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Este estudo objetiva comparar o desempenho do ChatGPT 5.0, Gemini 3.0 Flash e DeepSeek V3 na síntese de artigos científicos publicados em português. Adotou-se abordagem mista, com teste de geração de resumos para cinco artigos da área da educação em três variações de prompt. A análise dos outputs foi realizada por 15 especialistas nas temáticas dos artigos que utilizaram uma escala ordinal de Percepção de Qualidade (PQ) para mensurar as dimensões de qualidade de conteúdo e isenção de vieses. Os resultados indicaram bom desempenho dos modelos, com resultados de PQ entre 84% e 94% do escore total. O teste de Kruskal-Wallis identificou diferenças significativas na comparação dos resultados por artigo, (H(4) = 24,040, p < 0,001) e inexistência de diferenças entre os modelos (H(2) = 0,631, p = 0,729) ou tipos de prompt (H(2) = 1,604, p = 0,448), sugerindo paridade tecnológica na tarefa de síntese de textos científicos. Ao lado disso, a análise qualitativa identificou tendência à generalização e à supressão de marcadores de incerteza, evidências que indicam falhas na validade dos resumos produzidos. Os resultados obtidos também sugerem potenciais vieses oriundos do idioma de treinamento dos modelos, que, hipoteticamente, podem afetar a captura da textura narrativa e de jargão específico da ciência produzida em português. Concluiu-se que, embora os modelos de IAG testados apresentem bom desempenho sintático, a supervisão humana permanece indispensável para garantia da fidedignidade e integralidade da comunicação científica da pesquisa em educação