Treinar um modelo pequeno para decidir quando delegar

Com a execução isolada e os erros contidos antes de subirem pela árvore, o protótipo da Veredas ficou seguro o bastante para rodar todo dia. Sobra uma dependência que nenhum ajuste de código remove: o modelo raiz precisa ser grande para escrever bom código no REPL, escolher o que ler e saber quando delegar. Todo o ganho medido até aqui veio de modelos que ninguém treinou para esse papel.

Essa dependência pesa no custo e no controle. Um modelo de fronteira cobra caro pelo token de saída e muda de versão quando o fornecedor decide. Um modelo pequeno treinado para operar recursivamente rodaria em servidor próprio, com custo previsível e sem mandar o acervo para fora da empresa. Para chegar lá, porém, é preciso ter dados que a maioria das equipes não tem, e o primeiro resultado publicado é de escala pequena.

Ao terminar, você sabe como o primeiro modelo treinado para o papel de raiz foi feito e quanto cada etapa consumiu em tarefas, trajetórias e horas de GPU. Sabe também onde o aprendizado por reforço entra e qual volume de dados próprios justificaria repetir a receita.

Por que treinar o raiz muda o que um modelo pequeno consegue fazer

Zhang, Kraska e Khattab formularam a ideia no próprio artigo. Na versão de janeiro de 2026, os autores acrescentaram o RLM-Qwen3-8B, que chamam de primeiro RLM nativo: um Qwen3-8B pós-treinado para trabalhar dentro do REPL. O Qwen3-8B tem janela de 32 mil tokens e, usado sem treino como raiz, tropeça no formato e no código. Era esse o problema que queriam resolver: o modelo pequeno entende o texto e não sabe operar o andaime em volta dele.

Uma aposta organiza a receita inteira. Ser uma boa subchamada se parece com ser um bom modelo de raciocínio geral, e os modelos gerais já são treinados para isso. Então bastaria ensinar o raiz a manipular o REPL e a decidir quando delegar. Os autores usam essa aposta como receita e não a testam em separado; o resultado apoia a hipótese sem fechá-la.

Destilação: treinar um modelo menor para imitar as saídas de um maior, como um estagiário que aprende copiando os rascunhos do sênior. A receita começa por aí. Um RLM com o Qwen3-Coder-480B-A35B no raiz e o próprio Qwen3-8B nas subchamadas resolveu 750 tarefas em inglês do LongBench Pro e gerou 2.250 trajetórias candidatas, três por tarefa.

Trajetória é o registro completo de uma execução: cada código escrito, cada saída do REPL e a resposta final. Das 2.250, os autores descartaram as de nota zero e as de um turno só, que não ensinam a operar o laço. Sobraram 1.072. Cada turno do raiz virou um exemplo de ajuste fino supervisionado (SFT, treinar o modelo em pares de entrada e saída desejada), filtrado a cerca de 100 mil caracteres. O artigo chama o método de rejection fine-tuning: gerar muito, rejeitar o que falhou e treinar no que sobrou.

Antes do treino, uma correção feita por programa consertou erros de formato nas trajetórias aprovadas: 16% dos turnos usavam FINAL do jeito errado e 13% faziam o mesmo com FINAL_VAR. Sem esse conserto, o modelo aprenderia o erro junto com o acerto. O treino rodou no prime-rl, a biblioteca de treino da Prime Intellect, com lote de 64, 300 passos e 48 horas de H100, a placa de GPU de data center usada nesse tipo de trabalho.

Esse ganho vale para esse modelo e esses benchmarks. Na versão de maio de 2026 do artigo, o RLM-Qwen3-8B supera o Qwen3-8B por uma mediana de 28%, e, segundo Zhang, Kraska e Khattab, ele se aproxima da qualidade do GPT-5 sem andaime em três tarefas de contexto longo. A versão de janeiro chamava o mesmo número de média; a de maio corrigiu para mediana. A tabela com os valores está na versão de janeiro, porque a de maio mostra esses resultados só em gráfico.

Três leituras saem da tabela. O treino rende mais onde o modelo sem treino quase não operava: no BrowseComp+ com mil documentos, o acerto vai de 2,0 para 14,0. Com ele, o custo também cai, porque o modelo treinado erra menos o formato e desperdiça menos chamadas: no OOLONG, de US$ 0,19 para US$ 0,04 por consulta. Nas medições dos autores, o modelo treinado roda mais de três vezes mais rápido que o Qwen3-8B usado como raiz sem treino.

Resta a terceira leitura, o teto, e é nela que mora a armadilha comum: ler os 28% como ganho sobre modelos grandes. O número compara o modelo treinado com ele mesmo sem treino. Nos 32,0 do OOLONG, o RLM-Qwen3-8B continua longe dos 56,0 que o RLM com GPT-5 no raiz marca na tabela principal do artigo. Treinar tornou o modelo pequeno utilizável como raiz, e o nível dos modelos de fronteira continua distante.

Onde o aprendizado por reforço entra e o que ele já mostrou

Aprendizado por reforço com recompensa verificável (RLVR): o modelo tenta, um programa confere a resposta e as tentativas certas ganham peso, como um aluno que só recebe nota quando a conta fecha. A versão de maio do artigo acrescentou um experimento assim no MRCRv2, benchmark de achar várias agulhas num texto longo. O modelo foi o Qwen3-4B-Instruct-0527, treinado em 150 passos, com lote de 128 e quatro trajetórias por exemplo.

