Kategoria: Aktualności

  • Google przestawia cały swój Gemini na tryb '3′. Oto co to oznacza dla nas

    Google przestawia cały swój Gemini na tryb '3′. Oto co to oznacza dla nas

    Cześć, pamiętacie, jak wszyscy gadali o Gemini? No, tym asystencie AI od Google? Wygląda na to, że firma właśnie nacisnęła przycisk 'aktualizuj’ na całym swoim systemie. I to nie jest jakaś mała poprawka błędów, tylko całkiem solidne przeprojektowanie.

    Zacznijmy od tego, co jest teraz najświeższe. Od 21 stycznia tego roku (2026, tak, jesteśmy już w przyszłości), kiedy w kodzie lub API pojawia się prośba o 'najnowszą’ wersję Gemini Pro, system automatycznie kieruje ją do 'Gemini 3 Pro Preview’. To samo dzieje się z 'Gemini Flash’ – alias 'najnowszy’ wskazuje teraz na 'Gemini 3 Flash Preview’. To tak, jakbyście mieli ulubioną aplikację do muzyki, a twórcy w tle podmienili cały silnik na nowszy, szybszy i mądrzejszy, ale wy dalej klikacie ten sam ikonkę. Dla użytkowników końcowych zmiana jest płynna, ale pod maską pracuje już zupełnie nowa technologia.

    A gdzie ten nowy silnik pracuje? Okazuje się, że w bardzo widocznym miejscu. Ten sam Gemini 3 Pro stał się domyślnym modelem dla funkcji 'AI Overviews’ w wyszukiwarce Google. Czyli tych automatycznych podsumowań, które czasem widzicie na górze wyników wyszukiwania. Google postawiło więc na swojego najnowszego gracza w jednej z najważniejszych usług. To spore zaufanie, ale też pewnie test na żywym organizmie – miliardach zapytań dziennie.

    No dobrze, a co ze starymi modelami? Cóż, technologia nie stoi w miejscu. Już dzień później, 22 stycznia, Google ogłosiło, że kilka modeli z serii 'Gemini 2.0 Flash’ zostanie wycofanych. Konkretnie ich wsparcie zakończy się 31 marca 2026 roku. To typowy cykl życia w świecie oprogramowania – stare wersje odchodzą, aby zrobić miejsce i zasoby dla nowych. Jeśli ktoś budował coś na tych konkretnych modelach, ma teraz trochę czasu na migrację do nowszych wersji, na przykład właśnie do Gemini 3 Flash.

    I tu dochodzimy do ciekawszego dla przeciętnego użytkownika tematu: jak skorzystać z tej nowej mocy? Od 27 stycznia Google udostępniło globalnie swój plan subskrypcyjny 'Google AI Plus’. Za 7,99 dolarów miesięcznie (w Stanach Zjednoczonych) otrzymujemy dostęp do Gemini 3 Pro. Plan ma oferować 'zaawansowane możliwości’ w aplikacji Gemini, co pewnie oznacza dłuższe konteksty, lepszą jakość odpowiedzi i pierwszeństwo w dostępie do nowych funkcji. To wyraźny sygnał, że Google traktuje zaawansowaną AI jako usługę wartą regularnej opłaty, podobnie jak konkurenci. Ciekawe, kiedy i za ile plan pojawi się oficjalnie w Polsce.

    Co to wszystko oznacza w praktyce? Jeśli korzystacie z Gemini przez oficjalną aplikację lub stronę, powinniście po prostu zauważyć, że asystent stał się odrobinę bystrzejszy, bardziej precyzyjny i może lepiej radzi sobie ze złożonymi zadaniami. Deweloperzy i firmy korzystające z API muszą sprawdzić, czy ich integracje nadal wskazują na właściwe modele, zwłaszcza te, które używają 'latest’ w nazwie – one już działają na nowym silniku. A dla wszystkich to znak, że wyścig w AI wciąż przyspiesza. Google nie tylko aktualizuje swoje modele, ale natychmiast wdraża je w kluczowych produktach, jednocześnie klarując ofertę i wprowadzając globalną subskrypcję.

    Wydaje się, że po okresie testów i wczesnych wersji, Gemini wchodzi w fazę dojrzałą. Zamiast wielu różnych, trochę eksperymentalnych modeli, Google skupia się na promowaniu i wdrażaniu ujednoliconej, najnowszej generacji. To dobry ruch dla stabilności, ale też wyzwanie dla tych, którzy lubią mieć wszystko pod kontrolą i wolą trzymać się sprawdzonej, starej wersji. W świecie AI, jak widać, 'stara wersja’ może oznaczać coś sprzed zaledwie kilku miesięcy. Trzymajcie się tam, to dopiero początek 2026 roku.

