Benchmarki modeli AI: jak je czytać i czego nie mówią

👁 1,506 przeczytań

„Który model AI jest najlepszy?” - to najczęstsze pytanie, jakie dostaję. I najbardziej podchwytliwe, bo właściwe pytanie brzmi: najlepszy do czego i za ile? Model, który miażdży benchmarki, może być fatalnym wyborem do Twojego zastosowania - bo przepłacisz dziesięciokrotnie za moc, której nie wykorzystasz. Ten ranking ma jeden cel: żebyś wybrał świadomie.

Szukasz aktualnej tabeli? Ranking modeli AI odświeżany automatycznie jest w dziale Ranking AI. Ten tekst tłumaczy, jak czytać benchmarki, ceny i szybkość, żeby ta tabela miała dla Ciebie sens.

Skąd są te dane i czemu można im ufać

Wszystkie liczby pochodzą z Artificial Analysis - niezależnego serwisu benchmarkowego, który testuje modele w identycznych warunkach przez oficjalne API. To ważne: nie są to deklaracje producentów z konferencji prasowych, tylko zmierzone wyniki. Każdą aktualizację weryfikuję ręcznie, zanim trafi do tabeli.

• Intelligence Index (0-100) - złożony wynik z kilkunastu testów: rozumowanie (GPQA), matematyka (AIME), kodowanie (LiveCodeBench, SciCode), wiedza (MMLU-Pro) i zadania wieloetapowe (agenty). Jeden punkt różnicy bywa nieodczuwalny; pięć punktów to przepaść.
• Cena $/1M tokenów - uśredniony koszt miliona tokenów w proporcji 3:1 (wejście:wyjście). Milion tokenów ≈ 700 stron tekstu. Przy okazji: czym jest token.
• Szybkość (t/s) - ile tokenów na sekundę model generuje. Poniżej 40 t/s czytasz szybciej, niż model pisze.
• Kontekst - ile model „ogarnia” naraz. 1M tokenów = cała trylogia Tolkiena w jednym oknie.

Czego ta tabela nie obejmuje

Tu muszę być uczciwy, bo od tego zależy, jak te liczby czytać. Odczyt, na którym stoi tabela niżej, obejmuje 25 modeli z sześciu laboratoriów: Anthropic, OpenAI, SpaceXAI, Meta, Z AI i Kimi. Od 1 października 2026 jest w nim znowu model Google: Gemini 4 Argon (53 punkty), choć sam model jest jeszcze w zamkniętym dostępie. Tabela jest więc odczytem jednego źródła, a nie mapą całego rynku, i tak właśnie trzeba ją traktować.

Druga rzecz, która myli przy pierwszym spojrzeniu: ten sam model występuje w źródle w kilku wariantach wysiłku rozumowania, oznaczonych jako low, medium, high, xhigh i max. Dlatego jedna nazwa potrafi mieć różne wyniki. W tabeli niżej pokazuję jeden wiersz na model, w wariancie najwyżej notowanym, a poniżej wracam do tego, bo to najbardziej praktyczna rzecz w całym zestawieniu.

Czołówka rankingu na dziś

Ta tabela pokazuje dziesięć najwyżej notowanych modeli i czyta dane przy każdym wejściu, więc nie ma tu stanu z zeszłego miesiąca. Kolumna „Indeks” to wynik Artificial Analysis Intelligence Index, „Cena /1M” to stawka porównawcza API przy proporcji wejścia do wyjścia 3:1, a nie cena abonamentu w czacie. Co te liczby faktycznie mierzą i gdzie mylą, wyjaśniam niżej.

Pełne 25 wierszy, razem ze wszystkimi wariantami wysiłku rozumowania i z sortowaniem po każdej kolumnie, jest w rankingu modeli AI. Areny obrazu, wideo i mowy prowadzę osobno na megaherc.pl.

Którego wybrać? Rekomendacje wg zastosowania

Kod i programowanie

Na szczycie indeksu stoi Claude Opus 5.5 (58 punktów), i to przy stawce porównawczej 8 dolarów, dwa i pół raza niższej niż u Fable 5.1 i GPT-6 Astra (po 53 punkty, 20 dolarów). Według tabeli producenta Opus 5.5 prowadzi też w Terminal-Bench 4.0, czyli w pracy agenta w terminalu.

Wybór rozsądniejszy dla portfela to Claude Sonnet 5.5: 56 punktów za 4 dolary i wyraźnie szybsze generowanie (145 tokenów na sekundę wobec 96 u Opusa 5.5). Z oferty OpenAI w tej cenie jest GPT-6.1 Sol (52 punkty). Szczegóły: GPT-6 Astra vs Opus 5.5: 9 testów.

Teksty po polsku

Claude Opus 5.5: w moim teście pisania po polsku 90,1 punktu na 100, najwięcej w Laboratorium (GPT-6.1 Sol 85,8, GPT-6 Astra 85,3). Naturalna składnia, wyczucie rejestru, mniej kalk z angielskiego i, co dla mnie najważniejsze, nie gubi odmiany nazwisk.

