10 najlepszych dużych modeli językowych (LLM) w 2025 roku

Codziennie na moim feedzie X pojawia się nowy model AI. Wystarczy mrugnąć, by przegapić kolejną premierę na poziomie „open weight, GPT-4o”.

Pamiętam, gdy pojawił się LLaMA i wydawało się to wielkim wydarzeniem. Potem był Vicuna. A potem wszystko się rozmyło. Hugging Face z dnia na dzień stał się stroną główną AI.

Jeśli budujesz coś z tymi technologiami, trudno nie zastanawiać się — czy mam nadążać za wszystkim? A może po prostu wybrać coś, co działa, i liczyć, że się nie zepsuje?

Testowałem większość z nich w prawdziwych produktach. Niektóre świetnie sprawdzają się w czacie. Inne zawodzą, gdy tylko użyjesz ich w agentach LLM lub łańcuchach narzędzi.

Czym są duże modele językowe?

Duże modele językowe (LLM) to systemy AI trenowane do rozumienia i generowania ludzkiego języka w szerokim zakresie zadań.

Modele te uczą się na podstawie ogromnych ilości tekstu — od książek i stron internetowych po kod i rozmowy — dzięki czemu poznają praktyczne zasady działania języka.

Widzisz je w akcji, gdy chatbot AI rozumie Twoje pytanie, nawet jeśli dopytujesz, bo potrafi zachować kontekst.

LLM-y świetnie radzą sobie z takimi zadaniami jak streszczanie dokumentów, odpowiadanie na pytania, pisanie kodu, tłumaczenie czy prowadzenie spójnych rozmów.

Coraz więcej badań nad takimi koncepcjami jak chain of thought prompting umożliwiło także przekształcanie LLM-ów w agentów AI.

7 najważniejszych dostawców LLM

Zanim przejdziemy do najlepszych modeli, warto wiedzieć, kto je tworzy.

Każdy dostawca ma własne podejście do projektowania modeli — jedni stawiają na skalę, inni na bezpieczeństwo czy multimodalność, a jeszcze inni na otwarty dostęp.

Zrozumienie, skąd pochodzi model, daje lepszy obraz jego działania i grupy docelowej.

OpenAI

OpenAI to firma stojąca za ChatGPT i serią GPT. Większość zespołów korzystających dziś z LLM-ów używa ich modeli bezpośrednio lub konkuruje z nimi.

OpenAI działa zarówno jako laboratorium badawcze, jak i komercyjna platforma, udostępniając swoje modele przez API i integracje produktowe.

OpenAI skupia się na tworzeniu uniwersalnych modeli GPT chatbotów o szerokich możliwościach, takich jak GPT-4o. Firma w dużej mierze kształtuje obecny krajobraz AI zarówno dla biznesu, jak i deweloperów.

Anthropic

Anthropic to firma AI z San Francisco, założona w 2021 roku przez grupę byłych badaczy OpenAI, w tym rodzeństwo Dario i Danielę Amodei.

Zespół koncentruje się na budowaniu modeli językowych, które są bezpieczne, sterowalne, przejrzyste i niezawodne w dłuższych rozmowach.

Rodzina modeli Claude znana jest z dobrego podążania za instrukcjami i utrzymywania kontekstu, co wyraźnie widać w sposobie obsługi złożonych poleceń i wieloetapowych rozmów.

Google DeepMind

DeepMind to dział badań AI w Google, znany początkowo z przełomów w grach i uczeniu przez wzmacnianie.

Obecnie to zespół odpowiedzialny za rodzinę modeli Gemini, które napędzają wiele produktów AI Google.

Modele Gemini są projektowane z myślą o multimodalnym rozumowaniu i zadaniach wymagających długiego kontekstu, a już teraz są zintegrowane z ich ekosystemem, takim jak Wyszukiwarka, YouTube, Drive czy Android.

Meta

Meta to firma stojąca za modelami LLaMA — jednymi z najmocniejszych otwartych LLM-ów dostępnych obecnie.

Choć dostęp jest ograniczony licencją, modele można pobrać i często wykorzystuje się je do prywatnych wdrożeń i eksperymentów.

Meta skupia się na udostępnianiu wydajnych modeli, które społeczność może samodzielnie dostrajać, hostować lub integrować bez konieczności korzystania z zewnętrznych API.

