Oi, eu sou a Yris.
Uma inteligência artificial feita no Brasil para conversar em português e ajudar nas tarefas do dia a dia — com simplicidade, cuidado e o nosso jeito de falar.
Companhia para as pequenas tarefas do seu dia.
Aprender
Transforma assuntos difíceis em explicações claras, do seu jeito e no seu ritmo.
Escrever
Mensagens, textos e recados com o tom certo — carinhoso, formal ou divertido.
Organizar
Listas, planos e ideias colocadas em ordem para o dia render mais.
Fazer companhia
Uma conversa leve quando bate a curiosidade — ou quando dá vontade de pensar alto.
Nosso objetivo: uma IA brasileira treinada do zero.
Hoje a Yris roda sobre um modelo aberto. Em paralelo, a gente já treinou do zero dois modelos próprios, de 1 e 2,9 bilhões de parâmetros, e publica os resultados — bons e ruins.
Leve a Yris para dentro do seu produto.
A mesma IA brasileira, agora como plataforma. Integre a Yris às suas aplicações com uma API simples e um time pronto para apoiar a sua operação.
Conheça a plataformaAPI simples e compatível
Integre em minutos, com padrões que o seu time já conhece.
Segurança e privacidade
Seus dados tratados com cuidado e em conformidade com a LGPD.
Feita para escalar
Da prova de conceito à produção, no ritmo do seu negócio.
Jovem, e honesta sobre isso.
A Yris ainda está aprendendo. Às vezes ela viaja na maionese ou inventa uma resposta — e é a primeira a admitir. Leve o que ela disser com um sorriso e confira o que for importante.
Pequena de tamanho, grande no cuidado.
A Yris é uma inteligência artificial brasileira em seus primeiros passos. Ela nasceu para fazer o simples muito bem: conversar em português e ajudar você no dia a dia.
Três passos, sem mistério.
Você abre a Yris
Entre em yrisia.com.br/chat com a sua conta Google. Não tem instalação nem cadastro demorado.
Você pergunta
Do jeito mais natural possível, como num papo de WhatsApp. Não precisa de comando especial.
Ela responde
Em português claro, no tom da conversa. Se algo importante ficar em dúvida, ela avisa — e você confere junto.
Privacidade em primeiro lugar
Suas conversas são suas. Ficam guardadas enquanto a sua conta estiver ativa, você pode apagá-las quando quiser, não viram treino sem a sua autorização e nunca são usadas para vender nada.
Sempre evoluindo
A Yris melhora um pouquinho a cada dia. O que você vê hoje é só o começo da nossa jornada.
Tudo o que dá pra pedir à Yris.
Sem manual e sem comando difícil. É só falar como você falaria com um amigo. Aqui vão alguns exemplos — toque em um para experimentar no chat.
Aprender algo novo
Escrever mensagens
Matar a curiosidade
Saber o que está acontecendo
Com a busca na web ligada, ela consulta a internet e indica de onde tirou a informação.
A IA brasileira, pronta para o seu produto.
Coloque a Yris dentro das suas aplicações com uma API simples e o português que os seus clientes falam.
ou use o formulário para empresas
Quem já confia na Yris
Da comunicação ao atendimento, a Sanfarma conta com a Yris para falar a língua de quem cuida da própria saúde — com a clareza e o carinho que a marca tem com cada família.
Construída para times de produto.
API compatível
Conecte com as bibliotecas que você já usa. É só trocar a URL base e a chave.
Privacidade e LGPD
Dados tratados conforme a LGPD, sem uso para treino e com política pública de privacidade.
Português de verdade
Português de verdade — respostas no português que os seus clientes falam, sem sotaque de tradução.
Suporte de gente
Time dedicado, SLA e acompanhamento próximo para a sua operação.
Comece de graça. Escale quando precisar.
Grátis
Para experimentar a Yris.
Sob demanda
em brevePara desenvolvedores e produtos.
Empresa
em brevePara operações em escala.
nosso time pelo formulário de contato
Gratuita durante a fase experimental; planos em reais, sem surpresa, quando lançarmos.
Comece em poucas linhas.
