desvantagens do GPT-3.5, o salto quântico do GPT-4, e mergulhar nos novos modelos que definem o presente da IA em 2025.

Como funciona o GPT-3 e o GPT-4?

O GPT-3 e o 4 são modelos de linguagem de IA que geram texto com base em entradas fornecidas.

Mas quais são as suas principais características? Elas incluem a capacidade de entender e gerar texto coerente e relevante. Ambos requerem processamento significativo e recursos computacionais para treinamento e execução.

Abaixo, nosso podcast sobre o tema.

ChatGPT, Transformers e Redes Neurais – Hipsters Ponto Tech #352

Para o que serve o GPT? Quais suas utilidades?

Os modelos GPT foram treinados para realizar tarefas de processamento de linguagem natural.

Eles são capazes de gerar textos coerentes e gramaticalmente corretos com base em uma entrada fornecida.

Alguns exemplos de áreas onde esses modelos podem ser aplicados são: Chatbots; Layouts; Produção de textos variados; Desenvolvimento de softwares.

1) Chatbots

Esses modelos são úteis na criação de chatbots devido à sua capacidade de gerar respostas contextualmente relevantes.

Podem ser treinados para entender perguntas e produzir respostas apropriadas, fazendo com que a interação seja mais natural e humanizada.

2) Layouts

Embora sejam utilizados para tarefas de linguagem natural, eles podem ser utilizados, também, para tarefas que envolvem estruturas de dados mais complexas, como a construção de layouts.

Esses modelos podem, por exemplo, gerar layouts de sites ou interfaces de usuário, através da geração de código HTML e CSS, com base em descrições textuais.

3) Produção de textos variados

Esses modelos são bem versáteis na geração de textos. Eles podem ser usados para criar uma variedade de conteúdos, desde textos de blog, histórias curtas, poemas e textos técnicos.

Além disso, podem ser usados na tradução automática, resumo de textos e correção gramatical.

4) Desenvolvimento de softwares

Esses modelos podem ser utilizados na geração automática de código. Porém, também funcionam como assistentes que ajudam a tirar dúvidas de pessoas programadoras durante a construção de softwares complexos.

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5) Geração e análise de imagens (multimodalidade)

Uma das evoluções mais significativas, introduzida com o GPT-4 e aperfeiçoada nos modelos seguintes, é a multimodalidade. Isso significa que o GPT pode "ver" e "criar".

• Análise de Imagem: Você pode enviar uma foto e fazer perguntas sobre ela. Por exemplo, um desenvolvedor pode enviar um print de um layout de site e pedir ao ChatGPT uma imagem para gerar o código HTML e CSS correspondente.
• Geração de Imagem: Através da integração com modelos como o DALL-E 3 (e versões posteriores), o ChatGPT pode criar imagens fotorrealistas, ilustrações, logotipos e gráficos a partir de uma simples descrição em texto. Isso abre um universo de possibilidades para designers, profissionais de marketing e criadores de conteúdo.

O que é GPT-3?

O termo GPT significa Generative Pretrained Transformer, esse é um modelo de linguagem baseado em uma arquitetura de rede neural chamada Transformer. O “3” do GPT-3 é um número que indica a versão de lançamento desse modelo.

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A versão 3 foi treinada com 175 bilhões de parâmetros, o que o torna um dos modelos de linguagem mais poderosos e versáteis disponíveis.

Os modelos GPT pertencem a uma família de modelos de linguagem desenvolvidos pela OpenAI, uma organização de pesquisa em Inteligência Artificial baseada em São Francisco, Califórnia.

É importante também diferenciar o GPT-3 original da versão que realmente popularizou o ChatGPT: o GPT-3.5. 

Embora seus dados de treinamento também sejam limitados (inicialmente até setembro de 2021), ele representou o equilíbrio perfeito entre custo e performance que permitiu à OpenAI escalar a ferramenta para milhões de usuários.

Vantagens do GPT-3

Em relação à modelos anteriores, o GPT-3 é uma evolução significativa. O GPT-2 tinha apenas 1,5 bilhão de parâmetros, o que é uma quantidade ínfima em comparação aos 175 bilhões do GPT-3.

Isso faz com que o GPT-3 tenha uma capacidade muito maior de lidar com as nuances da linguagem, além de ser capaz de responder a uma variedade mais extensa de prompts.

