Como criar Evals em português (2026): compare Claude vs GPT vs Gemini

Profissionais brasileiros criando evals em português para comparar Claude, GPT e Gemini

Resposta rápida: Para comparar Claude vs GPT vs Gemini de forma justa, crie um “Eval” com (1) tarefas reais do seu contexto, (2) critérios de pontuação claros (rubrica), (3) prompts padronizados, (4) checagem de fatos e (5) repetição com variações. O segredo é medir consistência e qualidade por tarefa — não “quem respondeu mais bonito”.

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Em resumo

Eval bom é específico: tarefas reais, entrada/saída esperada e rubrica objetiva
Padronize prompt, contexto e formato de resposta para reduzir viés
Separe métricas: precisão factual, aderência ao pedido, clareza, segurança e utilidade
Rode mais de uma vez (e com pequenas variações) para medir consistência
Registre tudo: versão do prompt, data, modelo, configurações e observações

Defina o objetivo do Eval (uma frase que corta o escopo)
Escreva o objetivo como uma frase mensurável. Ex.: “Escolher a IA que melhor transforma entrevistas em insights acionáveis em português, sem inventar dados”. Evite objetivo genérico (“ver qual é melhor”).
Liste 8–15 tarefas reais (e agrupe por tipo de trabalho)
Pegue tarefas do seu dia a dia: resumir atas, revisar texto, extrair requisitos, escrever e-mail difícil, explicar um conceito para público leigo, analisar tabela, criar roteiro. Se possível, misture tarefas fáceis e difíceis. O Eval fica robusto quando cobre rotinas e casos de estresse (ambiguidade, falta de dados, contradições).
Para cada tarefa, escreva: entrada, restrições e “o que seria uma boa resposta”
Crie um cartão por tarefa com: (a) insumo (texto, tabela, cenário), (b) restrições (tom, tamanho, público, não inventar), (c) checklist do que não pode faltar. Isso vira o gabarito qualitativo. Quando existir resposta correta (ex.: cálculo), escreva a resposta esperada.
Crie uma rubrica de pontuação (0–2 ou 0–4) por critério
Escolha poucos critérios e seja literal. Ex.: “Aderência ao pedido”, “Precisão factual”, “Clareza/estrutura”, “Uso de português do Brasil”, “Transparência sobre incerteza”, “Segurança (não vazar/ não orientar errado)”. Descreva o que é 0, 1, 2 (ou 0–4) com exemplos. Rubrica curta dá mais consistência entre avaliadores.
Padronize o prompt e o formato de saída
Crie um template fixo: contexto + tarefa + restrições + formato. Exija saída em seções (ex.: “Resposta”, “Racional”, “Assunções”, “Perguntas”). Isso reduz vantagem de quem “enfeita” e facilita comparar. Se for teste cego, remova pistas (nomes de modelos) e aleatorize a ordem.
Controle variáveis (quando der): temperatura, ferramentas, memória e fontes
Sem controlar, você mede “setup”, não modelo. Se não souber/ não conseguir controlar configurações, anote o que estava disponível (navegação, anexos, modo de voz, etc.). Se um modelo teve acesso a busca e outro não, separe em duas baterias: “com fontes” e “sem fontes”.
Execute em rodadas: 3 execuções por tarefa (mínimo) e variações pequenas
Faça 3 rodadas por tarefa para medir consistência: (1) prompt base, (2) mesma tarefa com ordem invertida, (3) mesma tarefa com pequena mudança de contexto. Anote quedas de qualidade: é aí que aparece fragilidade.
Avalie com checklist + notas, e registre ‘erros de classe’
Além da nota, marque o tipo de erro: inventou dado, ignorou restrição, respondeu em PT-PT, perdeu nuance, deu resposta perigosa, citou fonte inexistente, ou só foi prolixo. Essa taxonomia explica o resultado para decisão prática.
Feche um veredito por uso (não por “média geral”)
Consolide por categoria: escrita, análise, pesquisa com fontes, tarefas estruturadas. A ‘melhor IA’ costuma mudar conforme o uso. Seu relatório final deve dizer: “Para X, modelo A; para Y, modelo B; para Z, tanto faz — escolha por preço/fluxo”.

O que entra num Eval que presta (e o que costuma estragar o teste)

Um Eval bom é chato no melhor sentido: tem regras, tem gabarito (mesmo que qualitativo) e evita comparações por impressão. O que mais estraga teste é misturar tudo: um modelo com navegação ligada, outro sem; um prompt com 30 linhas de contexto, outro com 3; um avaliador exigente num modelo e permissivo no outro.

Outro sabotador clássico é task “genérica” demais (“faça um texto sobre IA”). Em comparativos, tarefas precisam ter atrito: restrições claras, público definido e risco de alucinação. Se não há risco, quase todo mundo empata.

Modelo de rubrica (pronto para copiar) para português BR

Se você quer uma rubrica simples, comece com escala 0–2 por critério. É mais fácil manter consistência entre tarefas e avaliadores.

