Poznaj modele AI

Wstęp

Sztuczna inteligencja już dawno przestała być czymś z filmów science fiction. Dziś to realne narzędzie, które coraz mocniej wchodzi do codziennej pracy programistów, analityków, marketerów i wszystkich, którzy pracują z wiedzą. A w centrum tego wszystkiego są modele AI, czyli systemy, które potrafią analizować język, generować teksty, streszczać dokumenty, pisać kod i wspierać nas w codziennych zadaniach.

To właśnie te modele AI – w szczególności duże modele językowe (LLM) – stoją za popularnymi chatbotami i asystentami, o których ostatnio tak głośno.

I tu pojawiają się pytania:
Czym różni się ChatGPT od Gemini? Co potrafi Claude? O co chodzi z Grokiem od Muska? I czy chińskie modele – jak DeepSeek czy Kimi – mają realną szansę konkurować z OpenAI i Google?

Każdy z tych modeli AI działa trochę inaczej, ma swoje plusy, ograniczenia i – co ważne – inny model biznesowy. A to przekłada się bezpośrednio na to, co możemy wykorzystać za darmo, a za co trzeba zapłacić.

W tym wpisie przyglądam się najważniejszym modelom AI na rynku. Pokazuję, co oferują najwięksi gracze – OpenAI, Google, Anthropic, xAI – i jak wypadają na tle ambitnych konkurentów z Azji. Na koniec porównam wersje darmowe i płatne, żebyś mógł dobrać narzędzie najlepiej dopasowane do Twojej codziennej pracy.

Informacyjnie:

Świat modeli AI rozwija się niezwykle dynamicznie. Wiedza przedstawiona w tym artykule jest aktualna na dzień 28 lipca 2025 roku. Nowe modele, aktualizacje i możliwości pojawiają się praktycznie bez przerwy, dlatego zawsze warto weryfikować najnowsze doniesienia.

Czym są modele językowe?

Zanim przejdziemy do porównań konkretnych modeli AI, warto zrozumieć, czym one adekwatnie są i na czym polega ich działanie. Najczęściej mówi się o tzw. dużych modelach językowych (LLM – Large Language Models). Natomiast coraz częściej pojawiają się duże modele multimodalne (LMM – Large Multimodal Models). O co tu chodzi i czym się różnią?

Modele językowe (LLM)

Model językowy to tak naprawdę bardzo zaawansowany system statystyczny wytrenowany na ogromnych zbiorach danych tekstowych: książkach, artykułach, stronach internetowych, kodzie źródłowym i wszystkim innym, co dało się znaleźć w formie cyfrowej. Celem? Rozumieć i generować tekst w języku naturalnym. Takie modele potrafią odpowiadać na pytania, pisać artykuły, tłumaczyć, streszczać czy choćby prowadzić sensowną konwersację.

Sercem ich działania jest architektura Transformer – zaproponowana przez Google w 2017 roku. To właśnie dzięki niej model nie analizuje tylko najbliższych słów w zdaniu, ale bierze pod uwagę cały kontekst. Mechanizm „uwagi” pozwala modelowi ważyć znaczenie poszczególnych słów i generować trafne, logiczne odpowiedzi.

Taki model jest najpierw wstępnie trenowany na bardzo ogólnych danych, a potem może być dostrajany do konkretnych zadań – na przykład do odpowiadania na pytania z medycyny, generowania kodu czy analizy dokumentów prawnych.

Modele multimodalne (LMM)

Duży model multimodalny (LMM) to po prostu rozszerzenie modelu językowego o kolejne typy danych. Oprócz tekstu, taki system potrafi analizować obrazy, dźwięk, wideo, a choćby dokumenty, kod, PDF-y czy pliki audio.

Przykład? Możesz wrzucić wykres jako obrazek i zapytać, co z niego wynika. Albo podesłać plik audio z rozmową i poprosić o streszczenie. Możesz też wkleić zrzut ekranu z błędem w kodzie i zapytać, co poszło nie tak. To właśnie multimodalność – rozumienie różnych źródeł informacji równolegle.

Właśnie w tym kierunku zmierzają dziś wszystkie największe firmy: OpenAI, Google, Anthropic, xAI czy chińscy gracze pokroju DeepSeek. Powód? Multimodalne modele AI są znacznie bliższe temu, jak postrzega świat człowiek.

