Otwarte modele OpenAI gpt-oss-120b i gpt-oss-20b – nowe możliwości w rękach użytkowników

Nowy rozdział w historii sztucznej inteligencji: otwarte modele OpenAI

5 sierpnia 2025 roku świat AI zatrząsł się w posadach. OpenAI, organizacja znana z zamkniętych rozwiązań i raczej zachowawczej polityki udostępniania technologii, opublikowała dwa zaawansowane modele generatywne – gpt-oss-120b oraz gpt-oss-20b – wraz z pełnymi wagami i to na licencji Apache 2.0. Sam przyznaję, że po latach ostrożności wobec obietnic „otwartości” z Valley, ta decyzja była dla mnie prawdziwym zaskoczeniem. Właściwie trudno się dziwić, że społeczność związana z uczeniem maszynowym zareagowała z entuzjazmem, ale i nieco z niedowierzaniem.

U podstaw tego kroku leży nie tylko chęć wyjścia naprzeciw oczekiwaniom programistów i przedsiębiorców, lecz również realna odpowiedź na ruchy konkurencji. Od dłuższego czasu na rynku open source królują takie modele, jak Llama 3 od Mete czy Mistral, które pokazały, że można tworzyć rozwiązania na światowym poziomie, nie zamykając ich w korporacyjnym sejfie.

Dla mnie i dla wielu osób w branży – to nie tylko nowe możliwości, lecz także wejście w nową epokę, gdzie dostęp do „twardych” podstaw AI staje się powszechny również w zastosowaniach komercyjnych. O tym, jak zmieni to krajobraz technologiczny, opowiem ci za chwilę nieco szerzej.

Czym są modele gpt-oss-120b i gpt-oss-20b?

Różnica w skali i przeznaczenie

Oba modele należą do rodziny generatywnych sieci językowych opartych o architekturę transformer, która od kilku lat jest niezbędnym wręcz narzędziem do obróbki języka naturalnego. Jednak gpt-oss-20b i gpt-oss-120b różnią się skalą i docelowym zastosowaniem:

• gpt-oss-20b: model liczący 20 miliardów parametrów. To wciąż potężne narzędzie, ale spozycjonowane tak, aby każdy – nawet właściciel solidnego laptopa czy domowego peceta – mógł go uruchomić lokalnie.
• gpt-oss-120b: kolos o 120 miliardach parametrów. Przeznaczony głównie do uruchamiania w centrach danych, ale – tu ciekawostka z testów przeprowadzonych przez programistów – bywają osoby, którym udało się „odpalić” 120b nawet na jednej bardzo wydajnej karcie graficznej. Wymaga to jednak zgrabnej konfiguracji oraz niemałej ilości RAM-u i VRAM-u.

Oczywiście oba modele można pobrać wraz z kompletem wag, czyli – inaczej mówiąc – cyfrowym DNA sieci neuronowej. To daje pełną swobodę: możesz trenować, dostosowywać, eksperymentować, nie oglądając się na żadne zamknięte API czy regulacje narzucane przez korporacyjne umowy. Daje to programistom i przedsiębiorcom ogromną wolność, o której do tej pory mogli jedynie pomarzyć.

Techniczna strona modeli

Patrząc na specyfikację techniczną, oba modele bazują na sprawdzonych rozwiązaniach transformacyjnych, jednak wprowadzono w nich kilka istotnych usprawnień. Przede wszystkim skupiono się na:

• poprawie zdolności rozumowania (w testach logiki i kodowania notują lepsze wyniki niż poprzednicy),
• optymalizacji pamięciowej (szczególnie istotnej dla użytkowników uruchamiających modele lokalnie),
• większej elastyczności wdrażania na różnych typach sprzętu (od lokalnych stacji roboczych po maszyny wirtualne w chmurze),
• ulepszonych filtrach bezpieczeństwa, które minimalizują ryzyko tzw. hallucinations, czyli generowania błędnych czy niebezpiecznych treści.