    Źródła

  • Claude Code: jak narzędzie do kodowania zdominowało rynek w rok?

    Claude Code: jak narzędzie do kodowania zdominowało rynek w rok?

    Jeśli śledzicie świat sztucznej inteligencji i programowania, pewnie słyszeliście o Claude’u. Ale czy wiecie, że jego specjalizowana wersja dla programistów, Claude Code, właśnie przeżywa coś w rodzaju szaleństwa? I mam na myśli szaleństwo w bardzo, bardzo dużych liczbach.

    Sprawa jest prosta: pod koniec 2025 roku Anthropic wypuściło Claude Code. Sześć miesięcy później narzędzie osiągnęło roczny przychód na poziomie miliarda dolarów. Tak, przeczytałeś dobrze. Milard. A do początku 2026 roku ten wskaźnik zbliżył się już do dwóch miliardów. To nie jest po prostu dobry start. To jest start rakiety.

    Skąd te liczby? Cóż, spójrzmy na podstawowe dane. W ciągu krótkiego czasu średnia dzienna liczba instalacji rozszerzenia Claude Code w VS Code wzrosła z 17,7 miliona do 29 milionów. To jest wzrost o ponad 11 milionów aktywnych użytkowników w ciągu kilku miesięcy. Ci ludzie nie instalują narzędzia dla zabawy – oni z niego codziennie korzystają.

    I tutaj dochodzimy do naprawdę ciekawej części. Ten wzrost nie pochodzi tylko od indywidualnych programistów-hobbystów. Claude Code zdobywa ogromną popularność wśród dużych przedsiębiorstw. Weźmy na przykład Microsoft. Tak, ten Microsoft. Ich wewnętrzne zespoły zaczęły używać Claude Code. Kiedy gigant technologiczny, który ma własne narzędzia programistyczne, przyjmuje produkt konkurencji, to coś musi być na rzeczy.

    A potem są historie z pierwszej ręki. Na spotkaniu programistów w Seattle na początku 2026 roku, inżynier z Google’a podzielił się anegdotą. Powiedział, że Claude Code był w stanie odtworzyć roczną pracę architektoniczną… w godzinę. Jedną godzinę. Niezależnie od tego, jak bardzo byśmy się starali, trudno jest przecenić, jak bardzo zmienia to grę dla zespołów planujących duże projekty.

    Co sprawia, że Claude Code jest tak skuteczny? Ostatnie aktualizacje w 2026 roku mocno skupiły się na uproszczeniu przepływu pracy. Wcześniej niektóre zadania wymagały skomplikowanego przygotowania i wielu kroków. Teraz proces jest dużo bardziej płynny. Nowa funkcja o nazwie 'Tasks’ pozwala agentom AI pracować dłużej nad pojedynczymi problemami i koordynować pracę pomiędzy różnymi sesjami. To brzmi technicznie, ale w praktyce oznacza, że możesz dać Claude’owi złożone, wieloetapowe zadanie, odejść od komputera, a on będzie nad tym pracował i zarządzał postępem, aż do skończenia.

    Article image

    Wydaje się, że Anthropic zrozumiało kluczową rzecz: programiści nie chcą kolejnego gadżetu. Chcą solidnego partnera, który pomoże im skupić się na trudnych, kreatywnych częściach ich pracy, odciążając ich od powtarzalnych, czasochłonnych zadań. Claude Code ewidentnie trafia w tę potrzebę.

    Oczywiście, sukces Claude Code nie istnieje w próżni. To część szerszej strategii Anthropic dotyczącej odpowiedzialnego rozwoju AI. Firma niedawno opublikowała nową, bardzo szczegółową 'konstytucję’ dla modeli Claude. Ten dokument opisuje ich wizję wartości, bezpieczeństwa i etyki, które mają kierować rozwojem ich systemów. Można się domyślać, że te same zasady leżą u podstaw narzędzi takich jak Claude Code – chodzi o stworzenie asystenta, który jest nie tylko potężny, ale także godny zaufania i przewidywalny w działaniu.

