A Batalha dos Cérebros de IA: Gemini 3.1 Pro Acabou de Ser Lançado. Qual Modelo Executa o Melhor Agente OpenClaw?
O Gemini 3.1 Pro alcançou 69,2% no MCP Atlas — o benchmark criado para testar exatamente o que o OpenClaw faz. Claude Opus 4.6 ainda é a recomendação oficial. Analisamos cinco benchmarks, cinco modelos e qual configuração vence para o seu fluxo de trabalho real.
O Confronto dos Cérebros de IA: O Gemini 3.1 Pro Acabou de Ser Lançado. Qual Modelo Executa o Melhor Agente OpenClaw?
A tabela de benchmark que o Google publicou junto com o lançamento tem circulado amplamente. Uma linha em particular fez os usuários do OpenClaw pararem de rolar a tela: **MCP Atlas
O Gemini 3.1 Pro obteve 69,2% no MCP Atlas. O Claude Opus 4.6 obteve 59,5%.
Primeiro: A Maioria dos Benchmarks Faz a Pergunta Errada
Antes de comparar modelos, precisamos estabelecer o que medir. O circuito padrão de benchmarks de IA — Humanity’s Last Exam
| Benchmark | O que testa | Relevância para o OpenClaw |
|---|---|---|
| MCP Atlas | Descoberta, seleção e orquest |
Com esse filtro, veja como os concorrentes realmente se comparam.
Os Concorrentes
Gemini 3.1 Pro — O Novo Desafiante
Lançado ontem (19 de fevereiro), o Gemini 3.1 Pro é a camada de
- MCP Atlas: 69,2% — o mais alto de todos os modelos testados, quase 10 pontos à frente do Claude Opus 4.6 (59
Onde ele deixa a desejar:
- GDPval-AA Elo: 1317 — mais de 300 pontos de Elo atrás do Claude Son
export GEMINI_API_KEY=“your-google-ai-studio-key” openclaw models set google/gemini-3.1-pro-preview
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- **SWE-Bench Verified: 80,8%** — o mais alto de todos os modelos
- **Humanity's Last Exam (com ferramentas): 53,1
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- **MCP Atlas: 59,5%** — quase 10 pontos percentuais atrás do Gemini 3.1 Pro no benchmark mais alinhado com a arquitetura do
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- **Janela de contexto de 1M de tokens (beta):** O primeiro modelo da classe Opus a atingir essa escala. O acesso requer o cumprimento dos requisitos de nível da
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**Como usar no OpenClaw:**
```bash
openclaw models set anthropic/claude-opus-4-6
Claude Sonnet 4.6 — O Destaque Oculto
Lançado em 17 de fevereiro, o Sonnet 4.6 contém o resultado de benchmark que a maioria das pessoas considera genuinamente surpreendente:
GDPval-AA Elo: 1633 — a maior pontuação de qualquer modelo na comparação.
Esta não é uma medição de nicho. O GDPval-AA avalia o desempenho em tarefas profissionais de alto valor — o tipo de trabalho de conhecimento onde os erros têm consequências reais. O Claude Sonnet 4.6 supera o Claude Opus 4.6 (1606), o GPT-5.2 (1462) e o Gemini 3.1 Pro (1317) nesta medida.
Ele também supera o Gemini 3.1 Pro no τ2-bench Retail (91,7% vs. 90,8%) e empata no MRCR v2 de
openclaw models set anthropic/claude-sonnet-4-6
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### GPT-5.3-Codex — O Especialista em
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Para workflows do OpenClaw centrados em código — depuração automatizada, refatoração, gerenciamento de pipeline de CI/CD — vale a pena avaliar o Codex 5.3.
