Porównanie modeli LLM · Czerwiec 2026

Nie tylko wydajność. Wpływ na decyzje.

Kompleksowe porównanie 13 modeli LLM, które obok benchmarków technicznych ocenia jak model wpływa na jakość decyzji człowieka.

Dane techniczne i cenowe: źródła publiczne (dokumentacja providerów). Oceny behawioralne: autorska skala Decision Integrity. Wyniki nie stanowią rekomendacji zakupowej.

To porównanie ma charakter orientacyjny i rynkowy. Oficjalnym indeksem metodologicznym Decision Integrity dla modeli językowych pozostaje DI-LLM Index, oparty wyłącznie na publicznej dokumentacji dostawców.

13
Modeli
5 providerów + PL
6
Wymiarów behawioralnych
Unikalny framework
5
Benchmarków tech
Reasoning, coding, math...
2
Modele natywnie PL
Bielik + PLLuM
🟤Claude Fable 5
Anthropic · Dense
96
123
NISKI
89
$50
1M
1.8%
Doskonała
🟢GPT-5.5
OpenAI · MoE
94
64
WYSOKI
77
$30
1M
3.2%
Doskonała
🟤Claude Opus 4.8
Anthropic · Dense
93
121
NISKI
87
$25
1M
2.1%
Doskonała
🟢GPT-5.4
OpenAI · MoE
91
67
WYSOKI
74
$15
1M
4.1%
Doskonała
🔵Gemini 3.1 Pro
Google · MoE
91
76
UMIARKOWANY
74
$12
2M
4.5%
Dobra
🟣DeepSeek V4 Pro
DeepSeek · MoE
89
82
UMIARKOWANY
71
$0.87
1M
5%
Dobra
🟠Mistral Large 3
Mistral AI · Dense
85
93
UMIARKOWANY
71
$1.5
262K
5.2%
Dobra
🔵Llama 4 Maverick
Meta · MoE (128 experts)
83
81
UMIARKOWANY
67
Self-host
1M
6%
Dobra
🔷Grok 4.1 Fast
xAI · MoE
81
55
WYSOKI
61
$0.5
2M
7.8%
Umiarkowana
🟣DeepSeek V4 Flash
DeepSeek · MoE
77
83
UMIARKOWANY
62
$0.28
1M
7.5%
Umiarkowana
🔵Llama 4 Scout
Meta · MoE (16 experts)
76
84
UMIARKOWANY
66
Self-host
10M
7%
Dobra
🇵🇱PLLuM 70B
CYFRA / Konsorcjum PL · Dense (Llama 3.1-based)
65
101
NISKI
56
Self-host
128K
9%
Natywny
🇵🇱Bielik 11B v2.3
SpeakLeash / AGH · Dense (Mistral-based)
50
100
NISKI
47
Self-host
32K
12%
Natywny
© Stefan Podedworny · Porównanie LLM · Decision Integrity · Dane: Czerwiec 2026