- Duże modele językoweLLMs) to systemy sztucznej inteligencji szkolone na ogromnych zbiorach danych tekstowych w celu rozumienia i generowania języka podobnego do ludzkiego, umożliwiając zadania takie jak podsumowywanie, rozumowanie i interakcje konwersacyjne.
- Najlepsi dostawcy LLM - w tym OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI i Mistral - specjalizują się w różnych mocnych stronach, takich jak multimodalność, rozumowanie, otwartość lub gotowość przedsiębiorstw.
- Najlepsze LLMs do konwersacji (takie jak GPT i Claude Sonnet 4) doskonale radzą sobie z niuansami dialogu, zachowaniem kontekstu i zmianami tonu, podczas gdy modele skoncentrowane na rozumowaniu, takie jak DeepSeek R1 i Gemini 2.5 Pro, radzą sobie ze złożonymi zadaniami wieloetapowymi.
Codziennie na moim kanale X pojawia się nowy model AI. Mrugnij, a przegapisz kolejny spadek "wagi otwartej, GPT- poziom".
Pamiętam, kiedy ukazała się LLaMA i czułem, że to wielka sprawa. Potem pojawiła się Vicuna. Potem wszystko się rozmyło. Hugging Face z dnia na dzień stało się stroną główną AI.
Jeśli budujesz z tymi rzeczami, trudno nie zastanawiać się - czy mam nadążyć za tym wszystkim? Czy po prostu wybrać ten, który działa i modlić się, by się nie zepsuł?
Wypróbowałem większość z nich w prawdziwych produktach. Niektóre są świetne do czatu. Niektóre rozpadają się w momencie użycia ich w agentach llm lub toolchainach.
Czym są duże modele językowe?
Duże modele językoweLLMs) to systemy sztucznej inteligencji wyszkolone do rozumienia i generowania ludzkiego języka w szerokim zakresie zadań.
Modele te są szkolone na ogromnych ilościach tekstu - od książek i stron internetowych po kod i rozmowy - dzięki czemu mogą dowiedzieć się, jak język działa w praktyce.
Widziałeś je w pracy, gdy chatbot AI rozumie, o co pytasz, nawet po kontynuacji, ponieważ rozumie kontekst.
LLMs są biegli w zadaniach takich jak streszczanie dokumentów, odpowiadanie na pytania, pisanie kodu, tłumaczenie między językami i angażowanie się w spójne rozmowy.
Rosnąca liczba badań nad koncepcjami takimi jak łańcuchy myślowe umożliwiła również przekształcenie LLMs w agentów AI.
7 najlepszych dostawców LLM
Zanim podzielimy się najlepszymi modelami, warto wiedzieć, kto je buduje.
Każdy dostawca ma inne podejście do projektowania modeli - niektórzy koncentrują się na surowej skali, inni na bezpieczeństwie lub multimodalności, a jeszcze inni naciskają na otwarty dostęp.
Zrozumienie, skąd pochodzi dany model, daje jaśniejszy obraz tego, jak się zachowuje i dla kogo został stworzony.
OpenAI
OpenAI jest firmą stojącą za ChatGPT i serią GPT . Większość zespołów tworzących obecnie z wykorzystaniem LLMs albo bezpośrednio korzysta z ich modeli, albo z nimi konkuruje.
OpenAI działa zarówno jako laboratorium badawcze, jak i platforma komercyjna, oferując swoje modele poprzez API i integracje produktów.
OpenAI koncentruje się na tworzeniu modeli chatbotówGPT ogólnego przeznaczenia o szerokich możliwościach, takich jak GPT. Nadal kształtuje większość obecnego krajobrazu zarówno w komercyjnej, jak i deweloperskiej sztucznej inteligencji.
Anthropic
Anthropic to firma AI z siedzibą w San Francisco, założona w 2021 roku przez grupę byłych badaczy OpenAI , w tym rodzeństwo Dario i Danielę Amodei.
