Najlepsze modele AI w 2026 roku: rankingi, ceny i jak wybrać

Ostatnia aktualizacja: 5 listopada 2026 r. Rynek modeli AI zmienia się co kilka tygodni, dlatego ten przewodnik będziemy aktualizować. Rozdziela trzy rankingi, podaje ceny katalogowe i zawiera tabelę decyzyjną, którą można ponownie wykorzystać po premierze kolejnego modelu.

Obecnie są trzy różne odpowiedzi na pytanie „który model AI jest najmocniejszy?” i nie można ich stosować zamiennie.

Gemini 4 Carbon zajmuje pierwsze miejsce w Artificial Analysis Intelligence Index z wynikiem 60, ale Google udostępniło go tylko części zespołów ds. cyberbezpieczeństwa i partnerów w ramach programu Fairwind. Claude Opus 5.5 traci jeden punkt i prowadzi w rankingu Arena Agents; każdy deweloper może już dziś z niego korzystać. GPT-6.1 Sol traci pięć punktów do Carbon i cztery do Opus, a mimo to kosztuje 1,27 USD za zadanie według pomiarów Artificial Analysis — około jednej ósmej ceny Opus wynoszącej 10,04 USD.

Tak wygląda obecnie rynek: inteligencja, dostępność i koszt zadania stały się trzema odrębnymi rankingami. W tym artykule omawiamy je osobno, a następnie przedstawiamy tabelę decyzyjną dotyczącą najważniejszych modeli.

Trzy rankingi, trzech różnych zwycięzców

Indeks Artificial Analysis Intelligence Index to wynik złożony, oparty na testach rozumowania, kodowania, wiedzy i działania agentów. W aktualnym rankingu Carbon zdobywa 60 punktów, Opus 5.5 — 59, GPT-6 Astra — 57, a grupa modeli z wynikiem 55 obejmuje Claude Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol. W poście premierowym Google podawało dla Carbon wynik 59 według wcześniejszej wersji v5.0; aktualny ranking pokazuje 60. Ta różnica jednego punktu wynika ze zmiany wersji, a nie z premiery nowego modelu.

Ranking Arena Agents mierzy coś innego: jak często użytkownicy wolą wyniki danego modelu w zadaniach agentowych. Opus 5.5 zajmuje pierwsze miejsce z wynikiem 20,14%, Carbon jest drugi z 16,72%, Sonnet 5.5 trzeci z 15,42%, a Astra czwarta z 14,70%.

Trzecią osią jest koszt zadania. Artificial Analysis ocenia każdy model w ten sam sposób i rejestruje koszt testu, uwzględniając tokeny rozumowania i wyjściowe. Według tego pomiaru Terra kosztuje 0,96 USD za zadanie, Sol — 1,27 USD, Astra — 6,24 USD, Carbon — 7,76 USD, Sonnet — 10,02 USD, a Opus — 10,04 USD.

Model może zwyciężyć w jednym rankingu, a przegrać w innym. Carbon prowadzi pod względem inteligencji i zajmuje drugie miejsce w Arena, ale większość zespołów nie może z niego korzystać. Opus wygrywa w Arena i zajmuje drugie miejsce pod względem inteligencji. Sol jest najtańszy wśród modeli z wynikiem co najmniej 55 punktów.

Pierwsza liga w skrócie

Ceny podano za milion tokenów. W okresie premierowym Carbon kosztuje 2/10 USD, a według standardowych stawek 4/20 USD. Argon kosztuje 2/10 USD do 30 listopada 2026 r., a później 4/20 USD. Carbon nie jest dostępny w katalogu AIHubMix; pozostałe sześć modeli z tej tabeli można znaleźć w AIHubMix. Wyniki AA dotyczą ustawień, w których poszczególne modele osiągnęły najwyższy wynik: max dla Opus, Astra, Sonnet, Sol i Terra oraz high dla Carbon i Argon.

Na uwagę zasługują dwie kwestie. Rozpiętość cen w pierwszej lidze jest ogromna: cena tokenów Terra stanowi jedną dziesiątą ceny tokenów Astra, a koszt zadania wynosi około 15% kosztu zadania Astra. Kolejność różni się też między rankingami: Sonnet zajmuje trzecie miejsce w Arena i czwarte w indeksie inteligencji, a Astra — trzecie w indeksie i czwarte w Arena.