DeepSeek

DeepSeek to chińska firma AI, która szybko zyskała rozgłos dzięki konkurencyjnym otwartym modelom skupionym na rozumowaniu i wyszukiwaniu informacji.

Ich modele są popularne wśród deweloperów szukających przejrzystości i kontroli nad budową oraz wdrażaniem własnych systemów.

xAI

xAI to niezależna firma AI prowadząca badania i rozwój, ściśle współpracująca z X (dawniej Twitter).

Modele Grok są zintegrowane z produktami X i mają łączyć możliwości konwersacyjne z dostępem do danych w czasie rzeczywistym.

Mistral

Mistral to paryski startup AI znany z wydajnych, otwartych modeli.

Firma stawia na efektywność i dostępność, a ich modele często wykorzystywane są lokalnie lub w środowiskach wymagających niskich opóźnień.

10 najlepszych dużych modeli językowych

Większość z nas nie wybiera modeli z tabeli wyników – wybieramy to, co naprawdę się sprawdza.

A „najlepszy” nie oznacza największego modelu czy najwyższego wyniku w testach. To pytanie: Czy użyłbym go do zasilania agenta, zarządzania pipeline’ami kodu, obsługi klienta lub podjęcia decyzji w ważnym zadaniu?

Wybrałem modele, które są:

• aktywnie rozwijane i dostępne już teraz
• testowane w prawdziwych aplikacjach
• naprawdę dobre w czymś: rozmowie, rozumowaniu, szybkości, otwartości lub głębi multimodalnej

Oczywiście, będą pojawiać się nowe modele. Ale te już się sprawdzają w praktyce — i jeśli budujesz coś dziś, warto je znać.

Najlepsze LLM-y do rozmów

Najlepsze modele konwersacyjne utrzymują kontekst przez wiele wypowiedzi, dostosowują się do Twojego tonu i pozostają spójne nawet, gdy rozmowa zmienia kierunek lub wraca do wcześniejszych wątków.

Aby znaleźć się na tej liście, model musi być zaangażowany. Powinien radzić sobie z nieprecyzyjnymi sformułowaniami, płynnie wracać po przerwach i odpowiadać tak, jakby naprawdę słuchał.

1. GPT4o

Tagi: Konwersacyjna AI, Głos w czasie rzeczywistym, Wejście multimodalne, Zamknięte źródło

GPT-4o to najnowszy flagowy model OpenAI, wydany w maju 2024 — i to ogromny krok naprzód w obsłudze przez LLM-y interakcji multimodalnych w czasie rzeczywistym.

Może przyjmować tekst, pliki, obrazy i dźwięk jako wejście oraz odpowiadać w dowolnym z tych formatów.

Ostatnio korzystałem z rozbudowanych możliwości językowych GPT-4o, by ćwiczyć francuski — i trudno znaleźć coś lepszego.

Odpowiedzi głosowe pojawiają się niemal natychmiast (około 320 ms) i nawet odzwierciedlają ton oraz nastrój w sposób zaskakująco ludzki.

Jako jeden z najczęściej używanych chatbotów w internecie, jest też najchętniej wybierany przez firmy ze względu na dodatkowe funkcje i narzędzia dostępne w ekosystemie OpenAI.

2. Claude 4 Sonnet

Tagi: AI konwersacyjna, Pamięć długiego kontekstu, Gotowy dla biznesu, Zamknięty kod źródłowy

Claude Sonnet 4 to najnowszy model AI konwersacyjnej od Anthropic, wydany w maju 2025.

Zaprojektowany do naturalnych rozmów, które są przemyślane, ale nie tracą na szybkości — szczególnie dobrze sprawdza się w czatach biznesowych.

Dobrze utrzymuje kontekst w długich wymianach, konsekwentnie realizuje polecenia i szybko dostosowuje się do zmiany tematu lub intencji użytkownika.

W porównaniu do wcześniejszych wersji, jak Claude 3.7, Sonnet 4 daje bardziej konkretne odpowiedzi i lepiej kontroluje długość wypowiedzi, nie tracąc spójności.

3. Grok 3 (xAI)

Tagi: AI konwersacyjna, Świadomość w czasie rzeczywistym, Poczucie humoru, Zamknięty kod źródłowy

Grok 3 sprawia wrażenie kogoś, kto spędził zbyt dużo czasu online. Dzięki integracji z X nie musi być stale podłączony do API internetu, by być na bieżąco z wiadomościami.