O GPT-3 também pode aprender a realizar uma tarefa com poucos ou mesmo nenhum exemplo prévio (zero-shot learning).

O texto gerado por esse modelo é mais coerente e o modelo também tem a capacidade de gerar texto em um maior número de idiomas.

Desvantagens do GPT-3

Assim como seus antecessores, o GPT-3 possui algumas limitações. Ele pode gerar informações incorretas ou enganosas e pode ser sensível a pequenas mudanças no prompt.

Além disso, ele não tem a capacidade de entender ou aprender informações que ocorreram após o seu treinamento. Os dados utilizados no treinamento foram coletados até setembro de 2021.

O GPT-3, como falamos, gera exclusivamente textos. Mas existem outros modelos de inteligência artificial capazes de lidar com outros formatos de saída. Ouça a seguir:

Midjourney, DALL-E e IA generativa para imagens – Hipsters Ponto Tech #353

Usos para o GPT-3

Aqui, nós já citamos algumas aplicações do GPT-3, os chatbots, a produção de textos variados e a assistência na construção de softwares.

Além disso, podemos usar a ferramenta no ensino e aprendizagem. Ele pode fornecer exemplos e até mesmo criar exercícios.

No campo do entretenimento e jogos, o GPT-3 pode ser usado para criar diálogos de personagens e narrativas de jogos.

Por fim, podemos usar essa ferramenta para fazer a análise de sentimento em textos.

Isso pode ser útil para empresas que querem entender a opinião dos clientes sobre seus produtos ou serviços.

Riscos do GPT-3

Assim, como qualquer tecnologia poderosa, existem riscos potenciais no GPT-3. Ele pode gerar textos convincentes e realistas para espalhar desinformação.

O controle preciso sobre suas respostas pode ser difícil, podendo gerar conteúdo imprevisível, potencialmente inapropriado ou prejudicial.

Sendo treinado em vastos volumes de texto da internet, pode perpetuar vieses presentes nesses dados.

Isso pode resultar em saídas que são discriminatórias ou ofensivas. Também pode gerar informações desatualizadas caso não tenha acesso à internet, tornando importante o fato de saber utilizar a Inteligência Artificial GPT de forma ética.

Limitações do GPT-3

Grande parte desses riscos vem das limitações do GPT-3. O modelo não possui uma compreensão profunda do texto. Ou seja, não compreende o significado real das palavras.

Outro ponto é que, se você fizer a mesma pergunta de maneiras diferentes, poderá obter respostas bastante diferentes.

O GPT-3 também pode gerar informações que parecem plausíveis, mas não são verdadeiras ou precisas.

O modelo tem uma janela de contexto limitada em 2048 tokens, o que significa que você pode perder o contexto em textos mais longos e, em 2025, é um dos modelos legados da OpenAI, não fazendo mais parte da família principal de modelos disponíveis aos usuários.

O que é o GPT4?

O GPT-4 é a versão sucessora do GPT-3. Assim, como na passagem da versão 2 para a 3, houve um salto no número de parâmetros usados no seu treinamento.

No caso do GPT-4, foram utilizados 170 trilhões de parâmetros no treinamento. Isso indica a possibilidade de um modelo bem mais poderoso.

O seu desenvolvimento e implementação causaram controvérsia na comunidade de inteligência artificial.

Mais de mil especialistas em inteligência artificial e pessoas executivas da indústria de tecnologia assinaram uma carta aberta solicitando uma pausa de seis meses no treinamento de sistemas de inteligência artificial mais poderosos que o GPT-4.

Mas essa inteligência poderosa, o GPT-4, já está liberada? Sim, você já pode usar o GPT-4 de diversas formas diferentes.

Quanto custa o GPT-4?

A forma de usar o GPT-4 em 2025 na sua configuração mais pura é através da API da Open AI, já que assim como o gpt-3 agora se trata de um modelo legado da empresa.

Outra forma de experimentar o GPT-4 é através do Hugging Face é possível testar o GPT4 com um limite de entrada de texto.

Nessa plataforma, também é possível conhecer outros modelos de IA pré-treinados para outras atividades.

O que muda com o GPT-4?

