W dynamicznie rozwijającej się polskiej scenie sztucznej inteligencji modele językowe (Large Language Models, LLM), takie jak Bielik, PLLuM i LongLLaMA, zyskują na znaczeniu. Jak jednak wypadają w porównaniu z globalnym liderem, Gemini 2.5 Pro od Google? Dla nietechnicznych czytelników porównamy je za pomocą prostych miar technicznych: liczba parametrów (parameters), dane treningowe (training data), okno kontekstu (context window) i przypadki użycia (use cases). To pokaże, jak Bielik radzi sobie w rywalizacji z innymi modelami LLM.
1. Kluczowe miary dla nietechnicznych
Liczba parametrów (Parameters): Liczba jednostek obliczeniowych modelu, określająca jego zdolność do wykonywania złożonych zadań, takich jak generowanie tekstu, tłumaczenia czy analiza danych.
Dane treningowe (Training Data): Zbiór danych, na którym model był trenowany. Polskojęzyczne dane zapewniają lepsze zrozumienie lokalnego języka i kultury, podczas gdy globalne dane obejmują szerszy zakres, ale mogą pomijać lokalne niuanse.
Okno kontekstu (Context Window): Maksymalna liczba tokenów (słów lub znaków), którą model może przetwarzać jednocześnie. Większe okno kontekstu pozwala na analizę dłuższych tekstów, takich jak raporty czy książki.
Przypadki użycia (Use Cases): Specjalizacja modelu. Niektóre modele są zoptymalizowane dla lokalnych potrzeb, inne mają wszechstronne zastosowania globalne.
2. Tabela porównawcza
B – ang. bilion (w języku polskim „miliard”)
| Model | Liczba parametrów (Parameters) | Dane treningowe (Training Data) | Okno kontekstu (Context Window) | Przypadki użycia (Use Cases) |
|---|---|---|---|---|
| Bielik | Mała do średniej (1.5B–11B) | Polskojęzyczne (~1 TB, 70B+ tokenów, np. Wikipedia, dokumenty prawne) | Średnie (~32 000 tokenów) | Generowanie tekstu po polsku, tłumaczenia, chatboty biznesowe, zadania offline |
| PLLuM | Średnia do dużej (7B–70B) | Polskojęzyczne (100B słów, organiczne, wysokiej jakości) | Średnie (~8 000–32 000 tokenów) | Administracja publiczna (mObywatel), edukacja, kontrakty biznesowe |
| LongLLaMA | Średnia (~13B) | Mieszane (polskojęzyczne + globalne, rozmiar nieznany) | Bardzo duże (~192 000 tokenów) | Analiza długich dokumentów (prawo, artykuły naukowe) |
| Gemini 2.5 Pro | Bardzo duża (100B–500B+) | Wielojęzyczne (petabajty, globalne, multimodalne) | Bardzo duże (~1 000 000 tokenów) | Programowanie, tłumaczenia globalne, analiza obrazów, nauka |
3. Co to oznacza?
Bielik, rozwijany przez Fundację SpeakLeash i Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet AGH, oferuje modele o liczbie parametrów od 1.5B do 11B. Najnowsza wersja, Bielik 2.5 (11B parametrów), wydana w maju 2025, została wytrenowana na polskojęzycznych danych treningowych (1 TB, 70B+ tokenów), obejmujących Wikipedię, dokumenty prawne i zasoby Projektu Gutenberg. Jego okno kontekstu (32 000 tokenów) pozwala na przetwarzanie średniej długości dokumentów, takich jak raporty czy e-maile. Bielik jest zoptymalizowany do generowania naturalnego języka polskiego, tłumaczeń polsko-angielskich, chatbotów biznesowych i zadań offline, szczególnie w środowiskach wymagających prywatności danych. Działa na licencji Apache 2.0, umożliwiając komercyjne zastosowania. W 2025 roku zdobył nagrodę Money.pl w kategorii Technologia Roku i nawiązał współpracę z Nvidią, zwiększając dostępność w usłudze Perplexity.
PLLuM, rządowy projekt Ministerstwa Cyfryzacji, obejmuje rodzinę 18 modeli o liczbie parametrów od 7B do 70B, wytrenowanych na korpusie 100 miliardów słów organicznych danych polskojęzycznych. Wprowadzony w lutym 2025, PLLuM jest przeznaczony do administracji publicznej, np. jako asystent w aplikacji mObywatel. Jego okno kontekstu (~8 000–32 000 tokenów) wystarcza dla dokumentów urzędowych i edukacyjnych. Wykorzystuje architekturę Mixture of Experts (MoE) i Retrieval Augmented Generation (RAG), co zwiększa precyzję. PLLuM, dostępny na Hugging Face, wyróżnia się etycznym pozyskiwaniem danych, a projekt HIVE zapowiada dalszy rozwój.
LongLLaMA, z liczbą parametrów 13B, korzysta z mieszanych danych treningowych (polskojęzycznych i globalnych). Jego bardzo duże okno kontekstu (192 000 tokenów) czyni go idealnym do analizy długich dokumentów, takich jak teksty prawne czy artykuły naukowe. Brak aktualnych danych z 2025 roku sugeruje, że model pozostaje niszowy, skoncentrowany na zastosowaniach badawczych.
