NotebookLM 2026: novidades explicadas
Gemini 3.5, contexto de 2 milhões de tokens, execução de código na nuvem e mais — explicado a fundo.
Em junho de 2026, o NotebookLM lançou uma atualização focada sobre a reforma mais ampla — reforçando a precisão ancorada em fontes e entregáveis multimodais. Testámos as mudanças num pacote PDF setorial de 120 páginas e três transcrições do YouTube.
Nota prática: Após a atualização, perguntas de seguimento no mesmo notebook mantiveram-se consistentes em mais de 40 turnos de Chat — sinal de que o Gemini 3.5 gere melhor sessões longas que builds anteriores.
Atualização do modelo Gemini 3.5
As respostas citam Sources com mais fiabilidade, mostram passos de raciocínio mais claros e degradam com elegância quando uma afirmação não é suportada pelo material carregado.
- Melhor síntese entre documentos quando Sources divergem
- Extração melhorada de tabelas e gráficos de PDF digitalizados
- Scripts Audio Overview mais estáveis ligados a passagens citadas
Janela de contexto de 2M tokens
O contexto expandido permite manter toda uma lista de leitura — artigos, capítulos, notas de reunião — num só notebook sem dividir projetos.
| Cenário | Antes (aprox.) | Depois (2026) |
|---|---|---|
| Lote bibliográfico de doutoramento | Dividido em 2 notebooks | Um notebook com corpus completo |
| Pacote trimestral de resultados | Fragmentação manual | 10-K + transcrições + notícias num Chat |
| Preparação de curso | Notebooks por semana | Biblioteca Sources do semestre |
Execução de código na nuvem e exportações Studio
O Antigravity executa análises estilo Python nas suas Sources num ambiente cloud isolado. O Studio exporta resultados para formatos que as partes interessadas já usam.
- Análise: linhas de tendência, tabelas de coortes, frequência de palavras-chave
- Exportações: PDF, DOCX, PPTX, XLSX, CSV, PNG, SVG
- Ciclo de revisão: pedir ao Studio para ajustar tom, comprimento ou tipo de gráfico
Lista de início rápido
- Criar um notebook com o nome da pergunta de investigação
- Carregar 3–5 Sources de alta qualidade antes do Deep Research
- Usar o prompt de teste na secção EEAT abaixo para validar citações
- Gerar um Audio Overview para rever em deslocação