Jak działają modele AI – od prompta do odpowiedzi

Kiedy wpisujesz zapytanie do na przykład do popularnego ChatGPT, pod spodem dzieje się całkiem sporo. Cały proces – mimo iż trwa ułamki sekundy – to seria precyzyjnych kroków:

1. Tokenizacja – Twoje zapytanie (prompt) dzielone jest na tokeny – czyli małe jednostki. Czasem to słowo, czasem fragment słowa, czasem pojedynczy znak.
2. Embedding – Każdy token zamienia się na zestaw liczb, czyli coś w stylu 'punktu w chmurze danych’. Dzięki temu model „czuje”, iż 'pies’ i 'kot’ mają ze sobą więcej wspólnego niż np. 'pies’ i 'słoń’ – choćby jeżeli nigdy ich razem nie widział.
3. Przetwarzanie przez sieć neuronową (Transformer) – Te wektory trafiają do modelu, który analizuje ich wzajemne relacje, kontekst, kolejność i znaczenie.
4. Generowanie odpowiedzi – Model przewiduje najbardziej prawdopodobny kolejny token – i robi to tak długo, aż powstanie kompletna odpowiedź.

I teraz najważniejsze: model nie „rozumie” tekstu tak jak człowiek. On tylko (albo aż) przewiduje najbardziej prawdopodobną sekwencję słów, bazując na statystyce, wzorcach i danych, na których był trenowany.

Na końcowy efekt wpływają trzy rzeczy:

• jakość danych treningowych (czyli na czym był uczony),
• rozmiar modelu (czyli liczba parametrów – im więcej, tym lepiej radzi sobie z kontekstem),
• architektura i optymalizacje (czyli to, jak mądrze ten model jest zbudowany).

To wszystko brzmi dość technicznie, ale warto mieć te podstawy z tyłu głowy – bo bez nich trudno świadomie ocenić, co dany model AI potrafi, a gdzie są jego ograniczenia. Szczególnie iż „sztuczna inteligencja” to nie magia, tylko dobrze wytrenowana statystyka z dużą mocą obliczeniową.

Co potrafią modele AI?

W dużym skrócie – bardzo dużo. A czasem choćby za dużo. Oczywiście efekt zależy od konkretnego modelu, ale możemy spokojnie zebrać kilka zastosowań, które faktycznie się przydają (i nie kończą się na „napisz mi esej o renesansie”).

• Generowanie treści – tworzenie wpisów, maili, opisów produktów, artykułów, promptów. Można też edytować istniejące teksty pod kątem stylu, tonu, długości czy gramatyki.
• Streszczanie i tłumaczenie – szybka ekstrakcja najważniejszych informacji z dużych dokumentów i tłumaczenia na dziesiątki języków.
• Odpowiadanie na pytania – coś w rodzaju encyklopedii z interfejsem konwersacyjnym. Wystarczy zapytać – niezależnie, czy chodzi o koncepcję z fizyki, przepis kulinarny, czy „jak to zrobisz w Javie”.
• Pisanie i analiza kodu – modele AI radzą sobie z generowaniem funkcji, klas, testów jednostkowych, SQL-ów czy choćby prostych mikroserwisów. Pomagają też debugować i tłumaczyć kod krok po kroku.
• Obsługa danych wizualnych i plików – GPT-4o potrafi analizować wykresy, tabele, UI na zrzutach ekranu, dane z PDF-a, a choćby pliki graficzne zawierające kod QR, diagramy czy dane wejściowe z formularzy.

Z tym kontekstem w tle – zobaczmy, jak wypadają konkretne modele AI, kto dziś rozdaje karty na rynku i czym realnie różnią się między sobą.

OpenAI – GPT (ChatGPT)

Gdy mówimy o rewolucji AI, która na dobre ruszyła pod koniec 2022 roku, pierwszym skojarzeniem jest zwykle OpenAI i ich ChatGPT. To właśnie ten model jako pierwszy pokazał szerokiemu gronu użytkowników, jak potężne potrafią być modele AI – zwłaszcza te oparte na architekturze Transformer.

Skrót GPT oznacza Generative Pre-trained Transformer – i dobrze oddaje, z czym mamy do czynienia: modele wstępnie wytrenowane na ogromnych zbiorach danych, zaprojektowane do rozumienia i generowania tekstu w odpowiedzi na zapytania użytkownika.