    Co to oznacza dla przyszłości programowania? Cóż, trudno nie być podekscytowanym, a jednocześnie trochę zaskoczonym tempem tych zmian. Claude Code pokazuje, że zapotrzebowanie na inteligentną pomoc w kodowaniu jest ogromne i że programiści są gotowi na adopcję, gdy narzędzie naprawdę działa. To nie jest futurystyczna obietnica. To dzieje się teraz, w milionach edytorów kodu na całym świecie.

    Gdzie to zmierza? Jeśli obecne tempo się utrzyma, możemy zobaczyć, jak Claude Code i podobne narzędzia staną się tak powszechne jak autouzupełnianie kodu czy debugery. Mogą zmienić samą naturę pracy programisty, przesuwając punkt ciężkości z pisania każdej linijki na projektowanie, nadzorowanie i rozwiązywanie naprawdę złożonych problemów. A to, przyjaciele, jest całkiem ekscytująca perspektywa.

    Źródła

  • Meta włącza wyższy bieg: pierwsze modele AI gotowe, ale najpierw dla siebie

    Meta włącza wyższy bieg: pierwsze modele AI gotowe, ale najpierw dla siebie

    Czasami najciekawsze rzeczy dzieją się za zamkniętymi drzwiami. Zwłaszcza w świecie wielkich technologii. I właśnie tak jest teraz z Metą. Firma Marka Zuckerberga właśnie weszła w nową, bardzo praktyczną fazę rozwoju sztucznej inteligencji. A klucz do zrozumienia tej fazy leży w jednym, prostym sformułowaniu: 'internal first’.

    Co to znaczy? W zeszłym tygodniu, podczas Światowego Forum Ekonomicznego w Davos, CTO Meta Andrew Bosworth zdradził coś ważnego. Powiedział, że nowy zespół – Meta Superintelligence Labs – już dostarczył pierwsze istotne modele AI. I tutaj trzeba być bardzo precyzyjnym. Nie powiedział 'wydaliśmy nowego chatbota’ ani 'pokazaliśmy publiczne demo’. Powiedział, że dostarczyli modele do użytku wewnętrznego.

    To jest właśnie cała filozofia. Meta chce najpierw użyć swojej nowej, zaawansowanej AI do usprawnienia własnego podwórka. Pomyślcie o tym: reklamy, systemy rekomendacji w Facebooku i Instagramie, moderacja treści, wewnętrzne narzędzia do tworzenia. To są ogromne, złożone maszyny, które każdego dnia obsługują miliardy interakcji. Jeśli nowe modele mogą je choć trochę ulepszyć, zrobić je szybszymi lub bardziej trafnymi, to już jest ogromna wartość. I to wartość, którą firma może przetestować i wypracować w kontrolowanym środowisku, zanim cokolwiek pokaże światu.

    Bosworth był zresztą w tym względzie bardzo ostrożny. Podkreślił, że 'dostarczone’ to nie to samo co 'gotowe dla konsumenta’. Po wytrenowaniu podstawowego modelu nadchodzi gigantyczna praca nad dostrojeniem, bezpieczeństwem i przede wszystkim – użytecznością. To jak z silnikiem wyścigowym. Możesz go zbudować w garażu, ale żeby wziąć nim udział w zawodach, musisz go wsadzić w karoserię, dostosować do przepisów i sprawdzić w każdych warunkach. Meta właśnie montuje karoserię i sprawdza zawieszenie.

    A dlaczego teraz? Cóż, kontekst jest kluczowy. Rok 2026 w AI to już nie jest czas na efektowne pokazy i puste obietnice. To, co naprawdę się liczy, to stabilne wdrożenia i produkty, z których ludzie faktycznie codziennie korzystają. Wyścig o 'demo’ się skończył, zaczął się wyścig o integrację. Meta ma tutaj potężną przewagę – swoją niesamowitą bazę użytkowników. To jak mieć własne, ogromne laboratorium do testów. Mogą iterować szybciej niż ktoś, kto startuje od zera.

    Ale ta przewaga to też ogromna odpowiedzialność. Każdy błąd AI w produkcie używanym przez miliardy osób ma zupełnie inną wagę niż potknięcie w jakiejś niszowej aplikacji. Presja regulacyjna i reputacyjna jest kolosalna. Strategia 'internal first’ pozwala złapać oddech i zmniejszyć to ryzyko. Można powiedzieć, że Meta uczy się chodzić, zanim pobiegnie maraton.

