Jak wybrać odpowiedni model językowy - przewodnik po LLM

Otwierasz dokumentację API. Widzisz listę: GPT-5, Claude Opus 4.7, Sonnet 4.6, Haiku 4.5, DeepSeek V4-Pro, V4-Flash, Gemini 3.1 Pro, 3.1 Flash, Llama 4 Scout, Maverick. Każdy ma inne parametry, inną cenę, inne możliwości.

I myślisz: "od czego w ogóle zacząć?"

Znam to. Sam stałem przed tym wyborem nie raz. Dlatego powstał ten przewodnik - żebyś wiedział, na co patrzeć i jak dopasować model do tego, co faktycznie chcesz zrobić.

Zanim zaczniesz - trzy podstawowe pytania

Duże modele językowe (LLM) to programy, które rozumieją i generują tekst. Każdy z nich został wytrenowany na innych danych, ma inną architekturę i inne mocne strony. Nie ma jednego "najlepszego" - jest model odpowiedni do Twojego zadania.

Zanim wybierzesz konkretny model, musisz odpowiedzieć sobie na trzy pytania:

Co chcesz robić? Pisać kod, analizować dokumenty, prowadzić rozmowy z klientami?

Ile możesz wydać? Różnica między najtańszym a najdroższym modelem to 10x w cenie

Czy potrzebujesz modelu open source? Możesz go uruchomić u siebie, ale wymaga to infrastruktury

Teraz przejdźmy przez konkretne modele i ich zastosowania.

Każdy model LLM ma swoją specyfikę - wielkość to nie wszystko

Modele open source - kiedy warto postawić na otwarte rozwiązania

Open source brzmi kusząco. Pobierasz model, uruchamiasz u siebie, płacisz tylko za serwery. Jest jeden haczyk - musisz mieć infrastrukturę i wiedzę techniczną.

Falcon LLM - pionier z 2023 roku

Falcon LLM pojawił się we wrześniu 2023 roku w trzech wariantach: 7B, 40B i 180B parametrów. Największy model został wytrenowany na 3500 miliardach tokenów - to ogromna ilość danych.

Falcon 180B był przełomowy w swoim czasie. Dziś (sierpień 2026) został wyprzedzony przez nowsze modele. Jeśli rozważasz Falcona, pamiętaj - to technologia sprzed trzech lat. W AI to wieczność.

Mistral 7B - mały, ale sprawny

Mistral-7B-v0.1 to 7 miliardów parametrów zapakowanych w wydajną architekturę. Używa Grouped-Query Attention i Sliding-Window Attention - technicznych rozwiązań, które sprawiają, że model działa szybciej przy zachowaniu jakości.

Mistral to dobry wybór, jeśli:

Potrzebujesz szybkich odpowiedzi przy ograniczonych zasobach

Pracujesz z tekstami po angielsku

Chcesz uruchomić model lokalnie na mocniejszym komputerze

To wersja z września 2023. Nowsze iteracje Mistrala (dostępne w 2026) oferują lepszą wydajność.

Llama 2 - fundament ekosystemu Meta

Meta wypuściła Llama 2 w lipcu 2023 w trzech rozmiarach: 7B, 13B i 70B parametrów. Model został wytrenowany na 40% większej ilości danych niż pierwsza Llama. Dostępny jest w dwóch wersjach - podstawowej i dostrojonej do rozmów (Llama 2 Chat).

Llama 2 można używać komercyjnie z pewnymi ograniczeniami. To ważne - nie wszystkie modele open source pozwalają na biznesowe zastosowania bez dodatkowych licencji.

Dziś (sierpień 2026) mamy już Llama 4 Scout i Maverick - nowsze wersje z lepszymi możliwościami. Llama 2 to historia - dobrze znać genealogię.

Praca z modelami open source wymaga środowiska deweloperskiego

CodeLlama - specjalista od kodu

CodeLlama to rodzina modeli (7B, 13B, 34B) zaprojektowana specjalnie do generowania i rozumienia kodu. Dostrojona do wykonywania poleceń i bezpieczniejszego wdrażania.

Jeśli piszesz kod i chcesz asystenta AI, który:

Rozumie kontekst Twojego projektu

Generuje kod w wielu językach programowania

Działa lokalnie bez wysyłania kodu do chmury

CodeLlama to solidny wybór. W 2026 masz też nowsze alternatywy jak DeepSeek V4-Pro, który w benchmarkach kodowania wyprzedza starsze modele.

