Kdo je letos nejlepší? Srovnání pěti největších AI modelů roku 2026

Claude Opus 4.7 však výrazně vyniká v reálném softwarovém inženýrství. Anthropic uvádí 64,3 % na SWE‑Bench Pro a 87,6 % na SWE‑Bench Verified – benchmarky, které měří, zda model dokáže opravit skutečné problémy v open‑source repozitářích.

Gemini 3.5 Flash od Googlu je pozoruhodný tím, že se svým výkonem mnohem více blíží vlajkovým modelům, než je u „rychlých“ modelů obvyklé. V Google srovnávací tabulce napříč dodavateli dosahuje 76,2 % na Terminal‑Bench 2.1, zatímco GPT‑5.5 má 78,2 % a Claude Opus 4.7 66,1 % na stejné verzi benchmarku.

Grok 4.3 a DeepSeek V4 se řadí hůře kvůli rozdílům v transparentnosti vyhodnocení a metodice.

Programátorské benchmarky

Výkon v kódování je jednou z nejjasnějších oblastí, kde se modely liší.

Claude Opus 4.7 zde vede nejprůkaznější veřejný signál. Jeho 64,3 % na SWE‑Bench Pro představuje velký skok oproti starším modelům a ukazuje silný výkon při řešení reálných GitHub problémů napříč programovacími jazyky.

GPT‑5.5 od OpenAI dosahuje na stejném benchmarku o něco nižších 58,6 %, ale exceluje v širších inženýrských úlohách, jako jsou terminálové pracovní postupy. Například Terminal‑Bench 2.0 měří komplexní automatizaci příkazové řádky a koordinaci nástrojů, kde GPT‑5.5 vede s 82,7 %.

Gemini 3.5 Flash dosahuje 55,1 % na SWE‑Bench Pro, což je ve srovnání s Opus 4.7 skromný výsledek, ale pozoruhodný pro model „rychlého“ tieru.

Veřejné programátorské benchmarky pro Grok 4.3 jsou méně standardizované. Uváděné metriky zahrnují skóre jako 81 % na IFBench a 98 % na τ²‑Bench (telekomunikační úlohy), ale tato hodnocení měří užší schopnosti a nejsou přímo srovnatelná se SWE‑Bench nebo Terminal‑Bench.

U DeepSeek V4 zůstávají veřejně ověřené programátorské benchmarky omezené. Některá tvrzení pocházejí z interního testování nebo úniků a nebyla nezávisle reprodukována, což činí spolehlivé srovnání obtížným.

Agentní pracovní postupy a použití nástrojů

Moderní benchmarky stále častěji měří, jak dobře modely koordinují nástroje a provádějí vícekrokové úkoly.

Google uvádí, že Gemini 3.5 Flash vede v několika hodnoceních použití nástrojů, včetně 83,6 % na MCP Atlas a 56,5 % na Toolathlon – benchmarků navržených k měření multi‑nástrojové orchestrace a reálných pracovních postupů.

GPT‑5.5 od OpenAI podává silné výkony v podobných doménách prostřednictvím benchmarků jako GDPval, který měří znalostní práci napříč profesemi a ukazuje 84,9 % výher nebo remíz proti jiným modelům.

Claude Opus 4.7 si také dobře vede v benchmarcích pro ovládání počítače. Jeho 78,0 % na OSWorld‑Verified indikuje silný výkon při obsluze desktopových rozhraní a interakci s nástroji.

Kontextové okno, rychlost a náklady

Samotné benchmarky nezachycují charakteristiky nasazení.

Grok 4.3 klade důraz na zpracování dlouhého kontextu a nákladovou efektivitu. Dokumentace xAI uvádí 1‑milion‑tokenové kontextové okno a cenu kolem 1,25 USD za milion vstupních tokenů a 2,50 USD za milion výstupních tokenů, což jej staví jako potenciálně levnější volbu pro práci s velkým kontextem.

Gemini 3.5 Flash je navržen jako model s vysokou rychlostí inference a je často popisován jako výrazně rychlejší než vlajkové modely, přičemž zůstává konkurenceschopný v několika agentních benchmarcích.

Modely DeepSeek se obvykle zaměřují na strategie nasazení s otevřenými váhami nebo nižšími náklady, což je může učinit atraktivními pro organizace, které chtějí provozovat výkonné modely lokálně nebo na vlastní infrastruktuře.

Nezávislé hodnocení DeepSeek V4

Nejvěrohodnější nezávislé posouzení DeepSeek V4 pochází z programu CAISI amerického Národního institutu pro standardy a technologie (NIST).

Podle tohoto hodnocení je DeepSeek V4 nejschopnějším testovaným čínským modelem v oblastech, jako je softwarové inženýrství, kybernetické úlohy a matematika, ale ve schopnostech zaostává za předními modely zhruba o osm měsíců.

Zpráva také uvádí, že interní výsledky benchmarků DeepSeek vypadají silněji než nezávislá měření CAISI, což zdůrazňuje důležitost neutrálního hodnocení při porovnávání modelů napříč laboratořemi.

Proč přímé srovnání zůstává nedokonalé

I při publikovaných číslech je přímé porovnávání modelů obtížné z několika důvodů:

• Benchmarky se často vyskytují v různých verzích (např. Terminal‑Bench 2.0 vs 2.1).
• Některé výsledky pocházejí z hodnocení prováděných dodavatelem spíše než z nezávislých testů.
• Složené indexy a Elo skóre (jako GDPval‑AA) nejsou přímo srovnatelné s procentuálními benchmarky.

Kvůli těmto problémům je třeba přísné „pořadí 1 až 5“ napříč všemi modely interpretovat opatrně.

Co důkazy naznačují právě teď

Na základě nejsilnějších dostupných veřejných dat:

• GPT‑5.5 se jeví jako nejobecněji schopný model napříč znalostní prací, uvažováním a agentními úlohami.
• Claude Opus 4.7 v současnosti vykazuje nejjasnější náskok v reálných programátorských benchmarcích, jako je SWE‑Bench.
• Gemini 3.5 Flash je neobvykle výkonný pro model s rychlou inferencí a v několika agentních hodnoceních se těsně přibližuje vlajkovým modelům.
• Grok 4.3 nabízí silnou délku kontextu a slibné složené metriky, ale má méně standardizovaných srovnání s předními modely.
• DeepSeek V4 představuje nejsilnější nezávisle hodnocený čínský model, ale podle analýzy NIST stále zaostává za současnou špičkou.

V praxi „nejlepší“ model silně závisí na konkrétní úloze: programátorští agenti, výzkumní asistenti, analýza dlouhého kontextu a inference citlivá na náklady mohou všechny upřednostňovat různé modely, a to navzdory podobným titulkům v benchmarcích.

Poznámka pro české čtenáře: Uvedené ceny jsou v amerických dolarech (USD). Pro představu, 1 USD odpovídá přibližně 23 CZK. Kontextové okno 1 milion tokenů představuje zhruba 750 000 slov – tedy několik objemných knih.