    Co ciekawe, ten spokojny, metodyczny krok następuje po dość głośnej reorganizacji. Pamiętacie październik 2025? Właśnie wtedy Meta ogłosiła zwolnienia około 600 osób z tego samego Meta Superintelligence Labs. Wtedy mówiło się, że to upraszczanie struktury i przesuwanie zasobów dla szybszego rozwoju. No i najwyraźniej ten ruch zaczął przynosić efekty. Zespół, choć mniejszy, jest teraz bardziej skoncentrowany i, jak widać, dostarcza konkretne rezultaty.

    A te rezultaty muszą mieć na czym działać. I tutaj dochodzimy do drugiego, mniej widocznego, ale absolutnie fundamentalnego elementu układanki: infrastruktury. Wiadomo już, że Meta planuje drastycznie zwiększyć wydatki inwestycyjne. W 2025 roku ma to być od 114 do 118 miliardów dolarów, a w 2026 – jeszcze więcej. Gdzie pójdą te pieniądze? Właśnie w infrastrukturę AI, własne chipy i rozwój nowych, multimodalnych systemów, które łączą tekst, obraz, wideo i mowę.

    To nie są wydatki na 'coś w przyszłości’. To inwestycje w fundamenty, bez których żadne zaawansowane modele nie mają sensu. Można mieć najlepszy projekt silnika, ale jeśli nie masz fabryki, żeby go wyprodukować, i dróg, żeby na nim jeździć, to pozostaje tylko teoria. Meta buduje właśnie tę fabrykę i te drogi. Gigawatowe centra danych, program Meta Compute – to wszystko są elementy jednego planu: stworzyć ekosystem, który będzie napędzany przez AI od środka.

    I tu jest właśnie sedno. Komunikat z Davos to nie jest zapowiedź nowego produktu. To sygnał dla rynku i być może dla konkurentów, że Meta odzyskuje tempo, ale robi to w przemyślany sposób. W kolejnych kwartałach możemy nie zobaczyć spektakularnych premier. Zamiast tego prawdopodobnie zauważymy serię drobnych, ale stopniowych ulepszeń w istniejących usługach. Reklamy mogą stać się bardziej trafne. Rekomendacje w Explore – ciekawsze. Moderacja – skuteczniejsza. To będą elementy większej, mozolnej przebudowy całego ekosystemu pod kątem AI.

    To trochę jak remont dużego domu, w którym cały czas mieszkasz. Nie burzysz wszystkich ścian na raz. Najpierw wymieniasz instalację elektryczną i wodno-kanalizacyjną, żeby wszystko działało niezawodnie. Potem dopiero myślisz o nowym wystroju pokoi. Meta właśnie wymienia instalację. I choć może to brzmieć mało ekscytująco, to w rzeczywistości jest to najważniejsza praca, jaka może być wykonana. Bo od jakości tej 'instalacji’ zależy wszystko, co przyjdzie później.

    Wydaje się więc, że firma z Menlo Park wyciągnęła wnioski z gorączki AI ostatnich lat. Zamiast gonić za nagłówkami, skupia się na tym, co trudne, drogie i mało medialne: na inżynierii, infrastrukturze i wewnętrznej integracji. To strategia na wytrzymałość, a nie na sprint. I choć na efekty przyjdzie nam pewnie trochę poczekać, to jeśli się uda, mogą być one trwalsze i głębiej zakorzenione niż kolejna modna aplikacja. Czas pokaże, czy ta cierpliwość się opłaci.

    Źródła

  • Własne testy modeli mogą obniżyć rachunki za AI o 80%. A ty pewnie przepłacasz.

    Własne testy modeli mogą obniżyć rachunki za AI o 80%. A ty pewnie przepłacasz.

    Wyobraź sobie, że płacisz 1500 dolarów miesięcznie za dostęp do sztucznej inteligencji w swoim projekcie. To sporo, prawda? A teraz wyobraź sobie, że ktoś przychodzi i mówi: „Hej, możesz płacić o 80% mniej, a jakość pracy twojej aplikacji się nie zmieni”. Brzmi jak bajka? Okazuje się, że to całkiem realne. I wcale nie chodzi o jakiś tajemny trik, tylko o bardzo proste, choć często pomijane, podejście: własne testy.

    „22 stycznia 2026 roku Karl Lorey ogłosił swój przypadek.” Jego rachunki za API do modeli językowych (LLM) sięgały 1500 dolarów miesięcznie. Postanowił to zmienić. Zamiast polegać na ogólnych rankingach, które mówią, który model jest 'najlepszy’, wziął sprawy w swoje ręce. Przebadał ponad 100 różnych modeli. Ale – i to jest kluczowe – robił to na swoich własnych, rzeczywistych danych. To znaczy, że do testów używał dokładnie takich samych pytań i zadań, jakie jego aplikacja wysyłała na co dzień, na przykład fragmentów rozmów z działem wsparcia.

