UFG lança o Lumi, IA aberta em português: o que o modelo gratuito muda para as empresas

Boa parte das ferramentas de inteligência artificial usadas por empresas brasileiras é desenvolvida fora do país, e muitas são cobradas em dólar. A Universidade Federal de Goiás (UFG) quer oferecer outro caminho. Nesta quarta-feira (28), o Centro de Excelência em Inteligência Artificial da universidade, o CEIA, lançou o CEIA Lumi, um modelo de linguagem treinado para o português, gratuito e que pode ser baixado e rodado na estrutura da própria empresa. O anúncio foi feito no AI Brasil Experience 2026, em São Paulo.

O que é o CEIA Lumi

O Lumi é um modelo de linguagem, a mesma família de tecnologia por trás do ChatGPT e do Gemini, mas com uma proposta diferente. Em vez de ser um assistente pronto para conversar, ele funciona como uma base que cada organização pode baixar, configurar e continuar treinando com seus próprios dados. Segundo o comunicado do CEIA, é o primeiro modelo de código aberto do centro, e a ideia é permitir que empresas criem soluções próprias “sem a necessidade de exportar informações sensíveis”.

O modelo tem 4 bilhões de parâmetros, um tamanho pequeno perto dos gigantes do mercado. De acordo com o CEIA, a escolha foi proposital, para equilibrar desempenho e eficiência e permitir o uso em computadores e servidores mais acessíveis. Em entrevista ao Jornal Opção, Arlindo Galvão, diretor de Inovação Aberta do CEIA, afirmou que o Lumi foi treinado com uma base de mais de 100 bilhões de tokens em português, as unidades de texto usadas no treinamento de sistemas de IA.

“Ele é um modelo que você pode baixar e configurar para a sua empresa, personalizar com os seus dados e continuar o treinamento para utilizá-lo gratuitamente dentro do negócio”, disse Galvão ao jornal. Os arquivos já estão disponíveis na página oficial do modelo no Hugging Face, plataforma internacional de compartilhamento de modelos de IA.

Por que um modelo em português importa para as empresas

O argumento do CEIA tem três pontos que interessam diretamente a quem toca um negócio no Brasil:

• Custo em real, não em dólar. Rodar um modelo próprio em infraestrutura local pode reduzir a dependência de serviços internacionais cobrados em moeda estrangeira, um peso relevante para pequenas e médias empresas.
• Dados dentro de casa. Como o modelo pode funcionar em servidores da própria organização, informações de clientes não precisam sair do ambiente da empresa, o que facilita o cuidado com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD), conforme a arquitetura adotada.
• Vocabulário do setor. Por ser um modelo-base, ele pode ser ajustado (o chamado fine-tuning) com documentos e termos de um segmento específico. Galvão citou ao Jornal Opção o Energy GTT, desenvolvido pelo CEIA com a Cemig a partir de dados do setor elétrico, como exemplo dessa adaptação.

O CEIA espera que o Lumi seja usado em áreas como agronegócio, serviços financeiros, saúde e indústria, e informou que prepara modelos especializados em saúde, direito e educação, ainda sem datas.

O que os números mostram (e o que ainda falta)

A ficha do modelo publica resultados em cinco testes de conhecimento e de cumprimento de instruções em português. O Lumi marca 59,36% no Global MMLU PT, 48,80% no MMLU PT de nível de graduação e 33,83% no IFEval PT, que mede se o modelo segue instruções à risca. Na média dos cinco testes (44,80%), ele aparece em 2º lugar entre os nove modelos comparados pelo próprio projeto.

A própria página, porém, faz ressalvas importantes. Ela informa que não foram divulgados as versões dos conjuntos de avaliação nem os parâmetros de execução, e que, por enquanto, não documenta o modelo-base, os dados e procedimentos completos de treinamento, recomendações de uso, instruções de inferência nem uma licença. Esse último ponto pesa para empresas: antes de colocar o Lumi em um produto comercial, vale esperar que o CEIA publique os termos de uso.

Há também uma questão prática. Como lembrou a reportagem do Jornal Opção, tirar proveito do modelo exige recursos técnicos para configurá-lo e fazer o treinamento complementar. Não é uma ferramenta para usar direto do navegador, como um chatbot.

Como sua empresa pode se preparar

• Organize seus dados primeiro. Um modelo personalizável só é tão bom quanto o material usado para ajustá-lo: perguntas frequentes, políticas, catálogos e históricos de atendimento bem organizados valem mais do que o modelo em si.
• Comece por uma tarefa delimitada. Classificar mensagens, resumir conversas ou responder dúvidas sobre um único produto são bons primeiros testes para um modelo pequeno.
• Compare antes de trocar. Teste o Lumi lado a lado com a solução que você já usa, com perguntas reais do seu negócio, e meça acertos, tempo de resposta e custo.
• Confira a licença. Acompanhe a página do modelo e só leve para produção quando os termos de uso estiverem publicados.
• Mantenha um humano no circuito. Seja qual for o modelo, respostas sensíveis, como cobranças, cancelamentos e reclamações, devem ter uma pessoa responsável.

Conclusão

O CEIA Lumi não vai substituir de uma hora para outra os grandes modelos internacionais, e a própria documentação deixa claro que ainda há lacunas. Mas é um sinal de que o Brasil começa a ter bases de IA abertas, em português, que empresas podem adaptar e rodar com mais autonomia. Para o atendimento, a lição vale independentemente do modelo escolhido: a IA funciona melhor quando conhece o seu negócio e trabalha junto com a equipe. É o que o Comenta busca fazer ao reunir os canais de conversa em um só lugar, conectar a IA às informações da empresa e passar o atendimento para uma pessoa quando o caso pede.

Fontes: CEIA/UFG — página do CEIA Lumi-4B no Hugging Face; A Redação — comunicado do CEIA/UFG (28/10/2026); Jornal Opção — entrevista com Arlindo Galvão (28/10/2026); AI Brasil Experience 2026 — CEIA.