Zespół koncentruje się na tworzeniu modeli językowych, które są bezpieczne, sterowalne, interpretowalne i niezawodne w dłuższych rozmowach.
Ich rodzina Claude jest znana z silnego podążania za instrukcjami i zachowywania kontekstu, wartości, które są wyraźnie widoczne w tym, jak modele radzą sobie z niuansowymi podpowiedziami i wieloobrotowymi rozmowami.
Google DeepMind
DeepMind to dział Google zajmujący się badaniami nad sztuczną inteligencją, pierwotnie znany z przełomowych osiągnięć w dziedzinie gier i uczenia się ze wzmocnieniem.
Jest to obecnie zespół stojący za rodziną modeli Gemini, która zasila wiele produktów AI Google.
Modele Gemini zostały stworzone z myślą o multimodalnym rozumowaniu i zadaniach o długim kontekście i są już zintegrowane z ich ekosystemem, takim jak Search, YouTube, Drive i Android.
Meta
Meta to firma stojąca za modelami LLaMA - jednymi z najmocniejszych dostępnych obecnie modeli LLMs o otwartej konstrukcji.
Chociaż dostęp jest ograniczony licencją, modele są w pełni dostępne do pobrania i powszechnie używane do prywatnych wdrożeń i eksperymentów.
Meta koncentruje się na wydawaniu wydajnych modeli, które szersza społeczność może dostosowywać, hostować lub wbudowywać w systemy bez polegania na zewnętrznych interfejsach API.
DeepSeek
DeepSeek to chińska firma zajmująca się sztuczną inteligencją, która szybko zyskała uwagę dzięki wypuszczeniu konkurencyjnych modeli o otwartej wadze, koncentrujących się na wnioskowaniu i wyszukiwaniu.
Ich modele są popularne wśród deweloperów poszukujących przejrzystości i kontroli nad tym, jak ich systemy są budowane i wdrażane.
xAI
xAI to firma zajmująca się sztuczną inteligencją, działająca jako niezależna grupa badawczo-rozwojowa ściśle współpracująca z X (dawniej Twitter).
Modele Grok są zintegrowane z produktami X i mają na celu połączenie możliwości konwersacyjnych z dostępem do danych w czasie rzeczywistym.
Mistral
Mistral to paryski startup zajmujący się sztuczną inteligencją, znany z wypuszczania wysokowydajnych, otwartych modeli.
Ich praca koncentruje się na wydajności i dostępności, a modele są często wykorzystywane we wdrożeniach lokalnych lub o niskich opóźnieniach.
10 najlepszych dużych modeli językowych
Większość z nas nie wybiera modeli z tabeli liderów - wybieramy to, co nam odpowiada.
A "najlepszy" nie oznacza największego modelu lub najwyższego wyniku w jakiejś ocenie. Oznacza: Czy użyłbym go do zasilania agenta, zarządzania moimi potokami kodowania, odpowiadania klientowi lub wykonywania połączeń w zadaniach o wysokiej stawce?
Wybrałem modele, które są:
- Aktywnie utrzymywane i dostępne już teraz
- testowane w rzeczywistych aplikacjach
- jest w czymś naprawdę dobry: w rozmowie, rozumowaniu, szybkości, otwartości lub głębi multimodalnej
Oczywiście, nowe modele będą się pojawiać. Ale te już sprawdzają się na wolności - i jeśli budujesz dzisiaj, warto je poznać.
Najlepsze konwersacyjne LLMs
Najlepsze modele konwersacyjne zachowują kontekst w różnych zwrotach, dostosowują się do tonu i pozostają spójne nawet wtedy, gdy rozmowa zmienia się lub powraca.
Aby znaleźć się na tej liście, model musi być zaangażowany. Powinien radzić sobie z niechlujnymi sformułowaniami, z wdziękiem radzić sobie z przerwami i reagować w sposób, który sprawia wrażenie, że ktoś go słucha.