Z perspektywy firmy takiej jak Marketing-Ekspercki niezwykle ważnym aspektem jest możliwość trenowania modeli na własnych zbiorach danych. Pozwala to nie tylko dostosować SI do wyspecjalizowanych zadań (np. wirtualny konsultant, automatyczne generowanie podsumowań sprzedażowych), lecz także lepiej chronić własne know-how. Przekonałem się, że poufność danych staje się dzisiaj wartością samą w sobie i trudno się temu dziwić.

Znaczenie licencji Apache 2.0 – wolność z ograniczoną odpowiedzialnością

Czym się wyróżnia Apache 2.0?

W świecie otwartego oprogramowania licencja to nie tylko kwestia formalności – to fundament, na którym opierasz cały ekosystem. OpenAI zdecydowało się na Apache 2.0, czyli jedną z najbardziej elastycznych i zarazem przyjaznych dla biznesu opcji:

• umożliwia komercyjne wykorzystanie – możesz wdrażać modele i pochodne produkty gdzie tylko chcesz, także sprzedawać je klientom,
• zezwala na modyfikowanie kodu i wag bez konieczności udostępniania własnych zmian społeczności,
• nie wymaga publikacji poprawek – możesz czerpać z otwartego kodu, nie „oddając” stworzonych przez siebie rozwiązań,
• wyklucza większość znanych problemów związanych z patentami i niejasnościami w interpretacji prawa.

W praktyce – i to jest ogromny atut – OpenAI daje ci do ręki zestaw narzędzi, z którymi możesz robić, co tylko chcesz, byleby nie naruszać zasad współżycia społecznego czy prawa. Możesz je wprowadzić do własnego SaaS-a, zintegrować z ekosystemem make.com, a nawet wykorzystywać w automatyzacjach sprzedażowych czy obsłudze klientów.

Konsekwencje prawne i biznesowe dla firm

Sam nie raz miałem okazję uczestniczyć w analizach wdrożeń SI w biznesie, gdzie kluczowe było rozstrzygnięcie, czy model AI nie wymaga oddawania opracowanego kodu czy sposobów wykorzystania konkurencji. Dzięki Apache 2.0 nie musisz się bać, czy ktoś „zaglądnie ci w papiery” albo czy przypadkiem nie naruszysz skomplikowanych, wielopoziomowych licencji.

Odpada też bariera kosztowa: zamiast wydawać fortunę na dostęp do autoryzowanych API, możesz niemal od ręki wdrożyć SI „na własnym sprzęcie” – z zachowaniem pełnej kontroli nad danymi i procesem przetwarzania. Takie rozwiązania są szczególnie kuszące w branżach, które stawiają na bezpieczeństwo informacji czy ścisłą ochronę interesów własnych klientów.

Jakość i bezpieczeństwo otwartych modeli – mocne strony oraz pułapki

Lepsze rozumowanie, większa odpowiedzialność

Nie ma co ukrywać: jednym z głównych argumentów za udostępnianiem otwartych wag jest wyjście naprzeciw tym, którzy lubią samodzielnie dłubać przy wyzwaniach związanych z SI. Zarówno gpt-oss-120b, jak i gpt-oss-20b zostały stworzone z myślą o większych możliwościach rozwiązywania problemów wymagających inteligentnego rozumowania i analizy kontekstowej.

Moje doświadczenie mówi jedno – modele te radzą sobie z różnorodnymi zadaniami, od kodowania przez analizę tekstów, aż po wspieranie decyzji biznesowych, znacznie lepiej niż starsze, otwarte wersje (takie jak Alpaca czy stary LLaMA). W zadaniach logicznych i w benchmarkach kodu notują zauważalne postępy.

Niestety, nie jest to poziom zamkniętych modeli udostępnianych przez OpenAI wyłącznie przez API (np. GPT-4 czy GPT-5). Są one nadal lepiej zoptymalizowane pod kątem tzw. hallucinations – sytuacji, gdy model generuje treści niezgodne z rzeczywistością. W testach PersonQA wskaźniki „halucynowania” dla nowych otwartych modeli OpenAI wynosiły o 36–49% więcej niż dla komercyjnych flagowców firmy. Nie ukrywam, czasem to potrafi zirytować, zwłaszcza jeśli liczysz na nieomylność SI.

