Bitwa sztucznej inteligencji – Grok kontra ChatGPT i inni

Wprowadzenie – jak wygląda rywalizacja AI na początku 2024 roku?

Rozwój sztucznej inteligencji wciąga, a jednocześnie trochę niepokoi – przyznaję to jako osoba, która codziennie korzysta z narzędzi AI w pracy i obserwuje ich wpływ na realne procesy biznesowe. Jeszcze kilka lat temu o AI mówiło się głównie w kontekście gier komputerowych czy narzędzi do rozpoznawania zdjęć, które – nie ukrywajmy – często popełniały śmieszne błędy. Dzisiaj sprawy nabrały rumieńców. Modele AI odpowiadają nie tylko na proste pytania, ale zaczynają zaskakiwać w kreatywnych zadaniach, analizie zdjęć czy nawet w podsumowywaniu badań naukowych.

Jako osoba związana z firmą Marketing-Ekspercki, mam okazję dzień w dzień testować różne modele i wdrażać je w automatyzacje dla biznesu. Czasem mam wrażenie, że każde nowe narzędzie zyskuje status gwiazdy, ale przychodzi moment weryfikacji – wtedy wychodzi na jaw, że nie ma róży bez kolców.

Tym większą frajdę sprawia mi, gdy mam okazję przyjrzeć się testom, które nie są sztampowe i weryfikują regularnie podawane superlatywy. Krótko mówiąc, zamierzam zabrać cię w podróż po fascynującym świecie analizy AI – głównie przez pryzmat konkretnego testu porównawczego, przygotowanego przez znanego YouTubera zajmującego się technologią.

Bitwa gigantów: czterech rywali na ringu AI

W centrum tego artykułu znajdziesz analizę pojedynku między czterema modelami AI, które aktualnie dominują w branżowych rankingach:

• ChatGPT – produkt firmy OpenAI, szeroko wykorzystywany w narzędziach biznesowych, edukacyjnych i kreatywnych.
• Grok – mniej znany szerszej publiczności, ale w środowiskach profesjonalnych coraz częściej poruszany w kontekście szczególnej precyzji w analizie wizualnej i nieszablonowym podejściu do problemów.
• Gemini – kolejny z modeli, który chlubi się m.in. wysoką efektywnością w zadaniach wymagających logicznego myślenia.
• Perplexity – twórcy tego modelu skupili się na zadaniach związanych z wyszukiwaniem informacji i generowaniem rzetelnych odpowiedzi opartych na dużych zbiorach danych.

To trochę jak zestawić ze sobą czterech zawodników na ringu: każdy ma swoje atuty, czasami jednak nawet największy mistrz potrafi się potknąć o tę przysłowiową skórkę od banana.

Skąd taki skład zawodników?

Orange’owa scena sztucznej inteligencji szybko się zmienia, ale testy tego typu – kiedy ktoś stawia naprzeciw siebie kilku głównych graczy – pozwalają laikom i ekspertom sprawdzić, jak sztuczna inteligencja radzi sobie w zadaniach, które na co dzień mogłaby realizować albo osoba prywatna, albo na przykład konsultant w firmie marketingowej. Sami w Marketing-Ekspercki niejednokrotnie byliśmy świadkami, że wyniki, które zadowalają w jednym kontekście, rozczarowują w innym. Testy Mrwhosetheboss uwzględniły zadania związane z analizą danych, ekstrapolacją oraz kreatywnością.

Testy praktyczne – jaki model radzi sobie najlepiej?

Od prostego pytania do łamigłówki logistycznej – test walizek

Wyobraź sobie, że masz do zapakowania wakacyjny bagaż lub planujesz przeprowadzkę. Jako przykład wzięto klasyczny dylemat: ile walizek Aerolite 29″ Hard Shell zmieści się w bagażniku Hondy Civic 2017? Raczej nie codzienne pytanie, ale w pracy projektowej czy logistyce często spotykam podobne techniczne wyzwania. Wydawałoby się, że odpowiedź da się znaleźć, podając suche liczby – powierzchnię bagażnika i wymiary walizki.

Wyniki prezentowały się następująco:

• Grok odpowiedział jasno: 2 walizki. Uwzględnił przy tym praktyczne aspekty, takie jak zaokrąglone narożniki czy nieregularne kształty przestrzeni bagażowej.
• ChatGPT i Gemini podeszły do tematu z teoretyczną dokładnością – 3 walizki, ale… zaraz potem dodały, że realnie upchniesz tylko 2. To trochę jak w starym żarcie o studentach matematyki i filozofii: jedno to teoria, drugie – codzienna praktyka.
• Perplexity optymistycznie zaproponował 3, a nawet 4 walizki, najwyraźniej ignorując fakt, że bagażniki nie są pudełkami o idealnie prostych kątach.

