Análise em profundidade da Nous Research: o laboratório de IA descentralizada que aposta numa avaliação de 1 mil milhões da Paradigm, com uma decomposição completa do modelo Hermes e da rede Psyche

A Nous Research é um laboratório open source de experimentação em IA criado por investigadores de IA, conhecido pelos modelos da série Hermes. Em abril de 2025, garantiu uma ronda A de 50.000.000 USD com a Paradigm, uma venture capital cripto, como principal investidora, com uma avaliação de 1.000.000.000 USD. O que a torna única é: a equipa fundadora é nativa em crypto, mas escolheu primeiro provar-se com resultados de investigação em IA e só depois integrar a blockchain — e não o contrário.

Equipa fundadora: da comunidade open source a uma avaliação de 1.000.000.000

A Nous Research foi fundada em 2022. A equipa central inclui o CEO Jeffrey Quesnelle, o cofundador Karan Malhotra, o responsável pelo pós-treinamento e cofundador Teknium, e Diederik Kingma — um dos coinventores do Adam optimizer; as suas contribuições são resultados “de referência”, ao nível de livro-texto, na área de aprendizagem profunda. A Teknium é uma das contribuidoras mais ativas no domínio de microajuste de LLMs em open source, sendo amplamente conhecida pelo seu pseudónimo na rede.

A Nous começou como uma comunidade composta por investigadores e programadores de IA com sinais de alta qualidade, focada em extrair o máximo potencial dos modelos open source, e só mais tarde se transformou formalmente em empresa. Com um tamanho de 20 pessoas, é muito menor do que a OpenAI ou a Anthropic, mas tem continuado a entregar resultados notáveis no campo dos modelos open source. De acordo com a afirmação da Teknium na Delphi Digital AMA, o modelo Hermes 4 da Nous supera em cerca de 60 pontos a versão instruct da Llama da Meta no benchmark MATH, e supera em 21 pontos no MMLU-Pro.

Modelos Hermes: 90% de dados sintéticos, 60% de taxa de não-rejeição

O produto mais conhecido da Nous é a série de modelos Hermes. Diferentemente de modelos comerciais como o ChatGPT, a filosofia de design do Hermes é reduzir rejeições desnecessárias. A Teknium aponta que a taxa de não-rejeição do Hermes 4 chega a 60%, enquanto a versão open source do ChatGPT é apenas 5%. Ela descreveu a supervisão excessiva dos modelos mainstream como “mode collapse of the world”（mode collapse of the world）.

Na estratégia de dados, mais de 90% dos dados de treino da Nous são dados sintéticos, provenientes de uma pipeline de dados sintéticos DataForge criada pela própria empresa e de um ambiente de aprendizagem por reforço Atropos (com mais de 1.200 tarefas). Esta abordagem permite que uma equipa pequena concorra com grandes empresas em qualidade de dados.

Os modelos Hermes também são a base para o Hermes Agent — um framework open source de agentes de IA que suporta múltiplas plataformas, memória persistente e aprendizagem auto-incremental.

Psyche Network: treino distribuído de IA na Solana

O principal ponto de encontro entre a Nous Research e o mundo cripto é a Psyche Network — uma rede de treino de IA descentralizada construída na blockchain Solana. O objetivo da Psyche é permitir que a capacidade computacional GPU ociosa a nível global colabore no treino de grandes modelos de linguagem, incentivando os participantes a contribuir com poder computacional através de um mecanismo de tokens.

Tecnologicamente, a Psyche baseia-se no DisTrO (Distributed Training Over-the-Internet, optimizador de treino distribuído através da Internet) desenvolvido pela própria Nous, que reduz a quantidade de dados transferidos durante o processo de treino em alguns níveis de ordem de grandeza, tornando praticável o treino distribuído entre regiões. Em dezembro de 2024, a equipa fez uma transmissão pública em direto demonstrando a pré-formação de um modelo de linguagem com 15.000.000.000 de parâmetros usando métodos distribuídos, para evidenciar a viabilidade da tecnologia.

O cofundador Malhotra, numa entrevista à Cointelegraph, admitiu que a comunidade de IA geralmente mantém uma atitude de cepticismo em relação ao crypto, considerando que se trata maioritariamente de “grift”. Mas salientou que a linha da Nous é “provar primeiro a capacidade de investigação em IA e só depois integrar a blockchain”, em vez de embrulhar a inexistência de tecnologia com conceitos de crypto.

Por que é que a Paradigm apostou: a disputa entre IA aberta vs fechada

O parceiro da Paradigm, Arjun Balaji, afirmou à Fortune: “Esta abordagem aberta, orientada pela comunidade, contrasta fortemente com os laboratórios de IA convencionais fechados e centralizados.”

O investimento de 50.000.000 USD da Paradigm baseia-se numa avaliação de tokens de 1.000.000.000 USD (token valuation), e não em avaliações tradicionais por participação accionista. Antes disso, Distributed Global, North Island Ventures e Delphi Digital já tinham investido 20.000.000 USD na ronda seed.

O token ainda não foi emitido; “NOUS” na DEX é não-oficial

Até abril de 2026, o token oficial da Nous Research ainda não foi emitido formalmente. Embora já tenha surgido na blockchain Solana negociação de tokens com o nome “NOUS” em exchanges descentralizadas, estes não são tokens emitidos oficialmente pela Nous Research. Os investidores devem prestar especial atenção a esta distinção para evitar perdas ao comprar tokens não-oficiais.

Além disso, existe no mercado um projeto com nome semelhante, Nosana ($NOS), que também é um projeto de computação de IA na Solana, mas não tem qualquer relação com a Nous Research.

Da Harness ao treino distribuído: o plano completo da Nous

Ao analisar a linha de produtos da Nous Research, é possível ver um plano completo, de modelos até infraestruturas: o modelo Hermes fornece LLM open source, o Hermes Agent fornece um framework de agentes de IA, e a Psyche Network fornece infraestruturas de treino descentralizado. Estes três componentes são ligados através da blockchain Solana, formando um ecossistema aberto que vai do treino até à implementação e às aplicações.

Numa tendência em que a competição em IA se concentra cada vez mais em poucos gigantes, a Nous Research representa um caminho diferente: estabelecer credibilidade técnica com investigação open source, e expandir as fontes de poder computacional com mecanismos de incentivos baseados em blockchain, tentando demonstrar que o treino de IA descentralizado não é apenas um ideal, mas uma alternativa viável.

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