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diff --git a/docs/pt/docs/advanced/benchmarks.md b/docs/pt/docs/advanced/benchmarks.md
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index 0000000..72ef1e4
--- /dev/null
+++ b/docs/pt/docs/advanced/benchmarks.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# Benchmarks
+
+Benchmarks independentes da TechEmpower mostram que aplicações **FastAPI** rodando com o Uvicorn como <a href="https://www.techempower.com/benchmarks/#section=test&runid=7464e520-0dc2-473d-bd34-dbdfd7e85911&hw=ph&test=query&l=zijzen-7" class="external-link" target="_blank">um dos frameworks Python mais rápidos disponíveis</a>, ficando atrás apenas do Starlette e Uvicorn (utilizado internamente pelo FastAPI).
+
+Porém, ao verificar benchmarks e comparações você deve prestar atenção ao seguinte:
+
+## Benchmarks e velocidade
+
+Quando você verifica os benchmarks, é comum ver diversas ferramentas de diferentes tipos comparados como se fossem equivalentes.
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+Especificamente, para ver o Uvicorn, Starlette e FastAPI comparados entre si (entre diversas outras ferramentas).
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+Quanto mais simples o problema resolvido pela ferramenta, melhor será a performance. E a maioria das análises não testa funcionalidades adicionais que são oferecidas pela ferramenta.
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+A hierarquia é:
+
+* **Uvicorn**: um servidor ASGI
+    * **Starlette**: (utiliza Uvicorn) um microframework web
+        * **FastAPI**: (utiliza Starlette) um microframework para APIs com diversas funcionalidades adicionais para a construção de APIs, com validação de dados, etc.
+
+* **Uvicorn**:
+    * Terá a melhor performance, pois não possui muito código além do próprio servidor.
+    * Você não escreveria uma aplicação utilizando o Uvicorn diretamente. Isso significaria que o seu código teria que incluir pelo menos todo o código fornecido pelo Starlette (ou o **FastAPI**). E caso você fizesse isso, a sua aplicação final teria a mesma sobrecarga que teria se utilizasse um framework, minimizando o código e os bugs.
+    * Se você está comparando o Uvicorn, compare com os servidores de aplicação Daphne, Hypercorn, uWSGI, etc.
+* **Starlette**:
+    * Terá o melhor desempenho, depois do Uvicorn. Na verdade, o Starlette utiliza o Uvicorn para rodar. Portanto, ele pode ficar mais "devagar" que o Uvicorn apenas por ter que executar mais código.
+    * Mas ele fornece as ferramentas para construir aplicações web simples, com roteamento baseado em caminhos, etc.
+    * Se você está comparando o Starlette, compare-o com o Sanic, Flask, Django, etc. Frameworks web (ou microframeworks).
+* **FastAPI**:
+    * Da mesma forma que o Starlette utiliza o Uvicorn e não consegue ser mais rápido que ele, o **FastAPI** utiliza o Starlette, portanto, ele não consegue ser mais rápido que ele.
+    * O FastAPI provê mais funcionalidades em cima do Starlette. Funcionalidades que você quase sempre precisará quando estiver construindo APIs, como validação de dados e serialização. E ao utilizá-lo, você obtém documentação automática sem custo nenhum (a documentação automática sequer adiciona sobrecarga nas aplicações rodando, pois ela é gerada na inicialização).
+    * Caso você não utilize o FastAPI e faz uso do Starlette diretamente (ou outra ferramenta, como o Sanic, Flask, Responder, etc) você mesmo teria que implementar toda a validação de dados e serialização. Então, a sua aplicação final ainda teria a mesma sobrecarga caso estivesse usando o FastAPI. E em muitos casos, validação de dados e serialização é a maior parte do código escrito em aplicações.
+    * Então, ao utilizar o FastAPI, você está economizando tempo de programação, evitando bugs, linhas de código, e provavelmente terá a mesma performance (ou até melhor) do que teria caso você não o utilizasse (já que você teria que implementar tudo no seu código).
+    * Se você está comparando o FastAPI, compare-o com frameworks de aplicações web (ou conjunto de ferramentas) que oferecem validação de dados, serialização e documentação, como por exemplo o Flask-apispec, NestJS, Molten, etc. Frameworks que possuem validação integrada de dados, serialização e documentação.