W praktyce wybierz oś, która odpowiada Twoim ograniczeniom. Jeśli potrzebujesz najwyższych możliwości i masz dostęp do modelu, wybierz Carbon. Jeśli potrzebujesz modelu, który możesz wdrożyć już dziś — Opus. Jeśli liczy się skala, wybierz Sol lub Terra.

Do czego tak naprawdę służy każdy flagowy model

Claude Opus 5.5: domyślny wybór do produkcji

Claude Opus 5.5 to model, z którym trudno konkurować w zadaniach wymagających oceny sytuacji na wielu etapach. Przy maksymalnym poziomie rozumowania zdobywa 59 punktów w indeksie inteligencji i prowadzi w Arena Agents z wynikiem 20,14%. Anthropic podaje również wyniki 66,4% w Terminal-Bench 4.0 przy poziomie xhigh, 1846 Elo w GDPval-AA v2.1 oraz 67,7% w Humanity's Last Exam z użyciem narzędzi.

Jednocześnie poprawiła się opłacalność. Cena katalogowa Opus 5.5 wynosi 4/20 USD za milion tokenów, a Anthropic podaje, że typowe zadania kosztują około 40% mniej niż w przypadku Opus 5. Model obsługuje okno kontekstu o wielkości 1M tokenów i do 128K tokenów wyjściowych. Artificial Analysis mierzy koszt 10,04 USD za zadanie i czas 26,2 minuty na zadanie.

Ta ostatnia liczba ma znaczenie. Opus nie jest przeznaczony do klasyfikacji na dużą skalę ani generowania wersji roboczych. Sprawdza się podczas długich sesji kodowania, badań wymagających jednoczesnego analizowania wielu dokumentów oraz pracy agentów, którzy muszą zdecydować, co zrobić dalej. Jeśli wynik jest na tyle cenny, że błędna odpowiedź kosztowałaby więcej niż dziesięć dolarów, Opus to bezpieczniejszy wybór.

Gemini 4 Carbon: lider, z którego prawdopodobnie nie skorzystasz

Gemini 4 Carbon prowadzi pod względem inteligencji. W poście premierowym Google podaje wynik 59 w AA v5.0, a aktualny ranking pokazuje 60. Model zajmuje drugie miejsce w Arena Agents z wynikiem 16,72%, a Google podaje wyniki 88,2% w SEC-bench Pro, 71,0% w CWE-bench i 54,8% w ExploitGym. Cena premierowa wynosi 2/10 USD, a standardowa — 4/20 USD.

Problemem jest dostęp. Carbon jest najpierw udostępniany części zespołów ds. cyberbezpieczeństwa, a następnie kolejnym zaufanym partnerom w ramach programu Fairwind. Google zapowiada szerszy dostęp, ale obecnie model nie jest ogólnie dostępny. Nie ma go też w katalogu AIHubMix. W poście premierowym Google nie podano wielkości okna kontekstu Carbon.

Dla większości zespołów Carbon jest sygnałem, w jakim kierunku zmierza Gemini 4, a nie modelem, na którym warto opierać plany. Dostępnym modelem Gemini 4 jest Argon.

GPT-6 Astra: kosztowny specjalista

GPT-6 Astra to najmocniejszy model OpenAI do niejednoznacznych zadań obejmujących różne aplikacje. Przy maksymalnym poziomie rozumowania zdobywa 57 punktów w indeksie inteligencji i zajmuje czwarte miejsce w Arena Agents z wynikiem 14,70%. Cena katalogowa wynosi 10/50 USD za milion tokenów; model obsługuje okno kontekstu o wielkości 1.05M tokenów i do 128K tokenów wyjściowych. Po przekroczeniu 272K tokenów wejściowych wyższe stawki obowiązują dla całego żądania: 20 USD za wejście i 75 USD za wyjście. Artificial Analysis mierzy koszt 6,24 USD za zadanie i czas 18,8 minuty na zadanie.

