Najlepsze w 2026
Najlepsze modele LLM
Wersje LLM, które liczą się w 2026 roku, uszeregowane prawdziwymi werdyktami tłumu, a nie wyłącznie benchmarkami laboratoriów. Każdy model prowadzi do pełnej recenzji ze zweryfikowanym cennikiem API za milion tokenów, oknem kontekstu, szczerymi mocnymi i słabymi stronami oraz jasnym werdyktem redakcji.
8 narzędzi · ranking według głosów tłumu · aktualizacja: lipiec 2026
- OdwiedźClaude Haiku 4.5Nasz faworyt
Najszybszy model Anthropic: około 90% umiejętności kodowania Sonnet 4.5 za $1/$5 za 1M tokenów, 200K kontekstu.
$5/1M out67%(2)Dlaczego: 73.3% na SWE-bench Verified, około 90% kodowania agentowego Sonnet 4.5 za jedną trzecią ceny
- 2Odwiedź
Flagowiec Anthropic klasy Mythos z czerwca 2026: 80.3% na SWE-bench Pro, 11 punktów przewagi nad każdym innym modelem frontierowym
$50/1M out63%(4)Dlaczego: 80.3% na SWE-bench Pro vs 69.2% dla Opus 4.8, 58.6% dla GPT-5.5 i 54.2% dla Gemini 3.1 Pro, mniej więcej 11 punktów…
- 3Odwiedź
Opus Anthropic z kwietnia 2026: 87.6% SWE-bench Verified, 1M kontekstu, wizja wysokiej rozdzielczości, dziś za Opus 4.8
$25/1M out57%(3)Dlaczego: 87.6% SWE-bench Verified (wzrost z 80.8% na Opus 4.6) i 64.3% SWE-bench Pro na starcie, przed GPT-5.4 (57.7%) i Gemini…
- 4Odwiedź
Najbardziej agentowy Sonnet od Anthropic: jakość bliska Opus 4.8 w kodowaniu i agentach za $3/$15 z kontekstem 1M
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)57%(3)Dlaczego: Duże zyski agentowe względem Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% vs 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% vs 78.5%, SWE-bench…
- 5Odwiedź
Frontierowy model Google z listopada 2025: 1M kontekstu, pierwszy powyżej 1500 Elo na LMArena, zastąpiony przez Gemini 3.1 Pro.
$12/1M out (prompts ≤200K)57%(3)Dlaczego: Na starcie objął prowadzenie na LMArena z rekordowymi 1501 Elo i uzyskał 91.9% na GPQA Diamond, state of the art w…
- 6Odwiedź
Otwarte wagi, 1.6T MoE z kontekstem 1M tokenów i niemal frontierowym kodowaniem agentowym za $0.87 za 1M tokenów wyjścia
$0.87/1M out57%(3)Dlaczego: Okno kontekstu 1M tokenów (8x więcej niż 128K u V3.2) z do 384K tokenów wyjścia, standardowo w oficjalnym API
- 7Odwiedź
Flagowy model klasy Opus od Anthropic do długoterminowego kodowania agentowego; 1M kontekstu za $5/$25 za 1M tokenów.
$25/1M out57%(3)Dlaczego: SWE-Bench Pro 69.2% (vs 64.3% dla Opus 4.7) i wygrywa z poprzednimi modelami Opus na CursorBench na każdym poziomie…
- 8Odwiedź
Agentowy flagowiec OpenAI: 1M kontekstu, SOTA na ARC-AGI-2 i Terminal-Bench 2.0, $5/$30 za 1M tokenów.
$30/1M out57%(3)Dlaczego: Okno kontekstu 1M tokenów (1,050,000) ze 128K maks. wyjścia i wysiłkiem rozumowania regulowanym od none do xhigh
Pojedynek rozstrzygający
Wahasz się między dwoma najlepszymi? Rzuć ich na arenę.
Selekcję przeszło tylko 8 najlepszych.
Zobacz pełny rankingWięcej poradników
Wciąż nie masz pewności? Przefiltruj według własnych potrzeb w wyszukiwarce narzędzi.