Bezpieczeństwo wdrożeń – ryzyka i środki zaradcze

Sytuacja wygląda więc tak: otrzymujesz praktycznie nieograniczoną wolność, ale wraz z nią pojawia się większa odpowiedzialność za to, co zrobisz z modelem. Każde wdrożenie powinieneś opierać na dobrze przemyślanych testach bezpieczeństwa – szczególnie wtedy, gdy SI ma obsługiwać wrażliwe dane lub działać w środowisku narażonym na ataki (np. w bankowości czy służbie zdrowia).

W środowisku badawczym coraz częściej dyskutuje się o potrzebie tworzenia szczegółowych model cards – dokumentów, które dokładnie opisują ryzyka, ograniczenia i potencjalne skutki uboczne działania modelu. Z doświadczenia polecam prowadzenie takich kart również w komercyjnych wdrożeniach. Można w nich opisać:

• jakie dane zostały użyte do trenowania,
• na jakich zadaniach model radzi sobie najlepiej,
• gdzie pojawiają się potencjalne luki bezpieczeństwa lub etyczne zagrożenia.

Co więcej – niemało firm budujących własne produkty na gpt-oss-20b czy gpt-oss-120b zaleca przeprowadzanie cyklicznych audytów SI, tak jak wykonuje się przeglądy bezpieczeństwa IT czy kontrole jakości w produkcji. Nie jest to droga na skróty, ale warto wyjść z założenia, że lepiej dmuchać na zimne.

Etyka i odpowiedzialność aplikacji SI

To, co daje ogromną siłę otwartym modelom, bywa też ich piętą achillesową: nieskrępowana elastyczność może obrócić się przeciwko użytkownikowi, jeśli zignoruje się ryzyka prawne, społeczne czy nawet obyczajowe. W polskich realiach coraz więcej mówi się o konieczności samoregulacji firm wdrażających SI – bo, koniec końców, jeżeli coś pójdzie nie tak, zaufanie do marki można stracić na długo, a odzyskać – czasem nie da się już nigdy.

Zanim wdrożysz model generatywny „do ludzi”, warto przygotować się na różne scenariusze: testy zachowania, symulacje ataków czy nawet konsultacje ze specjalistami od bezpieczeństwa. To nie jest fanaberia, tylko konieczność. A własne doświadczenia nauczyły mnie, że lepiej przewidzieć dwa kroki do przodu niż potem desperacko gasić pożary.

Strategia OpenAI – czy Open Source to naprawdę taki open?

Dlaczego wagi, a nie całość?

Choć mogłoby się wydawać, że OpenAI wykonało zwrot o 180 stopni, udostępnienie wag nie oznacza pełnego otwarcia know-how. Firma zadbała, by zachować dla siebie szereg przewag konkurencyjnych:

• dane użyte do trenowania modeli pozostają tajemnicą,
• brak pełnej dokumentacji procesu przygotowania i oczyszczania zbiorów treningowych,
• nieudostępnione są także metody tzw. post-processingu wejścia i wyjścia modeli.

To trochę taki szwedzki stół: pozwalają ci się częstować, ale najlepsze kąski zostawiają sobie. Z jednej strony, społeczność może cieszyć się szerokimi możliwościami eksploracji, z drugiej – OpenAI zachowuje kontrolę i możliwość rozwoju płatnych API oraz udoskonalonych wersji modeli (wraz z Microsoftem, który nadal jest czołowym partnerem korporacji).

Cel biznesowy i budowanie ekosystemu

Otwarta dystrybucja wag pozwala OpenAI szerzej dotrzeć do przedsiębiorstw i deweloperów, którzy do tej pory rezygnowali ze współpracy z powodu ograniczeń licencyjnych czy niewystarczającej kontroli nad wdrażaną SI. Widać wyraźnie, że to odpowiedź na oczekiwania rynku: coraz więcej firm szuka możliwości wdrożenia sztucznej inteligencji „u siebie” – bez abonamentów czy opłat dla zewnętrznych operatorów.