Critério	0 (falhou)	1 (ok)	2 (excelente)
Aderência ao pedido	Ignora partes do pedido ou entrega formato errado	Cumpre o pedido principal, falha em detalhes	Cumpre tudo: objetivo, formato, restrições e público
Precisão factual / não inventar	Afirma fatos sem base, inventa números/nomes	Poucos deslizes; reconhece algumas incertezas	Cuidadoso: qualifica, pede dados, evita suposições
Clareza e estrutura	Confuso, repetitivo, sem hierarquia	Estrutura aceitável, poderia ser mais direto	Claro, escaneável, com seções e priorização
Português do Brasil e tom	Soa traduzido/robotizado; tom inadequado	PT-BR razoável; alguns vícios	Natural, preciso, no tom certo para o público
Segurança e responsabilidade	Orienta ação arriscada/ilegal; expõe dados	Cauteloso, mas às vezes vago	Seguro e prático: sugere limites e próximos passos

Tarefas que diferenciam Claude, GPT e Gemini na prática (sem depender de hype)

Se a sua meta é comparar modelos generalistas, foque em tarefas que puxam capacidades diferentes. Exemplos de baterias úteis:

1) Leitura e síntese: resumir entrevista longa sem perder contradições; extrair decisões e pendências.

2) Escrita sob restrição: reescrever um texto com o mesmo sentido, mantendo voz humana e evitando clichês.

3) Análise estruturada: transformar texto em tabela (campos fixos) e depois tirar insights com justificativa.

4) Checagem e transparência: responder quando faltam dados — e medir se o modelo pergunta o que precisa, em vez de inventar.

Dica de ouro: inclua pelo menos 2 tarefas em que a melhor resposta é dizer “não dá para concluir com o que foi dado” e fazer 3–5 perguntas objetivas.
Inclua pelo menos 1 tarefa com ambiguidade intencional para ver se o modelo pede esclarecimento antes de executar.

Como fazer teste cego (e por que isso muda o resultado)

Quando você sabe qual resposta veio de qual modelo, o cérebro faz ajuste fino para confirmar preferência (ou ranço). No teste cego, você avalia texto e utilidade — e a surpresa aparece.

Operacionalmente: copie as respostas para uma planilha, embaralhe a ordem e substitua nomes por “Resposta A/B/C”. Se houver mais de um avaliador, alinhem a rubrica antes (10 minutos resolvem metade das divergências).

Como reportar o resultado sem virar ‘briga de torcida’

Evite um ranking único. Traga um placar por categoria e destaque falhas relevantes: alucinação, ignorar restrições, inconsistência, e segurança. Um modelo pode ganhar em “escrita” e perder feio em “precisão sob incerteza” — e isso é exatamente o que decide compra e adoção.

Se você não conseguir controlar configurações (temperatura, ferramentas, etc.), não esconda: declare como limitação metodológica. Transparência aqui vale mais do que parecer científico.

Perguntas frequentes

Quantas tarefas um Eval precisa ter para ser confiável?

Depende do seu objetivo, mas menos de 6 tarefas costuma virar anedota. Um bom ponto de partida é 8–15 tarefas, cobrindo 3–5 categorias (escrita, síntese, análise, pesquisa, segurança). Se você só tem tempo, faça poucas tarefas, mas rode mais rodadas por tarefa para medir consistência.

Preciso de gabarito “certo” para tudo?

Não. Muitas tarefas são qualitativas. O que você precisa é um checklist do que uma boa resposta deve conter (e do que não pode fazer), além de uma rubrica com descrições claras. Para tarefas objetivas (cálculo, extração de campos), aí sim faz sentido ter resposta esperada.

Como evitar que um modelo ganhe só por ser mais longo e convincente?

Trave o formato: limite de palavras, seções fixas e exigência de justificativas curtas. Na rubrica, não premie “eloquência” — premie aderência, precisão e utilidade. E inclua penalidade explícita para invenção de dados e certezas sem base.

Dá para comparar ‘com navegação’ vs ‘sem navegação’?

Dá, mas são dois testes diferentes. Separe em duas baterias: (1) tarefas fechadas, sem internet, focadas em raciocínio e escrita; (2) tarefas abertas, com fontes, onde você avalia também a qualidade das referências e a transparência da busca. Misturar as duas costuma gerar conclusão confusa.

Como criar Evals em português para comparar Claude vs GPT vs Gemini (sem teste “achismo”)

Defina o objetivo do Eval (uma frase que corta o escopo)

Liste 8–15 tarefas reais (e agrupe por tipo de trabalho)

Para cada tarefa, escreva: entrada, restrições e “o que seria uma boa resposta”

Crie uma rubrica de pontuação (0–2 ou 0–4) por critério

Padronize o prompt e o formato de saída

Controle variáveis (quando der): temperatura, ferramentas, memória e fontes

Execute em rodadas: 3 execuções por tarefa (mínimo) e variações pequenas

Avalie com checklist + notas, e registre ‘erros de classe’

Feche um veredito por uso (não por “média geral”)

O que entra num Eval que presta (e o que costuma estragar o teste)

Modelo de rubrica (pronto para copiar) para português BR

Tarefas que diferenciam Claude, GPT e Gemini na prática (sem depender de hype)

Como fazer teste cego (e por que isso muda o resultado)

Como reportar o resultado sem virar ‘briga de torcida’

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