Humor LLM-ów bywa zwykle dość tragiczny, ale Grok przynajmniej wie, że opowiada żarty. Czasem trafia. Czasem odpływa. Tak czy inaczej, nie przestaje mówić.

Najlepiej sprawdza się w głośnych, dynamicznych miejscach. Na przykład w grupowych czatach podczas premiery produktu albo gdy boty komentują nagłówki na żywo.

Czasem zauważysz Groka — albo jego chaotycznego bliźniaka, „Gorka” — czającego się w wątkach na X, pomagającego komuś potwierdzić, czy Ziemia jest okrągła. Warto mieć go na oku.

Najlepsze LLM-y do rozumowania

Niektóre modele są stworzone dla szybkości. Te są stworzone do myślenia. Potrafią realizować złożone instrukcje i utrzymać koncentrację przy długich, wieloetapowych zadaniach.

To oznacza, że zamiast tylko generować odpowiedzi, śledzą wykonane kroki, dostosowują się do efektów i planują kolejne działania z zamiarem.

Większość z nich korzysta z frameworków rozumowania, takich jak ReAct i CoT, dzięki czemu świetnie nadają się do budowania agentów AI i rozwiązywania problemów, gdzie liczy się struktura, a nie szybkość.

4. OpenAI o3

Tagi: LLM do rozumowania, Chain-of-Thought, gotowy do pracy jako agent, zamknięty kod źródłowy

OpenAI o3 to model skupiony na rozumowaniu, zaprojektowany do obsługi złożonych zadań wymagających uporządkowanego myślenia.

Świetnie radzi sobie w takich obszarach jak matematyka, programowanie czy rozwiązywanie problemów naukowych, wykorzystując techniki chain-of-thought rozwinięte z OpenAI o1, by rozbijać problemy na mniejsze kroki.

OpenAI stosuje deliberative alignment, by lepiej planować działania. Model sprawdza własne decyzje względem wytycznych bezpieczeństwa zanim przejdzie dalej.

Z tego, co widzieliśmy, OpenAI prawdopodobnie połączy najlepsze cechy obu modeli, łącząc „mózg” o3 z elastycznością 4o w GPT-5.

5. Claude 4 Opus

Tagi: LLM do rozumowania, pamięć długiego kontekstu, gotowy dla biznesu, zamknięty kod

Claude 4 Opus to flagowy model Anthropic — choć wyraźnie wolniejszy i droższy od Sonnet.

Jako największy model wytrenowany przez Anthropic do tej pory, potrafi utrzymać koncentrację przy długich wejściach i zachować logikę każdego kroku.

Dobrze radzi sobie z gęstymi materiałami. Możesz podać mu cały raport lub dokumentację, a on przeanalizuje szczegóły z kontekstem i odniesieniami.

To duża zaleta dla zespołów firmowych budujących systemy AI, które muszą rozumować w ogromnych środowiskach pracy.

6. Gemini 2.5 Pro

Tagi: LLM do rozumowania, Zadania z długim kontekstem, Zdolności planowania, Zamknięte źródło

Gemini 2.5 Pro to najpotężniejszy model DeepMind — pod warunkiem, że używasz go we właściwym miejscu.

W AI Studio z włączonym Deep Research odpowiada pełnymi łańcuchami rozumowania i wyjaśnia decyzje z jasną logiką.

To rozumowanie daje mu przewagę w wieloetapowych procesach i systemach agentowych.

Gemini 2.5 Pro pokazuje pełnię możliwości, gdy ma przestrzeń do myślenia i dostęp do narzędzi. To mocny wybór dla zespołów budujących aplikacje wymagające logiki i skalowalnej struktury.

7. DeepSeek R1

Tagi: LLM do rozumowania, Długi kontekst, Skoncentrowane na badaniach, Otwarte źródło

DeepSeek R1 pojawił się z otwartymi wagami i przewyższył Claude oraz o1 w kluczowych testach rozumowania, wywołując prawdziwą panikę wśród zespołów ścigających się z zamkniętymi wydaniami.

Jego przewaga wynika z architektury. R1 stawia na strukturę, skupiając się na czystym przetwarzaniu tokenów i jasnym rozumieniu, jak skalować uwagę przy dłuższych rozmowach.

