GPT-5 kontra Gemini, Claude i Copilot – kto naprawdę wygrywa?

Wstęp – sztuczna inteligencja na zakręcie

Sztuczna inteligencja – temat, który w ostatnich miesiącach wchodzi na salony z impetem, a każda nowa premiera emocjonuje jak świeży odcinek popularnego serialu. Sam inwestowałem mnóstwo czasu, by sprawdzić nie tylko same zapowiedzi, lecz również realne możliwości kolejnych modeli. GPT-5, będący następcą GPT-4 od OpenAI, rozbudził apetyty wielu osób, w tym i mój. Przecież ChatGPT-4 przez długie miesiące wyznaczał standardy dla branży, nie tylko pod względem generowania tekstu, ale też analizy czy kodowania.

Tymczasem rzeczywistość okazała się nieco bardziej złożona, niż podpowiadały reklamy i entuzjastyczne tweety. Gdy zestawimy GPT-5 z konkurencją – Google Gemini, Claudem od Anthropic i Copilotem od Microsoftu – pojawiają się pytania nieco mniej wygodne dla OpenAI. A przecież, jak mówi stare przysłowie – „co nagle, to po diable” – i w świecie AI to się nieraz sprawdza.

Na skróty: cztery modele na jednej arenie

W ostatnim, uproszczonym teście, do którego miałem wgląd, czołowe miejsce zajęły inne modele niż GPT-5. Krótko i na temat: GPT-5 uplasował się na ostatniej pozycji. Takie wyniki wydają się na pierwszy rzut oka wręcz nieprawdopodobne. Przez lata to właśnie OpenAI rozdawało karty, inspirując konkurencję do pogoni za kolejnymi nowinkami.

Wybrana czwórka – co oceniano?

W zestawieniu znalazły się następujące systemy sztucznej inteligencji:

• GPT-5 (OpenAI)
• Gemini (Google, znany wcześniej jako Bard)
• Claude (Anthropic, w wersjach Sonnet oraz Opus)
• Copilot (Microsoft)

Każdy z tych modeli ma własny styl, funkcjonalności oraz – co sam dostrzegłem – mocne i słabsze strony. Testy obejmowały realne zadania, z jakimi spotyka się średnio zaawansowany użytkownik: generowanie treści, analiza danych, zadania koderskie czy szybkie rozwiązywanie problemów.

Jak testowano – kryteria i metodologia

W kwestii oceny użyteczności AI zawsze byłem zwolennikiem pragmatyzmu. Owszem, warto śledzić benchmarki i liczby, ale ostatecznie liczy się to, jak narzędzie sprawdzi się w realnych zadaniach. Tak więc, przyjęto następujące kryteria:

• Poprawność i trafność odpowiedzi – czy model generuje logiczne wnioski i nie tworzy błędnych informacji?
• Czytelność oraz poziom „ludzkiego” języka – treści muszą być nie tylko poprawne, lecz klarowne i zrozumiałe.
• Umiejętność analizy na różnych poziomach trudności – czy AI łatwo adaptuje ton i głębokość wypowiedzi?
• Praktyczność oraz zdolność do rozwiązywania problemów – liczy się to, co przydaje się w codziennej pracy.

Muszę przyznać, że samodzielnie niejednokrotnie przekonałem się, że nie wystarczy “mówić ładnie”, trzeba jeszcze “mówić z sensem”.

Błyskawiczna rywalizacja – wyniki mówią same za siebie

Podczas rzeczywistych testów, GPT-5 wypadało poniżej oczekiwań. Szczególnie w zadaniach wymagających elastyczności i kreatywności model ten po prostu oddawał pole konkurencji. Nie będę owijał w bawełnę – wyniki, które zobaczyłem, były po prostu rozczarowujące.

Przykładowe obszary, gdzie GPT-5 radził sobie słabiej, to:

• Skomplikowane zadania tekstowe – model miał tendencję do powtarzalności i mniej trafnych wniosków.
• Kodowanie – odpowiedzi były mniej precyzyjne, zdarzały się lapsusy logiczne.
• Analityka i interpretacja danych – zabrakło głębi i “tego czegoś”, co czyni odpowiedź naprawdę przydatną.