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Não está na tabela oficial de benchmark, mas vale a pena conhecer: o Kimi K2.5 da Moonshot AI atualmente ocupa o primeiro lugar em tarefas de seleção de ferramentas no ranking de agentes
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## Cinco Benchmarks, Lado a Lado
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| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Opus 4.6 | Sonnet 4.6 | GPT-5.3-Codex | Vencedor |
|-----------|---------------|---------|-----------|--------------|--------|
| **MCP Atlas** (orquestração de ferramentas) |
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O Gemini 3.1 Pro vence 3 de 5 principais benchmarks de agente. O Claude Sonnet 4.6 lidera o ELO de tarefas de especialista. O Claude Opus 4
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## Qual Modelo para Qual Fluxo de Trabalho?
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| Caso de Uso do OpenClaw | Modelo Recomendado | Motivo Principal |
|------------------|------------------|------------|
| Triagem de e-mails + gerenciamento de calendário (
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**Visão geral de custos (fluxo de trabalho complexo de 100 passos):**
| Modelo | Custo estimado | Observações |
|--------|----------------|-------------|
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## Por que a comunidade ainda está usando o Claude?
A verdadeira questão: se o Gemini 3.1 Pro lidera no MCP Atlas — o benchmark mais relevante para a arquitetura do OpenClaw — por que a comunidade não mudou?
**Motivo 1: Benchmarks padronizados vs. qualidade da Skill em produção**
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O MCP Atlas testa modelos em 36 servidores MCP bem estruturados e compatíveis com o esquema. As 3.286 Skills da comunidade do OpenClaw variam enormemente — alguns
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Milhares de Skills do ClawHub foram desenvolvidas e depuradas com base nas convenções específicas de chamada de ferramenta, padrões de resposta e sequências de recuperação de erros do Claude. Trocar
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Ambos os modelos agora têm janelas de contexto de 1 milhão de tokens. Mas o Claude Opus 4.6 (e o Sonnet 4.6) incluem a API Context Comp
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**Conclusão:** O Gemini 3.1 Pro é o modelo mais atraente para testar no momento — especialmente para automação entre sistemas e fluxos de trabalho de navegador. Mas "ele pontua mais alto neste benchmark" e "ele terá um desempenho melhor na sua configuração específica do OpenClaw" são
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## Como Trocar de Modelos no OpenClaw
O OpenClaw usa a notação `provedor/modelo` para todas as referências de LLM. A troca é
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# Mudar para GPT-5.3-Codex (requer login OAuth)
openclaw onboard --auth-choice openai-codex
openclaw models set openai-codex/gpt-5.3-codex
# Kimi K2.5 (sensível a custos / idioma chinês)
openclaw models set moonshot/kimi-k2.5
# Modelo totalmente local via Ollama (gratuito, privado)
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> **Uma observação importante:** O OpenClaw atualmente não suporta o roteamento automático de modelos por tarefa em uma única configuração — não há uma maneira integrada de dizer "use Gemini
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## Se Você Não Quiser Lidar com Nada Disso: TinyClaw
Aqui está uma descrição justa da situação: seis modelos concorrentes, dez benchmarks relevantes, vencedores diferentes em cenários
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1. **Implantação em 60 segundos** — OpenClaw rodando em menos de um minuto, sem configuração de Node.js
2. **Recomendação inteligente de
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## O Panorama Geral
Gemini 3.1 Pro: 19 de fevereiro.
Claude Sonnet 4.6: 17 de fevereiro.
Claude Opus 4.
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Para automação entre sistemas e fluxos de trabalho de navegador: teste o Gemini 3.1 Pro.
Para tarefas profissionais especializadas com orçamento limitado: Sonnet 4.6.
Para sessões de longa duração onde a persistência de contexto é crítica: Opus 4.6 com Compactação de Contexto.
Para trabalho de código puro: GPT-5.3-Codex.
Para todos os outros: [TinyClaw](https://tinyclaw.dev).
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*Dados de benchmark: tabela oficial de benchmark do Gemini 3.1 Pro (Google DeepMind, 19 de fevereiro de 2026). Metodologia do MCP
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*Novo no OpenClaw? → [TinyClaw](https://tinyclaw.dev) o implanta em 60 segundos. Usando OpenClaw em escala? → [AgentPuter](https://www.agentputer.com/) para hospedagem em nuvem gerenciada 24/7.*