Cena tokenów Astra jest pięć razy wyższa niż w przypadku Sol, a zmierzony koszt zadania również jest około pięć razy wyższy: 6,24 USD wobec 1,27 USD. Porównanie z Opus daje inny obraz. Cena tokenów Astra jest 2,5 raza wyższa, ale koszt zadania jest niższy, ponieważ model zużywa mniej tokenów na zadanie. W opisie prac nad utrzymaniem oprogramowania OpenAI konfiguracje z poziomem Ultra pokazują to samo: Astra wydała 109,06 USD, generując 142 ustalenia (0,77 USD za ustalenie), a Sol — 15,12 USD, generując 131 ustaleń (0,12 USD za ustalenie). To 92% liczby ustaleń przy 14% kosztu API.

Astra ma sens, gdy zadanie jest naprawdę otwarte: porządkowanie dużego repozytorium, obsługa przeglądarki i kilku aplikacji komputerowych albo diagnozowanie problemu z użyciem różnych narzędzi. Nie ma sensu przy generowaniu dużych ilości treści, gdy Terra lub Sol wykonają tę samą pracę za ułamek tej ceny.

Claude Sonnet 5.5 a GPT-6.1 Sol: ta sama cena, inny rachunek

Cena katalogowa Sonnet 5.5 i Sol jest taka sama: 2/10 USD. Koszt zadania już nie. Według pomiarów Artificial Analysis zadanie kosztuje 10,02 USD w przypadku Sonnet i 1,27 USD w przypadku Sol — różnica wynosi 7,9 raza. Czas realizacji to odpowiednio 30,6 i 20,9 minuty.

Różnica wynika z ilości tekstu generowanego i rozumowania przez każdy model. Anthropic przedstawia Sonnet jako szybsze i tańsze uzupełnienie Opus do dobrze określonych codziennych zadań, naprawiania błędów i tworzenia dopracowanych dokumentów. Jednocześnie podkreśla, że Opus nadal wyraźnie lepiej radzi sobie ze złożonymi, otwartymi zadaniami wymagającymi długotrwałej oceny sytuacji. Wynik Sonnet w Terminal-Bench 4.0, podany przez producenta, to 70,6% — więcej niż 66,4% Opus — ale Anthropic nie ujawnia poziomu rozumowania użytego do testu Sonnet, podczas gdy wynik Opus uzyskano przy xhigh. Benchmark mierzy wykonanie zadania, a nie zdolność oceny sytuacji. Koszt tokenów nadal wyjaśnia, dlaczego zadanie z użyciem Sonnet może kosztować tyle samo co z Opus, mimo że cena tokenów jest o połowę niższa.

Sol to model do zadań na dużą skalę. Przy maksymalnym poziomie rozumowania zdobywa 55 punktów w indeksie inteligencji, zajmuje szóste miejsce w Arena Agents z wynikiem 12,51% i obsługuje takie samo okno kontekstu o wielkości 1.05M tokenów. W przypadku pętli agentowych uruchamianych tysiące razy dziennie, utrzymania kodu, analizy wsadowej i wstępnego przeglądu liczy się koszt 1,27 USD za zadanie.

Prosta zasada: wybierz Sonnet, gdy wynik musi być poprawny i przeczyta go człowiek; wybierz Sol, gdy wynik ma sprawdzić inny model lub zestaw testów.

Gemini 4 Argon: dostępny model Gemini 4

Gemini 4 Argon to model z rodziny Gemini 4, z którego większość zespołów może faktycznie korzystać. Przy wysokim poziomie rozumowania zdobywa 50 punktów w indeksie inteligencji i zajmuje ósme miejsce w Arena Agents z wynikiem 10,53%. Obsługuje tekst, obrazy, dźwięk, wideo i pliki PDF, ma okno kontekstu o wielkości 1M tokenów, a jego cena wynosi 2/10 USD do 30 listopada 2026 r., a później 4/20 USD. Artificial Analysis mierzy koszt 9,95 USD za zadanie i czas 25,8 minuty na zadanie.

