Respan lança o Span-02, modelo de decisão de pesos abertos que pensa até um prazo
A Respan AI lançou o Span-02 em 15 de outubro de 2026. O primeiro modelo dela, o Span-01, saiu com lista de espera e só julgava comportamentos em traces. O Span-02 é um modelo de decisão de uso geral, com pesos abertos no Hugging Face, API hospedada a US$ 0,01 por milhão de tokens de entrada e listagem no OpenRouter.
O que muda. Cada requisição pode levar um prazo de raciocínio em milissegundos. Com o raciocínio desligado, o Span-02 lê a resposta direto das probabilidades das opções, como os outros modelos de decisão. No modo padrão, auto, ele só escreve um pensamento curto e oculto quando a opção mais provável fica abaixo de 0,8, e lê a resposta de novo. Também traz um tipo de resposta number, além de choice, noul e score, e aceita até quatro imagens. Os pesos são um fine-tune do Gemma 4 26B-A4B quantizado em 16,4 GB e só rodam na engine Rust/CUDA da própria Respan, numa GPU Blackwell (RTX PRO 6000 ou RTX 5090).
Números (UnverifiedClaim). O card traz uma rodada completa da suíte pública do Decision Index 0.3 do Hugging Face: 63,62 em texto e 70,69 em visão. Quem rodou foi a Respan; o Span-02 ainda não está no placar oficial. O blog mostra uma partida de xadrez 12 a 0 contra o Jev 1.13 e um mapa de terra feito só com coordenadas, em que a acurácia sobe de 71,9% sem raciocínio para 84,7% com um segundo. A medição do próprio OpenRouter é mais pé no chão: p50 de 0,24 s, mas p99 de 5,8 s de ponta a ponta.
Neste site. O Span-02 ganha página própria com 6,6 de maturidade / 7,0 de capability / 22 de adoção. Pesos abertos, API paga e OpenRouter puxam a maturidade bem acima da do Span-01 (3,5). A capability fica em 7,0 porque o benchmark é rodada própria e a calibração não tem número publicado.