Jeszcze trzy lata temu entuzjazm w świecie sztucznej inteligencji wzbudzało przede wszystkim to, że model potrafi „płynnie rozmawiać”. Dziś, we wrześniu 2025 r., rozmowa to tylko punkt wyjścia. Liczy się rozumowanie (zdolność do prowadzenia wieloetapowych wnioskowań), długie konteksty (analiza całych dokumentów, repozytoriów kodu, wielkich tabel), multimodalność (tekst + obraz + dźwięk + wideo), a coraz częściej również działanie — modele w roli agentów, którzy potrafią otwierać aplikacje, szukać informacji, wypełniać formularze, a nawet sterować przeglądarką.
W poprzednim artykule omówiłem ChatGPT, Gemini, Claude’a oraz Perplexity, czas na DeepSeek, Bielika, SLM, podsumowanie i próba zajrzenia w przyszłość.
DeepSeek-R1: Chiński Challenger
DeepSeek-R1 to model opracowany przez chińską firmę DeepSeek, wspieraną przez fundusz hedgingowy High-Flyer, który osiąga wydajność porównywalną z OpenAI O1 w zadaniach rozumowania, demonstrując niezwykłe możliwości logicznego myślenia. Model zyskał globalną uwagę w 2025 roku jako pierwszy open-source'owy system dorównujący zachodnim gigantom technologicznym w zaawansowanym rozumowaniu.
DeepSeek-R1-Zero demonstruje możliwości samo-weryfikacji, refleksji i generowania długich łańcuchów myślenia (Chain-of-Thought), stanowiąc znaczący kamień milowy dla społeczności badawczej. To pierwszy otwarty model walidujący, że możliwości rozumowania LLM mogą być stymulowane wyłącznie przez uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) bez konieczności nadzorowanego treningu na przykładach rozumowania.
Model łączy rozumowanie chain-of-thought z uczeniem ze wzmocnieniem, w którym autonomiczny agent uczy się wykonywania zadań poprzez próby i błędy, bez instrukcji od użytkownika. To fundamentalnie różni DeepSeek-R1 od modeli trenowanych w sposób nadzorowany – system rozwija własne strategie rozumowania poprzez eksperymentowanie i samodzielne odkrywanie optymalnych ścieżek myślenia.
Poprzez innowacyjne techniki destylacji, DeepSeek transferuje zaawansowane możliwości rozumowania do mniejszych, bardziej efektywnych modeli, czyniąc potężną AI dostępną i opłacalną. Rezultatem jest najnowocześniejszy, wysoce efektywny LLM excellujący w rozumowaniu, matematyce i programowaniu przy znacznie niższych kosztach operacyjnych niż konkurencyjne rozwiązania zachodnie.
Szczególnie imponujący jest fakt, że DeepSeek-R1 to model open-source, dostępny za darmo dla społeczności badawczej i deweloperów. To demokratyzuje dostęp do zaawansowanych możliwości rozumowania AI, oferując realną alternatywę dla zamkniętych systemów OpenAI, Google czy Anthropic. Model reprezentuje także rosnącą siłę chińskiego sektora AI w globalnej konkurencji technologicznej.
Modele polskojęzyczne
Polska rozwija własne modele językowe, reprezentowane przez Bielika i PLLuM.
Bielik, oparty na architekturze Mistral-7B, został rozszerzony do 11 miliardów parametrów i trenowany na polskich tekstach. Model radzi sobie z polską fleksją, kontekstem kulturowym i specjalistyczną terminologią, znajdując zastosowanie w biznesie, edukacji i administracji.
PLLuM (Polish Large Language Model) to inicjatywa sześciu czołowych polskich instytucji badawczych, mająca na celu stworzenie otwartego modelu dla sektora publicznego. Model ma wspierać suwerenność technologiczną Polski i zapewnić bezpieczeństwo danych w zastosowaniach administracyjnych.
Małe Modele Językowe: Rewolucja Wydajności
Fenomen małych modeli językowych (SLM) to jedna z najważniejszych rewolucji 2025 roku w dziedzinie AI. Modele takie jak Microsoft Phi-4, dostępne w wariantach od 3.8 do 14.7 miliarda parametrów, dowodzą, że inteligentna architektura może być ważniejsza niż absolutny rozmiar modelu. W zadaniach językowych Phi-4 regularnie przewyższa modele wielokrotnie większe, osiągając te rezultaty przy ułamku kosztów obliczeniowych.