    Wynik? Udało mu się obniżyć miesięczny rachunek o około 80%. To nie jest mała zmiana, to rewolucja w budżecie. A najfajniejsze jest to, że jakość odpowiedzi generowanych przez aplikację pozostała na tym samym poziomie. Po prostu znalazł model, który dla jego konkretnych potrzeb radził sobie równie dobrze, ale był znacznie tańszy.

    Dlaczego to działa? Bo publiczne rankingi są często mało przydatne w praktyce. Mierzą modele w sztucznych, ustandaryzowanych warunkach. Sprawdzają ogólną wiedzę, umiejętność rozumowania, może generowanie kodu. Ale twój projekt ma zupełnie inne wymagania. Może potrzebujesz, żeby model świetnie podsumowywał długie dokumenty, albo żeby precyzyjnie klasyfikował zgłoszenia klientów. Dla tych zadań 'gorszy’ w ogólnym rankingu model może okazać się idealny, a do tego tani.

    Jak taki własny benchmark wygląda w praktyce? Proces jest dość prosty. Najpierw zbierasz swoje dane. To mogą być historyczne zapytania użytkowników, fragmenty czatów, cokolwiek, co jest reprezentatywne dla twojej aplikacji. Potem definiujesz, co dla ciebie oznacza 'dobra odpowiedź’. Czasem możesz to ocenić automatycznie, używając innego, większego modelu jako sędziego (tzw. LLM-as-a-judge). Następnie puszczasz te same dane przez dziesiątki różnych modeli od różnych dostawców – OpenAI, Google (Gemini), Anthropic, otwarte modele z Hugging Face – i porównujesz wyniki.

    I tu dochodzimy do sedna: analizujesz kompromis. Zawsze jest triada: koszt, jakość i prędkość (opóźnienie). Celem nie jest znalezienie modelu, który ma absolutnie najlepszy wynik jakościowy. Celem jest znalezienie modelu, który osiąga *wystarczająco dobry* wynik jakościowy przy znacząco niższym koszcie i akceptowalnym czasie odpowiedzi.

    Weźmy na przykład ceny z 2026 roku. „Google oferował wtedy swój model Gemini 3 Flash za 0,50 dolara za milion tokenów wejściowych (z 50% zniżką w batch API do 0,25 dolara).” To naprawdę atrakcyjna cena w porównaniu do flagowych modeli. Jeśli twój projekt nie wymaga najwyższych lotów, taki model może być bardziej niż wystarczający. Do tego dochodzą strategie optymalizacyjne, jak batch API od OpenAI, które potrafią dać nawet 50% zniżki przy przetwarzaniu wielu zapytań naraz. Ale żeby z tego skorzystać, musisz najpierw wiedzieć, który model i w jakiej konfiguracji będzie dla ciebie optymalny. A tego nie dowiesz się z ogólnego rankingu.

    Co to oznacza dla firm i developerów? Przede wszystkim, że warto poświęcić trochę czasu na własne testy. To nie jest skomplikowana inżynieria, to raczej zdroworozsądkowe zarządzanie kosztami. Zamiast automatycznie wybierać najpopularniejszy lub 'najmądrzejszy’ model, warto sprawdzić, co tak naprawdę jest potrzebne. Czasem tańszy, specjalistyczny model da lepsze wyniki w twojej niszy niż drogi, wszechstronny gigant.

    Myślę, że to podejście staje się coraz ważniejsze. Ceny API są zmienne, pojawiają się nowi gracze, a modele open source ciągle się rozwijają. Trzymanie się jednego dostawcy bez regularnego sprawdzania alternatyw to prosta droga do przepłacania. A w świecie, gdzie projekty AI stają się standardem, te 80% oszczędności może zadecydować o opłacalności całego przedsięwzięcia.

    Więc następnym razem, gdy otworzysz dokumentację API i zobaczysz cennik, zatrzymaj się na chwilę. Zastanów się, czy na pewno potrzebujesz tego najdroższego wariantu. Może wystarczy trochę poeksperymentować? Jak pokazuje przykład Karla, gra jest warta świeczki. A raczej – warta jest tysiące zaoszczędzonych dolarów.

    Źródła