Nie bez znaczenia jest również kontekst konkurencyjny: taki krok to cios wymierzony w Facebooka (czyli Metę) i innych graczy oferujących otwarte modele, a jednocześnie zachowanie przyczółków na rynku enterprise przez utrzymanie zamkniętych (i droższych) rozwiązań API.

Konkurencja i rynek – jak reagują inni gracze?

Llama, Mistral i wyścig na elastyczność wdrożeń

W ostatnich latach byliśmy świadkami prawdziwego wyścigu zbrojeń w świecie SI. Modele takie jak Llama 3 czy Mistral 8x22B do dziś cieszą się olbrzymim zainteresowaniem, zwłaszcza wśród zespołów badawczych czy startupów stawiających na pełną kontrolę nad wdrażanymi narzędziami.

OpenAI dotąd stawiało raczej na zamknięty model dystrybucji (API), co – mówiąc wprost – odstraszało część potencjalnych użytkowników. Udostępniając wagi, firma:

• włącza się do gry o sektor wdrożeń lokalnych (on-premises),
• otwiera furtkę dla środowisk badawczych i korporacji, które z różnych względów nie mogą korzystać z rozwiązań chmurowych,
• realnie konkuruje o uwagę deweloperów i integratorów – ludzi, którzy chcą mieć wszystko „na swoim”.

Warto dodać, że modele gpt-oss można dziś bez większego problemu uruchamiać na Amazonie (AWS Bedrock, SageMaker), Google Cloud Platform czy własnych serwerach. Co ciekawe, w odróżnieniu od dotychczasowych umów, modele te nie podlegają wyłączności Microsoftu – co dla niektórych firm w Europie czy Azji ma niebagatelne znaczenie biznesowe.

Reakcje społeczności – szansa, ale i zagrożenia

Entuzjazm wśród programistów i badaczy jest niepodważalny. Internetowe fora, kanały Discord czy grupy tematyczne na LinkedIn już wręcz kipią od poradników, testów i pierwszych wdrożeń. Polscy entuzjaści SI również nie zostają w tyle – już widzę, jak pojawiają się przystępne tutoriale, porównania wydajności czy nawet memy o „wykręcaniu” nowych rekordów na RTX-ach i Threadripperach.

Z drugiej strony, nie brakuje także głosów ostrzegawczych: każda otwarta technologia może być wykorzystana w sposób niezgodny z intencjami twórców. Rynek zyskał potężne narzędzia – teraz dużo zależy od odpowiedzialności i dojrzałości użytkowników.

Wdrażanie otwartych modeli w praktyce: szanse i wyzwania

Zalety otwartych modeli OpenAI w biznesie

Jako firma na co dzień zajmująca się wdrożeniami rozwiązań z pogranicza marketingu, automatyzacji i AI, dostrzegam szereg realnych korzyści, które mogą przekonać rodzime przedsiębiorstwa i specjalistów IT do sięgnięcia po gpt-oss-120b oraz gpt-oss-20b:

• Pełna kontrola nad wdrożeniem: instalacja, konfiguracja i trenowanie modelu na własnych maszynach; sam wybierasz, jakie dane wchodzą do modelu i jakie efekty chcesz osiągnąć.
• Brak opłat za API: wdrożenie SI nie musi już wiązać się z comiesięcznymi rachunkami dla dostawców usług chmurowych.
• Lepsza ochrona danych: wszystko zostaje “u siebie”, bez ryzyka wycieku do zewnętrznego operatora.
• Możliwość dostosowania i fine-tuningu: dopasowujesz model do własnych potrzeb, trenując go na polskich danych, typowych zapytaniach klientów czy specyfice branży.
• Transparentność i rozwój: większy udział społeczności w testowaniu i rozwoju prowadzi do szybszego wykrywania błędów, aktualizacji i udoskonalania modeli.