W tym samym czasie pozostałe modele – Gemini, Claude i Copilot – błyszczały w wyznaczonych kategoriach. Każdy na swój sposób.

Porozmawiajmy o konkurencji – co jest ich atutem?

Gemini: AI dla zadań multimodalnych

Gemini – system rozwijany przez Google – robi spore wrażenie, zwłaszcza w zastosowaniach, gdzie trzeba łączyć różne typy danych (tekst, obraz, dźwięk). Doskonale integruje się z platformami Google. Ja sam, korzystając choćby z funkcji rozpoznawania obrazów w połączeniu ze skryptami tekstowymi, widzę ogromny skok jakościowy.

Cechy wyróżniające Gemini:

• Doskonała obsługa tekstów i multimediów – radzi sobie równocześnie z różnymi formatami.
• Efektywność analizy “na żywo” – błyskawiczny dostęp do danych, nawet tych świeżych, z całego ekosystemu Google’a.
• Łatwość połączenia z aplikacjami Google Workspace – narzędzie niemal “przykleja się” do codziennej pracy.

Dla osób pracujących na styku technologii i contentu multimedialnego, takie możliwości bywają wręcz zbawienne.

Claude: mistrz tekstu i bezpieczeństwa

Anthropic postawił na jakość komunikacji i głębię analiz tekstowych. Claude w wersji Opus lub Sonnet jest jak profesor od złożonych raportów. Bardzo mnie urzekła możliwość uzyskania wielowarstwowych analiz, a także kultura języka – wypowiedzi są grzeczne, wyważone, czasem nawet z lekkim akcentem ironii.

Atuty Claude:

• Perfekcyjna dbałość o logikę i przejrzystość analiz.
• Bardzo wysoki poziom bezpieczeństwa danych – model rzadko “halucynuje”.
• Sprawność w kodowaniu i rozbijaniu złożonych problemów “na czynniki pierwsze”.
• Wyjątkowa kultura retoryczna – odpowiedzi brzmią autentycznie ludzko, bez przesadnej sztuczności.

Osobiście, Claude ratuje mi skórę, gdy muszę zmierzyć się z rozległymi analizami albo napisać tekst bardziej zaawansowany niż typowy blogowy wpis.

Copilot: w sukurs programistom i automatyzatorom

Microsoft podszedł inaczej do tematu – Copilot to typowy asystent koderski, oparty na silnikach skierowanych do developerów. Pomaga pisać kod, sugeruje poprawki, przyspiesza debugowanie. Atmosfera pracy z Copilotem przypomina trochę konsultacje przy biurku z kolegą z zespołu – jest konkretnie, rzeczowo, bez zbędnych formalności.

Mocne punkty Copilota:

• Natywna integracja ze środowiskami IDE i Microsoft 365.
• Szybkie, praktyczne podpowiedzi kodu – szczególnie przydatne także początkującym programistom.
• Oferta automatyzacji procesów biznesowych przez integracje z Power Platform.

Nie raz Copilot ułatwił mi życie przy automatyzacji powtarzalnych fragmentów kodu czy integracji aplikacji z narzędziami biurowymi.

Gdzie GPT-5 zawiódł oczekiwania?

Oczekiwania wobec GPT-5 były naprawdę ogromne. OpenAI zapowiadało model nie tylko szybszy od GPT-4, lecz także lepiej “czytający intencję” użytkownika i umiejący samodzielnie “przełączać tryb myślenia” w zależności od typu zadania. Miało być lepiej z kontekstem – model potrafi śledzić tok rozmowy nawet przez bardzo długie dyskusje, nie gubi się w gąszczu pojęć czy wielowątkowych opisach.

Co z tego wyszło w praktyce?