I tu uwaga, która jest sensem całej tej strony: indeks z tabeli tego nie mierzy. Testy składające się na Intelligence Index są po angielsku. O polszczyźnie nie mówi więc nic, ani dobrze, ani źle. Dlatego prowadzę własne pomiary na zadaniach po polsku i to z nich bierze się to zdanie, nie z tabeli: test modeli na polskiej gramatyce.

Masowe przetwarzanie i automatyzacje

Tutaj kolumna z ceną decyduje o wszystkim, a kolumna z wynikiem prawie o niczym. Muse Spark 1.3 od Meta jest w odczycie dziesięć punktów pod liderem, a stawkę porównawczą ma czterokrotnie niższą (2 wobec 8 dolarów). Model jest zamknięty i dostępny tylko przez API Mety. GLM-5.3 stoi w podobnym przedziale cenowym i ma otwarte wagi, więc da się go uruchomić u siebie: jak to zrobić, opisałem przy uruchamianiu modelu lokalnie.

Rachunek jest prosty i warto go zrobić przed wyborem, nie po. Przy tysiącu dokumentów dziennie dziesięciokrotna różnica w stawce to różnica między kosztem, który się nie zauważa, a pozycją w budżecie. Pięć punktów indeksu rzadko tę różnicę wyrównuje, bo masowe przetwarzanie to zwykle zadania proste i powtarzalne, czyli dokładnie te, na których słabszy model nie odstaje.

Szybkie odpowiedzi w aplikacjach (czaty, asystenci)

Muse Spark 1.3 generuje w odczycie najszybciej (172 tokeny na sekundę), ale Claude Sonnet 5.5 jest tuż za nim (145) przy indeksie wyższym o osiem punktów. Do asystenta, który ma odpowiadać od razu i dobrze, wybrałbym dziś Sonneta 5.5. Uwaga: Muse Spark długo czeka przed pierwszym tokenem (25-35 sekund w pomiarach AA).

Jeśli po drugiej stronie siedzi człowiek i patrzy na kursor, szybkość waży więcej niż dwa punkty indeksu. Odpowiedź, która pojawia się od razu, ale jest o włos gorsza, wygrywa z lepszą, na którą trzeba czekać pięć sekund.

Codzienna praca biurowa

Do pracy z tekstem, mailami i dokumentami nie ma sensu płacić za najdroższe modele. Claude Sonnet 5.5 albo GPT-6.1 Sol (po 4 dolary stawki porównawczej) robią tu wszystko, czego potrzeba, a przy masowych zadaniach wystarczy GPT-6 Luna.

Od wyboru modelu ważniejsze jest zresztą coś innego: czy narzędzie siedzi tam, gdzie i tak pracujesz. Model o dwa punkty lepszy, do którego trzeba przeklejać tekst w osobnej karcie, przegra z gorszym wbudowanym w edytor, bo po tygodniu przestaniesz go otwierać. Uczciwie: tego kryterium żaden benchmark nie mierzy, a ono decyduje najczęściej.

Trzy rzeczy, które widać w danych

1. Wyższy wynik nie musi już kosztować więcej. W odczycie z 1 października 2026 lider indeksu, Claude Opus 5.5 (58 punktów), ma stawkę porównawczą 8 dolarów, a Claude Fable 5.1 i GPT-6 Astra, pięć punktów niżej, po 20 dolarów. Najdroższy model nie jest dziś najlepszy, więc przed wyborem warto spojrzeć na obie kolumny naraz, a nie zakładać, że cena idzie za wynikiem.

2. Szybkość nie oznacza już słabego wyniku. Najszybszy w zestawieniu Muse Spark 1.3 (172 tokeny na sekundę) ma 48 punktów, ale Claude Sonnet 5.5 generuje 145 tokenów na sekundę przy 56 punktach, a lider Opus 5.5 96. Najwolniejsze są dziś najdroższe Fable 5.1 (69) i GPT-6 Astra (56). Przy asystencie, z którym ktoś rozmawia na żywo, patrzę więc na kolumnę z szybkością razem z wynikiem.

3. Poziom wysiłku rozumowania waży więcej niż wybór modelu. To najbardziej użyteczna rzecz w całej tabeli i jednocześnie ta, którą najłatwiej przeoczyć. Jeden model puszczony na najwyższym i na średnim wysiłku rozjeżdża się w odczycie o sześć punktów, a różnica między dwoma najlepszymi modelami różnych firm to punkty dwa. Innymi słowy: przestawienie suwaka wysiłku w modelu, który już masz, daje więcej niż zmiana dostawcy. Zanim zaczniesz porównywać marki, sprawdź, na jakim ustawieniu pracujesz.

FAQ

Jak często aktualizuje się ta tabela? Sama, przy każdym wejściu na stronę, z tego samego źródła co ranking modeli AI. Datę odczytu widzisz w podpisie pod tabelą. Komentarz wokół niej przeglądam przy każdej większej premierze.