Od GPT-3 do GPT-4o – skok za skokiem

Choć wcześniejsze wersje GPT istniały już wcześniej, to GPT-3 był pierwszym prawdziwym przełomem. Pokazał, iż modele AI są w stanie generować logiczny, spójny tekst, rozwiązywać złożone zadania językowe i reagować w sposób zbliżony do ludzkiego. Jeszcze większe wrażenie zrobiła jego usprawniona wersja – GPT-3.5, która trafiła do darmowego ChatGPT i praktycznie z dnia na dzień zmieniła postrzeganie narzędzi AI.

Niedługo później pojawił się GPT-4 – model wyraźnie lepszy pod każdym względem: większa precyzja, lepsze zrozumienie kontekstu, mniej halucynacji, większa kreatywność. Co ważne – GPT-4 obsługiwał analizę obrazów, ale tylko w wybranych interfejsach (np. w aplikacji ChatGPT Plus) i nie był jeszcze natywnie multimodalny. To był jednak wyraźny krok w tym kierunku.

Prawdziwą zmianę przyniosła dopiero premiera GPT-4o w 2024 roku (gdzie „o” oznacza omni). To pierwszy natywnie multimodalny model AI od OpenAI – przetwarza tekst, obraz i dźwięk w ramach jednej architektury. Jest szybszy, tańszy w uruchomieniu i – co najważniejsze – dostępny również dla użytkowników darmowych. To nowy domyślny model w ChatGPT.

OpenAI rozwija także inne wersje GPT, np. GPT‑4.5 (Orion) – dostępny dla użytkowników Plus, Pro, Team i Enterprise. Jest bardziej zaawansowany, bardziej „ludzki” w odpowiedziach, ale nie opiera się na chain‑of‑thought. Pojawił się też GPT‑4o mini – mniejszy, tańszy wariant GPT‑4o, obsługujący tekst i obraz, optymalny do integracji przez API, ale działa tylko w chmurze – nie lokalnie na urządzeniach.

Co daje GPT-4o

W maju 2024 OpenAI wypuściło GPT-4o – nowy domyślny model w ChatGPT. Najważniejsza zmiana? Multimodalność od startu. Wcześniejsze modele (nawet GPT-4) potrafiły analizować tekst i obraz, ale robiły to w osobnych komponentach. Tutaj wszystko – tekst, obraz i dźwięk – obsługuje jedna sieć neuronowa, bez przekazywania danych między różnymi blokami.
Dzięki temu GPT-4o zachowuje się spójniej, szybciej reaguje i lepiej rozumie kontekst niezależnie od formy wejścia.

• Rozmowy głosowe bez sztucznego opóźnienia – GPT-4o reaguje na dane głosowe w czasie zbliżonym do ludzkiego – ok. 300 ms. Można mu przerywać, zadawać pytania jedno po drugim, zmieniać ton – i to ogarnia. To pierwszy raz, kiedy „rozmowa z modelem” rzeczywiście przypomina normalną interakcję.
• Obrazy, wykresy, wideo – Wrzucasz zdjęcie, screen z wykresem, fragment zadania z matematyki albo design UI – i możesz o to zapytać. Model analizuje, rozumie i komentuje tak, jakbyś pokazał to człowiekowi. W końcu da się sensownie pracować z multimodalnymi danymi.
• Wydajność jak GPT-4 Turbo, ale bez kompromisów – jeżeli chodzi o tekst – pisanie, streszczanie, kodowanie – GPT-4o dorównuje GPT-4 Turbo. Tyle iż działa szybciej i nie kosztuje tyle, co połowa chmurowego budżetu.
• Lepsze ogarnięcie innych języków – GPT-4o lepiej radzi sobie z językami spoza angielskiego – i nie chodzi tylko o rozumienie, ale też o koszty. Dzięki nowemu podejściu do tokenizacji, wiele języków (np. polski, hindi, telugu) generuje mniej tokenów = mniejsze opóźnienia i tańsze odpowiedzi.

Patrząc w przyszłość: GPT-5

Mimo iż GPT‑4o wciąż jest najnowszym publicznie dostępnym modelem, coraz częściej pojawiają się przecieki na temat jego następcy. Z nieoficjalnych źródeł wynika, iż GPT‑5 jest trenowany od końcówki 2023 roku i premiera może nastąpić już w sierpniu 2025.

Jeśli się już pojawi to uzupełnię tę sekcję o opis dla tego modelu.

