Datas de corte de conhecimento das principais IAs generativas: ChatGPT, Claude, Gemini e mais

1. O que é a data de corte de conhecimento?

Você já perguntou a uma IA "me conte as últimas notícias" e recebeu como resposta "meus dados de treinamento vão até o mês X de tal ano"? Isso é a data de corte de conhecimento (knowledge cutoff).

Os modelos de IA são treinados com enormes volumes de texto, mas esses dados têm uma data limite. Eventos e informações publicadas após essa data não podem ser respondidos com precisão pelo modelo sozinho.

No entanto, muitas ferramentas de IA atuais contam com recursos de busca na web, o que permite acessar informações mais recentes mesmo além da data de corte. O importante é entender a diferença entre "o conhecimento que o modelo possui" e "o que ele pode complementar via busca".

2. Comparativo das datas de corte das principais IAs

Veja a seguir uma comparação das datas de corte das principais ferramentas de IA, atualizada em 29 de setembro de 2026.

Em 29 de setembro de 2026, os mais recentes são o Claude Opus 5.5 do Claude (lançado em 22 de setembro de 2026) e o Claude Fable 5.1, acima dele (lançado em 1º de setembro), ambos com corte em junho de 2026. O Claude Sonnet 5.5, lançado em 28 de setembro, também tem corte em junho de 2026. Depois vêm o Grok 4.7, com maio de 2026, e o GPT-6 Luna, modelo de baixo custo da OpenAI, com 18 de maio de 2026. Em seguida aparecem o GPT-6 Astra, carro-chefe do ChatGPT, com 30 de abril de 2026, e o Gemini 3.8 Flash, com março de 2026 (o Gemini 4 Argon, com disponibilidade geral desde 13 de outubro, também tem março de 2026). A Meta não divulga a data de corte do seu modelo principal, o Muse Spark, nem do Muse Wonder, que está em prévia e foi lançado em 12 de outubro, e a Mistral também não a divulga para os seus modelos. Entre os modelos de pesos abertos desta lista que informam data de corte, o mais recente é o Muse Glimmer da Meta (4 de janeiro de 2026) (o Muse Spark Open, lançado em 15 de outubro, não informa data de corte na documentação para desenvolvedores), enquanto o Llama 4 para em agosto de 2024. Em setembro, Anthropic, Google e OpenAI lançaram novos modelos entre os dias 1 e 3, e xAI, Anthropic e OpenAI voltaram a fazê-lo nos dias 21 e 22, por isso essa ordem mudou entre o início e o fim do mês.

3. ChatGPT (OpenAI)

Esta seção da OpenAI foi ampliada em 30 de setembro de 2026. A comparação das oito ferramentas acima tem como data de referência 29 de setembro; as informações adicionais do GPT-6.1 Sol são incorporadas só aqui.

O modelo de maior capacidade da OpenAI é o GPT-6 Astra, com corte de conhecimento em 30 de abril de 2026 (documentação da API da OpenAI). Em 29 de setembro de 2026, foi adicionado o GPT-6.1 Sol para Codex e ChatGPT Work. O corte é o mesmo do Astra, 30 de abril de 2026, enquanto o anterior GPT-6 Sol tem corte em 20 de abril de 2026 e o modelo de baixo custo GPT-6 Luna, em 18 de maio de 2026. Um nome mais novo não significa necessariamente conhecimento mais recente (especificações do GPT-6.1 Sol; detalhes de GPT-6 Sol e Luna). GPT-5.6 Sol, Terra e Luna continuam disponíveis, mas compartilham o corte de 16 de fevereiro de 2026.

Confira abaixo as datas de corte dos principais modelos atuais e anteriores.

Todos os modelos do ChatGPT contam com busca na web via Bing, permitindo acessar informações posteriores à data de corte. Os links das fontes são exibidos nos resultados, facilitando a verificação da procedência das informações.

4. Claude (Anthropic)

O Claude da Anthropic se destaca por adotar um sistema de corte em duas camadas.

• Corte de conhecimento confiável: informações até essa data são respondidas com alta precisão
• Corte de dados de treinamento: os dados estão incluídos, mas a precisão pode ser menor

O Claude não possui busca na web integrada por padrão, mas pode acessar informações externas por meio do Agent SDK e integrações com ferramentas. No Claude Code, a ferramenta WebSearch está disponível para consultas.

5. Gemini (Google)

O grande diferencial do Gemini do Google é a integração com a Busca do Google. O modelo mais avançado, o Gemini 4 Argon (anunciado em 30 de setembro e com disponibilidade geral desde 13 de outubro), tem data de corte em março de 2026 (model card), e o cavalo de batalha Gemini 3.8 Flash (lançado em 2 de setembro de 2026) tem a mesma data. Os dois complementam com informações em tempo real via busca (em 14 de outubro de 2026). O Gemini 3.1 Pro, apresentado como o mais capaz até a chegada do Argon, continua sendo oferecido em preview.

