Temperatura
Temperatura é um ajuste que controla o grau de aleatoriedade de um modelo de linguagem ao escolher o próximo token. Um valor baixo faz com que ele escolha quase sempre a continuação mais provável, enquanto um valor alto dá chance real a palavras menos prováveis.
Atualizado em 8 de novembro de 2026
Legível só nos seus dispositivos.
Sua conversa é legível no seu dispositivo, e nos seus outros dispositivos se você os sincronizar. Em nenhum outro lugar.
Ilegível para nós.
Sua mensagem passa sem ser gravada; suas conversas só ficam com a gente criptografadas.
O modelo não sabe quem você é.
Ele recebe a pergunta, nunca seu e-mail, sua conta ou seu endereço IP.
Nada fica pelo caminho.
A resposta volta e é guardada aqui, criptografada; mesmo com a sincronização, sua chave nunca chega até nós em claro.
Como funciona
A cada passo, o modelo dá uma pontuação a cada token do seu vocabulário e transforma essas pontuações em probabilidades. A temperatura reescala as pontuações antes da escolha. Perto de zero, o token mais provável domina e a saída fica quase determinística: fazer a mesma pergunta duas vezes rende respostas quase iguais. Perto de um, o modelo sorteia de acordo com as probabilidades originais. Mais alto ainda, a distribuição se achata, palavras surpreendentes aparecem com mais frequência e o texto pode ficar inventivo e depois incoerente. Imagine um globo de sorteio: temperatura baixa deixa lá dentro só as bolas mais pesadas, temperatura alta deixa as mais leves rolarem para fora.
Na prática, o valor certo depende do trabalho. Um extrator de cláusulas, um gerador de testes unitários ou um ajudante de SQL pedem valores baixos, em que consistência importa e um desvio criativo é um defeito. Uma chuva de ideias para slogans, uma história de ninar ou o monólogo de um vilão pedem valores mais altos, em que a variedade é o objetivo. Mas temperatura baixa não torna o modelo mais fiel aos fatos: ele pode repetir a mesma resposta errada com total consistência.
Dois controles parentes costumam ser ajustados junto. O top_p, ou amostragem por núcleo, mantém só o menor grupo de tokens cujas probabilidades somam uma fatia escolhida e sorteia dentro dele. Uma sequência de parada diz ao modelo onde encerrar a resposta. Uma seed, quando o provedor aceita, torna repetível uma escolha aleatória. A recomendação usual é mexer na temperatura ou no top_p, não nos dois ao mesmo tempo. Matematicamente, os logits são divididos pela temperatura antes de a função softmax normalizá-los; dividir por um número menor que um acentua os picos, e dividir por um número maior que um achata a paisagem e espalha a probabilidade rumo à cauda.
No NeverNo
No NeverNo, a API aceita temperature, top_p, stop e seed em uma requisição de chat. Eles são repassados aos modelos que os aceitam e omitidos para os demais, e a lista de modelos indica quais parâmetros cada um suporta. Como isso varia de modelo para modelo, confira a lista antes de contar com um parâmetro. O Qwen 3.5 35B, o modelo privado gratuito da Alibaba que lê imagens e deixa você escolher se ele raciocina ou não, é um dos modelos abertos do catálogo.
A página do chat de IA sem censura mostra como o NeverNo responde com franqueza e mantém seu histórico no navegador. Qualquer que seja a temperatura escolhida, os limites firmes continuam os mesmos: nada que envolva menores, nada sobre pessoas reais sem consentimento e nenhuma ajuda real para causar dano grave a outras pessoas.
O que vale lembrar
A temperatura muda o grau de aleatoriedade na escolha do próximo token, não o quanto o modelo sabe.
Valores baixos servem a tarefas que exigem consistência; valores mais altos servem ao trabalho criativo.
Temperatura baixa não garante resposta correta, só uma resposta mais repetível.
Top_p, sequências de parada e seed são parentes próximos; mude a temperatura ou o top_p, não os dois.
Alguns modelos de raciocínio fixam ou ignoram o ajuste, então leia primeiro os parâmetros que o modelo suporta.
Perguntas frequentes
Que temperatura devo usar?
Em perguntas factuais, código e saídas estruturadas, comece baixo, entre 0 e cerca de 0,3. Para redação e geração de ideias, teste um valor perto de 0,7 a 1. São pontos de partida, porque cada modelo reage de um jeito um pouco diferente.
Temperatura 0 dá sempre a mesma resposta?
Deixa a resposta muito consistente, mas nem sempre estritamente idêntica, porque arredondamentos de ponto flutuante, agrupamento na GPU e escalonamento no servidor podem mexer na aritmética. Uma seed, quando o modelo aceita, ajuda a reproduzir um resultado.
Temperatura alta causa alucinações?
Ela aumenta a chance de formulações improváveis, o que pode afastar o modelo de um terreno confiável. Mas um modelo pode afirmar falsidades em qualquer temperatura, então confira os fatos importantes seja qual for o ajuste. Registrar o valor exato junto de cada saída deixa os experimentos reprodutíveis e comparáveis entre execuções.
Faça a sua primeira pergunta
Sem conta e sem cartão. Escreva em qualquer um dos 10 idiomas que o NeverNo fala.
Abrir o chat