XGen-7B-8K i ChatGLM2-6B - modele niszowe

XGen-7B-8K od Salesforce AI Research to 7 miliardów parametrów. ChatGLM2-6B to dwujęzyczny model (chiński-angielski) z 6 miliardami parametrów, wytrenowany na 1.4 biliona tokenów.

Te modele są interesujące dla specyficznych zastosowań - XGen dla zadań wymagających dłuższego kontekstu (8K tokenów w 2023 to było dużo), ChatGLM2 dla projektów wymagających wsparcia języka chińskiego.

Szczerze? W 2026 masz nowsze modele z kontekstem 1M tokenów (jak DeepSeek V4-Pro czy Llama 4 Scout). 8K to już prehistoria.

Modele komercyjne - kiedy płacisz za wygodę

Modele zamknięte (closed source) działają przez API. Płacisz za tokeny - nie musisz się martwić o serwery, aktualizacje czy optymalizację.

Claude 2 - początek ery Anthropic

Claude 2 pojawił się w lipcu 2023 ze 130 miliardami parametrów. Anthropic zaprojektował go jako bezpieczniejszy i bardziej "sterowalny" niż poprzednie wersje.

Claude 2 radził sobie dobrze z:

Obsługą klienta i Q&A

Przetwarzaniem dużych ilości tekstu (dokumenty, emaile, FAQ)

Zadaniami wymagającymi konwersacyjnego tonu

Dziś mamy Claude Opus 4.7, Sonnet 4.6 i Haiku 4.5 - każdy z kontekstem 1M tokenów i znacznie lepszymi możliwościami. Claude 2 to punkt startowy, nie cel.

Tulu - eksperymenty z fine-tuningiem

Tulu to rodzina modeli (7B, 13B, 30B, 65B) od Allen Institute for AI. To modele Llama dostrojone na mieszance datasetów instrukcyjnych: FLAN V2, CoT, Dolly, Open Assistant 1, GPT4-Alpaca, Code-Alpaca i ShareGPT.

Tulu pokazuje, jak fine-tuning może zmienić zachowanie modelu bazowego. Jeśli planujesz dostrajać własny model, warto przestudiować podejście Tulu.

Wybór modelu zależy od konkretnego zastosowania

Jak wybrać model dla swojego projektu - konkretne kroki

Masz już przegląd modeli z 2023 roku. Teraz praktyka - jak wybrać model w 2026?

Zdefiniuj zadanie. Nie "chcę AI", ale "chcę analizować PDF-y i wyciągać kluczowe dane". Im bardziej konkretnie, tym lepiej.

Sprawdź benchmarki dla tego zadania. Dla kodu: SWE-bench Verified, Aider Polyglot. Dla rozumowania: ARC-AGI 2. Dla wiedzy: GPQA Diamond. Nie patrz na ogólne MMLU - jest wysycone.

Porównaj koszty wariantów. Claude Opus 4.7 vs Sonnet 4.6 vs Haiku 4.5 to różnica 5-10x w cenie. DeepSeek V4-Pro vs V4-Flash to 10x. Gemini 3.1 Pro vs Flash to podobna rozpiętość.

Przetestuj na małej próbce. Weź 10-20 przykładów swojego zadania. Uruchom przez 2-3 modele. Zobacz, który daje lepsze wyniki w praktyce, nie w teorii.

Sprawdź dostępność w Polsce. Niektóre modele wymagają karty płatniczej obsługującej transakcje międzynarodowe. Inne mają ograniczenia regionalne.

Przykład: wybór modelu do analizy dokumentów prawnych

Masz kancelarię. Chcesz AI, które przeczyta umowy i wyciągnie kluczowe punkty.

Krok 1: Zadanie = "analiza dokumentów PDF, ekstrakcja klauzul, podsumowanie ryzyk".

Krok 2: Benchmarki - patrzysz na GPQA Diamond (rozumienie złożonych tekstów) i długość kontekstu (umowy mają po 50+ stron).

Krok 3: Koszty - Claude Opus 4.7 ma 1M kontekst, ale kosztuje 15 USD za milion tokenów wejściowych. Claude Sonnet 4.6 to ~3 USD. Dla 100 umów miesięcznie różnica to kilkaset dolarów.

