Nowe standardy w modelach językowych 2025
Gemini 2.5 Pro, najnowsza odsłona modelu od Google, zajmuje czołowe miejsce w aktualnych benchmarkach wydajności. Model ten wyróżnia się zwłaszcza w obszarach takich jak kodowanie, matematyczne rozumowanie, multimodalność oraz obsługa długiego kontekstu – obecnie do 1 miliona tokenów, z zapowiedzią rozszerzenia do 2 milionów. Wyniki testów w WebDev Arena (~1470 ELO), GPQA czy Humanity’s Last Exam (18.8%) potwierdzają jego dominację.
Innowacyjny tryb Deep Think
Wśród nowych funkcji pojawił się tryb Deep Think, który pozwala modelowi na bardziej złożone i logiczne rozumowanie. Testy na zestawach takich jak USAMO, MMMU czy LiveCodeBench wykazują, że to znaczące usprawnienie w kontekście głębokiej analizy. Zastosowanie tego trybu może wspomóc rozwiązania edukacyjne i automatyzację skomplikowanych projektów.
Odświeżona wersja na czerwiec 2025
Model Gemini Pro został zaktualizowany w czerwcu 2025, poprawiono m.in. kreatywność i spójność odpowiedzi. Ulepszenia te odczuwalne są zarówno w zakresie tworzenia treści, jak i pracy z kodem, co czyni go bardziej uniwersalnym narzędziem dla specjalistów i twórców.
Claude 4 – precyzyjna siła w kodowaniu
Modele Claude 4, zarówno Sonnet jak i Opus, osiągnęły najwyższe wyniki kodowania na benchmarku SWE-bench – odpowiednio 72.7% i 72.5%. Wykazują się również wydajnością w zadaniach długoterminowych, tzw. agentic workflows. Są stosowane m.in. przez GitHub Copilot, co świadczy o ich praktycznym zastosowaniu.
Efektywność kosztowa Claude 4
Claude Sonnet 4 oferuje znakomity stosunek ceny do jakości (~3–15 USD za milion tokenów), co czyni go dobrym wyborem dla firm i programistów. Według analiz Vellum.ai model ten należy do najbardziej opłacalnych w dłuższych sesjach kodowania.
Modele OpenAI – szybkie i skuteczne
Modele o3, o4-mini oraz o3-pro od OpenAI utrzymują wysoką skuteczność w krótszych i średnich zadaniach, przy czym model o3 osiąga bardzo dobre wyniki do 60k tokenów. Na benchmarku LiveBench wykazują wysoką sprawność w zakresie językowym i kreatywnym, choć przy bardzo długich kontekstach tracą przewagę.
Najważniejsze różnice w skrócie
Gemini 2.5 Pro – najlepszy w zadaniach matematycznych, kodowych i multimodalnych. Claude 4 – lider w kodowaniu i długich workflow przy niższych kosztach. OpenAI o3 – korzystny cenowo i szybki przy średnich zadaniach. Wybór zależy od konkretnych wymagań projektu i budżetu.
Nowe benchmarki i analizy
W czerwcu 2025 ResearchCodeBench wskazał, że Gemini osiągnął 37% skuteczności przy implementacji nowatorskiego kodu, podczas gdy o3 – 32%, a o4-mini – 30%. Wyniki z Literary Evidence Retrieval pokazały, że model Pro przewyższył ludzkich ekspertów w analizie literatury (62.5% vs 50%).
Granice głębokiego rozumowania
Test Verbose ListOps ujawnił, że nawet topowe modele jak Gemini czy o4 mogą mieć trudności z głębokim, zagnieżdżonym rozumowaniem w kontekście sięgającym 10k tokenów. To przypomnienie, że obecne LLM nadal mają swoje ograniczenia poznawcze.
Najlepszy model? Zależy od kontekstu
Do projektów wymagających ogromnego kontekstu, kodowania i analiz matematycznych rekomendowany jest Gemini 2.5 Pro. Dla długich sesji kodowania i workflow – Claude 4 Sonnet lub Opus. W przypadku krótkich i szybkich zadań sprawdza się OpenAI o3/o4-mini. Każdy z modeli ma inne atuty i kompromisy.