Google – Gemini

Google od wielu lat wspiera rozwój AI, ale dopiero ostatnie wersje modeli Gemini postawiły firmę w centrum uwagi. Rodzina Gemini 2.5 to w tej chwili najbardziej zaawansowane modele firmy – natywnie multimodalne, z ogromnym kontekstem, rozumowaniem i elastycznością dopasowaną do różnych zadań.

Rodzina Gemini

Google rozdzieliło Gemini 2.5 na trzy zróżnicowane modele. Każdy jest zoptymalizowany pod konkretną grupę zadań – od błyskawicznych asystentów AI po głęboko rozumiejące systemy do kodu i analiz.

• Gemini 2.5 Pro – najbardziej zaawansowany wariant, stworzony do zadań wymagających logicznego rozumowania, analizowania dużych zbiorów danych, pracy z kodem i dokumentami. Deep Think jest włączony domyślnie.
• Gemini 2.5 Flash – zoptymalizowany pod względem ceny i wydajności. Obsługuje multimodalność, adaptacyjny reasoning („thinking budget”). Mniej zasobożerny niż Pro, ale przez cały czas płynny w działaniu.
• Gemini 2.5 Flash‑Lite – najlżejszy wariant, zoptymalizowany na bardzo wysoką liczbę zapytań i niskie opóźnienia. Wspiera podstawowy reasoning i multimodalność, ale w uproszczonej formie. Świetny do klasyfikacji, tłumaczeń i wysokoprzepustowych aplikacji.

Warto też zaznaczyć, iż wszystkie modele korzystają z tej samej bazy, bez konieczności łączenia osobnych systemów multimodalnych. Dodatkowo, niezależnie od wybranego modelu, w każdym mamy dostępne okno kontekstu do 1mln tokenów przy użyciu odpowiedniej licencji/API.

Co wyróżnia Gemini?

Największą przewagą Gemini jest jego natywna multimodalność. W praktyce oznacza to, iż model potrafi płynnie przełączać się między różnymi typami danych – tekstem, obrazami, dźwiękiem i kodem – bez utraty kontekstu. Nie chodzi tylko o umiejętność „widzenia” obrazka czy „słyszenia” nagrania, ale o głębokie zrozumienie relacji między multimodalnymi danymi. Co więc nam daje:

• Rozumienie i generowanie języka – tworzy spójne, dopasowane do kontekstu teksty: od artykułów i raportów, po kreatywne opowiadania i dokumentację techniczną.
• Analiza wizualna – interpretuje obrazy i wideo, odpowiada na pytania o ich zawartość, generuje opisy, a choćby kod na podstawie interfejsów graficznych czy diagramów.
• Przetwarzanie dźwięku – rozpoznaje i analizuje mowę, wspierając zaawansowanych asystentów głosowych oraz zastosowania z pogranicza audio i NLP.
• Generowanie kodu – model z wysoką skutecznością pisze, refaktoruje i tłumaczy kod. W testach porównawczych wypada bardzo dobrze, konkurując z GPT-4o i Claude w zadaniach programistycznych. Dużą przewagą ostatnio zyskało wypuszczając Gemini CLI – terminalowe narzędzie open-source dla Gemini 2.5 Pro. Działa jako naturalny asystent kodowania, debugowania i tworzenia treści. Wykorzystuje model w chmurze, ale integruje z lokalnym terminalem i kodem projektowym (jest dostępne za darmo dla użytkowników z kontemt Google i oferuje limity 60 żądań/min i 1000/dzień).

Gemini wyróżnia się pełną obecnością w ekosystemie Google. Model jest wbudowany w najważniejsze usługi – API wyszukiwarki, Gmail, Workspace, Pixel (Android), narzędzia developerskie w chmurze, takie jak Vertex AI, AI Studio, Firebase i SDK. Dzięki temu AI działa równolegle w chmurze i lokalnie na urządzeniach użytkowników, co daje Google realną przewagę w skalowaniu inteligentnych usług dla programistów i użytkowników końcowych.

Anthropic – Claude

W świecie, gdzie dominują OpenAI i Google, firma Anthropic konsekwentnie buduje swoją pozycję jako trzecia siła. Ich seria modeli Claude to nie tylko odpowiedź na GPT czy Gemini – to propozycja z mocnym naciskiem na bezpieczeństwo, przewidywalność i etykę. Firma została założona przez byłych pracowników OpenAI, którzy postawili sobie za cel rozwój AI w duchu zasad, a nie tylko wyścigu na parametry.

