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Estamos finalizando os últimos detalhes do Flov. Deixe seu e-mail e seja um dos primeiros a experimentar o modelo.

Acesso antecipado gratuito antes do lançamento oficial
Aplicações · 43 casos

Casos de uso

Feito para o trabalho real. As decisões que sua equipe toma à mão todos os dias — classificar, priorizar, encaminhar, verificar — escritas como critérios e aplicadas em escala.

Falar com vendas

Não encontra o seu caso de uso ou quer saber mais? Fale com a gente e vamos defini-lo juntos.

Infraestrutura de IA

A camada que decide dentro da sua própria stack de IA.

Infraestrutura de IA

Que contexto entra, que modelo responde, o que é bloqueado. Define os critérios em texto simples e obtém uma decisão tipada e rastreável em cada passo.

Exemplos de uso
  • Pontua a relevância consulta-candidato
  • Reordena resultados com comparações aos pares
  • Seleciona o contexto útil para o próximo passo
Exemplos de uso
  • Detecta jailbreaks e injeção de prompts
  • Identifica violações de política e dados sensíveis
  • Registra resultados e probabilidades para rastrear falhas
Exemplos de uso
  • Decide se cada quebra de linha parte uma frase
  • Reagrupa em blocos e classifica-os depois
  • Sem templates nem regras por formato
Exemplos de uso
  • Classifica intenção e domínio
  • Estima dificuldade e risco
  • Escala para o modelo caro apenas quando é preciso
Exemplos de uso
  • Pontua centenas de candidatas em uma única chamada
  • Reavalia as melhores face à documentação completa
  • Evita carregar o catálogo inteiro no contexto
Exemplos de uso
  • Pontua fidelidade, tom e cobertura
  • Compara versões de prompt no mesmo conjunto
  • Detecta regressões antes de implementar

Se pode ser escrito, pode ser classificado.

Automatize
Infraestrutura de IA

O seu caso não está na lista? Descreva os critérios em texto simples e terá uma decisão tipada e rastreável sobre os seus próprios dados.

Experimente você mesmo Falar com vendas Sem integração prévia · resultados em minutos
Benchmarks · Out. 2026

Como o Flov se compara

Precisão em áreas-chave frente a modelos de referência. Passe o cursor sobre cada eixo para ver os detalhes.

Flov-One-1.0 Pro

Máxima precisão
Raciocínio 7 benchmarks

Flov Pro vs. Modelo A

Conhecimento geral e raciocínio

Pro · média
0.0%
Conjuntos completos
Modelo A · média
0.0%
Mesmo protocolo
Maior diferença
+0.0pts
Avaliação 5-shot nos conjuntos completos · Setembro de 2026
Matemática 6 benchmarks

Flov Pro vs. Modelo B

Resolução de problemas passo a passo

Pro · média
0.0%
Conjuntos completos
Modelo B · média
0.0%
Mesmo protocolo
Maior diferença
+0.0pts
Sem ferramentas externas · pass@1 com decodificação gulosa
Código 6 benchmarks

Flov Pro vs. Modelo C

Geração e correção de código

Pro · média
0.0%
Conjuntos completos
Modelo C · média
0.0%
Mesmo protocolo
Maior diferença
+0.0pts
SWE-bench Verified com o mesmo agente para os dois modelos · Outubro de 2026

Flov-One-1.0 Flash

Baixa latência
Saída estruturada 6 benchmarks

Flov Flash vs. Modelo D

JSON, extração e uso de ferramentas

Flash · média
0.0%
Conjuntos completos
Modelo D · média
0.0%
Mesmo protocolo
Maior diferença
+0.0pts
O JSON Schema mede respostas válidas segundo o esquema na primeira tentativa
Multilíngue 6 benchmarks

Flov Flash vs. Modelo E

Compreensão e geração em vários idiomas

Flash · média
0.0%
Conjuntos completos
Modelo E · média
0.0%
Mesmo protocolo
Maior diferença
+0.0pts
Média em 14 idiomas · avaliação 0-shot
Contexto longo 6 benchmarks

Flov Flash vs. Modelo F

Busca e raciocínio em documentos longos

Flash · média
0.0%
Conjuntos completos
Modelo F · média
0.0%
Mesmo protocolo
Maior diferença
+0.0pts
Janela de 128K tokens · mesmas instruções para os dois modelos
Latência · Out. 2026

Respostas em milissegundos

Tempo até a resposta completa, medido a partir da requisição, na mesma região e com o mesmo prompt para todos os modelos.

Baixa latência

Flov-One-1.0 Flash

0ms
Resposta completa · p50
Enterprise
<0ms
Capacidade dedicada
Máxima precisão

Flov-One-1.0 Pro

0ms
Resposta completa · p50
Enterprise
<0ms
Capacidade dedicada

Mediana de 10.000 requisições por modelo com um prompt de 1.000 tokens · Outubro de 2026