Z mojego doświadczenia powiem wprost: kto kiedykolwiek próbował zmieścić duże walizki do samochodu, ten wie, że liczy się nie tylko kalkulator, ale i… zdolności manualne oraz odrobina szczęścia.

Analiza wizualna – zadanie na rozpoznanie składników

Drugim ciekawym testem była próba rozpoznania produktów do pieczenia ciasta ze zdjęcia. Pojawiła się tu pułapka: na fotografii znalazł się słoik z suszonymi grzybami (niespecjalnie pasujący do słodkich wypieków). Wyniki prezentowały się następująco:

• Grok jako jedyny trafnie zidentyfikował zawartość słoika jako suszone grzyby. Czapki z głów – sam miałbym problem przy zdjęciu wykonanym smartfonem, gdzie ostrość często nie daje zbyt wielu detali.
• ChatGPT uznał grzyby za przyprawy, Gemini widział tu cebulkę prażoną, a Perplexity… kawę rozpuszczalną. Cóż, trafione jak kulą w płot.

To zadanie najlepiej pokazuje, że rozpoznawanie wizualne przez AI wymaga czegoś więcej niż słownikowej analizy – liczy się kontekst i doświadczenie „życiowe”, którego, jak sądzę, modeli uczą się coraz skuteczniej.

Zadania kreatywne i badawcze – kto wygrywa na polu innowacji?

Testy obejmowały również bardziej złożone pytania, przy których nie wystarczyło przejrzeć internetowych bazy danych. Chodziło o zadania wymagające kreatywności, elastyczności myślenia oraz umiejętności syntezy informacji z różnych źródeł.

Z mojej praktyki – szczególnie gdy planuję automatyzacje np. w make.com czy n8n – widzę, że to właśnie umiejętność łączenia kropek odróżnia dobre modele od przeciętnych. Nie tylko odpowiedź się liczy, ale też sposób uzasadnienia i precyzja wniosków.

Test pokazał, że:

• ChatGPT zdobył najwięcej punktów za zadania, w których trzeba było „wyjść poza schemat”.
• Grok, choć mniej punktowany ogólnie, miał przewagę w zadaniach związanych z analizą obrazów i precyzyjnym rozpoznaniem detali.
• Pozostali uczestnicy testu radzili sobie poprawnie, ale nie wybijali się na tle liderów.

W praktyce dla biznesu oznacza to tyle, że dobór narzędzia zawsze zależy od specyficznego celu lub branży. Czasami liczy się kreatywność w tworzeniu sloganów do reklam, czasami kluczowa jest bezbłędna analiza obrazu np. przy zliczaniu produktów na magazynie.

Ostateczna klasyfikacja – kto zdobył laury, a kto zajął dalsze miejsce?

Pozwolę sobie na małe podsumowanie punktowe, bo liczby przemawiają do wyobraźni – nawet największego sceptyka. Oto, jak rozłożyły się siły w tym pojedynku:

• ChatGPT – 29 punktów
• Grok – 24 punkty
• Gemini – 22 punkty
• Perplexity – 19 punktów

Widać wyraźnie, że ChatGPT ma sporą przewagę ogólną – zwłaszcza w zadaniach typowo generatywnych, które wymagają pisania i syntezy informacji. Grok z kolei wyrasta na czarnego konia w zadaniach specjalistycznych – szczególnie tych, gdzie w grę wchodzi rozpoznawanie obrazu czy nieoczywiste interpretacje.

Z mojego punktu widzenia to pokłosie tego, na jakich danych i w jakim celu trenowane są poszczególne modele. Trudno oczekiwać od narzędzia, które powstało głównie z myślą o zadaniach analitycznych, by nagle czarowało kreatywnością, prawda?

Kontekst biznesowy – na co zwrócić uwagę wybierając AI do własnych projektów?

W codziennej pracy w Marketing-Ekspercki nie raz miałem już okazję przekonać się, że magia AI polega raczej na sprawnym łączeniu kilku narzędzi w logiczny proces niż na ślepym zaufaniu jednemu modelowi. Przykład? Owszem, ChatGPT świetnie radzi sobie z generowaniem tekstów handlowych czy analizą trendów, ale kiedy przychodzi do precyzyjnych analiz wizualnych – tu często wypada lepiej Grok.