Claude 4

W maju 2025 roku Anthropic wypuścił nową generację: Claude 4, dostępny w tej chwili w dwóch wariantach:

• Claude Sonnet 4 – model zoptymalizowany pod kątem szybkości i kosztów. przez cały czas bardzo kompetentny, z doskonałą jakością odpowiedzi i wsparciem dla programistów. Dostępny również w darmowym planie Claude.ai.
• Claude Opus 4 – najmocniejszy model w portfolio. Świetnie sprawdza się przy złożonych zadaniach: programowaniu, analizie danych, strategii, tworzeniu treści czy asystowaniu w badaniach naukowych. W benchmarkach kodowania (np. SWE‑bench) przebija choćby GPT‑4. Testowałem go m.in. przy analizie długiej klasy z serwisu aukcyjnego – świetnie zrozumiał zależności i zaproponował sensowny refactor. Czuć, iż Claude „myśli” dłużej – ale trafniej

Uwaga: jeżeli kiedyś Ci się obiła o uszy nazwa 'Haiku’ w modelach Claude to faktycznie taka istnieje, ale w wersji 3.5 modelu AI. W Claude 4 nie posiada wariantu Haiku (na lipiec 2025).

Co wyróżnia Claude?

Tak, więc co wyróżnia Claude na tle konkurencji?

• Multimodalność – Modele Claude potrafią analizować tekst i obrazy. Możesz wrzucić wykres, zdjęcie dokumentu, zrzut ekranu aplikacji – i dostać trafną odpowiedź z analizą zawartości.
• Długie okno kontekstowe – choćby 200 000 tokenów. Idealne do pracy z długimi dokumentami: umowy, raporty, książki, logi aplikacji. Bez potrzeby „dzielenia na części”.
• Tryb „extended thinking” – W Opus 4 i Sonnet 4 dostępny jest specjalny tryb, w którym model poświęca więcej czasu w przetwarzanie, co przekłada się na bardziej przemyślane odpowiedzi – idealne do kodu, analizy tekstu i rozwiązywania problemów.
• Bezpieczeństwo i przewidywalność – Claude uczy się w oparciu o zasadę Constitutional AI – zestaw reguł, które kształtują sposób, w jaki model odpowiada. Efekt? Mniej „halucynacji”, mniej odmawiania odpowiedzi bez powodu i większa spójność.
• Wysoka jakość w zadaniach specjalistycznych – Claude Opus 4 osiąga wyniki na poziomie absolwenta studiów wyższych w testach takich jak GPQA. Świetnie radzi sobie z kodowaniem, matematyką, rozumieniem dokumentacji.

A więc dla kogo sprawdzi się Claude? jeżeli zależy Ci na wysokiej jakości, dużej stabilności i mniejszym ryzyku błędów w odpowiedziach – Claude to bardzo mocny wybór. Dla firm liczy się tu nie tylko wydajność, ale i zaufanie do modelu AI. A to dziś coraz bardziej istotne.

xAI – Grok (od Elona Muska)

W dynamicznie rozwijającym się świecie AI nie mogło zabraknąć Elona Muska. Jego firma, xAI, weszła na rynek z modelem o nazwie Grok, który od początku miał być inny – bardziej odważny, dowcipny i pozbawiony „poprawności politycznej”, która zdaniem Muska ogranicza inne modele.

Grok to generatywny chatbot AI, który jest głęboko zintegrowany z platformą X (dawniej Twitter). To właśnie dostęp do danych z tej platformy w czasie rzeczywistym ma być jedną z jego największych przewag.

Model AI – Grok

Obecnie mamy dostępne 2 modele:

• Grok 3 (luty 2025) to pierwszy model xAI, który realnie zaczął konkurować z topowymi graczami. W trybie „Think” dorównywał GPT-4o i Claude 2 w zadaniach językowych, kodowaniu i rozumowaniu. Model wspiera też Deep Search, czyli dostęp do informacji z platformy X w czasie rzeczywistym.
• Grok 4 zadebiutował 9 lipca 2025 roku. To już pełnoprawny model multimodalny, działający z tekstem, obrazem i kontekstem z X. Niestety wersja ta jest dostępna tylko w płatnej subskrypcji. Wersja „Heavy” dostępna w planie SuperGrok Heavy (czyli jeszcze droższej subskrypcji 300$ na miesiąc) to najmocniejszy wariant, skierowany do użytkowników wymagających większej mocy obliczeniowej i bardziej zaawansowanych funkcji.

