Mega srovnání AI modelů

Na školeních se mě lidé stále ptají, který model je nejlepší.

Tak jsem pro vás nachystal největší srovnání podle účelu, na co chcete umělou inteligenci použít. 

Arcee AI Trinity Mini

Trinity Mini je specializovaný model „řídké směsi expertů“ s 26 miliardami parametrů, určený pro agentní pracovní postupy s vysokou mírou uvažování. Navzdory menšímu aktivnímu prostoru vyniká v komplexní orchestraci a využití nástrojů.

Nejlepší na
  • Vývojáři vytvářející autonomní agenty
  • Asistenti ve výzkumu v oblasti STEM
  • Složité aplikace RAG (Retrieval Augmented Generation) s omezeným rozpočtem
Silné stránky
  • Vysoká efektivita (aktivuje pouze 3 miliardy parametrů na token)
  • Specializace pro agentní úlohy, volání funkcí a RAG
  • Velké kontextové okno o velikosti 128 kB pro analýzu dlouhých dokumentů
Omezení
  • Menší znalostní báze než masivní modely o více než 70 miliardách znalostí
  • Zaměření na technické/logické úkoly spíše než na kreativní prózu

OpenAI GPT OSS 20B

GPT OSS 20B je odlehčený sourozenec řady OSS. S parametry 21B (aktivních 3,6B) je navržen pro běh na spotřebním hardwaru (MacBooky, RTX 4090) a zároveň poskytuje silné možnosti uvažování.

Nejlepší na
  • Místní vývojáři
  • nadšenci zaměření na soukromí
  • aplikace RAG na okraji sítě
Silné stránky
  • Běží lokálně na špičkových spotřebitelských zařízeních
  • Velmi efektivní architektura MoE
  • Silnější argumentace než většina otevřených modelů podobné velikosti
Omezení
  • Znalostní báze je menší než verze 120B
  • Není vhodná pro rozsáhlé komplexní uvažování

Qwen Turbo R1 Distill

Zhuštěný model, který kombinuje rychlost Qwen s uvažovacími vzorci DeepSeek R1. Je optimalizován tak, aby poskytoval „promyšlené“ odpovědi bez plných výpočetních nákladů uvažovacího modelu.

Nejlepší na
  • Chatboti zaměření na logiku
  • rychlé doučování matematiky
  • úkoly na uvažování s omezeným rozpočtem
Silné stránky
  • Vysoká přesnost v logických úlohách vzhledem k jejich velikosti
  • Velmi rychlá inference
  • Začleňuje data z „řetězce myšlenek“ do standardního tréninku
Omezení
  • Nelze provádět „dlouhé myšlení“ (na rozdíl od plného R1)
  • Přesnost klesá u extrémně složitých důkazů

Grok Code Fast 1

Grok Code Fast 1 je specializovaný model vyladěný speciálně pro vysokorychlostní generování a ladění kódu. Integruje se s IDE a poskytuje téměř okamžité dokončování kódu a opravy.

Nejlepší na
  • Vývojáři softwaru používají umělou inteligenci pro automatické doplňování
  • rychlé kontroly syntaxe
  • generování standardizovaných šablon
Silné stránky
  • Extrémně nízká latence pro pracovní postupy automatického dokončování
  • Vyladěno na rozsáhlá úložiště moderního kódu
  • Dobré v úlohách „fill-in-the-middle“ (FIM)
Omezení
  • Není určeno pro běžnou konverzaci ani tvůrčí psaní
  • Chybí mu hluboké schopnosti architektonického plánování

Microsoft Phi 4

Phi 4 škáluje data „učebnicové kvality“ na větší velikost (přibližně 14B) a přímo konkuruje variantám Llama 8B a Mistral. Na svou velikost pozoruhodně vyniká v uvažování, matematice a kódování.

Nejlepší na
  • Doučování STEM
  • generování kódu na noteboocích
  • efektivní argumentační agenti
Silné stránky
  • Uvažování a matematika metodou SOTA pro třídu malých modelů
  • Trénování syntetických dat zajišťuje vysokou bezpečnost a přesnost
  • Vysoce efektivní inference
Omezení
  • Kreativní psaní může působit „roboticky“ nebo sucho.
  • Světové znalosti jsou stále menší než 70 miliard modelů.

Mistral Devstral 2

Devstral 2 je vývojový stupeň Codestralu, určený nejen pro psaní kódu, ale i pro úkoly „vývojářského agenta“. Vyniká v plánování architektury, ladění a používání nástrojů CLI.