Gemini 2.5 Pro, wprowadzony przez Google w marcu 2025, to multimodalny model z liczbą parametrów szacowaną na 100B–500B+, trenowany na petabajtach wielojęzycznych danych treningowych. Jego okno kontekstu (~1 000 000 tokenów) pozwala na przetwarzanie ogromnych tekstów, jak książki czy transkrypty wideo. Model wyróżnia się natywną multimodalnością (tekst, obrazy, dźwięk, kod) i zaawansowanym rozumowaniem (chain-of-thought reasoning), osiągając 84% w GPQA i 86.7% w AIME 2025. Dostępny w darmowej wersji z ograniczeniami oraz w planach płatnych (AI Pro: $19.99/mies., AI Ultra: $249.99/mies.), Gemini jest wszechstronny, ale może nie oddawać w pełni niuansów języka polskiego.
4. Czy Bielik jest liderem?
Bielik nie dominuje polskiej sceny LLM, ale wyróżnia się w polskojęzycznych zadaniach, konkurując z PLLuM pod względem skali i LongLLaMA w analizie długich tekstów. W porównaniu z Gemini 2.5 Pro polskie modele są lokalnymi specjalistami, podczas gdy Gemini przewodzi w globalnych, multimodalnych zastosowaniach. Dla użytkowników potrzebujących bezpiecznego, polskojęzycznego narzędzia offline Bielik jest doskonałym wyborem, szczególnie po współpracy z Nvidią. Polskie modele pokazują, że nawet z mniejszą liczbą parametrów można osiągnąć wysoką skuteczność w specyficznych zadaniach.
5. Parametry, tokeny i dane treningowe – czy to nie jest ot samo?
W świecie dużych modeli językowych (LLM) pojawia się sporo terminów, które nie należą do codziennego języka — takich jak parametry, tokeny i dane treningowe. Kupując dostęp do modeli LLM przez API, często skupiamy się na tokenach wejściowych i wyjściowych, co wydaje się być powiązane z tzw. oknem kontekstu — czyli tym, ile tekstu możemy wysłać w jednym żądaniu i jak to wpływa na koszt.
Zauważyłem jednak, że często myli się parametry z tokenami. W artykule wyglądają na coś zupełnie innego — ale czy są ze sobą jakoś powiązane? Czy da się je przeliczyć na siebie, np. za pomocą jakiegoś wzoru lub jednostki?
I jeszcze kwestia danych treningowych — czy mierzy się je wyłącznie w rozmiarze (bajty, megabajty, terabajty)? Rzadko widuję je opisywane w kontekście parametrów lub tokenów, więc ciekawi mnie, jak te pojęcia się ze sobą łączą.
⚙️ Parametry vs Tokeny: dwa różne światy
- Parametry to „pokrętła”, które model ustawia w czasie treningu — mówimy o miliardach dla LLM-ów. Traktuj je jako pamięć i zdolność modelu — nie są to dane wejściowe ani wyjściowe. Ustalają, na co model jest zdolny, ale nie zmieniają się podczas jego używania.
- Przykład: Bielik ma od 1.5 do 11 miliardów parametrów.
- Tokeny to małe fragmenty tekstu (np. słowa, znaki lub ich części). Modele komunikują się w tokenach — to właśnie za nie płacimy:
- Tokeny wejściowe: np. pytanie, które wysyłasz
- Tokeny wyjściowe: odpowiedź, którą otrzymujesz
- To wszystko wiąże się z oknem kontekstu – czyli maksymalną liczbą tokenów, którą model może „przetworzyć” za jednym razem:
- Bielik obsługuje ~32 000 tokenów, Gemini aż do 1 000 000. Większy kontekst = dłuższe teksty, ale i wyższe koszty.
👉 Krótko mówiąc, parametry i tokeny to nie są jednostki zamienne – nie da się ich przeliczyć na siebie matematycznie. Parametry to „rozmiar mózgu”, tokeny to „rozmowa z nim”.
💾 Dane treningowe: w bajtach albo w tokenach
Podczas trenowania modelu dane opisuje się najczęściej jako:
- Tokeny – np. „100 miliardów słów po polsku”
- Rozmiar – np. „1 TB tekstów”
To pokazuje, ile tekstu model „przeczytał”, czyli na czym się uczył. Te dane wpływają na to, jak dobrze model się nauczy, ale nie przekładają się bezpośrednio ani na liczbę parametrów, ani na liczbę tokenów w czasie użytkowania.
🎯 Jak to ma się do praktyki?
Gdy wybierasz model LLM przez API, zwróć uwagę na:
- Okno kontekstu — ile tekstu możesz przetworzyć w jednej wiadomości
- Koszt tokenów — płacisz zarówno za wejście, jak i wyjście
- Liczba parametrów — nie wpływa na koszt, ale mówi o możliwościach, szybkości i dokładności modelu
Źródło: Bielik, opracowanie własne – TechTrenduje.
Ten materiał nie jest artykułem sponsorowanym. Jego treść jest autorska i powstała bez wpływów z zewnątrz. Artykuł nie posiada linków afiliacyjnych i nie ma na celu osiągania korzyści finansowych. Artykuł ma charakter informacyjny.