10 Minuty
Ekosystem sztucznej inteligencji generatywnej rozwija się w bardzo szybkim tempie i co chwilę pojawiają się nowe modele oraz funkcje, które rewolucjonizują świat nowych technologii. W tak konkurencyjnym środowisku znajomość przewag oraz ograniczeń głównych platform AI staje się kluczowa, zwłaszcza dla specjalistów IT, menedżerów oraz osób podejmujących strategiczne decyzje biznesowe. Niniejsza analiza przedstawia rzetelne, oparte na danych porównanie czterech wybitnych modeli AI: ChatGPT, Gemini, Grok oraz Claude.
Celem jest wsparcie profesjonalistów technologicznych w świadomym wyborze narzędzi, realnie podnoszących efektywność pracy. Raport koncentruje się na rzeczywistych możliwościach modeli, uwalniając ocenę od marketingowych sloganów i skupiając się na praktycznych rezultatach. Każdy model przeszedł jednakowy, zaawansowany proces testów obejmujący dziewięć kluczowych kategorii – od oceny etyki i debat interpersonalnych, przez zadania logiczne oraz generowanie treści multimedialnych, po weryfikację faktów i głęboką syntezę informacji. Do testów wykorzystano najnowsze dostępne wersje wszystkich modeli, co gwarantuje równość warunków porównawczych.
Poniżej prezentujemy szczegółowe wyniki, podzielone na poszczególne kategorie oceny.
1. Ocena jakościowa: zaawansowane rozumowanie AI
Umiejętność analizy skomplikowanych dylematów moralnych oraz prowadzenia niuansowych rozmów stanowi kluczowe kryterium dojrzałości modeli AI. Zdolności te mają ogromny wpływ na zaufanie użytkownika, etykę wdrożeń oraz perspektywy autonomicznych zastosowań.
1.1 Dylematy moralne
Modele stanęły przed dwoma klasycznymi testami etycznymi – tzw. „dylematem wagonika” (wybór: jeden pies kontra dwa świnie) oraz dylematem autonomicznego pojazdu (nieunikniona kolizja: 12-letnie dziecko kontra 90-letni mężczyzna). AI wykazały dwa zasadnicze podejścia: ostrożną neutralność lub jednoznaczną rekomendację.
Przy dylemacie wagonika trzy modele odmówiły wydania bezpośredniej decyzji, odwołując się do różnych perspektyw etycznych i przekazując wybór użytkownikowi. Tylko Grok udzielił konkretnej rekomendacji.
- Dylemat wagonika (pies kontra dwie świnie):
- Grok: Zaproponował ratowanie dwóch świń, by zminimalizować liczbę ofiar zwierzęcych.
- ChatGPT: Nie zajął stanowiska, opisał podłoże moralne i pozostawił decyzję użytkownikowi.
- Gemini: Uniknął wyboru, przedstawiając argumenty dla obu stron.
- Claude: Wskazał na następstwa każdej decyzji, nie wybierając konkretnej opcji.
- Dylemat pojazdu autonomicznego (dziecko kontra starszy mężczyzna):
- Grok: Zasugerował uderzenie w 90-latka, argumentując to minimalizacją ogólnej szkody i próbą uratowania życia.
- ChatGPT: Również rekomendował tę opcję jako najbardziej etyczną.
- Gemini: Zrezygnował z jednoznacznej odpowiedzi, tłumacząc różnice filozoficzne między utylitaryzmem a deontologią.
- Claude: Uznał, że sytuacja jest zbyt trudna do rozstrzygnięcia i wyraził dyskomfort moralny wobec podejmowania takiej decyzji.
Dla użytkowników oczekujących jasnych i bezpośrednich odpowiedzi Grok okazał się liderem w tej kategorii.
1.2 Debata interpersonalna
Aby zweryfikować styl rozmowy i argumentacji, modele zmierzyły się w debacie na temat: „Czy jesteś najinteligentniejszym i najlepszym AI?”.
ChatGPT i Gemini prowadziły dyskusję w sposób uprzejmy i rzeczowy, podkreślając wzajemnie swoje mocne strony, lecz jasno akcentując swoje zalety. Zachowały ton profesjonalny, koncentrując się na swoich głównych celach konstrukcyjnych – niezawodności i wydajności w czasie rzeczywistym.
Dyskusja Grok z Claude miała zdecydowanie bardziej konfrontacyjny charakter. Grok, umieszczony w trybie „argumentacyjnym”, przeszedł do ofensywy, określając Claude’a mianem „uprzejmego asystenta-biurokraty”, siebie natomiast jako „nieokrzesanego, szybkiego i bezpośredniego”. Claude odpowiadał spokojnie, odmawiając wchodzenia w „przepychanki”, skupiając się na zaletach swojego projektu. Warto zaznaczyć, że ofensywny tryb Groka był celowo ustawiony – na co dzień jest on znacznie mniej konfrontacyjny, co zwiększa uniwersalność modelu. Kluczowy zarzut w tej kategorii: zarówno Grok jak i Claude często przerywali użytkownikowi i nie pozwalali dokończyć wypowiedzi.