Diferente do GPT-3, o GPT-4 é o que chamamos de modelo multimodal. Isso porque, além do texto, ele pode receber imagens como entrada.

Assim, o GPT-4 tem a capacidade de:

• Descrever o humor em imagens;
• Resumir texto a partir de capturas de tela; e
• Responder a perguntas de provas que contém diagramas.

Aqui é importante notar que nem todas as ferramentas disponíveis na internet têm a capacidade de usar todas as funcionalidades do GPT-4.

Além disso, o GPT-4 exibiu um desempenho ao nível humano em vários testes profissionais e acadêmicos.

Vantagens e desvantagens do GPT-4

Vamos comparar algumas vantagens e desvantagens do GPT-4:

Vantagens do GPT-4

• Acelera o processo de codificação: o GPT-4 é projetado para entender a linguagem natural e gerar texto com base no contexto fornecido. Isso o torna ideal para gerar snippets de código rapidamente e com precisão.
• Ajuda a melhorar a qualidade do código: o GPT-4 pode ser treinado em grandes conjuntos de dados de código e pode gerar código que é otimizado para desempenho e legibilidade. Isso pode ajudar a reduzir erros e melhorar a qualidade geral do código.
• Simplifica o processo de codificação: com o GPT-4, você pode escrever código em linguagem natural, o que pode simplificar o processo de codificação para desenvolvedores e desenvolvedoras que não estão familiarizados com a linguagem de programação.
• Fornece sugestões conscientes do contexto: o GPT-4 pode fornecer sugestões conscientes do contexto, com base no código que você já escreveu. Isso pode ajudar a identificar problemas potenciais e melhorar o código.
• Suporta várias linguagens de programação: o GPT-4 pode ser treinado em várias linguagens de programação, o que o torna uma ferramenta versátil para programação de software.

Desvantagens do GPT-4

• Controle limitado sobre o código gerado: como o GPT-4 gera código com base no contexto fornecido, há um controle limitado sobre o código gerado. Isso pode dificultar o ajuste fino do código para requisitos específicos.
• Difícil de depurar: como o GPT-4 gera código com base na entrada de linguagem natural, pode ser difícil depurar e identificar erros no código gerado.
• Pode não ser adequado para tarefas complexas: o GPT-4 é projetado para gerar código com base em tarefas e funções simples. Pode não ser adequado para tarefas complexas que exigem uma compreensão profunda da linguagem de programação.
• Requer grandes quantidades de dados de treinamento: para gerar código preciso e de alta qualidade, o GPT-4 requer grandes quantidades de dados de treinamento. Isso pode ser um desafio para pequenos projetos de programação de software.

GPT-3 vs GPT 4: Quais as diferenças?

Em resumo, essas são as principais diferenças entre o GPT-3 e o GPT-4:

	GPT-3	GPT-4
Data de lançamento	11 de junho de 2020	14 de março de 2023
Tipo de Modelo	Modelo de linguagem transformer	Modelo de linguagem transformer multimodal
Tipos de Entrada	Texto	Texto e Imagens
Janela de Contexto	2048 tokens	8192 e 32768 tokens
Contagem de Parâmetros	175 bilhões	170 trilhões
Recursos Especiais	-	Mensagens de sistema para controle e direção, interação com interfaces externas como APIs, geração de imagens e sumarização de páginas web
Qualidade	Texto de alta qualidade semelhante ao humano	Mais confiável, criativo e matizado do que o GPT-3

Como treinar o GPT?

O treinamento de um modelo como GPT é um processo difícil que exige muito conhecimento e recursos computacionais.

Ele envolve a coleta de grandes volumes de texto. Esses dados são pré-processados, divididos em pequenas unidades chamadas tokens, que podem ser tão curtos quanto um único caractere ou tão longos quanto uma palavra.

Posteriormente, cada token é codificado como um vetor numérico usando uma técnica chamada embedding. Esses vetores são a entrada para o modelo de aprendizado profundo.

O GPT é um modelo de aprendizado profundo baseado na arquitetura do Transformer. Ele é treinado para prever o próximo token em uma sequência de tokens.

Isso é feito alimentando o modelo com uma sequência de tokens e ajustando os pesos do modelo para minimizar a diferença entre as previsões do modelo e os tokens reais que seguem cada sequência.