Sekret sukcesu małych modeli tkwi w zaawansowanych technikach treningu i optymalizacji. Wykorzystują one metody destylacji wiedzy, gdzie mniejszy model uczy się od większego "nauczyciela", przejmując najważniejsze wzorce myślenia bez konieczności replikowania całej struktury. Dodatkowo, specjalizacja w konkretnych domenach pozwala im osiągać wyższą efektywność niż uniwersalne giganty.
Meta Llama 3.1 8B reprezentuje filozofię otwartego oprogramowania w dziedzinie AI. Model ten, dostępny za darmo dla celów komercyjnych i niekomercyjnych, umożliwia organizacjom pełną kontrolę nad swoimi danymi i procesami. Nie wymaga połączenia z internetem ani płatności za API, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla aplikacji wymagających wysokiego poziomu bezpieczeństwa czy pracy w środowiskach offline.
Google Gemma 2 oferuje podobne zalety jako open-source'owa alternatywa dla głównego modelu Gemini. Szczególnie atrakcyjna dla europejskich organizacji jest Mistral Nemo, reprezentująca europejskie podejście do AI z naciskiem na prywatność i zgodność z lokalnymi regulacjami. Chińskie rozwiązanie Qwen 2 z kolei zyskuje popularność w regionie Azji i Pacyfiku dzięki optymalizacji pod kątem języków azjatyckich.
Praktyczne korzyści SLM wykraczają daleko poza oszczędności kosztów. Modele te można uruchamiać na lokalnych serwerach, laptopach czy nawet mocniejszych urządzeniach mobilnych. To otwiera możliwości dla małych firm, startupów i indywidualnych deweloperów, którzy wcześniej nie mogli sobie pozwolić na zaawansowane rozwiązania AI.
Porównanie Praktyczne: Który Model Wybrać?
Wybór odpowiedniego modelu językowego w 2025 roku wymaga starannej analizy specyficznych potrzeb i ograniczeń budżetowych. Każdy z flagowych modeli i platform excellen w różnych obszarach, tworząc mapę specjalizacji, która pomoże w podjęciu świadomej decyzji.
W dziedzinie rozumowania logicznego i analizy złożonych problemów liderami pozostają GPT-5, Perplexity oraz DeepSeek-R1 jako konkurencyjna alternatywa open-source. Są to idealne rozwiązania dla firm consultingowych, kancelarii prawnych i organizacji badawczych, gdzie priorytetem jest dokładność analizy i wieloetapowe myślenie. GPT-5 kosztuje około $15-20 za milion tokenów wejściowych i $60-80 za milion wyjściowych, podczas gdy DeepSeek-R1 jest dostępny bezpłatnie.
Dla zadań wymagających automatyzacji pracy z interfejsami komputerowymi nie ma alternatywy dla Claude 4. Jego funkcja Computer Use revolucjonuje sposób myślenia o integracji AI z codziennymi narzędziami biurowymi. Przy kosztach zaledwie $3 za milion tokenów wejściowych i $15 za milion wyjściowych, Claude 4 oferuje najlepszy stosunek jakości do ceny w kategorii modeli flagowych.
Gemini 2.5 Pro dominuje w każdej sytuacji wymagającej przetwarzania multimediów. Analiza długich filmów, przetwarzanie setek stron dokumentów czy integracja różnych typów danych – to naturalne środowisko dla tego modelu. Okno kontekstu 1 miliona tokenów czyni go niezastąpionym w zadaniach badawczych i analitycznych na dużą skalę.
Dla przedsiębiorstw już wykorzystujących ekosystem Microsoft 365, Copilot oferuje najbardziej naturalną integrację AI z istniejącymi przepływami pracy. Koszt subskrypcji $30 miesięcznie na użytkownika może się szybko zwrócić poprzez automatyzację rutynowych zadań i zwiększenie produktywności zespołów.
W przypadku zadań research i analizy informacji, Perplexity AI z funkcją Deep Research oferuje unikalne możliwości autonomicznego przeprowadzania wieloetapowych badań z automatycznym cytowaniem źródeł. Plan Pro za $20 miesięcznie zapewnia dostęp do najnowszych modeli i unlimited queries.
W segmencie małych modeli, Phi-4 oferuje największą wszechstronność, a modele open-source jak Llama 3.1 czy DeepSeek-R1 zapewniają pełną kontrolę nad danymi przy zerowych kosztach operacyjnych API.
Innowacje Technologiczne: Co Zmienia Się w AI
Rok 2025 wprowadza fundamentalne zmiany w architekturze systemów sztucznej inteligencji. Najważniejszym trendem jest odejście od monolitycznych modeli na rzecz złożonych systemów architektonicznych z inteligentnym routingiem zadań. GPT-5 pioniersko wykorzystuje podejście łączące szybkie modele ogólnego przeznaczenia z wyspecjalizowanymi systemami głębokiego rozumowania, automatycznie wybierając optymalną ścieżkę dla każdego zapytania.