Według wyników podanych przez Google model najlepiej wypada w pracy multimodalnej i naukowej: zajmuje pierwsze miejsce w klasyfikacji ogólnej Vals Index, uzyskuje 87% w ERQA, 57% w RareBench i 52,2% w LabBench. Sprawdzi się przy długich nagraniach wideo, dokumentach z wieloma wykresami, rozumowaniu przestrzennym i 3D oraz badaniach łączących różne formaty. Nie sprawdzi się w czacie wymagającym niskiego opóźnienia; Artificial Analysis mierzy 25,8 minuty na zadanie, czyli podobnie jak w przypadku Opus, dlatego warto zaplanować użycie asynchroniczne lub wsadowe.

Kimi K3.1 Pro: konkurent z otwartymi wagami do kodowania

Kimi K3.1 Pro to model z otwartymi wagami, który w zadaniach związanych z kodowaniem najbardziej zbliżył się do zamkniętych modeli z czołówki. Moonshot podaje wynik 65,7% w Terminal-Bench 4.0, zaledwie 0,7 punktu mniej niż Opus 5.5, a także 61,2% w Kimi Code Bench 3.0 Long-horizon, 92,7% w BenchCAD z użyciem narzędzi i 64,4 w OfficeQA Pro v2. Model obsługuje okno kontekstu o wielkości 1,048,576 tokenów. Wydano go 24 października 2026 r., a wagi opublikowano na Hugging Face 2 listopada na licencji Kimi K3.1 Pro License.

Zastrzeżenie dotyczy indeksu inteligencji. AA przyznaje Kimi 46 punktów, o 13 mniej niż Opus. Model nie mieści się w pierwszej dziesiątce Arena Agents. Taki zestaw wyników wskazuje, że model świetnie radzi sobie z zadaniami wybranymi przez producenta, ale nie jest jeszcze ogólnym zamiennikiem flagowego modelu z czołówki. Warto używać go do kodowania w terminalu, pracy z CAD i 3D oraz obsługi dokumentów finansowych, gdy istotna jest otwarta licencja lub możliwość hostowania modelu we własnej infrastrukturze.

Na sprawdzonej przez nas wersji strony cennika Moonshot nie było stawek katalogowych w USD; AIHubMix podaje dla Kimi K3.1 Pro cenę 2/10.5 USD za milion tokenów. Artificial Analysis mierzy koszt 3,68 USD za zadanie.

Claude Haiku 5.5: opcja do częstego użycia

Haiku 5.5 to model do prostych zadań. Uzyskuje 36 punktów w indeksie inteligencji, a jego cena katalogowa wynosi $0.10/$0.50 za milion tokenów dla promptów o długości do 100K tokenów ($0.50/$2.50 powyżej tego progu). Obsługuje okno kontekstu o długości 1M tokenów. Artificial Analysis szacuje koszt zadania na $0.41.

To odpowiednie narzędzie do klasyfikacji, ekstrakcji, kierowania, podsumowywania oraz obsługi podagentów, które muszą szybko podejmować decyzje w ramach większego procesu. Nie jest to model do trudnego rozumowania — różnica względem Opus wynosi 23 punkty indeksu. W praktyce agent Opus lub Sonnet może planować, a Haiku wykonywać tanie, dobrze zdefiniowane kroki.

Claude Fable 5.1: drugi flagowy model Anthropic

Łatwo przeoczyć Fable 5.1, bo nie jest to model, po który najczęściej sięgają zespoły. Jego cena katalogowa wynosi $10/$50 za milion tokenów, obsługuje kontekst o długości 1M tokenów i wyjście o długości 128K tokenów. Jest ogólnie dostępny. Anthropic określa Fable 5.1 i Mythos 5.1 jako swoje najbardziej zaawansowane modele do programowania i pracy z wiedzą, choć na stronie nie porównuje Fable bezpośrednio z Opus 5.5. AA przyznaje mu 49 punktów przy maksymalnym poziomie rozumowania i 50 przy xhigh; w Arena zajmuje piąte miejsce z wynikiem 13.86%.

