hallny.pl
← Wszystkie wpisy

Nie ma najlepszego modelu AI. Jak dobrać model do zadania

30 września 2026 · Grzegorz

Pytanie „który model AI jest najlepszy” pada bardzo często. Jest nośne medialnie, sprawdza się marketingowo. Często słyszymy o wynikach poszczególnych modeli w rankingach i testach, ich wyniki zmieniają się często w miarę wypuszczania przez laby kolejnych wersji modeli. Gdy wgłębimy się w temat, widzimy, że sami producenci od takiego toku myślenia odchodzą, a jedyna prawidłowa odpowiedź na pytanie o najlepszy model brzmi: „to zależy do czego”.

Najpopularniejsze modele od OpenAI, Anthropic czy Google, o których piszę na blogu najczęściej, są uniwersalne, mają zbliżone funkcjonalności, a ich możliwości są zdumiewające. Mają zbliżone okna kontekstu i przyjmują zarówno tekst, jak i obraz.

Anthropic pisze na swoim blogu, że jego klasy modeli nie specjalizują się w jednym rodzaju pracy, i proponuje zadać kilka pytań o samo zadanie, zanim przystąpimy do jego realizacji.

OpenAI w przewodniku po wyborze modelu radzi porównać modele na tych samych danych i zostać przy najlżejszym ustawieniu, które spełnia wymagania jakości. Mistral w dokumentacji odsyła do przewodnika, który dopasowuje model do zadania, opóźnienia odpowiedzi (latencji) i kosztu.

Pojęcia w tym tekście

  • Model to silnik, który generuje odpowiedzi, np. Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol albo Gemini 3.8 Flash.
  • Aplikacja to program, w którym z modelu korzystasz: ChatGPT, Claude, Gemini, Vibe (dawniej Le Chat). Ten sam model może w różnych aplikacjach działać inaczej, bo aplikacje mają różne narzędzia i ustawienia.
  • Klasa modelu to jego miejsce w ofercie producenta: flagowy (najmocniejszy i najdroższy), średni albo szybki (najtańszy).
  • Tryb rozumowania to ustawienie, w którym model przed odpowiedzią rozpisuje problem na etapy. Trwa to dłużej i kosztuje więcej.
  • Okno kontekstu to ilość tekstu, którą model może uwzględnić naraz: polecenie, załączniki i całą dotychczasową rozmowę.
  • API to dostęp do modelu z własnego programu lub automatyzacji, poza aplikacją, rozliczany za zużyte tokeny.
  • Agent to program albo tryb w aplikacji AI, w którym model sam planuje i wykonuje kolejne kroki za pomocą narzędzi, np. zmienia pliki albo stronę internetową, zamiast tylko odpowiadać w czacie.
  • MCP (Model Context Protocol) to otwarty standard, przez który aplikacja AI łączy się z innymi programami i danymi, np. dyskiem, kalendarzem albo bazą danych.

Cztery pytania przed wyborem

Anthropic proponuje, żeby przed wyborem modelu zadać cztery pytania o zadanie. Stosuję ich własną wersję.

  1. Jak trudne jest zadanie? Liczy się liczba kroków, które zależą od siebie, i koszt pomyłki. Streszczenie maila to jeden krok, a wynik łatwo sprawdzić. Analiza kilku umów to wiele powiązanych kroków, a błąd bywa kosztowny.
  2. Jak szybko potrzebuję odpowiedzi? W rozmowie na żywo albo przy krótkich poprawkach czekanie przeszkadza. Przy analizie, którą czytam za godzinę, kilka minut myślenia modelu nie ma znaczenia.
  3. Co model ma dostać i co ma oddać? Na wejściu może to być PDF, zdjęcie, film, nagranie albo dostęp do internetu i moich plików, a na wyjściu tekst, obraz albo gotowy plik. Od tego zależy wybór aplikacji, bo nie każda przyjmie każdy plik.
  4. Ile razy to zadanie powtórzę? Jednorazową analizę mogę zlecić najmocniejszemu modelowi. Zadanie powtarzane setki razy (np. opisy produktów albo odpowiedzi na typowe pytania) szybko zjada limit albo budżet, więc tu opłaca się tańszy model.
Cztery pytania przed wyborem modelu. Od odpowiedzi zależy klasa modelu, tryb pracy i plan · 1. Jak trudne jest zadanie? · Liczba zależnych kroków i koszt pomyłki: od tego zależy klasa modelu · 2. Jak szybko potrzebuję odpowiedzi? · Rozmowa na żywo: szybki model. Analiza na później: można czekać na myślenie · 3. Co model ma dostać i co ma oddać? · PDF, zdjęcie, film albo obraz na wyjściu: od tego zależy wybór aplikacji · 4. Ile razy to zadanie powtórzę? · Jednorazowo: najmocniejszy model. Setki razy: tańszy, żeby nie zjadać limituPowiększ
Cztery pytania przed wyborem modelu

Pierwsze pytanie jest najważniejsze. Rozwijam je w tekście o tym, kiedy wybrać do pracy mocniejszy model.

