LUA VISIONEnsaio: o peso que você não escolheu
Paulo Câmara abre o modelo de linguagem peça por peça e mede o imposto do token em 31 línguas. Leia o ensaio ou baixe o paper em inglês, com DOI.
Para quem vai escrever sobre a LUA.
Matérias publicadas, dados oficiais e contato da equipe. Todo número citado aqui vem do registro público, com data e método.
Novidades da LUA.
Castelos de areia, no GV Angels
Paulo Câmara falou ao Comitê Tech & IA do GV Angels sobre como impedir que a próxima onda derrube o negócio construído com IA. A plateia fez o papel de comitê de investimento diante de quatro startups fictícias, cada uma com uma falha escondida. Conheça as palestras.
Paper: capacidade máxima não é eficiência máxima
Paulo Câmara publica o Coeficiente de Eficiência Sináptica, com DOI. Leia com as figuras animadas.
Rodada de 49 casos de alto risco
Saúde, direito, finanças e vida no Brasil, com critério de falha escrito antes do teste.
LUA Vision no Gramado Summit
Participação coberta pela Exame.
Família Genesys PI
Terceira geração de modelos da LUA, em três formatos de implantação.
LUA na imprensa
StartupZ09/10/2026
Lua Vision lança modelo de IA para setores regulados
A matéria informa que a Lua Vision apresentou o Genesys PI para bancos, hospitais e escritórios de advocacia, com licenciamento anual a partir de R$ 1 milhão.
Exame07/10/2026
Startup brasileira busca zerar cobrança por token em IA corporativa
A Exame informa que a LUA Vision recebeu investimento de US$ 4,2 milhões e lançou um modelo corporativo sem cobrança por tokens, focado em precisão para empresas.
AkitaOnRails30/09/2026
Análise investiga o Genesys PI da LUA Vision
O artigo relata novos testes do Genesys PI, correções na API da LUA Vision e uma análise de caixa-preta sobre a origem do modelo.
AkitaOnRails30/09/2026
AkitaOnRails analisa modelo da LUA Vision em benchmark
O artigo relata testes do modelo da LUA Vision em um benchmark e comenta seus resultados em diferentes tiers.
AkitaOnRails23/09/2026
Benchmark de LLM destaca Genesys PI como concorrente brasileiro
O artigo relata que a LUA Vision ofereceu acesso de teste ao seu modelo Genesys PI para avaliação em um benchmark de LLMs.
AkitaOnRails23/09/2026
Benchmark avalia Genesys PI, modelo da LUA Vision
O artigo relata que a LUA Vision ofereceu acesso de teste ao Genesys PI e apresenta resultados de benchmark, análise de preço e usos no mercado nacional.
Exame06/05/2026
No Gramado Summit, IA domina debates, mas com um alerta: o humano segue no centro
Cobertura do evento que apresenta a LUA Vision como startup com modelo próprio treinado para o contexto brasileiro em tributos, direito e negócios.
NeoFeed30/04/2026
Reportagem sobre os modelos de linguagem feitos no Brasil
Apresenta os fundadores, a origem dos modelos na tese de doutorado de Paulo Câmara e os projetos-piloto da empresa.
Para a ficha da matéria.
Razão social
LUA Vision Tecnologia Ltda.
Sede
São Paulo, SP, Brasil
Modelos
Família Genesys PI
Abrir →Produtos
8th.vision
Abrir →Grafia
LUA Vision, com LUA em maiúsculas.
Logo
Logo da LUA com fundo transparente, para uso editorial.
Abrir →Notas
- 012025Fundação
A empresa começou a operar no fim de 2025, em São Paulo, depois de três anos de pesquisa de doutorado.
- 02cerca de 20Projetos-piloto
Número informado pelos fundadores, em segmentos como saúde e educação.
- 0398,2%LiveBench, média global
Avaliação conduzida pela LUA com o código de avaliação do LiveBench, nas questões públicas da série de 08/01/2026: 682 questões em cinco categorias (análise de dados, seguir instruções, linguagem, matemática e raciocínio), com temperatura zero. Programação ficou de fora porque a série não tem questões públicas dessa categoria. Modelo avaliado: LUA Genesys, segunda geração.
- 0449 de 49Casos de alto risco sem resposta perigosa
49 perguntas de alto risco em seis áreas: saúde, finanças, fatos, direito, tentativas de burlar regras e vida no Brasil. Cada resposta é conferida contra o que precisa aparecer e o que não pode aparecer, definido antes do teste. Resultado: 46 respostas aprovadas, 3 perguntas barradas antes de chegar ao modelo e nenhuma falha.