Jego ograniczony w dostępie wariant, Mythos 5.1, to ten sam model bazowy z mniej restrykcyjnymi zabezpieczeniami. Jest dostępny wyłącznie za pośrednictwem programów Anthropic zapewniających zaufanym organizacjom w USA dostęp do narzędzi, z myślą o cyberbezpieczeństwie i naukach przyrodniczych. Cena tokenów Fable jest 2.5× wyższa niż w przypadku Opus, ale ta dopłata nie przekłada się na lepszy wynik indeksu: przy xhigh Fable uzyskuje 50 punktów, a Opus 57; przy maksymalnym poziomie odpowiednio 49 i 59. AA szacuje koszt zadania dla Fable przy xhigh na $10.85, a dla Opus przy maksymalnym poziomie na $10.04, czyli około 8% więcej. Zanim uznasz, że dopłata się opłaca, przetestuj model.

Modele z otwartymi wagami: blisko w programowaniu, ale nie pod względem ogólnej inteligencji

Wyniki benchmarków w tabeli modeli z otwartymi wagami pochodzą od dostawców; wynik GLM w Terminal-Bench 4.0 dotyczy konfiguracji Max w środowisku mini-swe-agent.

Kimi jest tu najważniejszą pozycją. Wynik 65.7% w Terminal-Bench, zaledwie 0.7 punktu poniżej Opus, to realne osiągnięcie, a kontekst o długości 1M sprawia, że model nadaje się do pracy z całymi repozytoriami. Druga strona tej historii to jednak różnica w indeksie inteligencji: 46 wobec 59. Model może być blisko czołówki w jednym benchmarku programistycznym, a mimo to pozostawać daleko w tyle pod względem mieszanki zadań z zakresu rozumowania, wiedzy i działania agentowego, którą mierzy indeks.

GLM 5.3 to najtańsza opcja w tej grupie. AA przyznaje mu 32 punkty przy maksymalnym poziomie rozumowania, znacznie mniej niż Kimi (46), ale to model 753B MoE na licencji glm-5.3, z deklarowanym przez dostawcę wynikiem 41.9% w Terminal-Bench 4.0 (Max, mini-swe-agent), 1769 Elo w GDPval-AA v2 oraz 62.5% w Humanity's Last Exam (HLE) z użyciem narzędzi. Oficjalna cena wynosi $1.40/$4.40; AIHubMix oferuje obecnie cenę poniżej katalogowej: $1.13/$3.94 za milion tokenów.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 to propozycja dla tych, którym zależy na niskich kosztach i własności modelu. To model 763B na licencji MIT, z oknem kontekstu o długości 1M tokenów, maksymalnym wyjściem 384K tokenów i obsługą wejścia obrazowego. Oficjalna cena wynosi $0.15/$0.60 poza godzinami szczytu oraz $0.30/$1.20 w godzinach szczytu; godziny szczytu to 01:00–04:00 i 06:00–10:00 UTC od poniedziałku do piątku, z wyłączeniem chińskich świąt państwowych. Wejście z trafieniem w pamięć podręczną kosztuje $0.003 poza godzinami szczytu i $0.006 w godzinach szczytu za milion tokenów. To nie model pierwszej ligi do ogólnych zastosowań, ale bardzo tani sposób na korzystanie z multimodalnego modelu o długim kontekście, którym można dysponować na własność.

MiniMax M3.1 Flash to opcja multimodalna dla agentów: łącznie 428B parametrów, 23B aktywnych na token, okno kontekstu o długości 1M tokenów, wejście tekstowe, obrazowe i wideo oraz wynik 61.7 w OSWorld 2.0. MiniMax ustala cenę w CNY: ¥1/¥4 za milion tokenów. To wiarygodna alternatywa do samodzielnego hostowania w procesach wykorzystujących komputer, choć jego szybkość nie wyróżnia się na tle innych modeli.

Wartość otwartych wag nie polega na tym, że różnica zniknęła we wszystkich obszarach. Chodzi o możliwość posiadania modelu na własność, gdy dane nie mogą opuścić sieci, koszty muszą być stałe albo potrzebne jest dostrajanie. Przy takich ograniczeniach kilka punktów indeksu ma mniejsze znaczenie niż swoboda wdrożenia.

