Modele AI do badań i dokumentów: Gemini, GPT i Claude wobec otwartych LLM

Czytelne streszczenie może pomijać ważne informacje albo wskazywać błędne źródła. Liczy się więc każdy etap: wczytanie pliku, rozpoznanie tekstu i obrazów, znalezienie odpowiednich fragmentów oraz sprawdzenie twierdzeń w oryginale. Porównanie opisuje udokumentowane funkcje Gemini 3.8 Flash, GPT-6.1 Sol, Claude Opus/Sonnet 5.5, DeepSeek V4.1 Flash i Qwen3.8-27B. Nie przedstawia własnego testu jakości tych modeli. Źródła sprawdzono 25 października 2026.

Gemini i wczytywanie dokumentów

Dokumentacja Gemini 3.8 Flash potwierdza obsługę PDF, tekstu, obrazów, wideo i dźwięku na wejściu. Wyszukiwanie plików oraz sieci to dodatkowe obsługiwane narzędzia. Search grounding oznacza opieranie odpowiedzi na znalezionych źródłach. Aplikacja musi udostępniać i wykorzystywać te narzędzia. W PDF Gemini może przetwarzać także widoczne tabele i ilustracje; nadal obowiązują limity wielkości pliku, liczby stron i danych wejściowych. Obsługa formatu nie dowodzi poprawnego odczytania każdego przypisu. [3, 7]

GPT i Claude według wspólnego protokołu

GPT-6.1 Sol, Claude Opus 5.5 i Sonnet 5.5 obsługują tekst oraz obrazy. [1, 2] Rzetelne porównanie wymaga tych samych dokumentów i pytań. Protokół powinien też wskazywać użyte narzędzia wyszukiwania. Odpowiedź po przeszukaniu sieci nie jest bezpośrednio porównywalna z odpowiedzią opartą tylko na wiedzy modelu. Oddzielne próby pomagają ustalić, czy błąd powstał podczas szukania źródła, czy podczas odczytu i streszczania.

Dodatkowe elementy otwartych modeli

DeepSeek V4.1 Flash i Qwen3.8-27B udostępniają wagi modeli przetwarzających tekst i obrazy. Wagi to zapisane parametry wytrenowanego modelu. Samo pobranie nie tworzy gotowej wyszukiwarki dokumentów. Parser odczytuje strukturę pliku, a OCR zamienia zeskanowane pismo na tekst. Indeks umożliwia przeszukiwanie zbioru, natomiast retrieval oznacza wybieranie odpowiednich fragmentów. Nie każdy proces wymaga wszystkich tych etapów. [4, 5] Pełne przetwarzanie lokalne wymaga lokalnego działania także usług pomocniczych. Ollama oferuje również modele chmurowe i wyszukiwanie internetowe, więc sama nazwa programu nie potwierdza lokalnego przetwarzania danych. Model i środowisko uruchomieniowe muszą wspólnie obsługiwać obrazy. [6]

Test z weryfikowalnymi odpowiedziami

Proponowany pakiet testowy zawiera krótki raport, długi PDF z tabelami, skan i dwie wersje ze sprzecznymi informacjami. Jedno zadanie może dotyczyć odczytu przychodu z określonego wiersza tabeli wraz z numerem strony i wskazaniem wiersza. Kolejne zadania sprawdzają streszczenie, wykrywanie sprzeczności i pytanie bez odpowiedzi w dokumentach. Oczekiwane fakty oraz miejsca w źródłach są zapisane przed testem. To propozycja pakietu, a nie opis wykonanego eksperymentu.

Protokół osobno zlicza poprawne twierdzenia, brakujące wymagane informacje i wymyślone dowody. Brak odpowiedzi powinien być wyraźnie wskazany. Przy podanej liczbie trzeba również sprawdzić jednostkę, okres i nagłówek tabeli. Link do właściwej witryny nie wystarcza, jeśli liczba pochodzi z innego wydania albo w ogóle nie występuje. Powtórzenie prób pozwala dodatkowo ocenić stabilność wyników.

Redakcyjna lista kandydatów

Gemini jest kandydatem do pracy z różnymi plikami ze względu na udokumentowane formaty wejściowe. GPT i Claude to kolejne modele do tego samego testu dokumentowego. Modele z udostępnionymi wagami pozwalają samodzielnie uruchomić przetwarzanie, jeśli umożliwiają to sprzęt, oprogramowanie i warunki użycia. Nie dowodzi to przewagi jakościowej ani automatycznie poufnego przetwarzania. Wybór powinien uwzględniać poprawność odpowiedzi, pominięcia, czas działania, koszt i rzeczywistą drogę danych.

Źródła

1. OpenAI: GPT-6.1 Sol
2. Anthropic: Przegląd modeli Claude
3. Google: Gemini 3.8 Flash
4. DeepSeek: V4.1 Flash Opis modelu
5. Qwen: Qwen3.8-27B Opis modelu
6. Ollama: Pytania o działanie lokalne i chmurę
7. Google: Przetwarzanie dokumentów

Źródła sprawdzone: 25 października 2026.