W środowisku narzędzi make.com czy n8n, z których korzystamy do automatyzacji procesów, nierzadko buduję scenariusze, gdzie jedno narzędzie zadaje pytanie drugiemu, porównuje ich odpowiedzi i dopiero na tej podstawie wyciąga wnioski. Niby nic nowego, ale zaskakuje mnie, jak często takie podejście wygrywa z najszybszą, ale niekoniecznie najcelniejszą odpowiedzią pojedynczego modelu.

Co polecam przy wyborze narzędzi?

• Dokładnie zastanów się, jakie zadania są kluczowe dla projektu. Inne AI sprawdzi się w marketingu, inne do obsługi klienta, jeszcze inne w analizie danych lub wnioskowaniu wizualnym.
• Przetestuj kilku dostawców – nie zakładaj z góry, że najpopularniejsze rozwiązanie będzie także najlepsze dla ciebie.
• Jeśli twój biznes korzysta z automatyzacji (np. make.com, n8n), warto wykorzystywać możliwości integracji różnych narzędzi i budować własne hybrydowe scenariusze.
• Staraj się wdrażać AI etapami – łatwiej wtedy wychwycić niedoskonałości i uniknąć poważnych błędów, które mogłyby kosztować czas i pieniądze.

Ograniczenia i wyzwania – czy sztuczna inteligencja jest nieomylna?

Sama liczba punktów i spektakularne sukcesy ChatGPT nie mogą przesłonić kilku istotnych faktów. Po pierwsze, AI cały czas się uczy, a jej odpowiedzi bywają uzależnione od sposobu formułowania pytań. Nieraz podczas pracy z klientami obserwuję, że z pozoru „głupia” odpowiedź wynikała z niejasno zadanego problemu.

Po drugie – nie ma modelu, który radziłby sobie świetnie w każdym zadaniu. Przypomina mi się tu stare polskie powiedzenie: „jak coś jest od wszystkiego, to jest do niczego”. I choć AI konsekwentnie udowadnia, że potrafi zaskoczyć, nadal są obszary, w których człowiek wciąż radzi sobie lepiej.

Ograniczenia, których sam doświadczyłem:

• Błędy w interpretacji zdjęć – czasem nawet najbardziej zaawansowany model potrafi pomylić grzyby z kawą (to akurat sytuacja z testu!).
• Błędne wnioski, jeśli brakuje precyzyjnych danych wejściowych – typowy problem przy zautomatyzowanych procesach sprzedażowych czy obsługi klienta.
• Kreatywność, która potrafi odbiec za daleko od kontekstu biznesowego – do pewnego momentu jest to zaleta, po przekroczeniu pewnej granicy – wywołuje problemy z komunikacją.

Praktyczne porównanie – do czego najlepiej nadają się dostępne modele?

Moja codzienność opiera się na wyborze odpowiedniego narzędzia do konkretnego zadania. W firmie korzystamy zarówno z ChatGPT, Groka, jak i innych mniej znanych modeli eksperymentalnych. Proponuję krótką ściągawkę:

• ChatGPT – idealny do generowania treści, obsługiwaniu chatbotów, podstawowej analizy danych, wsparcia w pracy kreatywnej i podsumowywaniu raportów.
• Grok – radzi sobie świetnie tam, gdzie w grę wchodzą konkretne analizy wizualne i sytuacje wymagające nietypowego spojrzenia lub weryfikacji detali.
• Gemini – często polecany do zadań związanych z logicznym wnioskowaniem, rekomendowany tam, gdzie istotna jest precyzja i przewidywalność zachowań modelu.
• Perplexity – sprawdza się, gdy kluczowe jest błyskawiczne wyszukiwanie i selekcja informacji na podstawie dużych zbiorów danych. Minus? Bywa, że brakuje mu „wyczucia” kontekstu, co widać choćby w opisanych testach.

Oczywiście życie potrafi zaskoczyć i czasem właśnie mniej oczywisty wybór okazuje się strzałem w dziesiątkę.

