Polski model Bielik w wersji v3/v11 zaskoczył świat. W testach wielojęzycznych uplasował się w czołówce, pokonując m.in. warianty Llama, co pokazuje, że wyspecjalizowane, otwarte inicjatywy mogą rywalizować z dużymi graczami
Polska niespodzianka na globalnej liście
Bielik, rozwijany przez Fundację SpeakLeash i społeczność badaczy, w najnowszych porównaniach zajął wysokie miejsce w zadaniach wielojęzycznych, co opisały polskie serwisy informacyjne relacjonujące wyniki benchmarków EuroEval. Model w wersji bazowej trafił do światowej czołówki, wyprzedzając niektóre warianty modeli Meta.
Gdyby to była olimpiada, polski model w wersji bazowej zająłby czwarte miejsce na świecie w zadaniach wielojęzycznych. O wyniku na platformie X poinformował Sebastian Kondracki, jeden z założycieli SpeakLeash. Jak dodał, wersja instrukcyjna modelu, czyli ta przeszkolona do reagowania na polecenia, uplasowała się na 32. pozycji, co i tak jest imponującym rezultatem: przewyższa bowiem osiągnięcia systemów dysponujących znacznie większą liczbą parametrów, takich jak Nemotron (30 mld), OLMo (32 mld) czy Llama 3.1 (8 mld) rozwijana przez Meta. Bielik, polski model open source, ma zaledwie 11 mld parametrów.
– Takie wyniki aż proszą się o symboliczne docenienie zespołu trenującego. Choćby order… – napisał Kondracki na X. – Jeśli uwzględnimy wyłącznie modele instrukcyjne, bez modeli wnioskujących, Bielik v3 plasuje się na 18. miejscu – dodał.
Jak to zrobiono
Zespół opublikował techniczny raport opisujący Bielik 11B v2, model skalowany do około 11 miliardów parametrów, zbudowany na architekturze Mistral i wyposażony w innowacje treningowe, takie jak Weighted Instruction Cross-Entropy Loss oraz adaptacyjne tempo uczenia. To elementy, które poprawiły jakość generowanych odpowiedzi i zdolność do pracy z polskim korpusem tekstowym. Kolejne wersje raportu i analizy techniczne potwierdzają, że połączenie starannie dobranych danych treningowych i optymalizacji architektury dało wymierne korzyści w benchmarkach jakości językowej.
CZYTAJ TEŻ: TOP 50 dostawców AI w Polsce – kto tworzy przyszłość biznesu
CZYTAJ TEŻ: Wieczny Niedźwiedź ostrzega: bańka AI to powtórka z dotcomów, tylko gorsza
Znaczenie dla rynku i użytkowników
Dla Polski to sygnał większej suwerenności technologicznej: lepsze narzędzia do przetwarzania języka polskiego, szybsze wdrożenia w administracji, edukacji i sektorze prywatnym oraz mniejsze uzależnienie od zagranicznych dostawców. Dla branży AI to dowód, że mniejsze, ale wyspecjalizowane modele mogą być bardziej efektywne, czasem znacznie bardziej, w zadaniach lokalnych niż uniwersalne, ogromne LLM-y. Jednocześnie sukces w benchmarkach nie gwarantuje automatycznie dojrzałości produkcyjnej. Potrzebne są testy w realnych aplikacjach, audyty bezpieczeństwa i ocena uprzedzeń modelu.
Bazowe porównanie
| Kryterium | Bielik (SpeakLeash) | Modele Meta (Llama i warianty) |
|---|---|---|
| Skala | 7–11 mld parametrów | Od kilku mld do setek mld |
| Specjalizacja | Silna dla polskiego języka | Silne w wielojęzyczności i skali |
| Dostępność | Otwarte repozytoria; społeczność | Częściowo otwarte; komercyjne integracje |
| Innowacje treningowe | Ważone straty instrukcji; adapt LR | Różne techniki optymalizacji |
| Zastosowania | Lokalny NLP, badania, integracje | Globalne produkty, usługi chmurowe |
Ryzyka, rekomendacje, wnioski
Jak można było przeczytać jakiś miesiąc temu, do wszelkiej maści benchmarków dotyczących AI należy mieć dystans z wielu powodów – szczególnie metodologicznych, wynikających z braku standaryzacji i transparentności. Do ryzyk niezależnie od przypadku, zalicza się także podatność na manipulacje generowanymi treściami.
Zapewne w tym roku czeka nas, co byłoby wskazane, coraz więcej niezależnych audytów, dotyczących także danych i bezpieczeństwa, wdrożenia monitoringów jakości w produkcji, a być może wdrożenie finansowania programów certyfikacji modeli lokalnych – jak widać, warto wspierać lokalne modele i pomagać im się uwiarygadniać.
Sukces Bielika to ważny kamień milowy dla polskiego ekosystemu AI: pokazuje, że lokalne, otwarte projekty mogą osiągać światowy poziom, ale przejście od wyników benchmarków do bezpiecznych, skalowalnych wdrożeń wymaga kolejnych inwestycji i nadzoru.
Z innych ryzyk istnieje jeszcze jedno. Historia pokazała, że jeśli coś było lepsze od rozwiązań Mety/Facebooka, to „Zuck” je po prostu wykupował.