Przy wdrożeniach automatyzacji marketingowo-sprzedażowych już nieraz widziałem, jak dobrze skonfigurowany, wytrenowany lokalnie model bywa wręcz bezcenny. To trochę tak, jakby porównywać domowy obiad u babci z fast-foodem: pierwszy wymaga czasu i pracy, ale efekt jest nie do podrobienia.

Wyzwania wdrożeniowe i pułapki

Jednak – jak to w realnym życiu bywa – diabeł tkwi w szczegółach. Otworzenie kodu i wag nie rozwiązuje wszystkich problemów od ręki. Użytkownicy i firmy muszą się zmierzyć z takimi kwestiami, jak:

• Wydajność sprzętu: uruchomienie gpt-oss-120b bez solidnego zaplecza technicznego to trochę jak próba odpalenia traktora na herbatniki – niby możliwe, ale raczej na krótko.
• Bezpieczeństwo wdrożenia: musisz sam zadbać o audyt i zabezpieczenia (brak automatycznych filtrów, jak w wersjach komercyjnych).
• Odpowiedzialność za błędy wyników: od chwili wdrożenia wszystko, co zrobi model, leży na barkach użytkownika końcowego.
• Etyka stosowania SI: szczególnie, gdy masz do czynienia z danymi wrażliwymi lub automatyzujesz działania mające wpływ na ludzi.
• Wsparcie techniczne: w przypadku problemów nie ma supportu od OpenAI – to użytkownik odpowiada za łatanie błędów i aktualizacje.

Moje pierwsze eksperymenty z uruchamianiem modeli na własnym sprzęcie pokazały jeszcze jedną, mniej oczywistą barierę: konfiguracja narzędzi takich jak make.com czy n8n z lokalnie uruchomionym SI wymaga odrobiny cierpliwości i znajomości środowiska linuksowego. Ale nie ma rzeczy niemożliwych – trochę samozaparcia, odrobina determinacji i można wyjść na swoje.

Praktyczne przykłady wykorzystania gpt-oss w polskich realiach

Automatyzacje sprzedażowe i obsługa klienta

W codziennej pracy spotykam się z firmami, które coraz śmielej sięgają po sztuczną inteligencję, by usprawnić procesy sprzedaży i obsługi klienta. Otwarty model gpt-oss-20b czy 120b można z powodzeniem:

• zaimplementować jako asystenta obsługi e-commerce,
• zintegrować z chatbotem konwersacyjnym na stronie internetowej,
• wspomagać w analizie zapytań i segmentacji leadów,
• automatyzować generowanie raportów oraz analiz wyników sprzedażowych,
• wszystko to – przy zachowaniu pełnej kontroli nad danymi!

Do tej pory modelowałem podobne rozwiązania najczęściej z partnerami z zagranicy, gdzie dostępność zamkniętych API bywała utrudnieniem ze względów prawnych lub kosztowych. Teraz czuję, że wreszcie przychodzi czas na lokalne, polskie wdrożenia na naprawdę światowym poziomie.

Generowanie treści i personalizacja marketingu

Nie jest tajemnicą, że automatyczne generowanie treści marketingowych – newsletterów, opisów produktów czy nawet postów na social media – jest jednym z głównych motorów napędowych rozwoju AI w biznesie. Modele gpt-oss świetnie sobie radzą z tego typu zadaniami; szkolone na typowych polskich frazach szybko zaczynają „łapać” lokalną specyfikę i niuanse językowe.

W mojej praktyce już pojawiły się zapytania od klientów o rozwiązania, które pozwolą zautomatyzować kampanie mailingowe czy dopasować treść ofert do oczekiwań konkretnych segmentów odbiorców. Otwarta architektura modeli sprawia, że można wreszcie działać na własnych danych i dostosowywać treści do bardzo wąskiego targetu – nie ryzykując, że konkurencja „podejrzy” naszą strategię przez chmurę centralnego dostawcy.