Kluczowe możliwości Groka

Największą przewagą Groka jest jego bezpośrednie połączenie z platformą X. Model może analizować aktualne wpisy, trendy i wydarzenia w czasie rzeczywistym – co daje mu coś, czego nie mają inne modele: świeży kontekst. To nie są dane z przed miesiąca – to to, co właśnie się dzieje.

Drugą istotną cechą jest głęboka integracja z X. Nie trzeba żadnych zewnętrznych narzędzi ani przełączania się między aplikacjami. Grok działa natywnie w ramach platformy, co skraca czas interakcji i sprawia, iż jest zawsze „pod ręką”.

Grok najlepiej sprawdzi się u osób, które pracują z bieżącymi informacjami i chcą mieć model reagujący w czasie rzeczywistym. Dzięki integracji z platformą X i trybowi DeepSearch, dobrze radzi sobie z tematami, które dopiero co pojawiły się w sieci. Do tego dochodzi multimodalność – możliwość pracy z tekstem i obrazem w jednym ciągu. jeżeli szukasz narzędzia, które nie tylko rozumie kontekst, ale też dynamicznie go aktualizuje – Grok 4 może być ciekawym wyborem.

Jeśli zależy Ci na uniwersalnym, szybkim i łatwo dostępnym modelu z bezpośrednim dostępem do bieżących informacji – Grok 4 jest warty sprawdzenia. Choć osobiście jak testowałem to mnie do siebie nie przekonał.

DeepSeek – model prosto z Chin

Podczas gdy zachodni rynek AI zdominowały OpenAI, Google i Anthropic, Chiny coraz wyraźniej zaznaczają swoją obecność. Jednym z graczy, których warto mieć na radarze, jest DeepSeek – firma z Hangzhou, która stawia na open-source’owe modele językowe o bardzo konkretnych możliwościach.

DeepSeek udostępnia swoje modele na licencji MIT – bez zbędnych ograniczeń, z pełnym kodem i checkpointami. Dla wielu badaczy i devów to idealny punkt startowy do eksperymentów, fine-tuningu i wdrożeń. Nie chodzi o open source w wersji marketingowej, tylko realne, otwarte repozytoria, z którymi można coś zrobić.

Co nam daje?

DeepSeek jest szczególnie mocny w obszarze modeli programistycznych. DeepSeek-Coder to seria modeli wytrenowanych na ogromnych zbiorach kodu. Potrafią generować, uzupełniać i tłumaczyć kod w wielu językach. Działają stabilnie, są precyzyjne i radzą sobie dobrze choćby przy bardziej złożonych zadaniach technicznych. Osobiście jestem bardziej fanem Gemini CLI, ale fajnie, iż jest jakaś alternatywa.

Ale oczywiście na samym kodowanie się nie kończy. DeepSeek rozwija również LLM-y ogólnego przeznaczenia, które dobrze wypadają w zadaniach matematycznych i logicznych. W testach reasoningowych często zbliżają się do poziomu GPT‑4. Firma też mocno inwestuje w optymalizację procesu treningu, co przekłada się na niższe koszty operacyjne. To może być istotny czynnik, jeżeli ktoś planuje wdrażać model lokalnie albo w środowisku o ograniczonych zasobach.

Czy warto?

DeepSeek to przykład, iż chińskie firmy nie muszą już gonić Zachodu – w niektórych obszarach (jak kod) są już na równi albo choćby o krok dalej. Dzięki podejściu open-source, ich modele trafiają do szerszej grupy odbiorców i faktycznie są wykorzystywane – nie tylko w demach, ale i w realnych projektach.

Jeśli szukasz modelu do pracy z kodem, który można samodzielnie fine-tunować (czyli dostroić do własnych danych), postawić lokalnie i nie płacić subskrypcji co miesiąc – DeepSeek-Coder to bardzo rozsądna opcja do przetestowania.

Kimi

Na chińskiej scenie AI warto zwrócić uwagę nie tylko na DeepSeek. Moonshot AI, młoda firma z Pekinu, wypuściła model Kimi (uwaga na chińskie znaki, po zalogowaniu można zmienić na język angielski), który gwałtownie zdobył popularność dzięki jednej konkretnej rzeczy: ogromnemu oknu kontekstowemu.

