Gerador de quadros grátis para GTX 16, RX 5000 e Intel Arc: Apex Neural Rendering entra em beta em 12/11 prometendo bater o DLSS
Uma empresa chamada Apex Compute colocou no ar, com cobertura da imprensa em 12/11/2026, o beta público do Apex Neural Rendering (ANR). É um pacote de renderização por IA que quer concorrer com o DLSS da NVIDIA, com uma diferença que interessa a quem tem placa antiga: ele não fica preso a um fabricante e aceita desde a GTX 16 até Radeon RX 5000 e Intel Arc.
Por enquanto só a geração de quadros está disponível para teste. O upscaling (Super Resolution) e a reconstrução de raios ainda estão em treinamento e não têm data.
O que muda para você
Hoje, quem tem uma GTX 1650 ou 1660 fica de fora do Frame Generation do DLSS, que exige RTX mais recente. As saídas são o FSR Frame Generation da AMD ou programas pagos. O ANR entra como mais uma alternativa sem custo e, pelo que a empresa lista, com suporte até ao Steam Deck e a Linux por meio do Proton.
Só que convém baixar a expectativa. Todos os números divulgados saíram da própria Apex, medidos em uma RTX 5090 em 4K, cenário bem distante do PC de entrada. A empresa mostra o tempo que o modelo leva para criar cada quadro extra e a memória de vídeo consumida, e afirma em uma publicação no X que chega a até 2,4 vezes o desempenho do DLSS com qualidade superior. O Notebookcheck lembra que gerar quadros mais depressa não significa, por si só, jogo mais fluido ou menor atraso nos comandos.
| Medição da Apex (RTX 5090, 4K) | ANR | DLSS Frame Generation |
|---|---|---|
| Tempo por quadro gerado, modo 2x | 1,01 ms | 1,26 ms |
| Tempo por quadro gerado, modo 4x | 0,61 ms | 0,82 ms |
| Memória de vídeo usada | 214 MB | 562 MB |
| Placas aceitas | GTX 16, RTX 20+, RX 5000+, Arc A e B | Somente GeForce RTX compatíveis |
| Testes independentes | Ainda não há | Amplamente testado |
O dado de memória é o mais interessante para placa de 4 GB ou 6 GB. Se a diferença se confirmar fora do laboratório da empresa, sobra mais VRAM para texturas. Repetindo: é uma promessa, não um resultado verificado.
Vai rodar no seu PC?
Em teoria, sim, se a sua placa estiver na lista. Na prática, a instalação desta fase não é para qualquer um. O beta se apoia no OptiScaler, ferramenta da comunidade que troca o upscaler dentro do jogo, e pede que você copie arquivos para a pasta de cada título. Não foi divulgada lista de jogos compatíveis; o único citado nas comparações é The Last of Us Part II. A compatibilidade deve variar bastante.
É código aberto mesmo?
Aqui há divergência. Parte dos sites descreve o ANR como alternativa de código aberto, e há código publicado no GitHub da Apex Compute. O GamingOnLinux, porém, observou que o repositório ainda não trazia nenhuma licença e por isso preferiu não usar o termo até a situação ficar clara. Sem licença definida, não dá para afirmar o que desenvolvedores e modders podem fazer com o material.
Resumo rápido
- Apex Neural Rendering entrou em beta público, noticiado em 12/11/2026.
- Só a geração de quadros está liberada; upscaling e reconstrução de raios ficam para depois, sem data.
- Aceita GTX 16, RTX 20 em diante, RX 5000 em diante, Intel Arc A e B e Steam Deck.
- Números de desempenho e de VRAM são da empresa, medidos em RTX 5090, sem verificação independente.
- Instalação depende do OptiScaler e a licença do código ainda não foi definida.
Perguntas Frequentes (FAQ)
O Apex Neural Rendering funciona em quais placas de vídeo?
Segundo a Apex Compute, em GeForce GTX 16 e RTX 20 ou mais novas, Radeon RX 5000 ou mais novas e Intel Arc séries A e B, além do Steam Deck. Roda em Windows 10 e 11 e em Linux e SteamOS via Proton.
O ANR é mesmo mais rápido que o DLSS?
Essa é a alegação da própria empresa, que fala em até 2,4 vezes mais desempenho e em menos uso de memória de vídeo. Até 12/11/2026 não havia testes independentes confirmando os números.
Como instalar o Apex Neural Rendering?
Os arquivos estão no GitHub da Apex Compute. Nesta fase o recurso depende do OptiScaler e exige mexer na pasta de cada jogo, então não é uma opção que aparece sozinha no menu gráfico.
Fontes: Notebookcheck, GamingOnLinux, VideoCardz
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