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IA dirige Toyota Corolla real em circuito de cones — e só uma das quatro termina o percurso

Experimento colocou quatro modelos de inteligência artificial no controle de um Corolla 2022 em estacionamento; apenas o GPT-6 Astra completou o trajeto.

Atualizada em 8 de outubro de 2026 às 11:04· 2 leituras
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IA AO VOLANTE

Só 1 de 4 IAs conseguiu dirigir um Corolla de verdade

Experimento colocou modelos de linguagem no controle real de um sedã em circuito de cones — com resultado surpreendente.

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Quatro modelos de inteligência artificial assumiram o volante — literalmente — de um Toyota Corolla 2022 em um estacionamento. Segundo o Jornal do Carro, pesquisadores da startup Axiom Math conduziram o experimento batizado de DrivingBench, no qual GPT-6 Astra (OpenAI), Claude Fable 5.1 (Anthropic), Grok 4.6 (xAI) e GPT-5.6 Sol (OpenAI) receberam controle real de direção, acelerador e freio do sedã. O carro foi equipado com hardware comma four e o software openpilot modificado; as IAs enxergavam o ambiente pelas câmeras do veículo e enviavam comandos em tempo real. Um operador humano permaneceu no banco do motorista com o pé sobre o freio como garantia de segurança.

O circuito tinha cerca de 134,7 metros delimitados por cones em baixa velocidade — condições controladas, portanto, bem distantes do trânsito real. Ainda assim, o Jornal do Carro aponta que apenas o GPT-6 Astra concluiu o trajeto, e somente na segunda tentativa, em 5 minutos e 22 segundos. Na primeira rodada, o modelo da OpenAI havia avançado aproximadamente 49% do percurso. O Claude Fable 5.1 chegou a cerca de 45% no melhor de três ensaios, enquanto o Grok 4.6 alcançou aproximadamente 11% e o GPT-5.6 Sol mal ultrapassou 6%, sem sequer completar a primeira curva de forma consistente.

O objetivo do DrivingBench, conforme a publicação, é avaliar se modelos de linguagem e visão de uso geral — sem treinamento específico para direção — conseguem operar um veículo físico em ambiente minimamente estruturado. Os próprios autores do estudo são enfáticos ao ressaltar que o resultado não sinaliza prontidão para vias públicas e não deve ser comparado a sistemas autônomos especializados, como os desenvolvidos por Waymo ou Tesla. Código-fonte, prompts utilizados e vídeos das tentativas foram disponibilizados publicamente pela equipe.

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