De acordo com pt.wedoany.com-A empresa sul-africana de otimização de IA, Refiant, lançou um modelo de IA de contexto longo chamado Protea, com uma janela de contexto de até 10 milhões de tokens, dez vezes maior que ferramentas de IA existentes como ChatGPT e Claude, sendo uma das maiores janelas de contexto publicamente disponíveis atualmente.
A janela de contexto de um modelo de linguagem grande determina a quantidade de texto (medida em tokens) que o modelo pode "lembrar" a qualquer momento. Janelas de contexto maiores permitem que modelos de IA processem entradas mais longas e incorporem mais informações em cada saída. Atualmente, LLMs populares como Claude, Google Gemini e a série OpenAI GPT têm janelas de contexto que variam de milhares a 1 milhão de tokens. A janela de 10 milhões de tokens do Protea pode conter o equivalente a 7,5 milhões de palavras ou 15 mil páginas de conteúdo, sendo capaz de compreender de uma só vez até cinco anos de e-mails ou 83 romances.
A Refiant observa que os modelos mais potentes anteriores também tinham dificuldade em processar memórias de trabalho acima de centenas de milhares de tokens, forçando as pessoas a adotar soluções complexas para compensar o conteúdo inacessível ao modelo. O Protea pode processar de uma só vez arquivos regulatórios inteiros, bases de código corporativas e décadas de dados de ensaios clínicos, sem necessidade de divisão. A empresa afirma que este modelo é o primeiro do tipo a ser colocado em produção nessa escala, realizando funcionalidades que os concorrentes até agora apenas prometeram. O Protea também está aberto a usuários individuais, mas é lançado principalmente como uma forma de as empresas lidarem com informações verdadeiramente massivas e complexas. Os usuários podem começar a desenvolver nas versões de 1 milhão a 10 milhões de tokens imediatamente, sem filas ou processos de aprovação, e totalmente gratuito.
Em aplicações empresariais, equipes de engenharia podem usar o Protea para digerir uma base de código inteira de uma só vez, comprimindo um mês de análise em um dia. Seguradoras podem carregar anos de dados de sinistros para descobrir padrões de fraude, e escritórios de advocacia podem inserir cinco anos de arquivos de casos para encontrar precedentes relevantes. Para equipes que constroem fluxos de trabalho de agentes, o modelo permite que os agentes operem em contextos amplos sem perder as linhas de raciocínio iniciais. A Refiant explica que o Protea resolve o problema de "se perder no meio", uma limitação reconhecida de modelos com janelas de mais de um milhão de tokens, que perdem informações na parte central.
A Refiant foi fundada em 2025 pelo Dr. Viroshan Naicker, Siddharth Gutta e Mathew Haswell. Sua abordagem se inspira em busca evolucionária e otimização de enxame, imitando sistemas naturais para encontrar soluções eficientes. A empresa primeiro aplicou essas técnicas à compressão de modelos, reduzindo o GPT-OSS-120B da OpenAI para rodar em um MacBook Pro com 18 GB de RAM. Em abril de 2026, a Refiant recebeu uma rodada de financiamento seed de US$ 5 milhões liderada pela VoLo Earth Ventures e estabeleceu parcerias de pesquisa com o Imperial College London e o UCL's Sargent Centre for Process Systems Engineering.
A Refiant está registrada em Delaware, EUA, e o modelo Protea recebeu o nome da flor nacional da África do Sul. Os fundadores enfatizam o uso de métodos inspirados na natureza para construir IA, priorizando eficiência em vez de computação bruta. O cofundador e CEO Naicker afirmou que a IA de contexto longo já foi discutida por mais de um ano, mas ainda não foi comercializada de fato, e os clientes precisam de modelos que possam testar e construir. O diretor de produtos Haswell acrescentou que o Protea já está online e espera que as pessoas comecem a usá-lo desde o primeiro dia.
Este lançamento beta é a primeira fase de um roteiro de três etapas, com mais anúncios nos próximos três meses. A plataforma é atualmente gratuita, com planos de longo prazo para uma versão comercial. O Protea oferece versões de 1 milhão, 5 milhões e 10 milhões de tokens, com acesso sem filas ou processos de aprovação. A empresa já demonstrou internamente um protótipo funcional com uma janela de contexto de 100 milhões e está explorando como colocá-lo em produção nessa escala.
