{"id":21625,"date":"2026-09-19T12:43:00","date_gmt":"2026-09-19T10:43:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/?p=21625"},"modified":"2026-10-06T12:19:31","modified_gmt":"2026-10-06T10:19:31","slug":"aktuelle-ai-modelle-cloud-offen-vergleich-pl","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lukaswojcik.com\/blog\/pl\/cloud-ai-pl\/aktuelle-ai-modelle-cloud-offen-vergleich-pl\/","title":{"rendered":"Por\u00f3wnanie aktualnych modeli AI: GPT, Claude i Gemini wobec DeepSeek i Qwen"},"content":{"rendered":"

Por\u00f3wnanie aktualnych modeli AI wymaga czego\u015b wi\u0119cej ni\u017c rankingu. Produkt czatowy, API modelu i wagi do pobrania zapewniaj\u0105 r\u00f3\u017cne mo\u017cliwo\u015bci dost\u0119pu. Stan przegl\u0105du: 6 pa\u017adziernika 2026. Podstaw\u0105 s\u0105 oficjalne dokumentacje, bez w\u0142asnych pomiar\u00f3w wydajno\u015bci.<\/p>\n

\"Cztery
Metoda oceny zamiast rankingu benchmarkowego.<\/figcaption><\/figure>\n

Konkretne modele w por\u00f3wnaniu<\/h2>\n

OpenAI wymienia GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol i GPT-6 Luna. Anthropic udost\u0119pnia Claude Fable 5.1, Opus 5.5 i Sonnet 5.5. Google dokumentuje Gemini 3.8 Flash jako model stabilny. Po stronie otwartych wag punktami odniesienia s\u0105 DeepSeek V4.1 Flash i Qwen3.8-27B. Udokumentowane API nie oznacza dost\u0119pu do ka\u017cdego modelu w ka\u017cdej subskrypcji czatowej. [1<\/a>, 3<\/a>, 6<\/a>, 7<\/a>, 8<\/a>]<\/p>\n

Dost\u0119p i kontrola nad dzia\u0142aniem<\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Rodzina<\/th>\nKonkretne warianty<\/th>\nUruchamianie<\/th>\nKluczowa kontrola<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
GPT<\/td>\nAstra \/ 6.1 Sol \/ Luna<\/td>\nAPI w chmurze<\/td>\nWymagana jako\u015b\u0107 i wysi\u0142ek<\/td>\n<\/tr>\n
Claude<\/td>\nFable 5.1 \/ Opus 5.5 \/ Sonnet 5.5<\/td>\nAPI w chmurze<\/td>\nPrzebieg pracy agenta i narz\u0119dzia<\/td>\n<\/tr>\n
Gemini<\/td>\n3.8 Flash<\/td>\nAPI w chmurze<\/td>\nDokumenty i rodzaje wej\u015bcia<\/td>\n<\/tr>\n
DeepSeek<\/td>\nV4.1 Flash<\/td>\nAPI lub opublikowane wagi<\/td>\nPe\u0142ny model i pami\u0119\u0107<\/td>\n<\/tr>\n
Qwen<\/td>\n3.8-27B<\/td>\nWagi \/ odpowiednia us\u0142uga inferencji<\/td>\nPlik, \u015brodowisko i kwantyzacja<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Wagi DeepSeek V4.1 Flash maj\u0105 licencj\u0119 MIT, a Qwen3.8-27B licencj\u0119 Apache 2.0. Te konkretne informacje nie okre\u015blaj\u0105 zasad innych wariant\u00f3w. Otwarte wagi nie oznaczaj\u0105 publikacji wszystkich danych treningowych ani bezp\u0142atnej eksploatacji. [7<\/a>, 8<\/a>]<\/p>\n

Ollama jest warstw\u0105 wykonawcz\u0105<\/h2>\n

Ollama nie jest kolejnym modelem bazowym. Zarz\u0105dza modelami, uruchamia inferencj\u0119 i udost\u0119pnia API. Sensowne por\u00f3wnanie zestawia zatem GPT-6.1 Sol z dok\u0142adnie okre\u015blonym checkpointem Qwen lub DeepSeek oraz zapisan\u0105 wersj\u0105 Ollama. Tag, kwantyzacja i kontekst nale\u017c\u0105 do protoko\u0142u. Ollama obs\u0142uguje r\u00f3wnie\u017c funkcje chmurowe, dlatego sama nazwa produktu nie potwierdza lokalnej \u015bcie\u017cki danych. [9<\/a>]<\/p>\n

Praktyczna lista kandydat\u00f3w<\/h2>\n

Astra i Opus tworz\u0105 rozs\u0105dn\u0105 grup\u0119 do wymagaj\u0105cych zada\u0144 w chmurze; Sol i Sonnet rozszerzaj\u0105 por\u00f3wnanie przy mniejszym bud\u017cecie. Gemini zas\u0142uguje na ocen\u0119 przy mieszanych danych wej\u015bciowych. To redakcyjna kwalifikacja wed\u0142ug udokumentowanych funkcji, bez zmierzonej przewagi jako\u015bciowej. Do lokalnego uruchamiania mniejszy checkpoint Qwen zwykle stanowi praktyczniejszy pocz\u0105tek ni\u017c pe\u0142ny du\u017cy model DeepSeek.<\/p>\n

Pilota\u017c obejmuje jednakowe zadania, jednoznaczne kryteria akceptacji i powt\u00f3rzenia. Osobno rejestrowane s\u0105 b\u0142\u0119dy, poprawki, czas i koszt. Wynikiem jest odpowiednia kombinacja jako\u015bci, \u015bcie\u017cki danych i utrzymania zamiast jednej rzekomo najlepszej marki.<\/p>\n

\n

Powi\u0105zane narz\u0119dzia<\/h2>\n