Najlepsze AI do pisania
Pisanie to chyba najbardziej oczywiste zastosowanie modeli językowych, a paradoksalnie najtrudniejsze do oceny. Bo o ile w kodowaniu test albo przechodzi, albo nie, o tyle dobry tekst poznaje się dopiero w drugiej połowie, kiedy model zaczyna się powtarzać, gubić ton albo zjeżdżać w sztuczną, kalkowaną z angielskiego składnię. Dlatego do tej kategorii wybrałem pięć modeli, które realnie dowożą napisany tekst, a nie tylko poprawnie kończą zdanie. Nie traktuj tego jednak jak rankingu od najlepszego do najgorszego - to raczej mapa, na której każdy model siedzi w swoim miejscu.
Na co patrzeć przy wyborze? Po pierwsze, długość formy. Jeśli piszesz maila, streszczenie albo posta, liczy się naturalność polszczyzny i szybkość, i tu codzienna robota wychodzi gładko prawie wszędzie. Ale gdy wchodzisz w długie formy - artykuł, rozdział, obszerną redakcję - kluczowe staje się utrzymanie spójnego tonu i struktury na przestrzeni wielu tysięcy słów, bez rozjeżdżania się. To zupełnie inna umiejętność i tu różnice między modelami robią się duże. Po drugie, ile materiału wrzucasz do pracy. Jeżeli redagujesz na podstawie całego raportu, umowy czy transkryptu, potrzebujesz dużego okna kontekstu, żeby model widział całość naraz, zamiast pracować na poszatkowanych fragmentach.
Kiedy który? Do najdłuższych, najbardziej wymagających tekstów i redakcji obszernych dokumentów sięgam po model, który najlepiej trzyma styl na dystansie i ostrożnie wyciąga wnioski, zamiast zmyślać. Do codziennego, uniwersalnego pisania, gdzie chcę jedno narzędzie do maili, streszczeń i zmiany tonu, świetnie sprawdza się najbardziej wszechstronny generalista z naturalną polszczyzną. Gdy pracuję wokół poczty i dokumentów albo redaguję na bazie świeżych danych z sieci, wygrywa model wpięty w ekosystem i wyszukiwarkę. Jeśli przepuszczam duże wolumeny tekstu przez API i liczy się koszt, wybieram tani model o dobrym stosunku jakości do ceny. A kiedy piszę o bieżących wydarzeniach i nastrojach, przydaje się dostęp do treści w czasie rzeczywistym i luźniejszy ton.
Moja rada: nie szukaj jednego mistrza od wszystkiego. Do długiej formy weź narzędzie, które nie męczy się w połowie, do codzienności to, które masz pod ręką i które pisze naturalnie po polsku. Dobór modelu pod konkretne zadanie da ci więcej niż uparte trzymanie się jednego, bo każdy z tej piątki ma swój teren, na którym po prostu jest lepszy.
Claude (Anthropic)
9.4/10Pisze najlepsze długie teksty spośród dużych modeli - utrzymuje spójny ton, styl i strukturę przez wiele tysięcy słów, bez rozjeżdżania się i powtórek w drugiej połowie. Do tego ogromne okno kontekstu pozwala wrzucić całą umowę czy raport i redagować na całości naraz, a sam rzadziej zmyśla i wiernie trzyma się instrukcji.
Pełna recenzja Claude (Anthropic) →ChatGPT (OpenAI)
9.2/10Bardzo dobrze radzi sobie z codziennym pisaniem po polsku - maile, streszczenia, redakcja i zmiana tonu wychodzą naturalnie, bez sztywnej składni kalkowanej z angielskiego. To najbardziej wszechstronny model w stawce, więc jest uniwersalnym pierwszym wyborem do zadań, których nie da się z góry przypisać do jednego wąskiego narzędzia.
Pełna recenzja ChatGPT (OpenAI) →Gemini (Google)
8.8/10Bardzo duże okno kontekstu pozwala wrzucić cały długi raport, książkę albo transkrypt i pracować na całości, co przy redakcji obszernych materiałów jest na wagę złota. Integracja z Gmailem, Dokumentami i Wyszukiwarką sięga do twoich maili i plików oraz dociąga świeże informacje z sieci, więc świetnie sprawdza się w codziennym pisaniu wokół poczty i dokumentów.
Pełna recenzja Gemini (Google) →DeepSeek
8.1/10Daje bardzo dobry stosunek jakości do ceny - darmowy czat i tanie API pozwalają przepuszczać duże wolumeny tekstu bez windowania rachunku, co ma znaczenie przy seryjnej generacji treści. Otwarte wagi dają przy tym pełną kontrolę nad danymi, gdy redagujesz materiały, których nie chcesz wysyłać na zewnątrz.
Pełna recenzja DeepSeek →Grok (xAI)
8.3/10Dostęp do treści z X w czasie rzeczywistym daje mu przewagę przy pisaniu o bieżących wydarzeniach, trendach i reakcjach publicznych, których modele oparte wyłącznie na danych treningowych po prostu nie znają. Kolejne wersje wyraźnie podciągnęły jakość pisania, a luźniejszy, mniej korporacyjny ton bywa wygodny przy treściach, które mają brzmieć swobodnie.
Pełna recenzja Grok (xAI) →