Wraz z nadejściem roku 2025, świat sztucznej inteligencji (AI) doświadczył wstrząsu sejsmicznego: chiński zespół DeepSeek zaprezentował DeepSeek-R1. Ten model językowy open-source, posiadający 671 miliardów parametrów, szybko ugruntował swoją pozycję jako potężny konkurent, rywalizując z wiodącymi modelami OpenAI w kluczowych obszarach, takich jak matematyka, programowanie i logiczne rozumowanie. Zdolność DeepSeek-R1 do rozwiązywania skomplikowanych problemów była szczególnie godna uwagi, dzięki zastosowaniu uczenia się ze wzmocnieniem (reinforcement learning). Licencja MIT, na której opiera się model, dodatkowo zakłóciła krajobraz, likwidując bariery komercyjne. Echo debiutu DeepSeek-R1 rozeszło się po całym świecie technologicznym, a nawet po rynkach finansowych, wywołując, jak donoszono, znaczący spadek notowań akcji spółek zajmujących się AI w ciągu tygodnia od jego premiery.
DeepSeek-R1 oznaczał znaczący krok naprzód dla chińskiego ruchu open-source AI w dziedzinie wysokiej klasy modeli językowych. To nieoczekiwane wyzwanie skłoniło światowych liderów AI ze Stanów Zjednoczonych i Chin do przyspieszenia swoich inicjatyw, ujawniając ich strategie zarówno w technologii, jak i pozycjonowaniu na rynku. To zapoczątkowało wyścig AI wokół modelu DeepSeek-R1.
Przyjrzyjmy się, jak główni gracze na arenie AI – Meta, Google, OpenAI, Anthropic, Alibaba i Baidu – zareagowali na tę nową konkurencję.
Meta: Wykorzystanie skali i efektywności dzięki LLaMA 4
Meta, lider społeczności modeli open-source, odpowiedziała na DeepSeek R1, wprowadzając LLaMA 4. W kwietniu 2025 roku Meta uruchomiła LLaMA 4, swój najpotężniejszy model do tej pory, zapewniając dostęp do API za pośrednictwem platform takich jak Cloudflare. LLaMA 4 wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts (MoE), która dzieli model na podmodele i aktywuje tylko ich ułamek podczas każdej inferencji. Taka konstrukcja równoważy parametry na dużą skalę z wydajnością inferencji.
Seria LLaMA 4 obejmuje kilka podmodeli, w tym “Scout”, z 109 miliardami parametrów całkowitych i tylko 17 miliardami aktywnych parametrów, co pozwala na uruchomienie go na pojedynczej karcie H100. Model “Maverick” ma 400 miliardów parametrów całkowitych (128 ekspertów), ale nadal tylko 17 miliardów aktywnych parametrów, co wymaga klastra DGX. Taka konstrukcja umożliwia LLaMA 4 obsługę okien kontekstowych do 10 milionów tokenów, co czyni go jednym z pierwszych modeli open-source oferujących tę możliwość. Jest to szczególnie przydatne do podsumowywania długich dokumentów i analizowania dużych repozytoriów kodu.
LLaMA 4 utrzymuje szybki czas odpowiedzi i obsługuje multimodalne dane wejściowe dla obrazów, dźwięku i wideo, dzięki architekturze MoE. Meta wybrała strategię efektywności, wzmacniając swoje multimodalne możliwości i usprawniając swoje operacje, aby ugruntować swoją pozycję w sektorze open-source, podczas gdy DeepSeek koncentruje się na możliwościach inferencji. Meta koncentruje się na zapewnieniu skalowalnego, wydajnego i wszechstronnego modelu, który może być szeroko stosowany przez społecznośćopen-source.
Google: Ewolucja Gemini w kierunku autonomicznych inteligentnych agentów
W obliczu połączonej presji ze strony OpenAI i DeepSeek, Google wybrało strategię innowacji technologicznych. W lutym 2025 roku Google wprowadził serię Gemini 2.0, obejmującą wersje Flash, Pro i Lite, sygnalizując przejście w kierunku możliwości “inteligentnego agenta”.
Możliwości agenta Gemini 2.0 stanowią znaczący postęp. Model może rozumieć wiele modalności i aktywnie korzystać z wyszukiwarek, piaskownic kodu i przeglądania stron internetowych. Projekt Mariner Google’a umożliwia sterowanie przeglądarką Chrome za pomocą AI, umożliwiając AI wypełnianie formularzy i klikanie przycisków.
Google wprowadził również protokół Agent2Agent, który umożliwia różnym inteligentnym agentom komunikowanie się i współpracę, aby wspierać swój ekosystem agentów. Dodatkowo, stworzył Agent Garden, narzędzie i zestaw deweloperski, aby zachęcić deweloperów zewnętrznych do udziału.
