Sztuczna inteligencja w ostatnich latach przeszła drogę od technicznej ciekawostki do jednego z podstawowych narzędzi pracy w wielu branżach. Modele językowe wspierają tworzenie treści, analizowanie informacji, obsługę klientów czy procesy decyzyjne. W naturalny sposób rośnie więc zapotrzebowanie na badania i rankingi, które mają pomóc użytkownikom wybrać najlepsze rozwiązanie. Testy przeprowadzone przez Marka Jeleśniańskiego z firmy Oxido pokazują jednak, że takie podejście – chociaż intuicyjne – jest zbyt uproszczone, aby oddać rzeczywistą wartość modeli LLM.
Najważniejszy wniosek płynący z zakończonej w marcu 2026 r. analizy wyników testów jest prosty: nie istnieje jeden model językowy, który byłby najlepszy we wszystkich zastosowaniach. Poszczególne rozwiązania osiągają bardzo różne rezultaty w zależności od rodzaju zadania, a różnice między nimi często okazują się zaskakująco niewielkie.
– W praktyce oznacza to, że wszelkie publikowane rankingi mają ograniczoną wartość. Znacznie ważniejsze jest zrozumienie, w jakich konkretnych sytuacjach dany model sprawdza się najlepiej i gdzie jego przewagi zaczynają zanikać – mówi Marek Jeleśniański, CEO Oxido i analityk modeli LLM, który był odpowiedzialny za stworzenie metodologii ich testów oraz przeprowadzenie badania i opracowanie raportu.
Testy bliższe rzeczywistości niż klasyczne benchmarki
Istotną cechą wykonanych testów było odejście od klasycznych benchmarków, które dominują w komunikacji dotyczącej porównywania modeli sztucznej inteligencji. Standardowe badania bazują najczęściej na krótkich, zamkniętych zadaniach, w których odpowiedź można jednoznacznie ocenić jako poprawną lub błędną. Takie podejście dobrze sprawdza się w pomiarze zdolności modeli do prowadzenia logicznych czy matematycznych analiz, ale w ograniczonym stopniu oddaje sposób, w jaki korzystają z nich użytkownicy na co dzień.
W swoim badaniu Marek Jeleśniański postawił na scenariusze przypominające realne sytuacje zawodowe, jak opracowywanie wiadomości e-mail, przygotowywanie koncepcji marketingowych, rozwiązywanie problemów menedżerskich czy interpretowanie przepisów. Tego rodzaju zadania wymagają nie tylko wiedzy, lecz również umiejętności jej zastosowania w określonym kontekście, a także odpowiedniego stylu komunikacji. Dzięki temu wyniki lepiej pokazują praktyczną użyteczność modeli, a nie jedynie ich teoretyczny potencjał.
Takie podejście pozwoliło na ujawnienie pewnej prawidłowości: modele, które dobrze radzą sobie w benchmarkach, nie zawsze są najlepsze w codziennej pracy. Z perspektywy użytkownika często większe znaczenie ma to, czy model potrafi stworzyć sensowny szkic wiadomości poczty elektronicznej lub prezentacji, niż to, czy poprawnie rozwiąże złożone zadanie logiczne.
Język i lokalny kontekst jako niedoceniane czynniki
Jednym z bardziej interesujących wniosków z przeprowadzonych testów jest znaczenie języka i kontekstu kulturowego. Modele językowe trenowane są na ogromnych zbiorach danych, ale ich jakość nie jest równomierna dla wszystkich języków i regionów. W przypadku języka polskiego różnice w jakości odpowiedzi okazują się wyraźne, zarówno pod względem poprawności językowej, jak i poprawności treści.
– Problemy pojawiają się zarówno w warstwie językowej, jak też w rozumieniu lokalnych realiów. Modele nie zawsze uwzględniają kontekst kulturowy, różnice regionalne czy specyfikę rynku, co może prowadzić do odpowiedzi poprawnych formalnie, ale mało użytecznych w praktyce. Dla firm działających na rynkach lokalnych oznacza to konieczność szczególnie uważnego testowania narzędzi, które na pierwszy rzut oka mogą wydawać się uniwersalne – zauważa Marek Jeleśniański.