1. GPT4o
Tagi: Konwersacyjna sztuczna inteligencja, głos w czasie rzeczywistym, wprowadzanie multimodalne, zamknięte źródło
GPT to najnowszy flagowy model OpenAI, wydany w maju 2024 roku - i jest to duży skok w sposobie, w jaki LLMs obsługują multimodalną interakcję w czasie rzeczywistym.
Może pobierać tekst, pliki, obrazy i dźwięk jako dane wejściowe i odpowiadać w dowolnym z tych formatów.
Ostatnio korzystałem z GPT do ćwiczenia języka francuskiego i trudno to przebić.
Odpowiedzi głosowe pojawiają się niemal natychmiast (około 320 ms), a nawet odzwierciedlają ton i nastrój w sposób, który wydaje się zaskakująco ludzki.
Będąc jednym z najczęściej używanych chatbotów w Internecie, jest on również najbardziej preferowany przez przedsiębiorstwa ze względu na dodatkowe funkcje i narzędzia, które są dostarczane z ekosystemem OpenAI .
2. Sonet Claude 4
Tagi: Konwersacyjna sztuczna inteligencja, Pamięć długiego kontekstu, Gotowy do użycia w przedsiębiorstwie, Zamknięte źródło
Claude Sonnet 4 to najnowszy model konwersacyjnej sztucznej inteligencji firmy Anthropic, wydany w maju 2025 roku.
Został zaprojektowany z myślą o naturalnych rozmowach, które są przemyślane bez poświęcania szybkości, a szczególnie dobrze radzi sobie w ustawieniach czatu korporacyjnego.
Dobrze zachowuje kontekst podczas długich wymian zdań, niezawodnie postępuje zgodnie z instrukcjami i szybko dostosowuje się do zmian tematu lub intencji użytkownika.
W porównaniu do poprzednich wersji, takich jak Claude 3.7, Sonnet 4 tworzy bardziej ukierunkowane odpowiedzi i ma ściślejszą kontrolę nad słownictwem, bez utraty spójności.
3. Grok 3 (xAI)
Tagi: Konwersacyjna sztuczna inteligencja, Świadomość w czasie rzeczywistym, Humor, Zamknięte źródło
Grok 3 sprawia wrażenie kolesia, który zbyt długo był online. Podłączony do X, tak naprawdę nie musi być przywiązany do internetowego API, aby być na bieżąco z wiadomościami.
Humor LLM jest zazwyczaj tragiczny, ale Grok przynajmniej wie, że opowiada dowcipy. Czasami ląduje. Czasami się nakręca. Tak czy inaczej, nie przestaje mówić.
Działa najlepiej w hałaśliwych, reaktywnych przestrzeniach. Miejsca takie jak czaty grupowe topniejące podczas wprowadzania produktu na rynek lub boty medialne sarkające obok nagłówków w czasie rzeczywistym.
Czasami można zauważyć Groka - lub jego chaotycznego bliźniaka, "Gorka" - czającego się w wątkach X, pomagającego komuś potwierdzić, czy Ziemia jest okrągła. Więc może miej oko.
Najlepsze LLMs w zakresie rozumowania
Niektóre modele są budowane z myślą o szybkości. Te są stworzone do myślenia. Podążają za złożonymi instrukcjami i skupiają się na długich, wielowarstwowych zadaniach.
Oznacza to, że zamiast po prostu generować odpowiedzi, śledzą to, co zostało zrobione, dostosowują się do wyników i planują następny krok z zamiarem.
Większość z nich wykorzystuje frameworki rozumowania, takie jak ReAct i CoT, co czyni je idealnymi do tworzenia agentów AI i problemów, które wymagają struktury ponad szybkość.
4. OpenAI o3
Tagi: Reasoning LLM, Chain-of-Thought, Agent-Ready, Closed-Source
OpenAI o3 to model skoncentrowany na rozumowaniu, zaprojektowany do obsługi złożonych zadań wymagających ustrukturyzowanego myślenia.