Google przedefiniowuje podstawowe scenariusze następnej ery, koncentrując się na współpracy inteligentnych agentów, gdy AI ewoluuje w kierunku możliwości opartych na narzędziach i autonomicznych, w przeciwieństwie do koncentrowania się na wyścigu parametrów z DeepSeek i OpenAI. Ewolucja Gemini reprezentuje strategiczną zmianę, a nie tylko ulepszenie modelu. Google dąży do stworzenia ekosystemu agentów AI, które mogą współpracować i wykonywać zadania w bardziej autonomiczny sposób.
OpenAI: Iteracja modeli i integracja ekosystemów dla niezawodności i przywództwa
OpenAI przyspieszyło iteracje modeli i wdrażanie produktów w odpowiedzi na DeepSeek R1. W lutym 2025 roku OpenAI uruchomiło GPT-4.5, wersję pośrednią GPT-4, która poprawia spójność logiczną i dokładność faktograficzną, jednocześnie torując drogę dla GPT-5.
GPT-4.5 jest uważany za ostatni główny model, który nie zawiera rozumowania łańcucha myśli (chain-of-thought reasoning). GPT-5 połączy cechy eksperymentalnego modelu rozumowania o3-mini i serii GPT, aby stworzyć ujednolicony “ogólny model poznawczy”. OpenAI oświadczyło również, że GPT-5 będzie miał wysoce regulowane poziomy inteligencji i możliwości korzystania z narzędzi.
OpenAI zdecydowało się pozwolić bezpłatnym użytkownikom ChatGPT na korzystanie z podstawowej wersji GPT-5, podczas gdy płatni użytkownicy będą mieli dostęp do bardziej zaawansowanych funkcji, aby zmniejszyć ryzyko przejścia użytkowników na alternatywy open-source. Ta strategia ma na celu utrzymanie zaangażowania użytkowników przy szerokim zasięgu.
OpenAI integruje również możliwości takie jak wtyczki, przeglądarki i wykonawcy kodu z modelem rdzeniowym GPT, w przeciwieństwie do utrzymywania ich oddzielnie, aby stworzyć “w pełni funkcjonalną AI”. OpenAI odpowiada na wyzwanie R1, systematycznie integrując i zwiększając gęstość inteligencji. OpenAI koncentruje się na tworzeniu kompleksowego i niezawodnego ekosystemu AI, który jest łatwy w użyciu i integruje się z różnymi narzędziami i usługami.
Anthropic: Pogłębianie solidnej inteligencji dzięki mieszanemu rozumowaniu i budżetom myślenia
Anthropic wprowadził Claude 3.7 Sonnet w lutym 2025 roku, który koncentruje się na “mieszanym rozumowaniu” i “budżetach myślenia”. Użytkownicy mogą wybrać “tryb standardowy” dla szybkich odpowiedzi lub włączyć “tryb rozszerzony” dla głębszego, krok po kroku myślenia.
Ta metoda jest podobna do “dłuższego zastanawiania się”, gdy ludzie stoją przed trudnymi zadaniami, ponieważ pozwala AI na dłuższe rozumowanie w celu poprawy dokładności. Anthropic pozwala również użytkownikom ustawić “czas myślenia”, aby zrównoważyć głębię rozumowania i koszty wywołań.
Claude 3.7 przewyższa swojego poprzednika, 3.5, w trudnych zadaniach, takich jak programowanie i rozumowanie, i jest jednym z niewielu modeli w branży, który koncentruje się na przejrzystości procesu rozumowania. Jego możliwości kodowania również osiągnęły 70,3% wskaźnik dokładności w najnowszych ocenach.
Claude 3.7 demonstruje zaangażowanie Anthropic w “kontrolowaną inteligencję”, koncentrując się na tworzeniu modeli z wytłumaczalnymi, stabilnymi i konfigurowalnymi wzorcami myślenia, w przeciwieństwie do dążenia do układania parametrów. Anthropic stale rozwija się we własnym tempie w “wyścigu rozumowania” napędzanym przez R1. Anthropic dąży do stworzenia AI, która jest bardziej zrozumiała, przewidywalna i kontrolowana przez użytkowników.
Alibaba: Budowanie chińskiego ekosystemu open-source z Qwen
Damo Academy Alibaby szybko zaktualizowała swoją rodzinę modeli Qwen zaledwie tydzień po wydaniu DeepSeek R1, wydając serię Qwen 2.5 w lutym 2025 roku i nową serię Qwen 3 pod koniec kwietnia, demonstrując silną responsywność produktu i wizję strategiczną.
Seria Qwen 3 obejmuje wersje modeli od 600 milionów do 235 miliardów parametrów. Wykorzystuje architekturę MoE, aby utrzymać wydajność modelu przy jednoczesnym wykorzystaniu mniejszej ilości zasobów obliczeniowych. Flagowy model, Qwen3-235B-A22B, wymaga tylko czterech wysokowydajnych GPU do wdrożenia poprzez optymalizację parametrów aktywacji, znacznie obniżając barierę wejścia dla firm do wdrażania dużych modeli. W kilku standardowych testach ogólna wydajność Qwen 3 przekracza wydajność najlepszych modeli międzynarodowych, takich jak DeepSeek R1, OpenAI o1 i Gemini 2.5 Pro.