Czemu nie ma modeli mini, Haiku ani Flash-Lite? Źródło tego odczytu podaje 25 modeli z najwyższej półki i mniejszych wariantów nie obejmuje. Nie jest to więc mój wybór redakcyjny, tylko zasięg danych. Pełniejsze zestawienia, razem z małymi modelami, prowadzę na megaherc.pl.

Który model jest najlepszy po polsku? Claude, ale nie na podstawie tej tabeli. Testy składające się na Intelligence Index są po angielsku, więc o polszczyźnie nie mówią nic. To wniosek z moich własnych pomiarów: test modeli na polskiej gramatyce.

Darmowe wersje wystarczą? Na start tak - plan: AI od zera w 7 dni.

Źródło danych: Artificial Analysis, przez Megaherc. Datę odczytu podaje sama tabela, bo czyta ją z danych - nie ma tu daty wpisanej ręcznie, która mogłaby się rozjechać z zawartością.

Pytania czytelników

Który model AI jest najlepszy?

Nie ma jednego najlepszego modelu, bo odpowiedź zależy od zadania i od budżetu. W odczycie Intelligence Index, na którym stoi tabela wyżej, najwyżej stoi Claude Opus 5.5 (58 punktów), przed Claude Sonnet 5.5 (56). Najdroższe Claude Fable 5.1 i GPT-6 Astra mają po 53 punkty, tyle samo co Gemini 4 Argon. Stan na 1 października 2026.

Do codziennej pracy to zwykle przesada. Modele o kilka punktów słabsze kosztują nawet dziesięciokrotnie mniej, a na zwykłym zadaniu różnicy się nie widzi. Warto przy tym pamiętać, że ten odczyt obejmuje 25 modeli z najwyższej półki i nie jest pełną mapą rynku.

Jak porównać modele AI między sobą?

Najlepiej porównywać modele według kilku kryteriów jednocześnie: Intelligence Index (wynik z benchmarków takich jak GPQA, MMLU-Pro czy LiveCodeBench), cena za milion tokenów, szybkość generowania (tokeny na sekundę) oraz rozmiar okna kontekstu. Niezależnym źródłem takich danych jest serwis Artificial Analysis, który testuje modele przez oficjalne API w identycznych warunkach - nie opiera się na deklaracjach producentów.

Co to jest Intelligence Index w rankingach modeli AI?

Intelligence Index to złożony wskaźnik (skala 0-100) agregujący wyniki modelu z kilkunastu niezależnych testów. Obejmuje rozumowanie (GPQA), matematykę (AIME), kodowanie (LiveCodeBench, SciCode), wiedzę ogólną (MMLU-Pro) oraz zadania wieloetapowe dla agentów. Jeden punkt różnicy bywa nieodczuwalny w praktyce, ale różnica pięciu punktów oznacza realną przepaść w możliwościach. Dane do jego obliczenia pochodzą z pomiarów przez oficjalne API, nie z materiałów promocyjnych firm.

Który model AI jest najtańszy i nadal dobry?

W odczycie z 1 października 2026 najlepszy stosunek wyniku do ceny mają Claude Sonnet 5.5 (56 punktów za 4 dolary) i GPT-6.1 Sol (52 za 4). Najtańszy z czołówki jest Muse Spark 1.3 od Meta (48 punktów za 2 dolary), model zamknięty. Otwarte wagi do uruchomienia na własnym sprzęcie ma GLM-5.3.

Po modele ze szczytu tabeli warto sięgać wtedy, gdy zadanie realnie tego wymaga: trudny kod, długie rozumowanie, analiza, w której pomyłka kosztuje. W większości codziennych zastosowań różnicy nie zobaczysz, a rachunek zobaczysz od razu.

Moje własne pomiary, nie cudze tabele

Rankingi producentów mierzą to, co producentom wygodnie mierzyć. Dlatego prowadzę własne testy na zadaniach po polsku i publikuję surowe liczby razem z kosztem każdego zapytania.

Najnowsze: arena 31 modeli po polsku (9 zadań, odpowiedzi obok siebie), test modeli na polskiej gramatyce oraz test jedenastu modeli na kodzie, tłumaczeniach i instrukcjach, w którym na jednym zadaniu pomylił się mój własny automat oceniający.

Jeśli budujesz coś, co ma chodzić bez nadzoru, przyda się też tekst o tym, z czego składa się agent AI i gdzie takie agenty się psują.

// czytaj dalejTest polszczyzny modeli AI - czerwiec 2026. Autorski benchmarkBenchmarkiLMArena: co to jest, jak czytać ranking modeli AI i gdzie myliArtykułyGenerator piosenek AI: jak zrobić polski numer i czego nie mówią producenciArtykuły

Chcesz zrobić film po polsku? ZWID - od 3 zł →

Link do Kimi jest partnerski: jeśli kupisz przez niego, serwis dostaje prowizję, a Ty płacisz tyle samo. Nie wpływa to na treść, także tam, gdzie piszę krytycznie.