• Częste wpadki przy kreatywnych lub złożonych zadaniach.
• Zauważalne uproszczenia w odpowiedziach.
• Nie zawsze trafione propozycje podczas kodowania.
• Momentami „maszynowe” powtórzenia struktur zdaniowych.

Jasne, w typowych, powtarzalnych zadaniach GPT-5 nie zawodzi. Jednak tam, gdzie potrzeba więcej “iskry” – przegrywa z konkurentami.

Techniczny punkt widzenia – szybcy są wszyscy, liczą się niuanse

Wielu użytkowników zapatrzonych w cyfry – ilość parametrów modelu czy długość okna kontekstowego – sądziło, że GPT-5 zmiażdży konkurencję wydajnością. No cóż, świat nie jest czarno-biały: wydajność to nie wszystko, a w testach praktycznych nawet błyskawiczna analiza nie zastąpi trafnej odpowiedzi.

Moja praktyczna obserwacja – GPT-5 dobrze sprawdza się jako “uniwersalny automat” do rutynowych prac. Jednakże w zadaniach wymagających nieszablonowego podejścia czy elastycznego łączenia kontekstów, model potrafi zawieść. Często okazywało się, że Claude czy Gemini miały po prostu lepszy pomysł na rozwiązanie problemu.

Różnorodność wyników – testy testom nierówne

Muszę podkreślić, że nie każde porównanie daje identyczne wyniki. Sam kilka razy odnotowałem spore rozbieżności: raz GPT-5 prowadził ciekawą, wciągającą dyskusję logiczną, innym razem gubił wątek albo “spłycał” temat.

W testach długich rozmów czy wyczerpujących analiz, GPT-5 potrafi wyłapać niuanse i płynnie prowadzić dialog. Jednak w bardziej specjalistycznych zadaniach (szczególnie kodowanie, matematyka czy rozwiązania nietypowe) częściej na pierwszy plan wysuwały się Claude albo Gemini. Copilot natomiast po prostu robił swoje w sferze programistycznej, niezależnie od reszty.

Takie rozbieżności wyników być może pokazują, że nie ma jednego AI do wszystkiego. Każdy z tych modeli znajduje swoją niszę i – jakby nie patrzeć – „każda potwora znajdzie swojego amatora”.

Szczegółowa analiza modeli AI pod kątem zastosowań biznesowych

W marketingu i automatyzacji – który model będzie pomocny?

Pracując w Marketing-Ekspercki, bardzo wyraźnie odczuwam, że żaden system AI nie jest samograjem. Klienci najczęściej pytają mnie nie o „szybkość”, lecz o realną użyteczność:

• Kreatywność treści – tutaj Gemini i Claude biją się łeb w łeb. Gemini oferuje solidne wsparcie przy multimediach – szczególnie w tworzeniu “contentu 360”, wykorzystującego nie tylko tekst, ale także obrazy czy interaktywne elementy. Z kolei Claude oferuje niesamowicie wysoki poziom wyrafinowania tekstu, wręcz wyczucie literackie.
• Automatyzacje biznesowe – Copilot i Gemini świetnie integrują się z narzędziami do automatyzacji (np. make.com, n8n). Dla kogoś, kto buduje środowisko pracy oparte o Microsoft czy Google, te narzędzia są niemal “szyte na miarę”.
• Analizy i raportowanie – Claude niezmiennie zadziwia mnie szerokością horyzontu. GPT-5 natomiast bywa przydatny, gdy liczy się szybka, syntetyczna odpowiedź – np. uproszczone raporty dla zespołu handlowego.

Jak widać, każdy model AI można „do czegoś zaprząc” – ważne, by umiejętnie dobrać narzędzie do potrzeb.

Współpraca z narzędziami automatyzującymi pracę

Korzyści płynące z połączenia AI z platformami, takimi jak make.com czy n8n, są wręcz nie do przecenienia. Oczywiście, sam stale testuję nowe sposoby, by automaty najlepszych modeli AI parować z codziennymi procesami biznesowymi.