Krok 4: Test - bierzesz 10 umów, puszczasz przez Opus i Sonnet. Sprawdzasz, czy tańszy Sonnet nie traci istotnych szczegółów.

Krok 5: Dostępność - Claude działa w Polsce przez API, potrzebujesz karty Visa/Mastercard.

Wynik: Sonnet 4.6 daje 95% jakości Opusa za 20% ceny. Wybierasz Sonnet.

Przykład: wybór modelu do generowania kodu

Piszesz aplikację webową. Chcesz AI, które pomoże z kodem Python i JavaScript.

Krok 1: Zadanie = "generowanie kodu, refactoring, debugowanie".

Krok 2: Benchmarki - SWE-bench Verified (realne zadania kodowania), Aider Polyglot (wiele języków).

Krok 3: Koszty - DeepSeek V4-Pro to 1.74 USD za milion tokenów wejściowych. Claude Sonnet 4.6 to ~3 USD. GPT-5 to ~5 USD.

Krok 4: Test - bierzesz 10 fragmentów kodu do refactoringu. DeepSeek V4-Pro daje wyniki porównywalne z Claude, ale 2x taniej.

Krok 5: Dostępność - DeepSeek ma API dostępne globalnie, licencja MIT pozwala na komercyjne użycie.

Wynik: DeepSeek V4-Pro. Jakość jak Claude, cena niższa, licencja otwarta.

Pułapki przy wyborze modelu - czego unikać

Trzy najczęstsze błędy, które widzę:

Pułapka 1: "Wezmę największy model"

Więcej parametrów nie zawsze znaczy lepiej. GPT-5 ma setki miliardów parametrów, ale DeepSeek V4-Pro (1.6T parametrów MoE) go wyprzedza w niektórych zadaniach kodowania.

Liczy się architektura, dane treningowe i dostrojenie do konkretnego zadania. Nie wielkość.

Pułapka 2: "Open source = darmowy"

Model jest darmowy. Serwery, na których go uruchomisz - nie. Llama 4 Maverick wymaga GPU z minimum 80GB VRAM. To serwer za kilka tysięcy dolarów miesięcznie w chmurze.

Policz koszty infrastruktury zanim zdecydujesz się na self-hosting. Często API komercyjnego modelu wychodzi taniej.

Pułapka 3: Patrzenie tylko na benchmarki

Model A ma 92% na MMLU, model B ma 89%. Wybierasz A. Potem okazuje się, że B lepiej radzi sobie z Twoim konkretnym zadaniem.

Benchmarki to wskazówka, nie wyrok. Zawsze testuj na własnych danych.

Wybór modelu to proces - porównujesz, testujesz, liczysz koszty

Modele z 2023 vs modele z 2026 - co się zmieniło

Materiał źródłowy opisuje modele z 2023 roku. Dziś, w sierpniu 2026, sytuacja wygląda inaczej:

Kontekst: 8K tokenów (XGen-7B-8K w 2023) → 1M tokenów (Claude Opus 4.7, DeepSeek V4-Pro w 2026)

Cena: Claude 2 kosztował ~15 USD za milion tokenów → DeepSeek V4-Pro to 1.74 USD (10x taniej przy porównywalnej jakości)

Benchmarki: MMLU, HumanEval (2023) → SWE-bench Verified, Terminal-Bench, ARC-AGI 2 (2026)

Licencje: Większość modeli open source miała ograniczenia komercyjne → DeepSeek V4 ma licencję MIT (pełna swoboda)

Jeśli czytasz ten przewodnik w 2026, pamiętaj: Falcon 180B, Mistral 7B v0.1, Llama 2, Claude 2 to historia. Pokazują ewolucję technologii - nie są już konkurencyjne.

Aktualne modele to GPT-5, Claude Opus 4.7/Sonnet 4.6/Haiku 4.5, Gemini 3.1 Pro/Flash, DeepSeek V4-Pro/V4-Flash, Llama 4 Scout/Maverick, Qwen 3, Grok 4.21.

Open source vs closed source - która droga dla Ciebie

Ostateczny wybór sprowadza się do tego pytania.