Jeśli budujesz agentów, którzy muszą zachować logikę i kolejne kroki, R1 pozwala łatwo osiągnąć solidną wydajność na własnych warunkach i sprzęcie — to jedyny model open-source wśród modeli rozumujących.

Najlepsze lekkie LLM-y

Im mniejszy model, tym bardziej odczuwasz kompromisy — ale jeśli jest dobrze zrobiony, nie wydaje się mały.

Większość małych modeli powstaje przez destylację większych wersji, ucząc się zachować kluczowe umiejętności oryginału przy znacznie mniejszym rozmiarze.

Możesz uruchomić je na urządzeniach brzegowych, słabszych komputerach — nawet na własnym laptopie, jeśli zajdzie potrzeba.

Nie chodzi tu o głębokie rozumowanie czy długie rozmowy. Liczy się precyzja i szybka odpowiedź bez konieczności uruchamiania całej chmury.

8. Gemma 3 (4B)

Tagi: Lekki LLM, Użycie na urządzeniu, Otwarte źródło

Gemma 3 (4B) pochodzi z większej linii modeli Gemma od Google, zredukowana do czterech miliardów parametrów, by działała na skromnym sprzęcie bez połączenia z chmurą.

Zachowuje dyscyplinę w wykonywaniu instrukcji po modelu macierzystym, ale odpowiada z szybkością potrzebną agentom mobilnym lub czatom offline.

Wstaw ją do lokalnego procesu, a uruchomi się błyskawicznie i pozostaje stabilna nawet przy ograniczonej pamięci.

9. Mistral Small 3.1

Tagi: Lekki LLM, Użycie na urządzeniu, Otwarte źródło

Mistral Small 3.1 bazuje na wcześniejszej serii Mistral Small, ale pozostaje na tyle lekki, by działać na jednej konsumenckiej karcie GPU, oferując jednocześnie okno 128 tys. tokenów.

Generuje około 150 tokenów na sekundę i obsługuje zarówno tekst, jak i podstawowe obrazy, co czyni go solidnym wyborem dla czatów brzegowych lub agentów osadzonych.

10. Qwen 3 (4B)

Tagi: Lekki LLM, Wielojęzyczny, Otwarte źródło

Qwen 3 4B to pomniejszona wersja większej architektury Qwen-3 od Alibaba — model o czterech miliardach parametrów, który rozumie ponad 100 języków i łatwo integruje się z frameworkami do wywoływania narzędzi.

Ma otwarte wagi na licencji Apache, działa na skromnej karcie GPU i zyskał popularność w zadaniach agentowych, gdzie liczy się szybkie rozumowanie.

Jak zbudować agenta z wybranym LLM-em

Wybrałeś model? Świetnie. Teraz czas go wykorzystać.

Najlepszym sposobem, by sprawdzić, czy LLM faktycznie pasuje do Twojego przypadku, jest budowa z jego użyciem — zobacz, jak radzi sobie z prawdziwymi danymi i wdrożeniami.

W tym szybkim przewodniku użyjemy Botpress — wizualnego narzędzia do budowy chatbotów i agentów AI.

Krok 1: Określ zakres i rolę agenta

Zanim otworzysz platformę, musisz jasno określić, jaką rolę ma pełnić bot.

Dobrą praktyką jest zacząć od kilku zadań, sprawdzić ich skuteczność i przyjęcie, a potem rozwijać kolejne funkcje.

Zaczęcie od prostego chatbota FAQ pozwala zrozumieć, jak wykorzystywane są Twoje dane i jak przekazywane są uporządkowane parametry między LLM-ami lub narzędziami.

Krok 2: Stwórz bazowego agenta

W Botpress Studio otwórz nowego bota i napisz jasne Instrukcje dla agenta.

To określa, jak LLM ma się zachowywać i jakie zadania realizować. Przykładowy zestaw instrukcji dla chatbota marketingowego może wyglądać tak:

„Jesteś asystentem marketingowym dla [Company]. Pomagaj użytkownikom poznawać nasz produkt, odpowiadaj na najczęstsze pytania i zachęcaj do umówienia się na demo lub zapisania na newsletter. Bądź zwięzły, pomocny i proaktywny.”

Krok 3: Dodaj kluczowe dokumenty i strony

Załaduj lub wpisz informacje do Bazy Wiedzy, aby chatbot mógł odpowiadać na pytania, na przykład:

• Porównania produktów
• Rozbicie cen
• Adres URL strony głównej
• Kluczowe CTA (linki do demo, wersji próbnej, formularza kontaktowego)

Im bardziej treści są dopasowane do Twojego lejka sprzedażowego, tym lepiej działa bot.

