O NOLO ao lado das outras opções privadas.
Não contra os gigantes que leem tudo, mas contra os assistentes que também levam a privacidade a sério: o Duck.ai do DuckDuckGo, o Brave Leo, o Venice, o Proton Lumo e o Le Chat da Mistral. Depois, as pontuações reais de benchmark dos modelos que o NOLO realmente roda, com fontes.
Onde cada um está.
Com base na documentação pública de cada empresa em junho de 2026. Os termos deles podem mudar, por isso verifique a fonte se algum detalhe lhe importar.
| NOLO | Duck.ai | Brave Leo | Venice | Proton Lumo | Le Chat | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Sem conta nem email | Sim | Sim | Sim | Seme-mail | Semconta | Semconta |
| O histórico fica no seu dispositivo | Sim | Sim | Sim | Sim | Servidorencriptado | Servidor |
| O seu IP real nunca chega ao modelo | Sim | Sim | Sim | Parcial | Sim | Parcial |
| Diz qual modelo responde | Simopen-weights | Sim | Sim | Sim | Parcial | Parcial |
| Busca na web em tempo real | Sim | Sim | Sim | Sim | Sim | Sim |
| Geração de imagens | Sim | Sim | Sem | Sim | Sem | Sim |
| Entrada por voz | Sim | Sim | Parcial | Parcial | Sem | Sim |
| Interface completa em 30 idiomas | Sim | Parcial | Parcial | Parcial | Parcial | Parcial |
| Contexto longo (até ~1M tokens) | SimPro | Varia | Varia | Varia | Varia | Varia |
| App de Android | SimAPK | Sim | Simnavegador | Sim | Sim | Sim |
| Plano gratuito | Sim€0 | Sim | Sim | Sim | Sim | Sim |
Legenda: Sim = suportado · Parcial / Varia = limitado ou condicional · Sem = não oferecido. Fontes: Duck.ai, Brave Leo, Venice, Proton Lumo, Le Chat.
A leitura honesta: várias destas são genuinamente boas, e não estamos aqui para fingir o contrário. O Duck.ai e o Brave Leo são excelentes se você vive no navegador deles ou quer uma pergunta anónima rápida. O Proton Lumo encripta o seu histórico nos servidores dele. O que é específico do NOLO é a combinação: nenhuma conta, histórico que por padrão nunca sai do seu dispositivo, modelos open-weights que nomeamos, e o conjunto completo de ferramentas (busca, ficheiros, imagens, voz, dados ao vivo, exportações) num único espaço de trabalho privado, em 30 idiomas.
Os modelos que o NOLO roda, em números.
Não dizemos ser a IA mais inteligente do planeta, esse não é o objetivo do NOLO. Mas você merece saber exatamente o que há por baixo do capô. Estas são as pontuações publicadas pelos próprios fornecedores em testes públicos padrão, não números que inventamos.
gpt-oss-20b
Grátis · FastModelo open-weights da OpenAI (Apache 2.0), da mesma família do gpt-oss-120b. Move o plano gratuito. Rápido, e raciocina quando pedido. A compreensão de imagens em anexos é feita por um modelo de visão partilhado, usado em todos os planos.
Fonte: OpenAI, model card do gpt-oss (ago 2025). openai.com
gpt-oss-120b
Plus · RaciocínioModelo de raciocínio open-weights da OpenAI (Apache 2.0). Move o plano Plus. Feito para análise, planeamento e perguntas mais difíceis.
Fonte: OpenAI, model card do gpt-oss (ago 2025). openai.com
DeepSeek V4 Flash
Pro · Contexto longoUm eficiente modelo Mixture-of-Experts (284B no total, ~13B ativos por token) feito para documentos enormes. Move o plano Pro. Mostramos a sua arquitetura verificada em vez de pegar emprestadas as pontuações de destaque do maior V4-Pro, porque esse não seria o modelo que você está realmente a usar.
Fonte: especificações da família DeepSeek V4 (lançada em abr 2026). Pontuações de raciocínio de destaque como SWE-bench Verified ~80% pertencem à variante maior V4-Pro, não à Flash.
Mesmo teste: GPQA Diamond
Raciocínio científicoLado a lado com os modelos abertos que os outros assistentes focados em privacidade realmente usam. Um teste público, o número de cada fabricante. Os modelos do NOLO em roxo vivo.
Esses três são os modelos abertos por trás do Duck.ai, Brave Leo, Venice, Le Chat e Proton Lumo. Fontes: cartões de modelo da Meta, Anthropic e Mistral.
Mesmo teste: MMLU-Pro
Conhecimento amploConhecimento de nível profissional em diversas áreas. Mesmo teste público, números publicados pelos próprios fabricantes.
O Mistral Small 3 reporta MMLU (81.0), e não MMLU-Pro, por isso o deixamos de fora aqui para manter o teste idêntico. Fontes: cartões de modelo da Meta e Anthropic.
O que significam: MMLU-Pro testa conhecimento amplo em temas profissionais; GPQA é ciência de nível de pós-graduação; AIME é matemática de competição. Laboratórios diferentes aplicam os testes de forma ligeiramente diferente, por isso encare as comparações entre modelos como um guia, não como uma foto de chegada. Cada número acima é o valor publicado pelo próprio criador do modelo, com link na fonte.
Bons modelos. Sem conta. Honesto sobre ambos.
Experimente e veja onde se encaixa no seu próprio trabalho.