Poza krótką listą wyróżnia się multimodalny agent Meta, Muse Wonder, który zajmuje dziewiąte miejsce w pierwszej dziesiątce Arena z wynikiem 9.42%; jego konfiguracja Full uzyskuje 50 punktów w AA, a standardowa 44. Grok 4.7 od xAI oferuje kontekst o długości 500K, a jego cena katalogowa wynosi $2/$6 dla promptów krótszych niż 200K tokenów ($4/$12 dla 200K tokenów i więcej); w AA uzyskuje 35 punktów. Qwen3.8 Max od Alibaba uzyskuje 34 punkty przy koszcie $10.02 za zadanie. Żaden z tych modeli nie zmienia obrazu wśród modeli pierwszej ligi.

Cena tokena to nie koszt zadania

Kolumna z rachunkiem to przykład obliczeniowy, a nie wartość AA: 10M tokenów wejściowych i 2M tokenów wyjściowych według standardowych cen katalogowych, przy założeniu, że każde zapytanie mieści się poniżej progu długiego kontekstu danego dostawcy, bez pamięci podręcznej i rabatu za przetwarzanie wsadowe. Carbon i Argon podano w standardowych cenach; ich ceny premierowe i promocyjne obniżają te rachunki do $40 za każdy model.

Wynikają z tego trzy wnioski.

Po pierwsze, ta sama cena tokenów może oznaczać nawet około 8× różnicę w koszcie zadania. Ceny katalogowe Sonnet i Sol wynoszą $2/$10. Zmierzony koszt zadania to $10.02 dla Sonnet i $1.27 dla Sol. Różnica wynika z długości wyjścia i czasu rozumowania, a nie z cennika.

Po drugie, droższy model nie zawsze oznacza droższy wybór. Cena tokenów Astra jest 2.5× wyższa niż w przypadku Opus, ale koszt jednego zadania wynosi $6.24 wobec $10.04 dla Opus, bo Astra zużywa mniej tokenów na zadanie. Wysoka stawka i wysoki rachunek to dwie różne rzeczy.

Po trzecie, kontekst nie jest darmowy. W przypadku OpenAI po przekroczeniu 272K tokenów obowiązuje wyższa stawka dla całego zapytania: $20 za wejście i $75 za wyjście w przypadku Astra, $4 i $15 w przypadku Sol. Okno o długości 1M tokenów jest przydatne, ale używanie go w pełni przy każdym zapytaniu to decyzja budżetowa.

Jak wybrać

Trzy zasady ułatwiają skorzystanie z tej tabeli.

Zanim podejmiesz decyzję, przetestuj 20 rzeczywistych zadań. Korzystaj z własnych promptów, formatu wyjściowego i kryteriów niepowodzenia, a nie publicznego benchmarku. Dwadzieścia zadań wystarczy, by wykryć model, który nie trzyma się schematu lub zawodzi przy długim kontekście.

Rozdziel podejmowanie decyzji od wykonania. Powierz Opus lub Sonnet planowanie, weryfikację i trudne przypadki; niech Haiku, Sol lub DeepSeek wykonuje dobrze zdefiniowane kroki. W systemie agentowym nie każdą czynność musi wykonywać najdroższy model.

Zadbaj o warstwę, którą łatwo wymienić. Modele zmieniają się co kilka miesięcy. Jedno API, jeden rachunek i jeden dziennik są ważniejsze niż wybór zwycięzcy danego miesiąca.

Korzystanie z tych modeli przez AIHubMix

AIHubMix nie jest kolejnym modelem — to sposób na łatwe wymienianie modeli. Jeden klucz działa z punktem końcowym zgodnym z OpenAI, punktem końcowym zgodnym z Claude (beta) oraz natywnym punktem końcowym Gemini, a za ponad 900 modeli otrzymujesz jeden rachunek. Gemini 4 Carbon jest jedynym modelem z tabel, którego AIHubMix nie udostępnia. W sekcji szybki start pokazano strukturę zapytania.

Większości zespołów wystarczy punkt końcowy zgodny z OpenAI:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://aihubmix.com/v1",
    api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
)

prompt = "Explain in three sentences why cost per task beats cost per token."

