Uma pesquisa publicada em outubro nos anais da EMNLP 2026 mediu quanta energia modelos de linguagem consomem ao responder em idiomas diferentes. Em uma tarefa de compreensão de texto com o modelo Qwen3-8B, o conjunto de respostas em português consumiu cerca de 47% mais energia que o mesmo conjunto em inglês, segundo a comparação dos dados da tabela 5 do estudo.
A diferença diz respeito à energia medida naquele teste. O estudo não mediu preços de assinatura nem o valor cobrado de usuários de ferramentas comerciais.
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Os modelos trabalham com unidades de texto chamadas tokens. Frases equivalentes em línguas diferentes podem ser divididas em quantidades diferentes de tokens. Os pesquisadores encontraram variação tanto no comprimento das respostas como na energia necessária para gerar cada unidade.
O estudo avaliou 122 idiomas na tarefa principal. O caso extremo de cerca de 179 vezes o consumo do inglês ocorreu com o pachto meridional naquele experimento, distante do resultado do português.
O alcance da comparação
Os autores usaram tarefas com textos traduzidos e fizeram a comparação entre equipamentos com dois modelos de GPU. Os resultados dependem da tarefa, do modelo e do hardware, e o estudo não avaliou modelos comerciais fechados.
Os autores propõem divulgar medições de energia separadas por idioma. O trabalho declara financiamento parcial de órgãos públicos e entidades privadas, incluindo a OpenAI e a Ford.