W praktyce biznesowej – kilka scenariuszy wdrożeń

Stawiając na konkretność, przytoczę kilka scenariuszy, jakie sami wdrażaliśmy z sukcesem:

• Automatyczna kwalifikacja leadów – ChatGPT filtruje zapytania, a jeśli pojawia się załącznik graficzny, analizę przejmuje Grok. Skuteczność tego duetu niejednokrotnie pozwoliła nam „wyjść na swoje”, zwłaszcza tam, gdzie liczył się czas i precyzja diagnostyczna.
• Wsparcie sprzedaży przez czatboty – ChatGPT sprawdza się jako podstawa, ale „trudniejsze” pytania są przekierowywane do bardziej zaawansowanych narzędzi analitycznych.
• Monitoring opinii produktowych – tu sprawdza się Perplexity, ponieważ bardzo sprawnie wyciąga powtarzalne wątki z dużych zbiorów recenzji. Chociaż przy analizie niuansów czy niestandardowych zachowań model nadal popełnia błędy – wtedy wkracza w temat narzędzie o mocniejszej „intuicji”.
• Szybkie raporty dla zarządu – automatyczne zbieranie danych, analiza trendów i syntetyczne podsumowania to mocna strona ChatGPT, zwłaszcza gdy liczy się czas.

Powiem otwarcie: żadne narzędzie nie wygra z inteligentnie zaprojektowanym procesem, w którym odpowiedzialność za zadania jest rozdzielona zgodnie z mocnymi stronami poszczególnych modeli.

Przyszłość rynku AI – czego możemy się spodziewać?

Śledząc branżę z pozycji człowieka żyjącego z wdrażania i integrowania AI, coraz częściej dostrzegam zjawisko, które można by porównać do zawodów sportowych – jednego roku rekordy bije ChatGPT, chwilę później Grok zaskakuje celnością w analizie obrazu.

Wydaje mi się, że najbliższe lata będą należeć do zespołów hybrydowych – czyli takich, gdzie AI umiejętnie łączymy, by wykorzystywać ich specjalizacje w ramach jednego, spójnego procesu. Narzędzia takie jak make.com czy n8n, które wykorzystujemy w Marketing-Ekspercki, pozwalają kleić te puzzle jak trzeba.

Naturalnie nie obywa się bez błędów. Zdarza mi się czasem narzekać – bo choć modele testowo wybierają trafniej niż przeciętny pracownik bez szkolenia, bywają dni, gdy nierozpoznane zdrobniałe formy polskich słów czy lokalne idiomy wyprowadzają AI na manowce.

Nie ma co się obrażać na technologię – trzeba, jak mawiał mój dziadek, „trzymać rękę na pulsie i nie dać się zrobić w konia”.

Podsumowanie – jak wygrywać dzięki AI?

Podchodząc praktycznie, klucz do sukcesu tkwi w kilku filarach:

• Dobry wybór narzędzia pod kątem potrzeb projektu. Lepiej poświęcić dodatkową godzinę na testy, niż później naprawiać konsekwencje pochopnych decyzji.
• Łączenie funkcjonalności przez automatyzacje (np. make.com, n8n). To daje przewagę tam, gdzie jedna AI nie wystarcza.
• Stały monitoring efektów i gotowość na zaskoczenia – AI wciąż bywa nieprzewidywalne.
• Otwartość na nowości, bo dziś liderem jest ChatGPT, a za tydzień? Kto wie, może Grok przebije się do szerokiej świadomości?

Mam takie przekonanie, patrząc na ewolucję rozwiązań AI, że jeszcze wiele razy będziemy zaskoczeni – zarówno pozytywnie, jak i negatywnie. Pewne jest jedno: wygrywa ten, kto uczy się na bieżąco, testuje narzędzia „na własnej skórze” i nie boi się modyfikować procesów wraz z rozwojem możliwości sztucznej inteligencji.

Ostatecznie cała ta bitwa AI to nie tylko pokaz siły algorytmów, ale przede wszystkim lekcja, że żadne cyfrowe narzędzie nie zastąpi zdrowego rozsądku i odrobiny polskiej zaradności.

W razie gdybyś chciał dopytać o wdrożenia, porównać narzędzia czy zobaczyć przykładowy proces integracji AI w praktyce biznesowej – śmiało, zostaw komentarz lub skontaktuj się z nami w Marketing-Ekspercki. Chętnie podzielę się kulisami tych zmagań – często z przymrużeniem oka, bo w końcu w pracy, jak i w życiu, najważniejsze to nie bać się eksperymentów.

To co, może czas sprawdzić, którą AI najlepiej „przeciąć” w swoim codziennym procesie?

Źródło: https://www.notebookcheck.pl/Bitwa-AI-Grok-zaskakuje-Mrwhosetheboss-swoimi-wynikami-a-ChatGPT-wygrywa.1051198.0.html