Alibaba kładzie duży nacisk na budowanie ekosystemu open-source, oprócz konkurencyjności technologicznej. Qwen 3 jest w pełni otwarty na licencji Apache 2.0, z otwartymi wagami, kodem szkoleniowym i narzędziami wdrażania, obsługującymi wielojęzyczne (119 języków) i multimodalne aplikacje, z celem stworzenia modelu podstawowego, który może być używany i dostosowywany bezpośrednio przez globalnych deweloperów.
Strategia “technologia + ekosystem” Alibaby uzupełnia lekki styl przełomu DeepSeek. Jeden kładzie nacisk na szybką iterację i wiodącą inferencję, a drugi na budowanie ekosystemu i równoważenie skali i różnorodności. Qwen stopniowo ustanawia się jako “centrum ekosystemu” dużych modeli open-source na rynku krajowym, co jest stałą odpowiedzią na zakłócenia w branży spowodowane przez DeepSeek. Alibaba dąży do stworzenia otwartej i inkluzywnej platformy dla deweloperów AI, która przyspieszy innowacje i rozwój AI.
Baidu: Ulepszanie multimodalności i narzędzi wtyczek dzięki aktualizacji ERNIE Bot
Baidu znacznie ulepszyło swój flagowy model, ERNIE Bot, w marcu, wydając ERNIE Bot 4.5 i ERNIE X1 do testów publicznych. ERNIE X1 jest pozycjonowany jako “model głębokiego myślenia”, koncentrując się na poprawie zdolności AI do rozumienia, planowania i wykonywania złożonych zadań.
ERNIE 4.5 to pierwszy natywny multimodalny duży model Baidu, obsługujący wspólne modelowanie tekstu, obrazów, dźwięku i wideo. Ta wersja również znacznie zmniejsza generowanie halucynacji i poprawia zrozumienie kodu i logiczne rozumowanie, przewyższając poziomy GPT-4.5 w wielu chińskich zadaniach scenariuszowych.
Baidu buduje “ekosystem narzędzi AI”, który jest bardziej użyteczny. Model X1 może korzystać z wyszukiwania, pytań i odpowiedzi na dokumenty, czytania PDF, wykonywania kodu, rozpoznawania obrazów, dostępu do sieci i funkcji zapytań o informacje biznesowe, aby naprawdę zrealizować “praktyczną zdolność” AI, odzwierciedlając trasę agenta Google Gemini.
Baidu ogłosiło również, że otworzy niektóre parametry modelu ERNIE do końca czerwca 2025 roku i dalej rozszerzy integrację aplikacji z klientami na poziomie przedsiębiorstwa. Seria ERNIE przechodzi od produktu w zamkniętej pętli do ekosystemu platformy, przyciągając deweloperów i firmy za pomocą interfejsów API i systemów wtyczek.
Zamiast bezpośrednio konkurować z R1 i Qwen w przestrzeni open-source, Baidu wykorzystuje swoje głębokie nagromadzenie chińskich treści, usług wyszukiwania i grafów wiedzy, aby głęboko zintegrować model ze scenariuszami produktowymi, takimi jak wyszukiwanie, biuro i przepływ informacji, tworząc bardziej zlokalizowane portfolio produktów AI. Baidu koncentruje się na tworzeniu AI, która jest dostosowana do chińskiego rynku i integruje się z istniejącymi produktami i usługami Baidu.
Podsumowując, wydanie DeepSeek R1 było czymś więcej niż tylko przełomem technologicznym; było katalizatorem na globalnej arenie AI. Zmusiło gigantów do poprawy wydajności inferencji, pobudziło krajowe firmy do konkurowania o open source i skłoniło amerykańskie firmy do przyspieszenia rozwoju agentów, integracji i multimodalności.
Chociaż odpowiedzi chińskich i amerykańskich gigantów AI różnią się, ich cele są takie same: stworzenie silniejszych, bardziej niezawodnych i bardziej elastycznych dużych modeli oraz wygranie potrójnej konkurencji technologii, ekosystemu i użytkowników. Ten proces jest daleki od zakończenia. Gdy GPT-5, Gemini 3, Claude 4, a nawet DeepSeek R2 i Qwen 4 będą wydawane jeden po drugim, globalna AI wkracza w nowy etap “spiralnego wzrostu”.
Dla użytkowników korporacyjnych i deweloperów ta konkurencja przyniesie więcej wyborów, niższe koszty i potężniejsze narzędzia dużych modeli. Globalne możliwości AI rozprzestrzeniają się i demokratyzują w niespotykanym dotąd tempie, a następny decydujący przełom technologiczny może być już w drodze.