Wybierz open source (DeepSeek V4, Llama 4, Qwen 3), jeśli:

Masz zespół techniczny, który ogarnie infrastrukturę

Przetwarzasz dane wrażliwe, które nie mogą wyjść poza Twoje serwery

Chcesz pełnej kontroli nad modelem (fine-tuning, modyfikacje)

Masz budżet na serwery GPU (lub duży wolumen, który uzasadnia self-hosting)

Wybierz closed source (Claude, GPT-5, Gemini), jeśli:

Chcesz zacząć szybko bez konfiguracji infrastruktury

Wolisz płacić za użycie niż za serwery (pay-as-you-go)

Nie masz zespołu ML/DevOps do zarządzania modelami

Potrzebujesz najnowszych funkcji (closed source modele często są o krok przed open source)

Nie ma złej odpowiedzi. Jest odpowiedź dopasowana do Twojej sytuacji.

Chcesz to ogarnąć w praktyce?

Wybór modelu AI to jedno. Ale jak go faktycznie użyć w swojej pracy? Na darmowym webinarze na żywo pokazuję krok po kroku, jak oszczędzać 10 godzin tygodniowo dzięki AI - bez wiedzy technicznej.
Zapisz się na darmowy webinar →
Wolisz uczyć się we własnym tempie? Sprawdź kurs AI Evolution

Jeden krok na start

Masz teraz mapę terenu. Wiesz, że Falcon, Mistral, Llama 2, Claude 2 to modele z 2023 - ważne historycznie, wyparte przez nowsze rozwiązania. Wiesz, że wybór modelu zależy od zadania, budżetu i infrastruktury.

Co teraz?

Weź jedno konkretne zadanie, które chcesz zautomatyzować. Nie "chcę używać AI", ale "chcę automatycznie kategoryzować emaile od klientów". Wybierz 2-3 modele z aktualnej oferty (Claude Sonnet 4.6, DeepSeek V4-Flash, Gemini 3.1 Flash). Przetestuj na 10 przykładach. Zobacz, który daje lepsze wyniki.

I zacznij. Nie czekaj na "najlepszy" model. Zacznij od "wystarczająco dobrego" i ucz się w praktyce.

Najczęstsze pytania

Czy modele z 2023 roku są jeszcze użyteczne w 2026?

Zależy od zadania. Falcon 180B, Mistral 7B czy Llama 2 nadal działają - zostały wyprzedzone przez nowsze modele pod względem jakości, ceny i możliwości. Jeśli masz działający system oparty na starszym modelu i działa dobrze - nie musisz zmieniać. Dla nowych projektów wybierz coś aktualnego.

Ile kosztuje uruchomienie modelu open source we własnej infrastrukturze?

Model 7B (jak Mistral 7B) możesz uruchomić na GPU z 16-24GB VRAM - to około 500-1000 USD miesięcznie w chmurze. Model 70B (jak Llama 2-70B) wymaga GPU z 80GB+ VRAM - to 2000-4000 USD miesięcznie. Do tego dochodzą koszty inżyniera, który to wszystko skonfiguruje i utrzyma. Dla małych projektów API komercyjnego modelu wychodzi taniej.

Jak sprawdzić, który model jest najlepszy dla mojego języka?

Większość modeli z 2023 była trenowana głównie na angielskim. Dla polskiego sprawdź modele wielojęzyczne jak Qwen 3 lub przetestuj na własnych danych. Weź 20 przykładów po polsku, prześlij przez 2-3 modele i porównaj wyniki. Benchmarki często nie uwzględniają języków innych niż angielski - własny test to jedyna pewność.

Czy powinienem używać modeli specjalistycznych czy ogólnych?

Jeśli 80%+ Twojej pracy to jedno zadanie (np. generowanie kodu), model specjalistyczny (jak CodeLlama) może dać lepsze wyniki niż ogólny. Jeśli potrzebujesz różnorodności (kod, tekst, analiza), ogólny model (jak Claude czy GPT-5) będzie bardziej uniwersalny. Przetestuj oba podejścia na swoich danych.

Jak często powinienem aktualizować model, którego używam?

Nie ma sztywnej reguły. Jeśli obecny model spełnia Twoje potrzeby i koszty są akceptowalne - zostań przy nim. Aktualizuj, gdy pojawi się nowy model, który daje wyraźnie lepsze wyniki w Twoim konkretnym zadaniu lub znacząco obniża koszty. Nie gonisz za nowinkami - gonisz za wartością biznesową.

Na podstawie: materiałów kursu AI Evolution