Vale olhar também para as gerações anteriores. Em 18 de setembro de 2026, o Google limitou o acesso aos modelos Gemini 2.5 a quem já os usava. Eles não foram descontinuados e continuam sendo servidos pela API, mas o Google recomenda o 3.8 Flash ou o 3.5 Flash-Lite para projetos novos. Em 8 de outubro, o Gemini 3.5 Flash e o 3.7 Flash foram descontinuados, e as solicitações enviadas a eles pela API passaram a ser redirecionadas automaticamente para o 3.6 Flash e o 3.8 Flash, respectivamente (notas de versão da API do Gemini). O que for criado agora já parte do Gemini 3 ou posterior (4 Argon, 3.8 Flash etc.).

A grande vantagem do Gemini é a integração com o ecossistema Google. Gmail, Google Docs, Planilhas e outros serviços funcionam de forma integrada, oferecendo alta praticidade para uso corporativo.

6. Grok (xAI)

O Grok, da xAI de Elon Musk, se diferencia pelo acesso a dados em tempo real do X (antigo Twitter). O conhecimento do próprio modelo tem uma data de corte, mas ele combina busca na web com dados de postagens do X para fornecer informações atualizadas.

A versão atual, o Grok 4.7, foi lançada em 21 de setembro de 2026, e a xAI a apresenta como seu modelo de fronteira para programação, tarefas agênticas e trabalho do conhecimento (em setembro de 2026). A data de corte de conhecimento é maio de 2026 (documentação da API da xAI). A documentação da xAI também afirma que o Grok não conhece eventos em tempo real sem as ferramentas de busca ativadas. As gerações imediatamente anteriores foram o Grok 4.6 (12 de agosto de 2026) e o Grok 4.5 (8 de julho de 2026). O Grok 4.20, mais antigo, foi lançado em beta em fevereiro de 2026 e teve sua API disponibilizada em março, com uma arquitetura Mixture of Experts (MoE) de 3 trilhões de parâmetros. O Grok também é conhecido pelo estilo bem-humorado nas respostas.

7. Microsoft Copilot / GitHub Copilot

O Microsoft Copilot (Microsoft 365 Copilot, a versão para o trabalho) não fica preso a um único modelo: você escolhe entre o GPT da OpenAI e o Claude da Anthropic. Desde 22 de setembro de 2026, o Claude Opus 5.5 e o GPT-6 Sol estão chegando aos poucos ao Word, Excel, PowerPoint, Chat, Cowork e Copilot Studio (blog do Microsoft Copilot; a disponibilidade varia conforme a licença e a região). Por isso a data de corte depende do modelo escolhido, com os mesmos valores das seções de ChatGPT e Claude acima. Com a busca na web ativada, o Copilot transforma a sua pergunta em uma consulta curta, envia ao Bing e usa os resultados para embasar a resposta (Microsoft Learn). Os administradores, porém, podem desativar a busca na web, então uma conta corporativa pode não trazer informações recentes.

O GitHub Copilot é voltado para programação e permite escolher entre mais de 30 modelos da OpenAI, Anthropic, Google, xAI, Microsoft e Moonshot AI (lista de modelos compatíveis do GitHub Docs, em 26 de setembro de 2026). Nos planos Business e Enterprise, o GPT-5.3-Codex é desde 18 de março de 2026 o modelo base e de suporte de longo prazo (LTS), usado quando nenhum outro modelo está habilitado. Aqui também a data de corte é definida pelo modelo escolhido.

8. Perplexity AI

O Perplexity AI funciona de um jeito diferente das outras ferramentas. Ele faz uma busca na web a cada pergunta e monta a resposta citando várias fontes. O modelo que escreve a resposta continua tendo data de corte, mas, como o material é coletado de novo a cada vez, responder bem sobre fatos recentes depende do que a busca encontrar.

Dá para escolher o modelo que gera a resposta. Ao lado do Sonar, modelo próprio do Perplexity, aparecem o GPT da OpenAI, o Claude da Anthropic, o Gemini do Google, o Grok da xAI e o Kimi da Moonshot AI, entre outros: oito modelos no plano Pro e dez no plano Max, que acrescenta dois modelos de ponta (Central de Ajuda do Perplexity, lista de 4 de setembro de 2026). O próprio Perplexity avisa que a lista muda e que o seletor de modelos da sua conta é que vale. No Max também existe o "Model Council", que envia a mesma pergunta a vários modelos e combina as respostas.

9. Modelos de pesos abertos (Meta, Llama e Mistral)

A grande vantagem dos modelos de pesos abertos é poder baixá-los e rodá-los no seu próprio equipamento. Eles, porém, não trazem busca na web de fábrica. Tanto a Meta quanto a Mistral publicam hoje alguns modelos com pesos abertos e reservam outros para os próprios apps e APIs.

Meta (Muse Glimmer e Llama 4)

Em abril de 2026 a Meta lançou uma nova família de modelos chamada Muse. O mais recente é o Muse Spark 1.3 (2 de setembro de 2026), mas ele é um modelo fechado, sem pesos publicados, e a lista de modelos para desenvolvedores da Meta (documentação da Meta Model API) não informa a sua data de corte (em 26 de setembro de 2026). Em 12 de outubro de 2026, a Meta lançou o Muse Wonder, que ela apresenta como seu modelo "mais capaz", mas a lista de modelos para desenvolvedores o trata como prévia e não informa data de corte. Para novos projetos, a recomendação continua sendo o Muse Spark 1.3 (confirmado em 18 de outubro de 2026).