Gdy większość modeli radzi sobie z kilkudziesięcioma tysiącami tokenów, Kimi operuje na poziomie, który jeszcze niedawno wydawał się kompletnie niepraktyczny.

Początkowo Kimi obsługiwał do 200 000 znaków chińskich, ale już na początku 2024 roku ten limit skoczył do 2 milionów. Dla porównania – to objętość porządnej książki.
W praktyce oznacza to, iż możesz wrzucić cały raport, transkrypt z kilkugodzinnego spotkania, zbiór e‑maili, dokumentację API czy długi kawałek kodu – a Kimi nie tylko tego nie zgubi, ale jeszcze sensownie to podsumuje i odpowie na pytania o dowolny fragment.

To mocny punkt, szczególnie tam, gdzie inne modele po prostu się gubią lub potrzebują dzielenia danych na mniejsze części.

Model AI – Kimi

Tutaj mamy 2 modele do wyboru:

• Wersja Kimi k1.5 dodała możliwość analizowania danych wizualnych – zdjęć, diagramów czy zrzutów ekranu. Do tego model wykazuje bardzo dobre wyniki w matematyce, logice i kodowaniu.
  W niektórych testach wypada porównywalnie, a choćby lepiej niż modele OpenAI – zwłaszcza tam, gdzie trzeba utrzymać ciągłość kontekstu w dłuższych analizach.
• W lipcu 2025 Moonshot AI wypuściło Kimi K2 – nową wersję modelu, która działa szybciej, lepiej radzi sobie z multimodalnością i jeszcze mocniej skupia się na długim kontekście. przez cały czas wspiera do 2 milionów znaków, ale poprawiono stabilność i logikę odpowiedzi przy bardzo długich zapytaniach.
  Kimi K2 ma też nowy system pamięci, pozwalający na przypominanie wcześniejszych interakcji, co sprawia, iż nadaje się do prowadzenia dłuższych sesji roboczych – np. przegląd dokumentów projektowych, analizy danych lub rewizji długich fragmentów kodu.

Gdzie Kimi robi różnicę?

Kimi to świetne narzędzie, gdy pracujesz na dużych, wieloczęściowych danych i nie chcesz ich rozbijać na kawałki. Sprawdza się w analizie dokumentów, podsumowywaniu długich spotkań, utrzymywaniu kontekstu przy rozciągniętych rozmowach – a w wersji K2 wchodzi już spokojnie na poziom topowych modeli globalnych.

Jeśli długie konteksty i stabilność to dla Ciebie najważniejsze tematy – Kimi K2 zasługuje na przetestowanie.

Darmowe vs płatne opcje

Praktycznie każdy z głównych dostawców modeli AI oferuje zarówno darmowy, jak i płatny dostęp do swoich usług. Różnice między nimi są znaczące i sprowadzają się do kilku kluczowych aspektów: dostępu do najnowszych modeli, limitów użycia, dostępnych funkcji i ogólnej wydajności.

Co dostajemy w darmowych wersjach

Darmowe wersje chatbotów AI to doskonały punkt wyjścia do zapoznania się z ich możliwościami. zwykle oferują one:

• Dostęp do solidnego, choć nie zawsze najnowszego modelu – Przykładowo, darmowy ChatGPT daje dostęp do świetnego GPT-4o, ale z pewnymi ograniczeniami. Podobnie jest z Gemini i Claude.
• Podstawowe funkcje – Możesz prowadzić konwersacje, generować tekst, prosić o streszczenia czy tłumaczenia.
• Ograniczone użycie – Największą wadą darmowych planów są limity. Możesz napotkać ograniczenia liczby zapytań, które możesz wysłać w określonym czasie (np. na godzinę lub dzień). Po przekroczeniu limitu musisz poczekać na jego zresetowanie lub zostajesz przełączony na starszy, mniej wydajny model.
• Wolniejsze odpowiedzi i niższy priorytet – W godzinach szczytu serwery mogą być obciążone, a darmowi użytkownicy często muszą czekać dłużej na odpowiedź. Płatni subskrybenci mają priorytetowy dostęp.
• Brak zaawansowanych funkcji – Wiele zaawansowanych opcji, takich jak analiza dużych plików, tworzenie niestandardowych botów (GPTs), generowanie obrazów czy zaawansowana analiza danych, jest zarezerwowanych dla płatnych planów.