Rozwiązania specjalistyczne – prawnicy, medycyna, edukacja

Może i zabrzmi to jak z reklamy z lat ’90, ale polskie firmy wreszcie mają szansę budować własne, wysoce wyspecjalizowane modele AI. Przykłady zastosowań? Proszę bardzo:

• Aplikacje prawnicze: automatyczna analiza dokumentacji prawnej czy wspomaganie generowania pism procesowych;
• Branża medyczna: wsparcie przy wstępnej analizie dokumentacji (z zachowaniem surowych wymogów ochrony danych);
• Edukacja: wdrożenia wspomagające indywidualną naukę, generowanie materiałów szkoleniowych czy interaktywne quizy dla studentów.

W tym kontekście bezpieczeństwo danych i możliwość zachowania pełnej poufności nabiera szczególnego znaczenia. A, jak pokazuje życie, coraz więcej polskich instytucji szuka właśnie takich, w 100% kontrolowanych rozwiązań.

O czym warto pamiętać korzystając z gpt-oss? Praktyczne wskazówki

Pierwsze kroki – przygotowanie środowiska

Decyzja o wdrożeniu własnej SI to poważne przedsięwzięcie. Zanim pobierzesz model i wejdziesz w świat wielkich parametrów, zrób kilka rzeczy:

• przygotuj odpowiednią maszynę – zwłaszcza dla 120b, licz się z dużymi wymaganiami sprzętowymi,
• zainstaluj i skonfiguruj środowisko (Python, CUDA, biblioteki transformers, make.com lub n8n, jeśli planujesz automatyzacje),
• przygotuj zestaw danych testowych i swoje własne „scenariusze stresowe” do symulowania różnych przypadków użycia,
• dopracuj dokumentację – spisz, co wdrażasz, gdzie i jakie przewidujesz punkty krytyczne zabezpieczeń.

Jeśli chodzi o automatyzacje, zdecydowanie polecam zacząć od prostych projektów, które nie przetwarzają wrażliwych danych. W miarę zdobywania pewności można z czasem wdrażać coraz bardziej rozbudowane rozwiązania – zarówno w make.com, jak i n8n.

Audyt bezpieczeństwa – nie daj się złapać w pułapkę!

Wdrażając SI „na swoim”, pamiętaj o żelaznych zasadach:

• regularnie sprawdzaj aktualizacje modeli i bibliotek (społeczność zaskakująco szybko łata sporo błędów),
• stosuj automatyczne i ręczne testy podatności,
• szczegółowo loguj działania modelu – przy nieoczekiwanych efektach łatwiej ustalisz co, gdzie i kiedy poszło nie tak,
• przeglądaj dokumentację, w tym tzw. „model cards” – tam często znajdziesz wskazówki co do ograniczeń i znanych problemów.

Po własnych perypetiach mogę powiedzieć: lepiej testować za dużo niż za mało. Lepiej przemknąć się przez kilka nieprzespanych nocy niż potem mierzyć się ze skutkami nieprzewidzianych wpadek.

Wsparcie społeczności – korzystaj z mądrości tłumu

Jedną z największych sił otwartych modeli AI jest zaangażowanie społeczności. Zachęcam cię, żeby nie ograniczać się tylko do lektury oficjalnej dokumentacji – zaglądnij na GitHub, Discord, LinkedIn czy polskie grupy tematyczne. Często znajdziesz tam nieformalne tutoriale, gotowce do integracji (np. w make.com czy n8n), a czasem – bezcenne porady oraz poprawki znalezione przez pionierów.

Zdarzało mi się, że największy problem – na pierwszy rzut oka nie do przejścia – rozwiązywał się po kilku godzinach rozmowy z kimś z drugiego końca kraju. Polska społeczność AI rośnie w siłę – korzystaj z tego!