Multimodalność przestaje być dodatkiem, stając się fundamentalną cechą nowoczesnych modeli. Gemini 2.5 Pro z natywnym przetwarzaniem wszystkich typów mediów ustanawia nowy standard, podczas gdy konkurenci intensywnie pracują nad dorównaniem tym możliwościom. Szczególnie obiecujące są aplikacje w czasie rzeczywistym, gdzie AI potrafi jednocześnie analizować obraz z kamery, dźwięk z mikrofonu i tekst z klawiatury, tworząc holistic understanding kontekstu użytkownika.
Kontrola komputera, wprowadzona przez Claude 4, otwiera zupełnie nowy wymiar interakcji człowiek-maszyna. Zamiast ograniczać się do generowania tekstu czy analizowania danych, AI otrzymuje możliwość bezpośredniego działania w cyfrowym środowisku. To zapowiedź przyszłości, w której asystenci AI będą mogли samodzielnie wykonywać złożone zadania biurowe, od planowania spotkań po przeprowadzanie analiz finansowych z wykorzystaniem wyspecjalizowanego oprogramowania.
Integracja z ekosystemami biznesowymi, exemplifikowana przez Microsoft Copilot, pokazuje przyszłość AI jako naturalnego elementu codziennych narzędzi pracy. Zamiast wymagać od użytkowników nauki nowych interfejsów, AI adaptuje się do istniejących workflow i platform, zwiększając produktywność bez zmiany nawyków pracy.
Rozwój platform research, takich jak Perplexity Deep Research, wprowadza koncepcję autonomicznych agentów badawczych zdolnych do przeprowadzania wieloetapowych analiz bez nadzoru człowieka. To fundamentalnie zmienia sposób myślenia o pracy analitycznej i research-owej.
Przyszłość Modeli Językowych: Trendy i Prognozy
Druga połowa 2025 roku zapowiada dalszą intensyfikację konkurencji między głównymi graczami na rynku AI. Spodziewane są kolejne iteracje modeli flagowych, koncentrujące się na eliminacji pozostałych ograniczeń – szczególnie w obszarach precyzji faktycznej i zdolności do długoterminowego planowania. OpenAI prawdopodobnie wprowadzi ulepszoną wersję GPT-5 z jeszcze większym oknem kontekstu, podczas gdy Google pracuje nad kolejną generacją Gemini z rozszerzonymi możliwościami multimodalnymi.
Szczególnie dynamiczny rozwój przewidywany jest w segmencie AI agentów – systemów zdolnych do autonomicznego wykonywania złożonych zadań przez dłuższy okres. Połączenie możliwości kontroli komputera Claude 4 z zaawansowanym rozumowaniem GPT-5, multimodalnością Gemini i możliwościami research Perplexity Deep Research tworzy fundament dla następnej generacji asystentów cyfrowych, które będą mogły zastąpić ludzi w wielu rutynowych, ale wymagających inteligencji zadaniach.
Microsoft Copilot będzie prawdopodobnie rozszerzać swoją integrację z większą liczbą aplikacji biznesowych poza ekosystemem Microsoft 365, podczas gdy Perplexity planuje wprowadzenie jeszcze bardziej zaawansowanych funkcji autonomicznego researchu z integracją z bazami danych i systemami zarządzania wiedzą.
DeepSeek i inne chińskie firmy AI będą kontynuować rozwój konkurencyjnych alternatyw dla zachodnich modeli, potencjalnie oferując podobne możliwości przy znacznie niższych kosztach operacyjnych. To może zmusić OpenAI, Google i Anthropic do bardziej agresywnej polityki cenowej i przyspieszenia innowacji.
Integracja z robotyką to kolejny obszar przełomowy. Pierwsze komercyjne roboty wyposażone w zaawansowane modele językowe rozpoczynają już testy w kontrolowanych środowiskach przemysłowych. Do końca roku spodziewane są pierwsze aplikacje w sektorze usługowym – od robotów recepcyjnych w hotelach po autonomiczne systemy obsługi magazynów.
Personalizacja modeli AI stanie się standardem, a nie luksusem. Nowe techniki fine-tuningu pozwalają na szybkie dostosowanie modeli do specyficznych potrzeb organizacji czy nawet indywidualnych użytkowników. To oznacza AI, które nie tylko rozumie kontekst zadania, ale także preferowany styl komunikacji, branżową specyfikę i kulturowe niuanse organizacji.