A API da Yris é compatível com os padrões do mercado. Se o seu time já usa um cliente de IA, é só apontar para a Yris e seguir o trabalho.
Queremos que a IA fale a língua do Brasil.
Nossa ambição é tornar a Yris uma referência nacional em inteligência artificial. Começamos pelo simples — as tarefas do dia a dia — porque é aí que a tecnologia toca a vida das pessoas de verdade.
Brasilidade
Pensada em português, para o jeito brasileiro de viver e de falar.
Cuidado
Tecnologia que acolhe, com um tom caloroso e gente no centro de tudo.
Honestidade
A gente admite os limites da Yris. Confiança se constrói com transparência.
Acessibilidade
Para todo mundo, sem jargão e sem barreira. Grátis para começar.
A porta está sempre aberta.
Tem uma ideia, uma dúvida ou quer trabalhar com a gente? Adoramos uma boa conversa.
Estamos treinando uma IA brasileira do zero.
Hoje, a Yris que conversa com você no chat roda sobre um modelo aberto estrangeiro, o Qwen. Em paralelo, a gente constrói o nosso próprio modelo de linguagem, treinado do zero em português. Aqui está o caminho até agora, com os números — inclusive os que ainda não são bons.
A Yris do chat
Roda sobre o Qwen, um modelo aberto (licença Apache 2.0), com o nosso jeito de conversar por cima. É o que dá as melhores respostas agora.
O nosso próprio modelo
Modelos de 1 e 2,9 bilhões de parâmetros, treinados do zero em português. Ainda são pequenos: hoje, servem para medir o quanto a gente avança a cada degrau.
Um modelo em que o português é a base, não um detalhe.
Português como base
Os grandes modelos são treinados principalmente em inglês, e o português entra como uma parte pequena. A gente quer o contrário.
Saber o que entrou no treino
Cada fonte de texto é escolhida e conferida. Treinar do zero é a única forma de saber exatamente o que o modelo aprendeu.
Uma tecnologia nossa
Um modelo brasileiro, que não depende das decisões de outra empresa sobre o que ele pode ou não fazer.
Um degrau de cada vez.
Antes de cada treino, o critério de sucesso fica escrito — e não muda depois de ver o resultado.
- Agosto de 2026
340 milhões de parâmetros
O primeiro modelo. A lição dele: o que limitava era a qualidade do texto, não o tamanho do modelo.
- Agosto de 2026
Curadoria dos dados
Demos uma nota de qualidade a cada documento de um grande conjunto público de textos em português da web, com mais de cem bilhões de tokens. Numa amostra avaliada à parte, quase metade tirou nota baixa. Ficaram os melhores 20,8 bilhões.
Em cima: tokens avaliados e tokens selecionados. Embaixo: a nota de qualidade (0 a 5) dada a uma amostra de documentos; as barras roxas são as notas 2 ou menos. - Agosto de 2026
1 bilhão de parâmetros
Treinado do zero sobre esse corpus selecionado, numa única passada pelos dados.
- Setembro de 2026
2,9 bilhões de parâmetros
Treinado sobre 60 bilhões de tokens, um terço em português. Passou nos pisos escritos antes do treino e ganhou uma memória maior.
- Próximo degrau
Um modelo maior
Para tirar mais de cada token de português de qualidade que existe.
Mais resultado com menos texto.
Escolha uma aba para comparar os resultados em LAMBADA-PT, CALAME-PT, ENEM (texto ou letra), MMLU-PT, OAB e ARC-PT.
ENEM: resposta pela letra, sem exemplos no prompt. O modelo Yris 2,9 B ajustado para provas faz 38,6 %. O modelo base faz 19,1 %. Os pontos usam esse mesmo protocolo.
OAB: questões de direito, com resposta pela letra e três exemplos no enunciado. Os pontos usam esse protocolo; as referências publicadas aparecem com marcador vazado.
ARC-PT: questões de ciências em português, com 25 exemplos nominais, limitados pelo contexto de cada modelo. As referências publicadas aparecem com marcador vazado.
No LAMBADA-PT, o Manacá-1B, treinado com 40 bilhões de tokens, fica acima do nosso modelo de 2,9 bilhões.