Doskonale radzi sobie w takich dziedzinach jak matematyka, kodowanie i rozwiązywanie problemów naukowych, wykorzystując techniki myślenia łańcuchowego przekazane przez OpenAI o1 w celu rozbicia problemów na możliwe do zarządzania kroki.
OpenAI wykorzystuje celowe dostosowanie do lepszego planowania swoich działań. Model sprawdza swoje decyzje w oparciu o przewodnik bezpieczeństwa, zanim przejdzie dalej.
Z tego, co widzieliśmy, OpenAI prawdopodobnie połączy najlepsze z obu, łącząc mózg o3 z elastycznością 4o w GPT.
5. Claude 4 Opus
Tagi: Reasoning LLM, Long-Context Memory, Enterprise-Ready, Closed-Source
Claude 4 Opus to flagowy model Anthropic- choć jest zauważalnie wolniejszy i droższy niż Sonnet.
Będąc największym modelem, jaki Anthropic wyszkolił do tej pory, model może pozostać skupiony na długich danych wejściowych i trzymać się logiki stojącej za każdym krokiem.
Działa dobrze z gęstym materiałem. Możesz dać mu pełny raport lub dokument procesu, a on przejdzie przez szczegóły z kontekstem i odniesieniami.
To wielka sprawa dla zespołów korporacyjnych tworzących systemy sztucznej inteligencji, które mogą rozumować w ogromnych przestrzeniach roboczych.
6. Gemini 2.5 Pro
Tagi: Rozumowanie LLM, zadania o długim kontekście, możliwości planowania, zamknięte źródła
Gemini 2.5 Pro to najbardziej wydajny model DeepMind - jeśli używasz go we właściwym miejscu.
Wewnątrz AI Studio z włączoną funkcją Deep Research reaguje z pełnymi łańcuchami rozumowania i przedstawia decyzje z jasną logiką.
Rozumowanie daje mu przewagę w wieloetapowych przepływach pracy i systemach agentów.
Gemini 2.5 Pro pokazuje się najlepiej, gdy ma przestrzeń do myślenia i narzędzia do wykorzystania. To sprawia, że jest to dobry wybór dla zespołów tworzących ugruntowane, świadome logiki aplikacje, które potrzebują struktury do skalowania.
7. DeepSeek R1
Tagi: Reasoning LLM, Długi kontekst, Zorientowany na badania, Open-Source
DeepSeek R1 spadł z otwartymi wagami i osiągnął lepsze wyniki niż Claude i o1 w podstawowych testach porównawczych, wywołując bardzo realny moment paniki w zespołach ścigających się w kierunku zamkniętych wydań.
Jego przewaga wynikała z architektury. R1 opiera się na strukturze, koncentrując się na czystej obsłudze tokenów i wyraźnym wyczuciu, jak należy skalować uwagę, gdy rozmowa staje się dłuższa.
Jeśli tworzysz agentów, którzy potrzebują logiki do lądowania i kroków do utrzymania, R1 daje ci możliwość bardzo łatwego uruchamiania wydajności na poziomie podstawowym na własnych warunkach i sprzęcie, będąc jedynym modelem open-source wśród modeli rozumowania.
Najlepsze lekkie LLMs
Im mniejszy model, tym bardziej odczuwalne są kompromisy - ale jeśli są one dobrze zrobione, nie wydają się małe.
Większość małych modeli jest destylowana z większych wersji, wyszkolonych tak, aby zachować wystarczającą ilość umiejętności oryginału przy jednoczesnym zmniejszeniu rozmiaru.
Uruchamiasz je na urządzeniach brzegowych, konfiguracjach o niskiej specyfikacji - nawet na laptopie, jeśli zajdzie taka potrzeba.
Niekoniecznie chodzi tu o głębokie rozumowanie lub długie rozmowy. Chodzi o precyzję i szybkie wyniki bez konieczności uruchamiania pełnego stack chmury.