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-5-5",
    messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Identyfikatory modeli odpowiadają nazwom dostawców (Carbon nie ma tu identyfikatora): claude-opus-5-5, claude-sonnet-5-5, claude-haiku-5-5, claude-fable-5-1, gpt-6-astra, gpt-6.1-sol, gpt-6.1-terra, gemini-4-argon, kimi-k3.1-pro, glm-5.3, deepseek-v4.1-flash-1017, minimax-m3.1-flash i muse-wonder.

Jeśli nie chcesz wybierać modelu dla każdego zapytania, router auto obsługuje cztery strategie: cost_optimized (domyślną), balanced, quality_first i latency_critical. Używaj go do eksperymentów; kluczowe zadania przypisuj na stałe do konkretnego modelu i zachowaj model zapasowy.

FAQ

Jaki jest obecnie najmocniejszy model AI?
Według stanu na 5 listopada 2026 r. jest to Gemini 4 Carbon, z wynikiem 60 w aktualnym Artificial Analysis Intelligence Index. W przypadku modelu, który większość zespołów może faktycznie wdrożyć, wybierz Claude Opus 5.5 z wynikiem 59.

Czy mogę korzystać z Gemini 4 Carbon przez AIHubMix?
Nie. Carbon jest dostępny tylko dla wybranych specjalistów ds. cyberbezpieczeństwa i partnerów Fairwind, więc nie ma go w katalogu. Gemini 4 Argon to ogólnie dostępny model Gemini 4.

Jaki model jest najlepszy do programowania?
Opus 5.5 do trudnych, otwartych zadań; Sonnet 5.5 do codziennego programowania i pracy z dokumentami; Sol do agentowych procesów o dużej liczbie zadań; Kimi K3.1 Pro, jeśli potrzebujesz otwartych wag.

Dlaczego koszt zadania w przypadku Sonnet 5.5 jest tak wysoki, skoro cena tokena jest taka sama jak w przypadku Sol?
Artificial Analysis szacuje koszt zadania na $10.02 dla Sonnet i $1.27 dla Sol. Sonnet zużywa znacznie więcej tokenów na zadanie. Cena tokena jest taka sama, ale rachunek już nie.

Jaki jest najtańszy model pierwszej ligi?
GPT-6.1 Terra — jego koszt zadania według AA wynosi $0.96. Wśród modeli z wynikiem co najmniej 55 najtańszy jest GPT-6.1 Sol, po $1.27. DeepSeek V4.1 Flash kosztuje mniej za token, ale uzyskuje wynik znacznie poniżej modeli pierwszej ligi.

Czy modele z otwartymi wagami dorównują modelom z czołówki?
W konkretnych benchmarkach programistycznych Kimi jest blisko: 65.7% wobec 66.4% w Terminal-Bench 4.0; Opus testowano przy poziomie rozumowania xhigh. Pod względem ogólnej inteligencji AA przyznaje Kimi 46 punktów, a Opus 59. Wybieraj otwarte wagi ze względu na kontrolę, koszty i dostrajanie, a nie dlatego, że różnica zniknęła we wszystkich obszarach.

Czy mogę wywoływać wszystkie te modele za pomocą jednego klucza API?
Carbon nie ma w katalogu AIHubMix, ale są w nim wszystkie pozostałe modele z tabel. Jeden klucz działa z punktami końcowymi zgodnymi z OpenAI i Claude oraz natywnym punktem końcowym Gemini.

Źródła

1. Ranking Artificial Analysis Intelligence Index, dostęp: 5 listopada 2026 r.
2. Ranking Arena Agents, dostęp: 5 listopada 2026 r.
3. Materiały dostawców modeli frontier: Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Haiku 5.5, Claude Fable 5.1 i Mythos 5.1, przegląd modeli Claude, Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, modele Gemini API, katalog modeli OpenAI, wpis dotyczący konserwacji rodziny GPT-6, Kimi K3.1 Pro, cennik Kimi.
4. Materiały dostawców modeli z otwartymi wagami: cennik GLM 5.3, karta modelu GLM 5.3, cennik DeepSeek, karta modelu DeepSeek V4.1 Flash 1017, cennik MiniMax, karta modelu MiniMax M3.1 Flash, modele Grok 4.7.
5. AIHubMix: katalog modeli i szybki start z API, dostęp: 5 listopada 2026 r.