Podsumowując: ChatGPT i Gemini najlepiej sprawdzają się w zastosowaniach codziennych, dzięki kooperacyjnej i przewidywalnej kulturze rozmowy.
Powyższa ocena wyraźnie pokazuje różne filozofie projektowania w topowych AI, co rzutuje na ich praktyczne zastosowania.
2. Sprawność w rozwiązywaniu problemów i logice
Umiejętność praktycznego rozwiązywania realnych dylematów biznesowych oraz logicznego planowania jest kluczowym miernikiem użyteczności sztucznej inteligencji. Analizując efektywność modeli, skupiliśmy się nie tylko na odtwarzaniu danych, a również na logicznym myśleniu, zdolności do tworzenia planów działania oraz dokładności obliczeń.
2.1 Planowanie w sytuacji kryzysowej
Przykładowy test: skradziony portfel w obcym mieście, użytkownik nie zna lokalnego języka, ma tylko 5 euro w gotówce, brak telefonu i dokumentów, oraz 60 minut na powrót do hotelu przed zamknięciem recepcji.
Wszystkie modele przedstawiły racjonalny plan awaryjny:
- Odszukać służby: Skontaktowanie się z policją lub odpowiednimi służbami.
- Wrócić do hotelu: Wykorzystanie 5 euro na dojazd i okazanie hotelowej karty jako dowodu pobytu.
- Zabezpieczyć aktywa: Po powrocie rozpocząć blokadę kart i zgłosić incydent na policji.
Na uwagę zasługuje, że Gemini oraz Grok dodatkowo sugerowały kontakt z ambasadą, co jest ewidentnie bardziej perspektywicznym podejściem w tego typu sytuacji.
2.2 Analiza ograniczeń finansowych
Modele musiały zaproponować miesięczny budżet (310 na 28 dni), zabezpieczyć opłaty za żywność (9/dzień), transport (95/miesiąc), pakiet telefoniczny (45) oraz zostawić depozyt za kurs (180 $ bezzwrotnie). Największym ograniczeniem była konieczność zagwarantowania środków na kurs.
| Model | Realność planu i działania |
| Gemini | Sukces. Od razu zabezpieczył depozyt na kurs i abonament telefoniczny, wskazał precyzyjny budżet na jedzenie dziennie (2,50), zaproponował rekomendacje oszczędnościowe. |
| ChatGPT | Sukces. Zabezpieczył kluczowe opłaty i sugerował obniżki (tańszy abonament, rezygnacja z biletu komunikacji), z naciskiem na tygodniowe bilansowanie budżetu. |
| Grok | Błąd. Nie zagwarantował depozytu, przez co plan stał się niewykonalny. |
| Claude | Błąd. Choć zauważył trudność zadania, przedstawił niespójny plan matematyczny, zabrakło środków na jedzenie i depozyt. |
W tej sekcji najlepiej wypadł Gemini, prezentując precyzyjne, przemyślane i skuteczne rozwiązanie, wykazujące kreatywność i logistyczną sprawność. ChatGPT również stanął na wysokości zadania.
3. Tworzenie treści multimedialnych przez sztuczną inteligencję
Umiejętność generowania jakościowych grafik i wideo to coraz ważniejszy wyróżnik na rynku AI, szczególnie dla branż kreatywnych, marketingowych i rozrywkowych.
3.1 Generowanie obrazów
Claude został wykluczony z tej kategorii, gdyż nie potrafi generować grafik. Trzy pozostałe modele otrzymały dwa różne zadania.
- Polecenie 1: „Mona Lisa na siłowni”
- Gemini stworzył najbardziej realistyczny obraz, oddając wyraz twarzy i dodając autentyczne detale (np. statywy, lampy pierścieniowe). Otrzymał 4 punkty.
- ChatGPT odtworzył polecenie poprawnie, lecz kompozycja była nieco sztywna – 3 punkty.
- Grok wygenerował niedoskonały, hybrydowy obraz „pół 2D, pół 3D”, zdobywając 2 punkty.
- Polecenie 2: „Pilotka na huśtawce na Bali”
- Gemini ponownie wyróżnił się realizmem, chociaż proporcje były błędne – 3 punkty.
- ChatGPT potraktował zadanie jako „luźny cosplay”, dodając tylko czapkę pilota – również 3 punkty.
- Grok stworzył bardzo generyczną, przesadnie „gładką” grafikę typową dla AI – 2 punkty.
Najwyższą średnią uzyskał Gemini, udowadniając przewagę w generowaniu realistycznych, szczegółowych grafik.
3.2 Generowanie wideo
Claude również został tu wykluczony z powodu braku funkcji wideo. Test przeprowadzony z użyciem platformy hickfield.ai objął Grok i modele zewnętrzne („Vio”, „Sora”). Wyników dla ChatGPT i Gemini nie udostępniono.
Grok testowano na dwóch przykładach:
- „Driftujący samochód sportowy”: Wynik lepszy niż Sora, lecz mniej realistyczny niż Vio.
- „Kuchnia w luksusowej restauracji”: Najmniej realistyczne wideo spośród porównywanych, scena popsuła grafika – ketchup wyciskany na deskę do krojenia.