O GPT-4 em especial, tem um ponto extra onde ele recebe feedback humano passando pelo que chamamos de aprendizagem por reforço.

Após o treinamento de um modelo desse tipo, podemos ainda fazer um processo de ajuste fino.

Isso envolve treinar o modelo em um conjunto de dados específico da tarefa, como perguntas e respostas para um chatbot, por exemplo.

A Explosão Pós-GPT-4: a era da especialização (gpt-4o e mais)

Se o GPT-4 foi o "canhão" monolítico que provou o poder da IA em larga escala, a filosofia da OpenAI desde então mudou para a velocidade e especialização. O mercado percebeu que, para 90% das tarefas, não era necessário usar o modelo mais caro e lento.

Isso levou a uma nova família de modelos que hoje compõem o ecossistema do ChatGPT, especialmente para usuários pagos (Plus e Enterprise).

O "Omni" Model: GPT-4o

Lançado em 2024, o GPT-4o (o "o" significa "Omni") representa a primeira geração de modelos verdadeiramente multimodais nativos.

Enquanto o GPT-4 era "multimodal" (aceitava texto e imagem), ele processava cada um de forma separada. O GPT-4o foi treinado do zero para processar texto, áudio, imagem e vídeo em uma única rede neural.

O que isso muda na prática?

1. Velocidade Extrema: O GPT-4o tem uma velocidade de resposta comparável à do GPT-3.5, mas com a inteligência do GPT-4. Ele eliminou a principal queixa dos usuários: a lentidão dos modelos avançados.
2. Visão e Audição Reais: A capacidade do chatgpt com imagens foi aprimorada. Você pode apontar a câmera do seu celular para um problema de matemática escrito à mão e o GPT-4o o resolverá em tempo real.
3. Inteligência Emocional por Voz: A maior revolução do 4o foi no áudio. Ele não apenas transcreve o que você diz; ele entende como você diz. Ele capta seu tom de voz (se está feliz, triste, sarcástico) e pode responder com emoção e personalidade, tornando a interação de voz assustadoramente humana.

A Fragmentação: Modelos para Tarefas Específicas

Inspirado pelos seus artigos de referência, a OpenAI (e o mercado como um todo) percebeu que o futuro não é um único modelo gigante, mas um conjunto de ferramentas especializadas. Para usuários do ChatGPT Enterprise e desenvolvedores via API, surgiram variações:

• Modelos "Mini" (Ex: GPT-4.1-mini): São modelos mais leves e rápidos, projetados para tarefas de rotina. São ideais para classificação de e-mails, moderação de conteúdo ou consultas simples de dados, onde a velocidade e o baixo custo são mais importantes que um raciocínio profundo.
• Modelos Técnicos (Ex: GPT-4.1): São versões do GPT-4 "fine-tuned" (ajustadas) especificamente para tarefas técnicas. Elas se destacam na geração de código, depuração (debugging), análise de segurança e em seguir instruções complexas e detalhadas, sendo os favoritos de desenvolvedores.
• Modelos Criativos (Ex: GPT-4.5): Estas variantes são ajustadas para excelência em comunicação e criatividade. Elas são melhores em elaborar textos empáticos, roteiros, postagens para redes sociais e descrições de produtos que exigem um toque de sensibilidade e clareza, aproximando-se da "intuição" humana.
• Modelos de Raciocínio (Ex: OpenAI o3): Para os desafios mais complexos (análise estratégica de negócios, planejamento financeiro, interpretação de dados científicos), existem modelos focados em raciocínio de múltiplas etapas. Eles são mais lentos e caros, mas são capazes de "pensar" um problema por mais tempo antes de dar uma resposta.

Essa especialização significa que, em 2025, usar o ChatGPT é como ter uma caixa de ferramentas: você não usa um martelo para apertar um parafuso.

O Lançamento do GPT-5: a nova geração de inteligência

O GPT-5 chegou em 2025, e ele representa a nova geração de inteligência artificial, tornando-se o modelo mais inteligente, rápido e útil da plataforma, agora disponível para todos os usuários.

Diferente das atualizações anteriores, o GPT-5 foi projetado com foco profundo em recursos integrados de raciocínio. A promessa é que o ChatGPT agora "pensa com mais cuidado" quando o usuário precisa, indo além da simples previsão de palavras.

