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Benchmark de alucinação BNCC estudo-fonte-v0.1.0 · série própria, fora do leaderboard

Com o uso do MCP, a alucinação com a BNCC some das IAs

Medimos os modelos do leaderboard com os mesmos 300 itens, sem fonte e consultando o servidor MCP da bncc.dev, além de uma condição de controle descrita em "Como medimos". As regras, as hipóteses e a análise foram registradas por escrito antes da primeira chamada, e cada resposta está publicada, julgamento por julgamento, no GitHub.

sem o MCP
28,3%
669 respostas com alucinação, em 2.367
com o MCP
0,0%
0 em 2.557

Contamos como alucinação qualquer código ou texto da BNCC que não confere com o documento oficial. Respostas com falha técnica ficam de fora.

A queda da alucinação, modelo a modelo

Fizemos a mesma pergunta para os modelos de IA, com e sem o uso do MCP. A taxa de alucinação cai nos 6 modelos quando o MCP entra. Foram 1.421 comparações, pergunta a pergunta. Usar o MCP não piorou as respostas em nenhum modelo.

Gemini 3.7 FlashGoogle · via OpenRouter
sem o MCP
13,1%
com o MCP
0,0%
GPT-5.6 SolOpenAI
sem o MCP
21,4%
com o MCP
0,0%
Grok 4.6xAI
sem o MCP
27,2%
com o MCP
0,0%
Claude Sonnet 4.6Anthropic · Amazon Bedrock
sem o MCP
31,1%
com o MCP
0,0%
DeepSeek V4 FlashDeepSeek
sem o MCP
37,4%
com o MCP
0,0%
Kimi K3Moonshot
sem o MCP
39,8%
com o MCP
0,0%

As barras usam a mesma escala: a largura inteira equivale a 50%. Os dois modelos da Maritaca foram medidos no mesmo estudo. Os números deles estão no relatório completo.

Ver a tabela com os intervalos de confiança
ModeloSem fonteControle (na pergunta)MCPΔ MCP, pontos
Gemini 3.7 Flashvia OpenRouter 13,1% 0,0% 0,0% -13,1IC95 [-17,6; -9,3] · 237 pares
GPT-5.6 SolAPI direta, sem raciocínio nesta rota 21,4% 0,3% 0,0% -21,4IC95 [-26,3; -17,0] · 238 pares
Grok 4.6API direta 27,2% 0,0% 0,0% -27,2IC95 [-33,6; -21,8] · 238 pares
Claude Sonnet 4.6Amazon Bedrock 31,1% 0,0% 0,0% -30,0IC95 [-36,8; -24,1] · 232 pares
DeepSeek V4 FlashAPI direta 37,4% 0,0% 0,0% -37,4IC95 [-45,1; -30,9] · 238 pares
Kimi K3API direta 39,8% 0,0% 0,0% -39,8IC95 [-48,2; -32,8] · 238 pares

Δ é a queda em pontos percentuais entre a condição sem fonte e a condição MCP, comparando as mesmas perguntas. O intervalo (IC 95%) vem de reamostragem por item, com semente registrada. Perguntas sobre códigos reais da tarefa de existência e itens especiais não contam como alucinação, então ficam fora dessa conta.

O que muda com o uso do MCP

Respostas sem consultar a fonte
0
de 1.800 respostas com o MCP disponível
Códigos inventados em listas
0
de 1.375 códigos citados nas respostas

Quando a empresa de IA conecta ao MCP por conta própria

Também testamos a conexão feita pela própria empresa de IA. Nesse caminho, a API da empresa conecta ao mcp.bncc.dev e faz as consultas sozinha. Três das quatro que oferecem isso completaram a medição.

ModeloMecanismoAlucinaçãoSem consultar
GPT-5.6 SolResponses API, com raciocínio0,0%0/300
Grok 4.6Responses API0,0%0/300
Claude Sonnet 5Messages API, connector MCP0,0%0/300
Gemini 3.7 Flash (Interactions API): medição incompleta, 91 de 300 respostas, por indisponibilidade do serviço do Google nos dias do estudo. Entra numa atualização desta série.

Como medimos

Ressalvas por modelo
  • GPT-5.6 Sol: na rota direta, a API exige desligar o raciocínio para usar ferramentas em Chat Completions; a condição connector mede o modelo com raciocínio.
  • Gemini 3.7 Flash: medido via OpenRouter pela indisponibilidade da rota direta do Google nos dias do estudo.
  • Kimi K3: a API só aceita temperatura 1; o protocolo pede 0.
  • Claude Sonnet 4.6: condição sem fonte reaproveitada da rodada oficial de 15 a 18/ago, mesma rota e configuração.
  • Sabiá-4 e Sabiazinho-4: medidos no estudo; os resultados deles estão no relatório da Release, fora desta página.
  • Qwen (Alibaba): fora do estudo, sem rota de API disponível na data.

Conferir e reproduzir

As respostas brutas, os julgamentos e o resumo estatístico estão no repositório. A Release traz o relatório completo, com os 8 modelos. O CI reconfere as contas a cada mudança.