Polskie modele językowe wchodzą w trudniejszy etap. Sama dobra polszczyzna przestaje wystarczać, bo zagraniczne LLM-y coraz sprawniej radzą sobie z naszym językiem. Podczas Cyber24 DAYS eksperci związani z Bielikiem, PLLuM, Bankiem Pekao i Instytutem Badawczym IDEAS dyskutowali już nie o prestiżu posiadania własnego modelu, lecz o sensownym kierunku dalszych prac. I tutaj zaczyna się ciekawsza część rozmowy - krajowy LLM musi dziś dawać konkretną przewagę, a nie jedynie mówić poprawnie po polsku.
Polski język przestaje wystarczać
Agnieszka Karlińska zwracała podczas debaty uwagę, że sytuacja zmieniła się od początku prac nad PLLuM. Gdy projekt startował, liczba otwartych modeli dobrze radzących sobie z polszczyzną była ograniczona. Obecnie wybór jest znacznie szerszy, również dzięki modelom rozwijanym w Chinach. Krajowy projekt potrzebuje zatem przewagi w specjalizacji, wdrożeniach i pracy z lokalnymi danymi.
Z perspektywy użytkownika sprawa jest dość brutalna. Jeśli zagraniczny model dobrze wykonuje zadanie, firma nie wybierze słabszej alternatywy wyłącznie z powodu polskiej metki. Patriotyzm technologiczny może być miłym akcentem, lecz aspekty wdrożeniowe i finansowe zwykle będą nie do przeskoczenia.
Liczby robią większe wrażenie niż hasła
PLLuM nie stoi w miejscu. W maju 2026 roku Ministerstwo Cyfryzacji udostępniło 11 nowych modeli w rozmiarach 4B, 8B, 12B i 70B. Zbiór treningowy obejmował około 7 mln polskich tekstów, a na potrzeby dostrajania przygotowano około 17,5 tys. nowych instrukcji. Łącznie z wcześniejszym etapem projektu wykorzystano około 80 tys. ręcznie przygotowanych instrukcji. Ministerstwo podało również, że modele potrafią pracować z ponad 20 gatunkami dokumentów administracyjnych.
Bielik rozwija się inną ścieżką. Bielik-4.5B-v3 ma 4,6 mld parametrów, a jego trening przeprowadzono na superkomputerze Helios przy użyciu 256 układów NVIDIA GH200. Zespół SpeakLeash wykorzystał 292 mld tokenów danych treningowych. Obecnie repozytorium SpeakLeash zawiera również warianty Bielika v3 o większych rozmiarach, w tym modele 11B.
Biznes chce jakości, nie narodowości modelu
Karol Tajduś z Banku Pekao zwracał uwagę na prosty problem - firmy wybierają narzędzie pod konkretne zadanie. Jeśli model ma obsługiwać proces bankowy, generować dane w określonej strukturze albo współpracować z systemem agentowym, sama znajomość polskiego nie wystarczy. Liczą się jakość odpowiedzi, długość kontekstu, przewidywalność i możliwość integracji z pozostałym oprogramowaniem.
W praktyce właśnie tutaj polskie projekty mogą trafić na własną niszę. Administracja, bankowość, prawo, medycyna, przemysł czy analiza dokumentów firmowych potrzebują modeli pracujących na danych kontrolowanych przez organizację. Model może działać lokalnie, bez wysyłania dokumentów do zagranicznej usługi. Dla wielu instytucji podobna cecha ma największą wartość.
PLLuM ma już miejsce w administracji
Rządowy projekt dostał przewagę, której nie da się zbudować samą tabelą wyników. PLLuM działa już w aplikacji mObywatel i obsługuje pierwsze usługi publiczne, co Ministerstwo Cyfryzacji potwierdziło w lipcu 2026 roku. W strategii państwa rozwój polskich modeli pozostaje elementem szerszego planu cyfryzacji administracji.
Dzięki podobnym wdrożeniom łatwiej ocenić, gdzie krajowy LLM faktycznie daje korzyść. Urząd nie potrzebuje modelu piszącego sonety na poziomie laureata Nobla. Potrzebuje systemu, który zna procedury, pracuje na kontrolowanych danych, daje się audytować i nie urządza twórczego freestyle’u przy formularzu podatkowym.
Najcenniejsze mogą okazać się kompetencje
Krzysztof Chibowski ze środowiska SpeakLeash podkreślał podczas panelu jeszcze jeden argument - praca nad własnymi modelami buduje zespoły, które potrafią trenować, dostrajać i oceniać AI bez pełnego uzależnienia od zagranicznego dostawcy. Prof. Krzysztof Stereńczak wskazywał z kolei na systemy, gdzie model można wymienić bez przebudowy całej usługi. Dane i narzędzia pozostają po stronie organizacji, a LLM staje się wymiennym elementem większej architektury.
Właśnie tutaj widzę sens dalszego rozwoju Bielika i PLLuM. Wyścig o największy ogólny model może pochłonąć ogromne pieniądze i zakończyć się oglądaniem pleców firm dysponujących budżetami liczonymi w miliardach dolarów. Znacznie ciekawszy kierunek stanowią modele wyspecjalizowane, lokalne wdrożenia, własne dane i możliwość zmiany silnika bez uzależnienia całego systemu od jednego dostawcy.
Polska nie musi wygrać konkursu na największy LLM, żeby rozwój rodzimych modeli miał sens. Bielik i PLLuM mogą okazać się ważniejsze jako narzędzia do konkretnych zadań, źródło kompetencji i sposób na większą kontrolę nad danymi. Sam fakt, że model dobrze odmienia polskie rzeczowniki, już nie wystarczy. Rynek zrobił się dojrzalszy, a poprzeczka poszła wyżej.
Źródła: CyberDefence24, Ministerstwo Cyfryzacji, Hugging Face / SpeakLeash