Najczęstsze zastosowania:

• Automatyzacja generowania treści i rozsyłek (e-mail, newslettery, dokumenty handlowe).
• Automatyczne tworzenie raportów i analiz w oparciu o dane CRM.
• Wsparcie helpdesk i BOK – Claude i Gemini najlepiej radzą sobie z uprzejmym, „ludzkim” tonem.
• Kreatywne kampanie reklamowe oparte na kompozycji tekstu i obrazu, gdzie prym wiedzie Gemini.
• Sztuczna inteligencja jako „spinacz” integrujący fragmenty kodów, makr i procedur (tutaj Copilot często jest poza konkurencją).

Wbrew pozorom, dla sprawnej automatyzacji najważniejsze są nieco inne parametry niż w codziennej pracy z AI. Liczy się nie tylko “moc” modelu, lecz przede wszystkim sprawność i łatwość integracji.

Przykłady z życia – moje doświadczenia z modelami AI

Pora na odrobinę prywaty. W swoim portfolio mam dziesiątki wdrożeń, gdzie testowałem AI praktycznie na własnej skórze. Miałem okazję korzystać z GPT-4 (i 5!), Claude’a, Gemini oraz Copilota.

• Przy dłuższych, przemyślanych raportach i analizach branżowych Claude wygrywał stylem i trafnością wniosków – sprawiał, że nawet rutynowe raporty czytało się z zainteresowaniem, nierzadko okraszone błyskotliwym podsumowaniem.
• Do szybkiej, wielokanałowej komunikacji – i pracy z multimediami – Gemini okazał się wygodny, szczególnie tam, gdzie tekst i grafika idą w parze (np. automaty Mails, generowanie wpisów do social media ze zdjęciami w tle).
• Copilot oszczędził mi dziesiątki godzin podczas masowych modyfikacji skryptów automatyzujących sprzedaż i obsługę klienta – nawet bez pełnej znajomości kodu rozwiązanie proponowało logiczne “łaty”.
• Sam GPT-5 wypadł korzystnie w małych zadaniach tekstowych, jednak w większych analizach czasem nie dorównywał Claude’owi czy Gemini. Świetnie natomiast radził sobie z szybkim porządkowaniem informacji w krótkich mailach lub prostych analizach mailingu.

Wniosek nasuwa się sam – do tanga trzeba dwojga, a do pracy z AI najlepiej mieć cały arsenał narzędzi.

Najczęstsze błędy i nieporozumienia przy wdrażaniu AI

Z moich obserwacji wynika, że bardzo często użytkownicy popełniają te same błędy w podejściu do wdrażania AI:

• Szukają „jednego idealnego modelu” do wszystkiego – niestety, taki „Złoty Graal” nie istnieje. Każda AI ma swoją mocną stronę i słabszy punkt.
• Nadmiarowe poleganie na automatyzacji bez przetestowania praktycznego – kombinacje narzędzi (np. make.com z Copilotem) wymagają kilku prób i iteracji przed wdrożeniem.
• Niedocenianie roli tzw. “prompt engineering” – efekty pracy AI zależą często nie tyle od „magii modelu”, co od jakości poleceń i kontekstu podanego na wejściu.

Muszę przyznać, że nie raz sam sprowadziłem na siebie zgryzotę, ufając ślepo “najlepszemu” modelowi, zamiast postawić na różnorodność i elastyczność.

Jaki model AI wybrać w zależności od potrzeb?

Pozwól, że podsumuję te refleksje w formie prostej tabeli, która – przynajmniej moim zdaniem – najlepiej oddaje realne zastosowania każdego modelu.

