Który model AI rządzi w 2026? GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 i DeepSeek V4 w bezpośrednim starciu

Claude Opus 4.7 wyspecjalizował się w programowaniu. Wynik 64,3% w SWE‑Bench Pro i 87,6% w SWE‑Bench Verified to obecnie najlepsze publiczne rezultaty w naprawianiu realnych błędów z GitHub.

Największym zaskoczeniem jest Gemini 3.5 Flash. To model z rodziny „szybkiej inferencji”, a jednak w tabeli Google osiąga 76,2% w Terminal‑Bench 2.1 – niewiele mniej niż GPT‑5.5 (78,2%) i wyraźnie więcej niż Claude Opus 4.7 (66,1%) na tej samej wersji testu.

Grok 4.3 i DeepSeek V4 są trudniejsze do precyzyjnego sklasyfikowania. Różnice w metodologii i przejrzystości publikowanych danych utrudniają bezpośrednie porównania.

Benchmarki programistyczne

To obszar, w którym różnice między modelami są najbardziej wyraźne.

Claude Opus 4.7 przoduje. Wynik 64,3% na SWE‑Bench Pro to duży skok w porównaniu do poprzednika (53,4%) i przewaga nad GPT‑5.5 (58,6%). Oznacza to, że Claude lepiej radzi sobie z rzeczywistymi problemami koderskimi w różnych językach.

GPT‑5.5 nieco ustępuje w SWE‑Bench Pro (58,6%), ale dominuje w szerszych zadaniach inżynieryjnych, takich jak automatyzacja w terminalu. Terminal‑Bench 2.0 mierzy złożone wieloetapowe zadania w wierszu poleceń i tutaj GPT‑5.5 osiąga 82,7%.

Gemini 3.5 Flash z wynikiem 55,1% w SWE‑Bench Pro wypada skromnie na tle lidera, ale to wciąż dobry rezultat jak na model z szybkiej półki.

W przypadku Groka 4.3 publiczne dane są mniej standardowe. Raportowane wyniki, np. 81% w IFBench czy 98% w τ²‑Bench Telecom, dotyczą węższych umiejętności i nie są wprost porównywalne z SWE‑Bench.

Dla DeepSeek V4 potwierdzone publicznie benchmarki programistyczne są ograniczone. Część danych pochodzi z wewnętrznych testów lub przecieków i nie została niezależnie potwierdzona.

Praca agentowa i korzystanie z narzędzi

Coraz więcej benchmarków mierzy, jak modele radzą sobie z koordynacją narzędzi i realizacją wieloetapowych zadań.

Google podaje, że Gemini 3.5 Flash przewodzi w kilku testach użycia narzędzi, w tym 83,6% w MCP Atlas (wieloetapowe przepływy pracy) i 56,5% w Toolathlon (ogólne użycie narzędzi).

GPT‑5.5 radzi sobie bardzo dobrze w podobnych obszarach. W benchmarku GDPval, mierzącym zadania z wiedzy specjalistycznej w różnych zawodach, osiąga 84,9% wygranych lub remisów z innymi modelami.

Claude Opus 4.7 również notuje mocne wyniki w obsłudze komputera. 78,0% w OSWorld‑Verified wskazuje na dobrą wydajność w interakcji z interfejsami systemowymi i oprogramowaniem.

Długość kontekstu, szybkość i koszt

Same wyniki benchmarków nie mówią wszystkiego o praktycznym zastosowaniu.

Grok 4.3 kładzie nacisk na długi kontekst i niski koszt. xAI deklaruje kontekst 1 miliona tokenów oraz ceny na poziomie 1,25 dolara za milion tokenów wejściowych i 2,50 dolara za milion tokenów wyjściowych – to może być atrakcyjna opcja do analizy bardzo dużych dokumentów.

Gemini 3.5 Flash został zaprojektowany z myślą o szybkiej inferencji. Google twierdzi, że jest czterokrotnie szybszy niż modele flagowe, pozostając jednocześnie konkurencyjnym w wielu testach agentowych.

Modele DeepSeek tradycyjnie stawiają na otwartość (open-weight) lub niższe koszty wdrożenia, co czyni je interesującymi dla firm chcących uruchamiać modele na własnej infrastrukturze.

Niezależna ocena DeepSeek V4

Najbardziej wiarygodną niezależną ocenę DeepSeek V4 dostarcza amerykański Narodowy Instytut Standardów i Technologii (NIST) w ramach programu CAISI.

Według tej oceny, DeepSeek V4 to najbardziej zaawansowany chiński model testowany przez CAISI w dziedzinach takich jak inżynieria oprogramowania, cyberbezpieczeństwo czy matematyka, ale ustępuje czołówce około 8 miesięcy pod względem możliwości.

Raport podkreśla również, że wewnętrzne wyniki DeepSeek są wyższe niż niezależne pomiary CAISI, co pokazuje, jak ważne są neutralne ewaluacje przy porównywaniu modeli różnych firm.

Dlaczego porównania są niedoskonałe

Nawet mając opublikowane liczby, bezpośrednie porównania są trudne z kilku powodów:

• Benchmarki są często dostępne w różnych wersjach (np. Terminal‑Bench 2.0 vs 2.1).
• Część wyników pochodzi z ewaluacji prowadzonych przez producenta, a nie niezależne testy.
• Złożone wskaźniki i wyniki Elo (jak GDPval‑AA) nie są wprost porównywalne z benchmarkami procentowymi.

Z tych powodów ścisłe „uszeregowanie od 1 do 5” należy traktować z ostrożnością.

Co mówią dostępne dowody

Na podstawie najlepszych publicznych danych:

• GPT‑5.5 wydaje się najszerzej użytecznym modelem, sprawdzającym się w pracy z wiedzą, rozumowaniu i zadaniach agentowych.
• Claude Opus 4.7 ma obecnie najbardziej wyraźną przewagę w rzeczywistych benchmarkach programistycznych, takich jak SWE‑Bench.
• Gemini 3.5 Flash jest niezwykle mocny jak na model szybkiej inferencji i w kilku testach agentowych zbliża się do flagowców.
• Grok 4.3 oferuje długi kontekst i obiecujące wskaźniki złożone, ale ma mniej standardowych porównań z liderami.
• DeepSeek V4 to najlepszy niezależnie oceniony chiński model, ale według analizy NIST wciąż pozostaje za światową czołówką.

W praktyce „najlepszy” model zależy od konkretnego zadania: agenci programistyczni, asystenci badawczy, analiza długich dokumentów czy tania inferencja – każdy z tych przypadków może faworyzować inny model, nawet jeśli ogólne wyniki benchmarków są podobne.