Zestawienie dużych modeli językowych dostępnych na rynku, z podziałem na modele zamknięte i open source. Dla każdego modelu podajemy producenta, datę wydania, rozmiar okna kontekstu, orientacyjne ceny API za milion tokenów wejściowych i wyjściowych oraz zastosowania, w których wypada najlepiej.
Ceny API podawane są w dolarach za milion tokenów i zmieniają się kilka razy w roku — przed decyzją zakupową warto zweryfikować je u dostawcy. Modele open source oznaczone jako darmowe nie mają kosztu licencji, ale generują koszt infrastruktury do self-hostingu.
Zacznij od wymagań, nie od modelu. Zadanie klasyfikacyjne w dużej skali obsłuży najtańszy model z rodziny; złożone rozumowanie lub praca agentowa wymaga modelu flagowego, którego koszt jednostkowy bywa kilkudziesięciokrotnie wyższy.
Okno kontekstu decyduje o tym, ile materiału można podać w jednym zapytaniu. Modele z oknem 1M tokenów pozwalają analizować obszerne dokumentacje bez dzielenia ich na fragmenty, co upraszcza architekturę kosztem ceny za zapytanie.
Wymogi dotyczące danych osobowych i lokalizacji przetwarzania często przesądzają wybór szybciej niż benchmarki. Model open source uruchomiony na własnej infrastrukturze bywa jedyną opcją zgodną z polityką bezpieczeństwa organizacji.
Portal zestawia 57 modeli językowych od dostawców: Alibaba (Qwen), Amazon, Anthropic, Cohere, DeepSeek, Google, Meta, Microsoft, Mistral AI, OpenAI, xAI. Poniżej próbka wpisów.
Wersja premium GPT-5.5 dla subskrybentów ChatGPT Pro. Rozszerzone możliwości agentyczne i dłuższy czas myślenia. Okno kontekstu: 1M tokenów. Typ: model zamknięty. Wydany: 2026-04. Cena API: ~$20 za mln tokenów wejściowych, ~$80 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Premium, Agenty, Rozumowanie
Aktualny flagship Anthropic. Najlepszy do złożonego rozumowania i zadań agentycznych. Przewyższa Opus 4.6 i 4.7 w autonomicznych zadaniach wieloetapowych. Okno kontekstu: 200K tokenów. Typ: model zamknięty. Wydany: 2026-05. Cena API: ~$15 za mln tokenów wejściowych, ~$75 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Flagship 2026, Agenty, Autonomia, Rozumowanie
Aktualny szybki model Google (2026). Frontierowa wydajność przy analizie wielu dokumentów i wieloetapowych projektach. Okno kontekstu: 1M tokenów. Typ: model zamknięty. Wydany: 2026-04. Cena API: ~$0.15 za mln tokenów wejściowych, ~$0.60 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Szybki, Multi-doc, Agenty
MoE model (17B aktywnych / 400B total). Multimodalny, wyniki na poziomie GPT-4o. Darmowy do użytku komercyjnego. Okno kontekstu: 1M tokenów. Typ: open source. Wydany: 2025-04. Cena API: Darmowy za mln tokenów wejściowych, Darmowy za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Multimodal, GPT-4o level, Open Source
Unifikacja możliwości Mistral: rozumowanie + multimodal + kodowanie w jednym modelu. Apache 2.0. Okno kontekstu: 128K tokenów. Typ: open source. Wydany: 2026-02. Cena API: $0.10 za mln tokenów wejściowych, $0.30 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: All-in-one, Rozumowanie, Open Source
~1T parametrów MoE, ~37B aktywnych. Okno 1M tokenów, natywna multimodalność. ~90% jakości GPT-5.4 w bardzo niskiej cenie. Okno kontekstu: 1M tokenów. Typ: open source. Wydany: 2026-04. Cena API: ~$0.50 za mln tokenów wejściowych, ~$2 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: 1T MoE, Multimodal, Tani
#1 na LMArena Elo (XI 2025). Halucynacje zredukowane do 4%. Dostęp do danych X w czasie rzeczywistym. Okno kontekstu: 131K tokenów. Typ: model zamknięty. Wydany: 2025-11. Cena API: ~$5 za mln tokenów wejściowych, ~$15 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: #1 LMArena, Rozumowanie, Niska halucynacja
Najnowszy model Qwen. 97.1% na HMMT 2026. Aktualnie #3 wg BenchLM. Open-source. Okno kontekstu: 128K tokenów. Typ: open source. Wydany: 2026-03. Cena API: ~$0.40 za mln tokenów wejściowych, ~$1.60 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: #3 BenchLM, Matematyka, Open Source
Najnowszy model Cohere zoptymalizowany pod agentowe workflow i RAG w enterprise. Okno kontekstu: 256K tokenów. Typ: model zamknięty. Wydany: 2025-03. Cena API: $2.50 za mln tokenów wejściowych, $10 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Agenty, RAG, Koszt
14B model osiągający wyniki modeli 5-10x większych. Doskonały do edge i ograniczonych zasobów. Okno kontekstu: 16K tokenów. Typ: open source. Wydany: 2024-12. Cena API: Darmowy za mln tokenów wejściowych, Darmowy za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Mały, Wydajny, Edge
Najmocniejszy model Amazon do złożonych zadań i fine-tuningu. Nauczyciel do destylacji innych modeli Nova. Okno kontekstu: 1M tokenów. Typ: model zamknięty. Wydany: 2025-04. Cena API: $2.50 za mln tokenów wejściowych, $12.50 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Najpotężniejszy, Fine-tuning, Distylacja
Aktualny flagship OpenAI. Najinteligentniejszy i najbardziej intuicyjny model — samodzielnie kończy wieloetapowe zadania. 82.7% na Terminal-Bench 2.0. Okno kontekstu: 1M tokenów. Typ: model zamknięty. Wydany: 2026-04. Cena API: ~$15 za mln tokenów wejściowych, ~$60 za mln tokenów wyjściowych.
Mocne strony: Flagship 2026, Agenty, Intuicja
Powyżej 12 z 57 pozycji. Pełne zestawienie (57 modeli) dostępne jest w portalu po zalogowaniu.
Zaktualizowano: 14.08.2026.