Nejlepší na
  • Autonomní agenti softwarového inženýrství
  • Komplexní automatizace DevOps
Silné stránky
  • Silné architektonické uvažování (nejen syntaxe)
  • Optimalizováno pro použití agentních nástrojů (CLI, Git)
  • Robustní zpracování chyb a autokorekce
Omezení
  • Silné zaměření na technické úkoly znemožňuje běžnou konverzaci
  • Pro plné využití je nutný agentní framework

Z.AI GLM 4.5 Air

GLM 4.5 Air je efektivní a uživatelsky přívětivější sourozenec řady 4.5. S přibližně 12 miliardami aktivních parametrů přináší pokročilou architekturu řady 4.5 do velikosti, která umožňuje běžet na jediné špičkové grafické kartě.

Nejlepší na
  • Místní agenti
  • rychlí dvojjazyční asistenti
  • nákladově efektivní komerční nasazení
Silné stránky
  • Vysoká efektivita a rychlost
  • Zachovává si silné logické myšlení a schopnosti používat nástroje
  • Lze nasadit na systémy s jedním uzlem
Omezení
  • Nižší „zapamatovatelnost“ pro rozsáhlé znalostní úkoly než u plných 4,5
  • Hloubka uvažování je snížena ve srovnání s variantou 355B

Gemini 2.5 Flash Lite

Gemini 2.5 Flash Lite je cenově nejvýhodnější model v řadě Gemini, navržený pro masivní propustnost. Zachovává si základní multimodální a nástrojové funkce Flashe, ale za výrazně nižší cenu.

Nejlepší na
  • Extrakce dat
  • jednoduchá kategorizace
  • hromadný překlad
  • boti pro velké objemy práce s klienty
Silné stránky
  • Nejnižší cena za token v řadě Gemini
  • Podporuje uzemnění pomocí Vyhledávání Google a spouštění kódu
  • Ideální pro dávkové zpracování velkých objemů
Omezení
  • Potíže s nuancemi v komplexním nebo tvůrčím psaní
  • Menší „myšlenková“ kapacita než standardní Flash

OpenAI GPT 5.1 Codex Mini

Codex Mini přináší kódovací znalosti GPT 5.1 do balíčku citlivého na latenci. Je navržen pro úlohy typu „automatické dokončování“ a rychlé opravy syntaxe, kde je rychlost prvořadá.

Nejlepší na
  • Pluginy pro automatické dokončování IDE
  • Rychlé generování skriptů
  • Asistence s příkazy shellu
Silné stránky
  • Téměř okamžité návrhy kódu (méně než 50 ms)
  • Vysoká přesnost logiky na úrovni funkcí
  • Nízké náklady pro nepřetržité používání
Omezení
  • Nelze „plánovat“ složité systémy
  • Omezené povědomí o kontextu ve srovnání s Maxem

Mistral Nemo

Mistral Nemo (12B) je kolaborativní model vytvořený ve spolupráci s NVIDIA, navržený tak, aby se přesně vešel do paměti jedné standardní GPU (jako jsou RTX 4090/A100 slices) s prostorem pro dlouhý kontext.

Nejlepší na
  • Prosumeri
  • Místní nadšenci do umělé inteligence
  • Vývojáři potřebující spolehlivý středně velký lokální model
Silné stránky
  • Ideální velikost pro standardní spotřební hardware (12B)
  • Vynikající uvažování a kódování pro svou třídu
  • Výměna za Llama 8B s vyšší inteligencí
Omezení
  • Stále halucinuje z nejasných faktů
  • Není to „hraniční“ model pro hluboký výzkum

Gemma 3 12B

Gemma 3 12B je model Google s otevřenými váhami navržený pro efektivitu a lokální nasazení. Využívá multimodální architekturu se směsí expertů pro zajištění vysokého výkonu v kompaktním provedení.

Nejlepší na
  • Místní asistenti s umělou inteligencí
  • analýza obrazu zaměřená na soukromí
  • nasazení na okraji sítě v chytrých zařízeních
Silné stránky
  • Nativní multimodální (obraz/text) v malém balení
  • Efektivní inference na spotřebitelských GPU (např. RTX 4090)
  • Silné sledování instrukcí vzhledem k velikosti
Omezení
  • Velikost 12 miliard gramů omezuje hloubku znalostí ve srovnání s modely o velikosti 70 miliard a více gramů.
  • Uvažování o složitých logických hádankách je omezené.

Qwen 3 14B

Qwen 3 14B je „edge“ varianta nové generace rodiny Qwen. Přináší inteligenci na úrovni 70B do modelu, který se vejde na standardní 16GB notebook, a vyniká v oblasti vícejazyčného chatu a sledování instrukcí.

Nejlepší na
  • Místní asistenti
  • chatboti zaměření na ochranu soukromí
  • překlad z edge-device
Silné stránky
  • Neuvěřitelný poměr výkonu a velikosti
  • Běží pohodlně na spotřebitelských grafických procesorech/MacBookech
  • Silné vícejazyčné funkce (asijské/evropské jazyky)
Omezení
  • Omezená znalostní kapacita ve srovnání s modely 70B+
  • Potíže s velmi dlouhými nebo složitými řetězci uvažování