Wybór modelu to także decyzja biznesowa
Analiza wyników testów prowadzi do wniosku, że wybór modelu językowego nie powinien bazować wyłącznie na jakości generowanych odpowiedzi. W praktyce równie istotne są czynniki związane z całym ekosystemem oferowanym przez twórców danego narzędzia, jak możliwości integracji, dostępność dodatkowych funkcji czy sposób wdrożenia w firmowej infrastrukturze.
Nie bez znaczenia pozostają także kwestie bezpieczeństwa i prywatności danych. Darmowe narzędzia mogą wiązać się z wykorzystaniem informacji użytkowników do dalszego trenowania modeli. Także płatne wersje nie zawsze gwarantują pełną kontrolę nad danymi. W efekcie część firm decyduje się na wdrażanie modeli na własnej infrastrukturze, co daje większą niezależność, ale jednocześnie wymaga odpowiednich zasobów technicznych.
W tym kontekście rośnie znaczenie otwartych lub półotwartych modeli, które – jak pokazały wyniki testów – coraz częściej dorównują rozwiązaniom komercyjnym. Dla przedsiębiorstw oznacza to realną alternatywę, szczególnie tam, gdzie kluczowa jest kontrola nad danymi i środowiskiem pracy.
Dlaczego wyniki badań nigdy nie będą ostateczne?
Chociaż przeprowadzone testy i analizy dostarczają cennych wniosków, należy pamiętać o ich ograniczeniach. Jednym z najważniejszych problemów jest brak pełnej powtarzalności odpowiedzi generowanych przez modele językowe. Ten sam model, przy tym samym poleceniu, może wygenerować różne rezultaty, co utrudnia jednoznaczną ocenę jego możliwości. Dodatkowym wyzwaniem jest subiektywność ocen. W wielu przypadkach, zwłaszcza przy zadaniach kreatywnych lub związanych z komunikacją, nie istnieje jedno obiektywne kryterium poprawności.
Nawet przy zaangażowaniu wielu oceniających osób oraz zastosowaniu metod statystycznych trudno całkowicie wyeliminować wpływ indywidualnych preferencji.
Nie bez znaczenia pozostaje również kwestia konfiguracji modeli. Różne warianty tego samego rozwiązania mogą oferować odmienne możliwości, a dostępność funkcji często zależy od wybranego planu czy kierowanych do niego wcześniej zapytań. W efekcie porównania między modelami nie zawsze są w pełni równoważne, co dodatkowo komplikuje interpretację wyników.
– Wnioski z badań prowadzą do jednej, bardzo praktycznej konkluzji: zamiast polegać wyłącznie na zewnętrznych rankingach, firmy powinny samodzielnie testować modele w kontekście własnych potrzeb. Kluczowe jest tu odejście od ogólnych porównań na rzecz scenariuszy odpowiadających rzeczywistym zastosowaniom, takim jak komunikacja z klientami, tworzenie dokumentów czy analiza danych – mówi Marek Jeleśniański.
Równie ważne jest testowanie modeli w docelowym środowisku, a więc nie tylko w interfejsie webowym, ale także po zintegrowaniu z systemami wykorzystywanymi w firmie. Istotnym elementem jest także uwzględnienie czynników pozatechnicznych, jak koszt, bezpieczeństwo danych czy możliwości skalowania. W wielu przypadkach to właśnie te aspekty, a nie sama jakość odpowiedzi, przesądzają o tym, czy wdrożenie modelu przyniesie realną wartość biznesową.
Przeprowadzone przez Marka Jeleśniańskiego pokazują, że w świecie modeli językowych nie ma prostych odpowiedzi ani uniwersalnych zwycięzców. Każde rozwiązanie stanowi kompromis między jakością, kosztem, dostępnością funkcji i poziomem kontroli nad danymi, konieczne jest więc prowadzenie własnych analiz i testów. Tylko takie podejście pozwoli na świadomie dopasowanie modeli LLM do własnych potrzeb i zrozumieć ich ograniczenia.