Zbierz 20 realnych przypadków
Nie przykładów wymyślonych na potrzeby testu, a rzeczywistych zapytań, dokumentów albo zgłoszeń z ostatniego miesiąca — wraz z tym, jak rozwiązał je człowiek.
Technologia
Benchmarki AI — co naprawdę mierzą MMMU, GPQA i SWE-bench
AI Index Report 2025 podaje wzrost wyników o 18,8; 48,9 i 67,3 punktu procentowego odpowiednio na MMMU, GPQA i SWE-bench w ciągu jednego roku. To jedne z najczęściej cytowanych liczb w prezentacjach o AI — i jedne z najczęściej nadinterpretowanych. Wysoki wynik na benchmarku mówi, że model radzi sobie z określonym typem zadań w warunkach testowych, a nie że poradzi sobie z Waszym procesem.
Co mierzy każdy z tych trzech benchmarków?
| Benchmark | Typ zadania | Wzrost w ciągu roku (AI Index 2025) |
|---|---|---|
| MMMU | Zadania wielomodalne na poziomie akademickim — tekst wraz z obrazem, wykresem, diagramem | +18,8 pkt proc. |
| GPQA | Pytania z fizyki, chemii i biologii na poziomie doktoranckim, odporne na wyszukanie odpowiedzi w internecie | +48,9 pkt proc. |
| SWE-bench | Rozwiązywanie realnych zgłoszeń błędów w repozytoriach kodu | +67,3 pkt proc. |
Największy skok — SWE-bench — dotyczy zadań programistycznych. To wyjaśnia, dlaczego pierwsze zastosowania AI, które w firmach naprawdę „chwytają”, dotyczą często zespołów IT i technicznych: tam efekt jest najłatwiej mierzalny i najszybciej widoczny.
Dlaczego wysoki wynik nie oznacza gotowości do wdrożenia?
Bo benchmark jest testem zamkniętym: zadanie jest jasno sformułowane, dane są kompletne, a poprawna odpowiedź istnieje. W firmie żaden z tych trzech warunków zwykle nie jest spełniony — pytanie jest niedopowiedziane, dane są rozproszone w kilku systemach, a „poprawna odpowiedź” zależy od kontekstu i osoby.
Model, który rozwiązuje zadania doktoranckie, nie odpowie na pytanie o Wasz cennik, jeśli nikt mu tego cennika nie pokazał.
To dokładnie ten problem rozwiązuje baza wiedzy AI oparta o RAG — model dostaje dostęp do Waszych dokumentów i odpowiada na ich podstawie, zamiast zgadywać. Bez tego kroku nawet najlepszy model z benchmarków jest w firmie tylko sprawnym generatorem ogólników.
Gdzie modele nadal zawodzą?
Edycja 2026 AI Index formułuje to wprost: systemy doskonale radzą sobie ze złożonym rozumowaniem, a zawodzą w zadaniach podstawowych. Przykład podany przez autorów — modele zdobywają złote medale na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej, a odczytują zegar analogowy poprawnie w 50,1% przypadków.
- Zadania wymagające percepcji przestrzennej i odczytu układu graficznego
- Precyzyjne wyliczenia i operacje, w których jeden błąd unieważnia całość
- Wiedza o Waszej firmie, której model nie miał w danych treningowych
- Zadania wymagające aktualnych informacji bez dostępu do źródła
Jak zrobić własny benchmark procesu?
Ustal, co jest poprawną odpowiedzią
Zaskakująco często okazuje się, że dwie osoby w firmie odpowiedziałyby inaczej. To wynik sam w sobie: proces nie jest jeszcze gotowy do automatyzacji.
Przetestuj kilka modeli na tym samym zestawie
Porównanie ma sens tylko na identycznych danych. Kryteria wyboru zebraliśmy w artykule jak wybrać model AI dla firmy.
Policz nie tylko trafność, ale i koszt błędu
Model, który myli się w 5% przypadków, jest doskonały w streszczaniu notatek i nieakceptowalny w wyliczaniu zobowiązań podatkowych.
Najczęściej zadawane pytania
Czy powinniśmy wybierać model po wynikach benchmarków?
Benchmarki są przydatne do wstępnego zawężenia listy, ale decyzję powinien rozstrzygnąć test na Waszych danych. Zestaw 20 realnych przypadków z własnego procesu mówi więcej niż każde publiczne zestawienie.
Co to znaczy, że benchmark jest „nasycony”?
Że najlepsze modele osiągają na nim wyniki bliskie maksimum i przestaje on różnicować. Dlatego powstają trudniejsze zestawy testowe — to naturalny cykl, który AI Index dokumentuje w rozdziale o wynikach technicznych.
Gdzie znaleźć aktualne wyniki modeli?
W raporcie AI Index oraz w publikacjach powiązanych z kodem i benchmarkami — dawny serwis Papers with Code przekierowuje dziś na Hugging Face Papers, gdzie znajdziesz publikacje wraz z implementacjami.
Rozmowa bez zobowiązań
Zostaw numer telefonu — oddzwonimy
Podczas 20-minutowej rozmowy pytamy o procesy, zespół i to, co dzisiaj zjada najwięcej czasu. Na tej podstawie proponujemy konkret: warsztat, szkolenie albo wdrożenie AI — albo mówimy wprost, że w Twoim przypadku szkolenie nie jest jeszcze potrzebne.
- Bez prezentacji sprzedażowej i bez zobowiązań
- Konkretna rekomendacja zakresu i widełki budżetowe
- Rozmawiasz z osobą, która prowadzi warsztaty, nie z call center
Możesz też napisać: kontakt@aibox.edu.pl