Najpierw pytam, czego wymaga zadanie, a dopiero potem wybieram model.

Co wrzucasz i co ma wyjść

Najpopularniejsze aplikacje przyjmują tekst, zdjęcia i dokumenty, ale przy konkretnych plikach zaczynają się różnice. Sprawdziłem je w centrach pomocy i dokumentacji producentów.

  • PDF. Wgrasz go do każdej z nich, ale nie każda zobaczy w nim wykresy i zdjęcia. Claude analizuje tekst i elementy wizualne w PDF-ach do 100 stron. Gemini według dokumentacji API odczytuje z dokumentów także wykresy i tabele. ChatGPT poza planem Enterprise czyta z PDF-ów tylko tekst.
  • Zdjęcie do analizy. Zdjęcie paragonu, tablicy albo usterki przyjmą ChatGPT, Claude, Gemini, Vibe i Grok.
  • Nowy obraz albo przerobione zdjęcie. Obrazy generują ChatGPT, Gemini, Vibe i Grok, a ChatGPT i Gemini przerobią też wgrane zdjęcie, np. zmienią tło. Claude nie tworzy zdjęć ani ilustracji, robi za to diagramy i grafiki w kodzie.
  • Film. Film do analizy przyjmują Gemini (w aplikacji do 5 minut bez abonamentu, do godziny w planach Google AI Pro i Ultra) oraz Grok (pliki MP4 i MOV do 150 MB). ChatGPT i Claude filmów nie przyjmują.

Które modele przyjmują obraz, dźwięk i wideo, zestawiłem w porównywarce Hallny. Dopiero kiedy wiem, która aplikacja poradzi sobie z moim plikiem, wybieram w niej klasę modelu: mocniejszy do trudnych zadań, tańszy do rutynowych.

Zanim wybiorę model, sprawdzam, czy aplikacja przyjmie mój plik i odda to, czego potrzebuję.

Producenci radzą dopasować model do zadania. Porady z dokumentacji i blogów producentów · Anthropic · Klasy modeli nie specjalizują się · w jednym rodzaju pracy. Najpierw pytania: · trudność, czas, dostęp, koszt w skali. · OpenAI · Porównaj modele na tych samych danych · i zostań przy najlżejszym ustawieniu, · które spełnia wymagania jakości. · Google · Rodziny Pro, Flash i Flash-Lite: · od najbardziej zaawansowanej · do najszybszej i najtańszej. · Mistral · Przewodnik wyboru dopasowuje model · do zadania, opóźnienia i kosztu.Powiększ
Producenci radzą dopasować model do zadania

Narzędzia, dane i dostęp

Poza plikami wybór producenta decyduje też o narzędziach, danych i dostępie.

  • Narzędzia i integracje. Jeśli pracuję w Google Workspace, Gemini ma dostęp do dokumentów i poczty w tym samym środowisku. Jeśli firma korzysta z Microsoft 365, naturalnym wyborem bywa Copilot. Jeśli model nie widzi moich plików w swoim środowisku, muszę mu je dostarczyć w inny sposób: ręcznie albo przez MCP.
  • Zasady dotyczące danych. Producenci różnią się domyślnymi ustawieniami i miejscem przechowywania danych. Mistral jest firmą europejską, a DeepSeek w polityce prywatności podaje, że przetwarza i przechowuje dane w Chinach.
  • Dostęp. Część modeli jest tylko w API, część tylko w aplikacji, a niektóre wyłącznie w wybranych planach. Najlepszy model na papierze nic mi nie da, jeśli w moim planie go nie ma.

Marka zaczyna mieć znaczenie przy narzędziach, integracjach i danych.

Nie wszyscy użytkownicy AI muszą mieć dostęp do produktów kilku labów równocześnie. Wybór dostawcy dla przeciętnego użytkownika przypomina wybór między komputerem z Windows a Makiem z macOS.

Jeśli po tych pytaniach nadal waham się między dwoma modelami, robię krótki test na własnych zadaniach: te same polecenia, te same materiały, ocena bez wiedzy, który model odpowiadał. Jak go przeprowadzić, opiszę w osobnym tekście.

Źródła

Nazwy modeli według stanu na 30 września 2026 roku.