Segundo o anúncio, o GPT-5 é mais inteligente em todos os parâmetros, transformando o ChatGPT em uma "equipe de especialistas" em áreas como:

• Ciências Exatas e Finanças: Oferecendo respostas mais úteis e precisas em matemática, ciências e finanças.
• Programação: Posicionando-se como uma ferramenta de ponta para desenvolvedores.
• Comunicação e Escrita: Atuando como um "parceiro de escrita expressivo".
• Saúde e Direito: Fornecendo respostas mais confiáveis e úteis em domínios críticos.

Com este lançamento, o GPT-5 substitui os modelos anteriores como o padrão-ouro de inteligência, integrando o raciocínio avançado diretamente na experiência principal do ChatGPT.

A inteligência artificial vai substituir as pessoas profissionais no futuro?

Será que a inteligência artificial será tão poderosa quanto os seres humanos? com Gui Silveira

É verdade que a inteligência artificial vai dominar o mundo e substituir o trabalho das pessoas?

Sim, mas apenas das pessoas que não gostam de matemática. Brincadeiras à parte, as limitações citadas deixam bem claro que estamos muito longe dessa possibilidade. O mais provável, é que as pessoas aprendam a utilizar esses modelos como ferramentas para aumentar a sua produtividade.

A IA pode ser usada para automatizar partes do trabalho que são tediosas e repetitivas, permitindo que as pessoas se concentrem nas partes do trabalho que requerem habilidades humanas únicas.

Isso quer dizer que é uma ótima ideia se manter atualizado (a) em relação a outros seres humanos, ao invés de ser substituído por uma máquina.

Mesmo que a IA se torne tecnicamente capaz de realizar uma tarefa, ainda pode haver resistência por parte do público em aceitar a IA no lugar de um humano.

Os próximos passos do ChatGPT com o GPT-5

A versão paga do ChatGPT já permite acesso à internet e a plugins que aumentam as suas capacidades. Através desses plugins, iremos ver diversas soluções sendo criadas.

Atualmente, já conseguimos gerar gráficos, diagramas e até notebooks Python através desses plugins.

Uma grande promessa da OpenAI é o CodeInterpreter. Esse modelo experimental será capaz de resolver problemas usando código Python e executando esse código em Jupyter Notebooks.

Você poderá subir qualquer tipo de arquivo, pedir para que o modelo analise os dados e produza um novo arquivo, que você poderá baixar.

Cursos

Conheça os Cursos da Escola de Inteligência Artificial da Alura e domine as principais ferramentas que estão moldando o agora, como o Chat GPT e muitas outras. Confira a seguir, algumas opções:

• Python e GPT: crie seu chatbot com IA
• GPT e Java: desenvolva um Chatbot com IA
• Análise de dados com Python: utilizando o Chat GPT como assistente
• Chat GPT e programação: aumente sua produtividade
• Inteligência Artificial: personalize estratégias de vendas com Chat GPT
• Chat GPT: desvendando a IA em conversas e suas aplicações

Da curiosidade à ferramenta de raciocínio

Ao longo deste artigo, viajamos pela rápida evolução dos modelos GPT. Começamos com a fundação do GPT-3.5, vimos o salto em capacidade do GPT-4 e a revolução multimodal do GPT-4o.

Agora, em 2025, o cenário é dominado pelo lançamento do GPT-5. Este novo modelo não é apenas uma melhoria: é uma mudança de paradigma, integrando o raciocínio avançado como recurso central e tornando-o acessível a todos. 

A IA deixou de ser apenas um assistente criativo para se tornar um verdadeiro "parceiro de pensamento" em áreas complexas como ciências, direito e programação.

A escolha não é mais apenas sobre velocidade (3.5) ou multimodalidade (4o); é sobre acessar uma inteligência que "pensa com mais cuidado" para resolver problemas reais.

Uma coisa é certa: o ChatGPT não é mais apenas uma ferramenta para "gerar textos". É um assistente de raciocínio, multimodal e capaz de atuar como um especialista em quase qualquer domínio.E você, como tem usado o novo GPT-5 no seu dia a dia? Sentiu a diferença no raciocínio e na precisão das respostas? Conte para nós em nossa comunidade no Discord.