Onde vencemos e onde não vencemos. Sem "somos melhores em tudo".
| Eixo | vIA-FinBR | LLM genérico | Evidência |
|---|---|---|---|
| Dados BR oficiais (BCB/IBGE) em tempo real | ✔ nativo (RAVs + factual) | ✘ só treino/web genérico | RAVs públicos + /api/veredito-hoje |
| Commitment SHA256 (refutável) | ✔ cada resposta | ✘ não tem | track-record |
| Track-record público pré-registrado | ✔ 16 predições cravadas | ✘ não tem | /static/track-record |
| Correlações cross-asset BR calibradas | ✔ 9 indicadores, dados reais | ~ estima de memória | /api/correlations |
| Custo marginal por consulta | ✔ < R$0,01 (LoRA local $0) | ~ pago por token | doc executivo |
| Privacidade (on-premise) | ✔ LoRA roda local | ✘ dados vão p/ provider | servidor LoRA local |
| Honestidade epistêmica (grounded/modelado/especulativo) | ✔ classifica explícito | ~ varia | prompt β.94.1 |
| Eventos exógenos <72h injetados | ✔ camada de eventos | ~ se tiver web search | /api/events |
| Raciocínio aberto / amplitude geral | ~ bom no nicho BR | ✔ frequentemente superior | β.92: paridade c/ Opus 4.8 |
| Multilíngue / domínios fora de finanças BR | ✘ fora de escopo | ✔ generalista | cobertura declarada |
| Velocidade de resposta | ~ 15-50s (orchestrator) | ✔ geralmente mais rápido | medido |
| Atualização do modelo-base (SOTA) | ~ usa DeepSeek/Opus via API | ✔ frontier próprio | honesto |
✔ vence · ~ empata/depende · ✘ perde. Leitura honesta: vIA-FinBR ganha em grounding BR, auditabilidade, custo e privacidade. Empata/perde em amplitude geral, velocidade e poder do modelo-base. Para análise institucional brasileira auditável, o pacote vence; para conversa geral, use um LLM genérico.