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O que começou como um experimento de código aberto para levar modelos ao seu limite tornou-se algo inesperado. 2,7 milhões de desenvolvedores. Entrada de empresas da Fortune 100. Uma aposta de 32 milhões de dólares no futuro da programação. A história por trás de tudo isso, e por que nossa aposta a longo prazo é no código aberto:

"A inferência não é o modelo de negócio" via @latentspacepod

Imagine se os postos de gasolina não te dissessem quantos galões estavas a receber. O posto construiu o teu carro, mas não podes olhar debaixo do capô. Essa é a dilema da subscrição de inferência numa imagem, e a realidade de vender commodities em modelos de subscrição. 🧵

Imagine se os postos de gasolina não te dissessem quantos galões estavas a receber. O posto construiu o teu carro, mas não podes olhar debaixo do capô. Essa é a crise da subscrição de IA numa imagem, e a realidade de vender produtos em modelos de subscrição. 🧵

A pior parte da inferência da @CerebrasSystems? Você não tem tempo para fazer um espresso enquanto Cline codifica. Junte-se ao nosso hackathon no próximo sábado para explorar o novo paradigma: inferência instantânea. $5k em prêmios → Confirme a sua presença abaixo

> 2500 tokens por segundo > 40x mais rápido que o Sonnet-4 > 4 trilhões de wafers transistor (19x Nvidia B200) São números impressionantes, mas nada supera uma demonstração ao vivo. 1 milhão de tokens grátis por dia de qwen3-32b e qwen3-235b ultrarrápidos de @CerebrasSystems em Cline. Link abaixo.

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Aqui está o motivo pelo qual decidimos (1) tornar o Cline open source e (2) não incluir a revenda de inferências no nosso modelo de negócios: Quando você controla a inferência (as chamadas do modelo de IA) e nós construímos a estrutura (o sistema que direciona essas chamadas), nenhuma das partes pode obscurecer o que está acontecendo. Você vê exatamente quais modelos são chamados, quanto contexto é utilizado, quais decisões são tomadas. Não podemos degradar silenciosamente o desempenho para melhorar as margens porque você está pagando diretamente ao fornecedor de inferência. Essa separação significa que temos sucesso apenas quando o Cline se torna mais capaz. Não quando encontramos maneiras inteligentes de reduzir o seu uso de tokens. Não quando direcionamos para modelos mais baratos sem lhe informar. Não quando limitamos artificialmente as janelas de contexto. O resultado: o Cline usa o modelo certo para cada tarefa (conforme definido por você), integra qualquer ferramenta que você precisar via MCP e opera sem restrições arbitrárias. Você obtém acesso puro e sem filtros à capacidade de IA. Construímos dessa forma porque, quando os incentivos estão alinhados corretamente, você não precisa confiar em nós. A própria arquitetura garante que estamos trabalhando em direção ao mesmo objetivo: a experiência de codificação em IA mais poderosa possível. A conclusão é que o Cline oferece o melhor desempenho possível a partir dos melhores modelos, ponto final.

muito entusiasmado para ver para onde vamos a partir daqui com os modelos de sistema operacional