Darmowa wersja jest idealna dla użytkowników okazjonalnych, studentów, czy osób, które używają AI do prostych zadań, takich jak szybkie wyszukiwanie informacji, pomoc w pisaniu e-maili czy lekka burza mózgów.

Czy warto płacić za premium?

Decyzja o przejściu na płatną subskrypcję (zazwyczaj kosztującą około 20 dolarów miesięcznie) zależy od intensywności i sposobu, w jaki korzystasz z AI. Wersje premium oferują znaczące korzyści:

• Dostęp do najpotężniejszych modeli – Płacąc, zyskujesz dostęp do flagowych modeli (np. GPT-4.5 czy Grok 4, najwydajniejszych wersji Gemini 2.5 Pro i Claude 4 Opus), które są bardziej precyzyjne, kreatywne i lepiej radzą sobie ze złożonymi zadaniami.
• Znacznie wyższe limity użycia – Subskrypcja zwykle oferuje co najmniej 5-krotnie więcej zapytań niż wersja darmowa, co dla większości użytkowników oznacza praktycznie nielimitowany dostęp.
• Szybsze odpowiedzi i priorytetowy dostęp – Koniec z czekaniem w kolejce. Twoje zapytania są przetwarzane priorytetowo, co znacząco przyspiesza pracę.
• Dostęp do ekskluzywnych funkcji – To jedna z największych zalet. W zależności od platformy, subskrypcja odblokowuje:
  • Zaawansowaną analizę danych – Możliwość przesyłania plików (np. CSV, PDF) i przeprowadzania na nich skomplikowanych analiz.
  • Większe okno kontekstowe – Przetwarzanie znacznie dłuższych dokumentów.
  • Tworzenie niestandardowych asystentów – W przypadku OpenAI możesz tworzyć własne GPTs, dostosowane do konkretnych zadań.
  • Integracje z innymi narzędziami – Dostęp do pluginów i integracji, które rozszerzają możliwości chatbota.
  • Generowanie obrazów i wideo – Dostęp do narzędzi takich jak DALL-E (w ChatGPT) czy Veo (w Gemini).

Inwestycja w plan premium jest opłacalna, jeżeli AI staje się częścią Twojego codziennego przepływu pracy. jeżeli regularnie używasz go do kodowania, analizy danych, tworzenia rozbudowanych treści czy innych profesjonalnych zadań, oszczędność czasu i dostęp do zaawansowanych funkcji gwałtownie zrekompensują koszt subskrypcji.

Podsumowanie

Podsumowując – każdy z tych modeli AI ma swoje mocne strony. Osobiście korzystam na zmianę z Gemini i GPT, ale regularnie testuję nowinki, bo czasem trafia się prawdziwa perełka (albo przeciwnie – model, który udaje, iż wie, co robi…). GPT od OpenAI to wciąż najbardziej wszechstronny zawodnik w grze. Gemini nadrabia zaległości, wykorzystując potężną infrastrukturę Google i głęboką integrację z całym ekosystemem. Claude od Anthropic robi świetną robotę przy długich kontekstach i dobrze trzyma się zasad. Grok stawia na luz i realtime z X. A chińskie modele? DeepSeek świetnie radzi sobie z kodem, Kimi – z długimi dokumentami.

Nie ma jednego „najlepszego”. Wszystko zależy od tego, czego potrzebujesz: kod? analiza dokumentów? szybki czat? multimodalność? Eksperymentuj – zwłaszcza iż większość z nich da się przetestować za darmo.

Sam nie ograniczam się do jednego modelu. Na co dzień najczęściej korzystam z Gemini i ChatGPT. Szczególnie cenię rozwiązanie od Google – mogę używać modelu w połączeniu m.in. z Gmailem, Sheetsem i całym Dyskiem Google, co realnie przyspiesza mi pracę. Odkąd wprowadzili też Gemini CLI, coraz częściej sięgam po to narzędzie w codziennym programowaniu – bardziej niż po inne rozwiązania tego typu. Jakoś wygodniej mi się na razie z nim pracuje.

A może Ty masz swojego faworyta? Albo trafili Cię jacyś „kandydaci do kosza”? Daj znać w komentarzu – chętnie przetestuję coś nowego albo podyskutuję.