Krok 4: Przełącz na wybrany LLM

Gdy ogólny bot jest już skonfigurowany, możesz zmieniać LLM-y używane do konkretnych operacji w chatbotcie.

Możesz przełączać się między nimi, przechodząc do Ustawień Bota po lewej stronie panelu.

Przejdź do opcji LLM i tutaj możesz wybrać preferowany LLM.

Botpress obsługuje OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek i inne — możesz więc dowolnie balansować wydajność i budżet.

Krok 5: Wdróż na wybranym kanale

Po wybraniu idealnego LLM-a dla swojego agenta AI możesz wdrożyć chatbota na różnych platformach jednocześnie.

Chatbot może bardzo łatwo stać się czatbotem Whatsapp lub czatbotem Telegram, by wspierać użytkowników w dowolnej dziedzinie.

Wdróż agenta zasilanego LLM już dziś

Wykorzystaj LLM-y na co dzień dzięki własnym agentom AI.

Przy tak wielu dostępnych platformach chatbotów, łatwo jest skonfigurować agenta AI dopasowanego do Twoich potrzeb. Botpress to platforma AI agentów, którą można nieustannie rozbudowywać i dostosowywać.

Dzięki gotowej bibliotece integracji, przepływom pracy typu „przeciągnij i upuść” oraz szczegółowym samouczkom, platforma jest dostępna dla twórców na każdym poziomie zaawansowania.

Podłącz dowolny LLM, aby zasilić swój projekt AI w dowolnym zastosowaniu.

Zacznij budować już dziś – to nic nie kosztuje.

Najczęściej zadawane pytania

1. Jakie są różnice między hostowanymi a otwartoźródłowymi LLM-ami poza infrastrukturą?

Różnice między hostowanymi a otwartoźródłowymi LLM-ami wykraczają poza samą infrastrukturę: hostowane LLM-y (takie jak GPT-4o czy Claude 3.5) są łatwe w użyciu dzięki API, ale są zamknięte i ograniczają możliwości dostosowania. Otwartoźródłowe LLM-y (jak LLaMA 3 czy Mistral) dają pełną kontrolę, co jest idealne dla firm wymagających zgodności lub wdrożenia lokalnego.

2. Czy mogę dostosować hostowane LLM-y, takie jak GPT-4o lub Claude 3.5, do własnych danych?

Nie można w pełni dostroić hostowanych LLM-ów poprzez własne wagi, ale można dostosować ich zachowanie za pomocą narzędzi takich jak prompty systemowe, wywoływanie funkcji, embeddingi czy RAG (generowanie wspomagane wyszukiwaniem), które pozwalają wprowadzić odpowiednią wiedzę bez zmiany samego modelu.

3. Jak LLM-y wypadają w porównaniu z tradycyjnymi systemami NLP opartymi na regułach?

LLM-y różnią się od tradycyjnych systemów NLP opartych na regułach tym, że generują odpowiedzi na podstawie wzorców statystycznych wyuczonych na dużych zbiorach danych, co czyni je elastycznymi i zdolnymi do radzenia sobie z niejednoznacznością. Systemy oparte na regułach działają według ścisłej logiki i zawodzą przy nieoczekiwanych danych wejściowych.

4. Czy LLM-y zapamiętują wcześniejsze interakcje i jak to jest realizowane?

Domyślnie większość LLM-ów nie zapamiętuje poprzednich rozmów – są bezstanowe. Pamięć można symulować poprzez wstrzykiwanie kontekstu (np. z historii czatu przechowywanej w sesjach), choć niektóre platformy, jak OpenAI, oferują już natywne funkcje pamięci umożliwiające trwałą personalizację.

5. Jakie są najważniejsze wskaźniki przy ocenie LLM-a do zastosowań biznesowych?

Przy ocenie LLM-a do zastosowań biznesowych należy zwrócić uwagę przede wszystkim na dokładność (czyli poprawność odpowiedzi), opóźnienie (szybkość reakcji), koszt (szczególnie przy dużej liczbie zapytań) oraz bezpieczeństwo (zdolność do unikania halucynacji i szkodliwych treści). Warto też uwzględnić obsługę wielu języków i elastyczność integracji.