Model AI	Najlepszy w…	Kiedy nie wybierać?
GPT-5	Szybkie zadania tekstowe, krótkie analizy, powtarzalność	Głębokie raporty, kodowanie poza standardowymi schematami
Gemini	Zadania łączące tekst, obraz i dźwięk, szybka analiza danych multimedialnych	Rozbudowane, hermetyczne analizy stricte tekstowe
Claude	Zaawansowane teksty, dogłębne raporty, analizy krok po kroku, bezpieczeństwo	Zadania multimedialne, szybka praca z obrazem
Copilot	Kodowanie, automatyzacja, integracja z Microsoft 365, Power Platform	Zaawansowane teksty i wyczerpujące analizy literackie

Podsumowanie praktyczne – wskazówki dla użytkownika

• Nie bój się testować różnych modeli naraz – znajdź optymalną parę AI do codziennych zadań. To, co dla jednego użytkownika jest mankamentem, dla innego staje się atutem.
• Stawiaj na integracje – AI z make.com i n8n – automatyzacje, szczególnie oparte o kilka modeli AI równocześnie, przynoszą mierzalne efekty biznesowe. Sam widziałem wzrost efektywności nawet o 30% przy dobrze dobranych łańcuchach automatyzacji.
• Staraj się „dopieszczać” polecenia (prompt engineering) – poprawa jasności i precyzji instrukcji potrafi dodać modelowi AI skrzydeł. Właściwie napisany prompt to czasem połowa sukcesu i mniej frustracji.
• Obserwuj rynek i nowości – świat AI pędzi „na złamanie karku”, a modele są regularnie poprawiane. To, co dziś jest słabe, jutro może cię zaskoczyć.
• Nie śpiesz się z “masowym wdrażaniem” AI – lepiej sprawdzić rozwiązania z mniejszą grupą zadań, zanim wskażesz preferowaną platformę dla całej firmy.

Jak mawiał mój nauczyciel informatyki: „Lepiej dziesięć razy sprawdzić, niż raz się sparzyć.”

Słów kilka o przyszłości modeli AI

Nic nie wskazuje na to, żeby tempo rozwoju sztucznej inteligencji nagle spadło. Raczej czeka nas coraz większa specjalizacja i “pękanie bańki” pojedynczych, uniwersalnych rozwiązań. Właściwie już teraz widzę, że dla marketingu, obsługi klienta, raportowania czy automatyzacji procesów biznesowych warto mieć pod ręką różnorodne modele – każdy do swojego celu. To podejście pozwala nie tylko „wyjść na swoje”, ale wręcz budować przewagę konkurencyjną tam, gdzie inni jeszcze polegają na jednym rozwiązaniu.

Sam nie mogę się doczekać, jak rynek AI będzie wyglądał za rok. Jeśli historia uczy nas czegoś, to tego, że nawet najlepsze narzędzie z dnia na dzień może ustąpić miejsca innemu – świeższemu, szybszemu, może bardziej naszpikowanemu sprytem niż parametrami.

Zakończenie – Jaki model wygrywa?

Nie ma jednej „złotej” odpowiedzi – i chyba nie ma co się na nią obrażać. Każdy z czwórki omawianych modeli znalazł swoją specjalizację. Wybór zależy od tego, czego TY, drogi Czytelniku, naprawdę potrzebujesz. U mnie jeden, u ciebie drugi – i to jest właśnie piękne w tej całej zabawie.

Tak więc – jeśli pytasz, kto wygrywa: wygrywają ci, którzy wiedzą, jak korzystać ze wszystkich narzędzi, zamiast ograniczać się do jednego. Sztuczna inteligencja to nie wyścig jednego konia, ale raczej wielka sztafeta, gdzie każdy model przekazuje sobie pałeczkę na innym etapie. Ostatecznie – kto umie dobrać narzędzie do zadania, ten „wychodzi na swoje”.

A jeżeli jakiekolwiek pytania pojawią się w trakcie twoich testów z AI – spokojnie pisz lub dzwoń. Z przyjemnością sobie z tym poradzimy!

Źródła i inspiracje: futurebeat.pl/newsroom/gpt-5-od-openai-nie-wypadlo-dobrze-na-tle-konkurencji-porownanie/z42e7c3, własne doświadczenia, testy modeli AI (2023-2024)

Źródło: https://futurebeat.pl/newsroom/gpt-5-od-openai-nie-wypadlo-dobrze-na-tle-konkurencji-porownanie/z42e7c3