8. Gemma 3 (4B)
Tagi: Lekki LLM, Użytkowanie na urządzeniu, Open-Source
Gemma 3 (4B) pochodzi z większej linii Gemma Google, przyciętej do czterech miliardów parametrów, dzięki czemu działa na skromnym sprzęcie bez połączenia z chmurą.
Zachowuje dyscyplinę wykonywania instrukcji swojego modelu macierzystego, ale odpowiada z szybkością potrzebną dla agentów mobilnych lub widżetów czatu offline.
Wrzuć go do lokalnego przepływu pracy, a uruchomi się szybko i pozostanie stabilny przy ograniczonych limitach pamięci.
9. Mistral Small 3.1
Tagi: Lekki LLM, Użytkowanie na urządzeniu, Open-Source
Mistral Small 3.1 bazuje na wcześniejszej serii Mistral Small, ale zachowuje wystarczająco mały rozmiar, aby działać na pojedynczym konsumenckim procesorze graficznym, jednocześnie oferując okno 128 k-tokenów.
Strumieniuje około 150 tokenów na sekundę i obsługuje zarówno tekst, jak i podstawowe podpowiedzi graficzne, co czyni go solidnym wyborem dla warstw czatu krawędziowego lub wbudowanych agentów.
10. Qwen 3 (4B)
Tagi: Lekki LLM, Wielojęzyczny, Open-Source
Qwen 3 4B zmniejsza większą architekturę Qwen-3 firmy Alibaba do modelu o czterech miliardach parametrów, który nadal rozumie ponad 100 języków i łatwo łączy się ze strukturami wywoływania narzędzi.
Jest on otwarty na licencji Apache, działa na skromnym procesorze graficznym i zyskał uwagę w zadaniach agentów, w których programiści potrzebują szybkiego wnioskowania.
Jak zbudować agenta przy użyciu ulubionego LLM
Wybrałeś model? Świetnie. Teraz nadszedł czas, aby go uruchomić.
Najlepszym sposobem, aby dowiedzieć się, czy LLM faktycznie pasuje do danego przypadku użycia, jest zbudowanie go - zobaczenie, jak radzi sobie z rzeczywistymi danymi wejściowymi i przepływami wdrażania.
Do tej szybkiej kompilacji użyjemy Botpress - wizualnego kreatora chatbotów i agentów AI.
Krok 1: Określenie zakresu i roli agenta
Przed otwarciem platformy należy jasno określić, jaką rolę ma pełnić bot.
Dobrą praktyką jest rozpoczęcie od kilku zadań, sprawdzenie ich wykonalności i przyjęcia, a następnie budowanie na ich podstawie.
Rozpoczęcie od chatbota FAQ może pomóc w zrozumieniu, w jaki sposób dane są wykorzystywane, a parametry strukturalne są przenoszone między LLMs lub narzędziami.
Krok 2: Utworzenie agenta podstawowego
.webp)
W Botpress Studio otwórz nowego bota i napisz jasne instrukcje dla agenta.
Mówi to LLM , jak ma się zachowywać i jakie zadanie ma wykonać. Przykładowy zestaw instrukcji dla chatbota marketingowego może wyglądać następująco:
"Jesteś asystentem ds. marketingu w firmie [Company]. Pomóż użytkownikom poznać nasz produkt, odpowiedz na najczęściej zadawane pytania i zachęć ich do zarezerwowania demo lub zapisania się na aktualizacje e-mail. Bądź zwięzły, pomocny i proaktywny".
Krok 3: Dodaj kluczowe dokumenty i strony internetowe
Prześlij lub zapisz informacje do bazy wiedzy, aby chatbot mógł odpowiedzieć, na przykład:
- Porównanie produktów
- Podział cen
- Adres URL strony docelowej
- Kluczowe wezwania do działania (wersja demonstracyjna, wersja próbna, linki do formularzy kontaktowych)
Im bardziej treść jest dopasowana do lejka, tym lepsze wyniki osiąga bot.