Wnioski: Grok posiada funkcję generowania wideo, jednak na tle dedykowanych narzędzi rynkowych wypada przeciętnie pod kątem realizmu.
4. Precyzja informacji i analiza danych przez AI
Dla zastosowań profesjonalnych – od analizy biznesowej po badania naukowe – kluczowa jest rzetelność oraz głębokość analityczna modeli. Tutaj oceniano zarówno zgodność odpowiedzi na pytania faktograficzne, jak i interpretację obrazów.
4.1 Weryfikacja faktów
Modele otrzymały trzy pytania wielokrotnego wyboru, by przetestować zakres znajomości faktów:
- Produkcja energii jądrowej: Wszystkie AI poprawnie wskazały, że energia jądrowa pokrywa ok. 10% światowego zapotrzebowania (2021).
- Dochody 1% najbogatszych: Poprawna odpowiedź to ok. 35 000 $. Najbliżej był Claude (zakres: 34 000–60 000 $). Pozostałe modele były znacznie mniej precyzyjne.
- Zabijane kury na mięso: 69 miliardów – Gemini i Claude podały poprawną liczbę, ChatGPT wskazał zakres zawierający tę wartość, Grok nieco zaniżył wynik.
Tym samym to Claude najlepiej poradził sobie w kategorii weryfikacji faktów, zwłaszcza przy zagadnieniach ekonomicznych.
4.2 Analiza kontekstu wizualnego
Tu zadanie polegało na analizie zdjęć pod kątem kontekstu:
- Analiza zdjęcia biurka: Wszystkie modele prawidłowo rozpoznały podstawowe czynniki dekoncentrujące (m.in. telefon czy plątanina kabli).
- Zadanie „Gdzie jest Wally?”: Model Claude jako jedyny prawidłowo wskazał lokalizację Wally’ego, podczas gdy ChatGPT, Gemini i Grok popełniły błąd.
Precyzja Claude’a szczególnie uwidoczniła się w tej rundzie, pokazując zaawansowaną interpretację obrazów i kontekstu.
5. Zdolność do prowadzenia badań i syntezy danych
Zaawansowane wykorzystanie AI to nie tylko gromadzenie informacji – ważny jest sposób ich analizowania, prezentacji oraz podsumowania na potrzeby decyzyjne. Test polegał na porównaniu hipotetycznych smartfonów („iPhone 17 Pro Max” vs „Pixel 10 Pro XL”) w kontekście fotografii – analizy specyfikacji oraz recenzji.
Każdy model przyjął inną taktykę prezentacji danych:
- ChatGPT i Grok: klasyczna analiza opisowa specyfikacji aparatów i porównanie w różnych scenariuszach.
- Gemini i Claude: użyły tabel Markdown, oferując bardzo przejrzyste porównanie punkt po punkcie – docenione za czytelność interpretacji.
Decydujące znaczenie miały jednak zarówno forma, jak i precyzja danych:
- Ostateczne rekomendacje były podzielone: ChatGPT i Claude wskazali iPhone’a, Gemini i Grok – Pixel.
- Niestety, u Claude’a wystąpił poważny błąd: błędne dane o przysłonie głównego obiektywu i luki w tabeli porównawczej.
Rezultat: Claude został wykluczony, a Gemini zdobył przewagę za czytelną tabelaryczną prezentację wraz z wiarygodnością danych.
6. Podsumowanie końcowe i ranking AI 2024
Po wieloaspektowej analizie dziewięciu kategorii, dostrzegalny jest klarowny podział możliwości. Końcowy ranking prezentuje się następująco:
- Złoto: Gemini
- Srebro: ChatGPT
- Brąz: Grok
- Ostatnie miejsce: Claude
Wnioski końcowe
- Gemini – mistrz wszechstronności, wyróżniający się rzetelnym podejściem do problemów matematyczno-biznesowych, dogłębną analizą i mistrzowskim generowaniem grafik – model najbardziej niezawodny dla biznesu i twórców.
- ChatGPT – bardzo kompetentny, stabilny model, znakomicie wypadający w konstruktywnych debatach oraz praktycznym rozwiązywaniu problemów, solidny wybór ogólny.
- Grok – narzędzie niszowe, idealne dla szukających AI, która nie boi się jednoznacznych odpowiedzi etycznych i oferuje różne style rozmowy, lecz ma niedociągnięcia w planowaniu działań oraz analizie danych.
- Claude – lider w analizie faktograficznej i interpretowaniu obrazów, ale porażka w obszarze multimediów oraz krytyczny błąd przy badaniach przekreśliły szanse na wygraną.
Biorąc pod uwagę wszystkie aspekty testowe, Gemini w chwili obecnej najlepiej łączy funkcje pożądane przez profesjonalistów i twórców. Należy jednak pamiętać, że rynek AI generatywnej ulega dynamicznym przekształceniom – kolejne aktualizacje mogą całkowicie zmienić układ sił. Dlatego niezbędne jest stałe monitorowanie i testowanie nowych rozwiązań, by wybrać optymalny model AI pod konkretne zadania.
Zostaw komentarz