Otwarte modele gpt-oss jako katalizator innowacji w polskim biznesie

Wreszcie – i to jest coś, co napawa mnie dumą – widzę, jak polskie firmy mają wreszcie pole do realnego wdrażania AI na własnych zasadach. Przez lata to rozwiązania zza oceanu wyznaczały reguły gry: dostęp ograniczony, pełna kontrola po stronie dostawców i niepewność co do długofalowych kosztów.

Dziś, dzięki takim modelom jak gpt-oss-20b oraz gpt-oss-120b, przedsiębiorcy z Polski mogą:

• swobodnie eksperymentować z SI,
• wdrożyć ją bez uzależnienia od zewnętrznego dostawcy,
• realnie zadbać o prywatność klientów,
• budować produkty, które naprawdę odpowiadają lokalnym potrzebom.

Mam nadzieję, że już za kilka miesięcy zobaczymy pierwsze spektakularne wdrożenia zrodzone właśnie na bazie otwartych modeli OpenAI – i to nie tylko w dużych korporacjach, ale i w małych, zwinnych firmach rodzinnych, które zdecydują się postawić na własne rozwiązania.

Nowe otwarcie w praktyce: moje plany i refleksje

Jako osoba zaangażowana w projekty automatyzujące procesy biznesowe i marketingowe nie mogę ukryć, że pałam ciekawością wobec możliwości gpt-oss-20b. Sam już zacieram ręce na pierwsze, testowe wdrożenia na naszych sandboxach w Marketing-Ekspercki.

Sądzę, że w polskich firmach niedługo zobaczymy istny wysyp pomysłów na wykorzystanie otwartych modeli: od automatyzacji korespondencji, przez analizę sentymentu w Google Reviews, aż po zaawansowane bazy FAQ obsługiwane przez SI. Pewnie pojawią się też wszechstronni „kreatorzy” treści, którzy – za drobną opłatą – będą generowali teksty, których nie powstydziłby się żaden copywriter.

W mojej ocenie, jako branża zyskujemy narzędzia, które mogą pozwolić polskim przedsiębiorstwom „wyjść na swoje” – nie czekając, co wymyślą giganci z Doliny Krzemowej. I chociaż nie ma róży bez kolców, perspektywa pełnej kontroli, większej elastyczności i oszczędności przekonuje mnie, że to jest dobry kierunek.

Podsumowanie – co daje otwartość modeli AI (i jakie są tego ograniczenia)?

Nowe, otwarte modele OpenAI – gpt-oss-20b oraz gpt-oss-120b – torują drogę do kolejnej fazy rozwoju sztucznej inteligencji. Otwierają nie tylko możliwość własnych wdrożeń, lecz także całą przestrzeń do eksperymentów, prowadzenia badań i budowania polskich produktów na światowym poziomie. Oczywiście, to wymaga od nas większej odpowiedzialności – od zabezpieczeń, przez etykę po audyty skuteczności – ale jeśli podejdziemy do tematu z głową, możemy naprawdę sporo zyskać.

Cieszy mnie, że polski rynek IT ma w końcu szansę nie tylko konsolidować to, co dyktuje Zachód, ale również wytyczać nowe szlaki. Jeśli więc należysz do tych, którzy nie lubią ograniczeń i chcą kształtować innowacje na własnych zasadach – to jest właśnie ten czas. **Zainwestuj w wiedzę, eksperymentuj, testuj – i wyjdź na swoje.** A ja, z perspektywy praktyka, już trzymam kciuki za twoje wdrożenia – i, kto wie, może spotkamy się na jednym z forów AI, wymieniając doświadczenia i pomysły.

Niech te otwarte modele będą początkiem nowej jakości w polskim biznesie i nauce!

---

Źródła:

• Opracowanie własne na podstawie informacji opublikowanych przez OpenAI (@OpenAI), x.com [ link: https://twitter.com/OpenAI/status/1952783291091653011?ref_src=twsrc%5Etfw ]
• AInvest.com — OpenAI’s Strategic Shift to Open-Weight AI Models
• Future of Life Institute, AI Safety Index, Summer 2025

Źródło: https://x.com/OpenAI/status/1952783291091653011