Todo o interesse do experimento está no tamanho. O treino usou textos de 32 mil a 64 mil tokens com duas agulhas; a avaliação usou textos de 512 mil a 1 milhão de tokens com oito agulhas. Cada turno tinha até 4.096 tokens de saída e cada execução até 20 iterações. Os autores relatam generalização de comprimento: o modelo treinado em texto curto continuou operando no longo. O valor aparece só em gráfico, ao lado do Gemini 3.1 Pro, e por isso fica aqui sem número.

Em 13 de maio de 2026, a equipe do alphaXiv publicou outra variante, sobre o SkyRL. Uma única política ocupa os papéis de pai e de filho, e as trajetórias dos filhos herdam a vantagem do pai: quando a execução inteira acerta, cada subchamada que contribuiu recebe crédito. Na seleção de evidências em artigos científicos, o modelo de 4 bilhões de parâmetros empatou com o Claude Sonnet 4.6 no mesmo harness, o andaime de código em volta do modelo. É resultado de blog da própria equipe, sem revisão por pares.

Fora do REPL também há recursão treinada. O grupo do TTIC treinou modelos recursivos em traços de SAT e de Go 4x4. No SAT, um Qwen2.5-3B ajustado chegou a 64% nas instâncias difíceis que não viu no treino, enquanto modelos muito maiores só com prompt ficaram perto do acaso. O Context-Folding, da ByteDance Seed com CMU e Stanford, treinou por reforço um agente que abre subtrajetórias e as dobra num resumo. São parentes do RLM, e seus números não se transferem para ele.

Do lado das apostas, os autores do RLM escrevem que esperam ver o treino de RLMs nativos virar “um novo eixo de escala”. Em janeiro de 2026, a Prime Intellect afirmou que ensinar modelos a gerir o próprio contexto por reforço seria o próximo grande avanço e anunciou que começaria por modelos pequenos. Em agosto, o texto do Prime Agent admitia que nenhum modelo tinha sido treinado para ele ainda. Até setembro de 2026, nenhum fornecedor anunciou modelo comercial de fronteira treinado explicitamente como RLM.

Como a Veredas decidiu não treinar um modelo agora

Caio levou a receita para Helena com uma proposta: treinar um modelo de 8 bilhões de parâmetros com as trajetórias do protótipo e rodá-lo num servidor da própria Veredas. O argumento tinha dois lados, custo e sigilo. O protótipo otimizado gastava US$ 0,41 por pergunta num modelo de fronteira, e parte dos clientes pedia que os laudos não saíssem da empresa.

Volume foi a primeira conta. A receita do artigo gerou três trajetórias por tarefa e aprovou 1.072 de 2.250, perto de 48%. As 120 perguntas de Helena, rodadas três vezes, dariam 360 trajetórias, a US$ 0,41 cada: US$ 147,60. Com a mesma taxa de aprovação, sobrariam cerca de 171 trajetórias, um sexto do que o artigo usou, e tiradas de um único conjunto de perguntas em vez de um benchmark público com tarefas variadas.

Pior era o segundo problema. As 120 perguntas são o conjunto de avaliação: é com elas que a Veredas mede se qualquer mudança melhora ou piora o resultado. Treinar nelas seria entregar ao aluno a prova com gabarito e depois aplicar a mesma prova. Qualquer ganho medido depois estaria contaminado, e a empresa perderia a régua que sustentou todas as decisões desde o protótipo.

Do rastro veio a terceira conta. Caio revisou 200 turnos do raiz registrados no protótipo e achou 23 com erro de formato na resposta final, 11,5%, na faixa dos 13% a 16% do artigo. Nenhum chegou ao cliente, porque a checagem de formato recusava e o laço tentava de novo, mas cada tentativa extra custava tempo e dinheiro. Um modelo treinado pagaria parte do próprio custo por aí, sem resolver a falta de dados.

Helena decidiu em três partes. Nada de treino em 2026. Todo uso real passa a gravar a trajetória completa, com a pergunta do analista e a nota que ela ou um revisor dá à resposta. As 120 perguntas ficam fora de qualquer treino, sem exceção, e o próprio filtro de dados recusa os identificadores delas. A receita volta à mesa quando houver 1.000 trajetórias aprovadas de perguntas reais, fora do conjunto de avaliação.

No ritmo que a Veredas projetou, 30 perguntas reais por semana com aprovação perto de metade, as 1.000 trajetórias chegam em cerca de 67 semanas: 15 aprovadas por semana, 1.000 dividido por 15. Nesse prazo, os grupos que prometeram treinar modelos pequenos terão publicado resultado ou não, e a decisão poderá ser tomada com evidência nova.

Em troca da aposta de treino, a Veredas ganhou um acervo de trajetórias que cresce toda semana e uma régua que ninguém pode contaminar. Uma ideia vizinha, a de o agente reescrever a própria memória e as próprias instruções, promete ganho sem treino algum. Antes de ler o próximo capítulo, anote o número de acertos do seu sistema num conjunto de perguntas que ele nunca viu; é contra esse número que qualquer auto-melhoria terá de se provar.