Krok 4: Przejdź na preferowany LLM
.webp)
Po skonfigurowaniu ogólnego bota można teraz zmienić LLMs , które są używane do określonych operacji w chatbocie.
Możesz przełączać się między nimi, przechodząc do Ustawień bota po lewej stronie pulpitu nawigacyjnego.
Przejdź do opcji LLM , a następnie wybierz preferowany LLM.
Botpress obsługuje OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek i inne - dzięki czemu możesz zrównoważyć wydajność i budżet w dowolny sposób.
Krok 5: Wdrożenie w wybranym kanale
Po podjęciu decyzji o idealnym LLM dla swojego agenta AI, możesz wdrożyć chatbota na różnych platformach w tym samym czasie.
Chatbota można bardzo łatwo przekształcić w chatbotaWhatsapp lub chatbotaTelegram , aby zacząć wspierać użytkowników w dowolnej domenie.
Wdróż agenta LLM już dziś
Wykorzystaj LLMs w codziennej pracy dzięki niestandardowym agentom AI.
Dzięki mnogości platform chatbotowych łatwo jest skonfigurować agenta AI, aby spełniał określone potrzeby. Botpress to nieskończenie rozszerzalna platforma agentów AI.
Dzięki wstępnie zbudowanej bibliotece integracji, przepływom pracy typu "przeciągnij i upuść" oraz kompleksowym samouczkom, jest ona dostępna dla twórców na wszystkich etapach wiedzy specjalistycznej.
Podłącz dowolny LLM , aby zasilić swój projekt AI w dowolnym przypadku użycia.
Zacznij budować już dziś - to nic nie kosztuje.
Często zadawane pytania
Jakie są różnice między hostowanymi i open-source'owymi LLMs poza infrastrukturą?
Hostowane LLMs są łatwe w użyciu za pośrednictwem interfejsów API i nie wymagają konfiguracji, ale działają jako zamknięte systemy z ograniczoną kontrolą. Z kolei LLMs o otwartym kodzie źródłowym pozwalają na pełną przejrzystość, dostosowanie i przekwalifikowanie, dzięki czemu lepiej nadają się do przypadków użycia, które wymagają wyjaśnienia.
Czy mogę dostosować hostowane LLMs , takie jak GPT lub Claude 3.5, do własnych danych?
W większości przypadków hostowane modele nie obsługują pełnego dostrajania. Jednak często zapewniają one opcje konfiguracji, takie jak instrukcje systemowe, inżynieria podpowiedzi i generowanie z rozszerzonym wyszukiwaniem (RAG) w celu dostosowania odpowiedzi bez ponownego szkolenia modelu.
Jak LLMs wypadają w porównaniu z tradycyjnymi systemami NLP opartymi na regułach?
NLP oparte na regułach jest jak dawanie komputerowi bardzo ścisłego scenariusza, podczas gdy LLMs są bardziej jak aktorzy improwizujący. Nauczyli się wzorców z ton danych i mogą obsługiwać znacznie bardziej rozmyte, bardziej otwarte języki.
Czy LLMs zachowują pamięć poprzednich interakcji i jak jest to obsługiwane?
Po wyjęciu z pudełka, większość LLMs nie pamięta poprzednich czatów. Pamięć musi być zarządzana ręcznie za pomocą śledzenia sesji lub dodanego kontekstu. Jednak niektóre platformy (takie jak GPT z funkcjami pamięci) zaczynają oferować wbudowane funkcje pamięci.
Jakie są najważniejsze wskaźniki przy ocenie LLM pod kątem zastosowań biznesowych?
Pomyśl o dokładności (czy daje prawidłowe odpowiedzi?), opóźnieniach (jak szybki jest?), kosztach (ceny API sumują się!) i bezpieczeństwie (czy unika dziwnych lub ryzykownych wyników?). Punkty bonusowe za takie rzeczy jak obsługa wielu języków lub łatwość integracji.
.png)