Podsumowanie: Nowa Era Sztucznej Inteligencji
Rok 2025 bez wątpienia przejdzie do historii jako punkt zwrotny w rozwoju sztucznej inteligencji. Po raz pierwszy w historii użytkownicy mają dostęp do modeli językowych, które nie tylko generują coherent tekst, ale także kontrolują komputery, analizują multimedia w czasie rzeczywistym, prowadzą złożone rozumowanie logiczne na poziomie zbliżonym do ekspertów ludzkich, integrują się seamlessly z narzędziami biznesowymi oraz autonomicznie przeprowadzają wieloetapowe badania.
Różnorodność dostępnych rozwiązań – od potężnych systemów flagowych przez zintegrowane platformy biznesowe po efektywne modele lokalne – oznacza, że niemal każda organizacja może znaleźć rozwiązanie AI dopasowane do swoich potrzeb i budżetu. Nie chodzi już o to, czy wykorzystać sztuczną inteligencję, ale jak wybrać optymalne narzędzia dla konkretnych zastosowań.
Kluczem do sukcesu w tej nowej rzeczywistości będzie nie tylko wybór odpowiedniego modelu, ale także zrozumienie, jak łączyć różne rozwiązania w spójne systemy. Organizacje, które nauczą się efektywnie wykorzystywać mocne strony każdego modelu – rozumowanie GPT-5 i DeepSeek-R1, kontrolę komputera Claude 4, multimodalność Gemini 2.5 Pro, integrację biznesową Microsoft Copilot, możliwości research Perplexity czy efektywność małych modeli – zyskają znaczącą przewagę konkurencyjną.
Jednocześnie nadchodzące miesiące przyniosą nowe wyzwania: kwestie bezpieczeństwa AI, regulatory compliance, etyczne dylematy związane z automatyzacją pracy i potrzebę przekwalifikowania pracowników. Te wyzwania będą równie ważne jak same możliwości technologiczne w określaniu, jak sztuczna inteligencja zmieni nasze osobiste i zawodowe życie.
Przyszłość AI już nie jest odległą wizją – dzieje się teraz, w 2025 roku. Modele językowe przestały być eksperymentalnymi narzędziami, stając się fundamentalną infrastrukturą cyfrowej gospodarki. Ci, którzy zrozumieją i wykorzystają ten potencjał, będą kształtować przyszłość. Ci, którzy się zawahają, mogą zostać w tyle na zawsze.
Zarezerwuj czas z ekspertem - dołącz do inicjatywy Masterclass!
Cyfrowa transformacja i skuteczna komunikacja wewnętrzna w organizacji to dziś nie tylko modne hasła - to realna przewaga konkurencyjna. Dlatego w ramach naszego projektu uruchamiamy nową inicjatywę: Masterclass - platforma wiedzy oraz dostęp do ekspertów , które mają na celu wspieranie członków organizacji w kluczowych obszarach rozwoju technologicznego, operacyjnego i strategicznego.
Czym jest Masterclass?
Masterclass to dostęp do bazy wiedzy, artykułów eksperckich, warsztatow, konsultacji, dopasowane do realnych wyzwań, z którymi mierzą się firmy - zarówno te małe,średnie jak i duże. Każde spotkanie to okazja do zadania pytań, wspólnego rozwiązywania problemów oraz zdobywania praktycznych umiejętności.
Tematyka obejmuje m.in.:
- IT
- AI
- Marketing/ PR
- ESG
- Księgowość
- Podatki
- Prawo
- HR
Dlaczego warto się zgłosić?
Każda firma jest inna - dlatego oferujemy możliwość rezerwacji indywidualnego czasu z ekspertem. Dzięki temu możesz omówić konkretne potrzeby swojej organizacji i otrzymać spersonalizowane rekomendacje. Nasi eksperci mają wieloletnie doświadczenie w pracy z firmami z różnych branż - od produkcji, przez usługi, po sektor publiczny.
Jak to działa?
- Wybierasz dogodny termin spotkania.
- Określasz interesujący Cię temat lub wyzwanie, które chcesz omówić.
- Bierzesz udział w 60 minutowej sesji (online lub hybrydowo).
- Otrzymujesz podsumowanie, materiały i plan dalszych działań.
Chcesz więcej?
W ramach Masterclass organizujemy interaktywne warsztaty, jeśli masz pomysł na temat takich warsztatów skontaktuj się z naszymi ekspertami.
📅 Zarezerwuj swój czas już dziś!
Sprawdź dostępność eksperta i wypełnij formularz na dole strony eksperta https://www.zig.pl/eksperci
Nie zwlekaj - liczba miejsc na indywidualne konsultacje i warsztaty jest ograniczona. Masterclass to przestrzeń, w której wiedza spotyka się z praktyką - dołącz do niej razem z nami!