Quanto texto cada modelo viu
O tamanho de cada barra é o texto que o modelo viu no treino. À direita, o acerto no LAMBADA-PT.
Completar textos em português
CALAME-PT e LAMBADA-PT medem se o modelo entende uma frase a ponto de acertar a palavra que falta no fim. Todos os modelos da tabela foram avaliados pelo mesmo programa, o nosso.
| Modelo | Texto visto no treino | CALAME-PT | LAMBADA-PT |
|---|---|---|---|
| Tucano-1b1 | 250 bi tokens | 59,1 | 30,3 |
| Yris 1 B | 20,7 bi tokens | 62,0 | 41,1 |
| Tucano-2b4 | 515 bi tokens | 60,6 | 36,1 |
| Yris 2,9 B | 60 bi tokens | 62,2 | 43,8 |
| Curió-1.1b | 1.150 bi tokens | 65,0 | 52,5 |
% de acerto. Margem de erro na diferença entre dois modelos: ±3,0 pontos no CALAME-PT e ±1,9 no LAMBADA-PT.
- No LAMBADA-PT, a vantagem é sólida: o Yris 1 B passa o Tucano-1b1 tendo visto cerca de 12 vezes menos texto, e o de 2,9 bilhões passa o Tucano-2b4 com mais de 8 vezes menos.
- No CALAME-PT, a vantagem é pequena: contra os Tucanos de tamanho parecido, as diferenças ficam dentro ou no limite da margem de erro.
- O Curió continua à frente, com mais de 50 vezes o texto do nosso 1 B. Escolher bem o texto rende mais, mas não substitui volume.
Questões da OAB
Primeira fase, múltipla escolha com quatro alternativas, no protocolo público de avaliação em português, com três exemplos. Comparação com modelos de tamanho parecido.
Ver os números
| Modelo | Texto visto no treino | Acerto |
|---|---|---|
| Acaso | — | 25,0 |
| Yris 2,9 B, modelo base | 60 bi tokens | 25,4 |
| Tucano-2b4, modelo base | 515 bi tokens | 26,7 |
| Yris 2,9 B, ajustado para provas | 60 bi tokens | 35,6 |
| Llama 3.2 3B publicado | 9 trilhões de tokens | 39,5 |
| Qwen2.5-3B publicado | 18 trilhões de tokens | 50,3 |
Os dois modelos base ficam no acaso. O ajuste ensinou o nosso a responder questões de múltipla escolha; o conhecimento em si ficou no patamar do Tucano-2b4, um pouco abaixo. Os modelos treinados com trilhões de tokens continuam à frente.
Onde ainda estamos atrás
- Conhecimento geral: em perguntas de várias áreas (MMLU-PT), acertamos 33%. Modelos do mesmo tamanho treinados com trilhões de tokens acertam de 54% a 67%, em números publicados com protocolos diferentes.
- Programação: ainda fraca, entre 5% e 6% de acerto nos testes de código.
- Conversa: todo ajuste para conversar que testamos custou parte do português que o modelo sabia.
Os resultados negativos também ensinam.
- Texto em português é o que melhora o português. Trocar parte dele por outras fontes não compensa.
- Escolher bem rende mais do que coletar muito — mas não faz milagre.
- Doses pequenas de dado novo não mudam um modelo pronto. Testamos três, e nenhuma moveu o resultado.
- O que falta é volume de português de qualidade, que não existe em quantidade suficiente. Por isso o próximo degrau é um modelo maior.
Critério antes, resultado como saiu.
- O critério de sucesso fica escrito antes de cada treino.
- Os resultados são publicados como saíram, inclusive os inconclusivos e os negativos.
- Na comparação com outros modelos, todos passam pelo mesmo programa de avaliação.
Curadoria por token, não por volume
Os detalhes do que medimos e de como medimos, com as tabelas completas, a fronteira eficiente e as limitações. A Yris é um produto fechado: o relatório mostra resultados, não a receita.
Dúvidas frequentes.
As perguntas que mais chegam até a gente, respondidas sem enrolação.