Niezależny ranking AI-TOP
Modele AI lokalne
Widok dla modeli przeznaczonych do uruchamiania lokalnego.
Ranking AI-TOP.PL porządkuje modele sztucznej inteligencji według jawnej metodologii i danych zapisanych w datowanych snapshotach. Wynik pomaga porównywać modele w określonym kontekście i według dostępnych kryteriów.
Ranking LLM obejmuje modele językowe dostępne lokalnie lub przez API. Oddzielne widoki pozwalają analizować między innymi kodowanie, inteligencję, multimodalność, koszty oraz wymagania sprzętowe.
| Pozycja | Model | Dostęp | Ceny API — stawki źródłowe | Rozmiar wariantów | Ocena AI-TOP | Zmiana pozycji | Ocena użytkowników |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 21 | OpenAI: gpt-oss-20b | API i lokalnie |
| 13,8 GB · 2 warianty | 44 | — | — |
| 22 | gemma-4-E4B-it | lokalnie | Brak danych | 16,0 GB | 27 | — | — |
| 23 | Phi-3.5-mini-instruct | lokalnie | Brak danych | 7,6 GB | 27 | — | — |
| 24 | Gemma 4 12B IT | lokalnie | Brak danych | 23,9 GB | 27 | — | — |
| 25 | Gemma 4 E2B IT | lokalnie | Brak danych | 10,2 GB | 27 | — | — |
| 26 | Mistral-7B-Instruct-v0.2 | lokalnie | Brak danych | 14,5 GB | 27 | — | — |
| 27 | MiniMax-M3 | lokalnie | Brak danych | 854,2 GB | 26 | — | — |
| 28 | MiniCPM5-1B | lokalnie | Brak danych | 2,2 GB | 26 | — | — |
| 29 | Devstral Small 2 | lokalnie | Brak danych | 25,8 GB · 2 warianty | 26 | — | — |
| 30 | LFM2.5-2.6B | lokalnie | Brak danych | 5,4 GB | 25 | — | — |
| 31 | PLLuM-12B-instruct-2512 | lokalnie | Brak danych | 24,5 GB | 18 | — | — |
| 32 | Muse Glimmer 30B | lokalnie | Brak danych | 59,6 GB | 18 | — | — |
| 33 | Phi-4 Reasoning Vision 15B | lokalnie | Brak danych | 30,2 GB | 17 | — | — |
Stawki prezentują ceny za 1 mln tokenów wejścia i wyjścia — wskazują to nazwy kolumn. Ceny są przeliczone na PLN według ostatniego zapisanego średniego kursu NBP USD z 2026-08-17. Ocena AI-TOP — sposób wyliczenia opisany w metodologii.
Dyskusja o rankingu
Komentarze dotyczące metodologii i oficjalnych widoków rankingu.
Nie ma jeszcze zatwierdzonych komentarzy.
Jak interpretować ranking AI?
Pozycja modelu wynika z danych i reguł opisanych w metodologii AI-TOP.PL. Przed wyborem modelu sprawdź jego zastosowanie, dostęp, koszty API, wymagania sprzętowe oraz datę aktualizacji danych.
Ranking modeli AI jest punktem rozpoczęcia analizy. Wybór rozwiązania powinien uwzględniać również testy prowadzone na własnych danych i scenariuszach.
Sprawdź metodologię rankingu · Porównaj wybrane modele · Przeglądaj katalog AI