O modelo de pesos abertos mais recente é o Muse Spark Open (lançado em 15 de outubro de 2026). Tem 816 bilhões de parâmetros no total, com 42 bilhões ativos em uma arquitetura MoE (Mixture of Experts), e janela de contexto de cerca de 1 milhão de tokens. Usa a Muse Model License, licença própria da Meta: o uso comercial é permitido, mas é preciso exibir a menção "Built with Muse Spark Open" (a oferta de API em grande escala está sujeita a condições). Mesmo a versão quantizada em 4 bits dos pesos ocupa cerca de 537 GB e se destina a GPUs de nível data center. A Meta não informa a data de corte do conhecimento nos seus materiais (verificado em 18 de outubro de 2026).

O modelo de pesos abertos compacto, que roda no seu próprio computador, é o Muse Glimmer (lançado em agosto de 2026). Tem cerca de 30 bilhões de parâmetros (30B), foi treinado a partir das saídas do Muse Spark e usa a licença Apache 2.0. O cartão do modelo informa a data de corte de 4 de janeiro de 2026, mais de um ano depois da do Llama 4. Segundo o cartão, com quantização de 4 bits o modelo de linguagem fica abaixo de 20 GB e cabe em 24 a 32 GB de memória.

A geração anterior, o Llama 4 (lançado em 5 de abril de 2025), tem duas variantes, Scout (109B de parâmetros no total) e Maverick (400B), com data de corte em agosto de 2024 (cartão do modelo Llama 4). O Scout tem janela de contexto de 10 milhões de tokens.

Mistral (Mistral Medium 3.5, Large 3 e Large 4)

A francesa Mistral apresenta hoje o Mistral Medium 3.5 (28 de abril de 2026) como o seu modelo de nível de fronteira. É um modelo denso de 128B, e os pesos também são publicados sob uma licença MIT modificada. Na lista de modelos da Mistral ele aparece como substituto do Mistral Medium 3.1, do modelo de raciocínio Magistral Medium e do modelo de programação Devstral 2, entre outros. O modelo grande anterior, o Mistral Large 3 (2 de dezembro de 2025), é um MoE com 675B de parâmetros no total (41B ativos) e continua disponível sob a licença Apache 2.0. Em 6 de outubro de 2026 chegou o seguinte, o Mistral Large 4, como prévia pública (Public Preview). É um MoE com 1,05T de parâmetros no total (52B ativos) e janela de contexto de 1M de tokens. Os pesos foram publicados em 29 de outubro de 2026, em uma versão aprimorada da prévia, no Hugging Face (anúncio da Mistral). A licença é a Mistral Ecosystem Open-Weight License, baseada na MIT com alterações. O uso comercial é permitido, mas oferecer o modelo a terceiros por API ou serviço semelhante (Model as a Service) exige um contrato separado com a Mistral. Na API da Mistral, o Large 4 continua como prévia pública (em 1º de novembro de 2026). Pela política de ciclo de vida de modelos da Mistral, modelos em prévia podem ser atualizados sem aviso e não têm garantia de chegar à disponibilidade geral.

A Mistral não informa a data de corte dos dados de treinamento na sua lista de modelos. A pista mais próxima é o prompt de sistema recomendado (SYSTEM_PROMPT.txt) distribuído no Hugging Face: como data da "última atualização da base de conhecimento" aparece 1º de novembro de 2024 para o Medium 3.5 e 1º de outubro de 2023 para o Large 3. É um texto para o modelo dizer ao usuário, não uma data de corte divulgada oficialmente. O app de chat "Le Chat" passou a se chamar Vibe, e o modo Work dele pode buscar na web (documentação da Mistral).

10. Como a busca na web muda o uso da IA

A relevância da data de corte depende diretamente da disponibilidade do recurso de busca na web.

Ferramentas com busca na web conseguem acessar informações em tempo real, mesmo após a data de corte. Porém, a qualidade dos resultados varia conforme a ferramenta. Na prática, o Perplexity se destaca pela citação cuidadosa de fontes e alta confiabilidade, enquanto a busca via Bing do ChatGPT também apresenta bons resultados.

Por outro lado, ferramentas como o Claude, com alta capacidade de raciocínio, mostram todo seu potencial em tarefas que não exigem informações recentes, como geração de código e análise de dados. Uma data de corte mais antiga não significa que a ferramenta é inferior -- o segredo está em escolher a ferramenta certa para cada finalidade.

11. Qual IA escolher para cada finalidade

A resposta para "qual é a melhor IA?" depende do uso. Para informações recentes, Perplexity ou ChatGPT; para raciocínio profundo, Claude; para integração com serviços Google, Gemini; para privacidade, Llama ou Muse Glimmer -- cada ferramenta tem seus pontos fortes.

Perguntas frequentes