Rynek sztucznej inteligencji nie bierze jeńców. Najnowsza analiza od LMArena (LMsys) pokazuje brutalną prawdę o postępie technologicznym: bycie „najlepszym” to stan coraz bardziej ulotny.
Wraz z publikacją nowych danych z początku 2025 roku, LMArena rzuciła nowe światło na to, jak ewoluuje rynek dużych modeli językowych (LLM). Wnioski są jednoznaczne – cykl życia innowacji drastycznie przyspieszył.
Zasada 35 dni
Jeszcze w połowie 2023 roku, kiedy GPT-4 od OpenAI zdominował rynek, wydawało się, że pewne modele mogą utrzymać przewagę technologiczną przez dłuższy czas. Dziś rzeczywistość wygląda zupełnie inaczej. Według analizy obejmującej okres od połowy 2023 do stycznia 2025, średni czas, jaki model spędza na 1. miejscu w rankingu wynosi zaledwie 35 dni.
To zaledwie miesiąc i kilka dni dominacji, zanim konkurencja – czy to od Google, Anthropic, czy OpenAI – wypuści coś potężniejszego.
Szybki spadek w niepamięć
Wykres przedstawiający „czas życia” modeli w rankingu nie pozostawia złudzeń co do losu byłych liderów. Dynamika spadków jest nieubłagana:
- Model zazwyczaj wypada z Top 5 w ciągu zaledwie 5 miesięcy.
- Wypadnięcie z Top 10 zajmuje średnio 7 miesięcy.
Dane te pokazują, jak krótki jest okres przydatności „najnowocześniejszej technologii”. Modele, które jeszcze niedawno były rewolucyjne, dziś są średniakami. Przykład? Model o1, który niegdyś budził podziw, w analizowanym scenariuszu spadł na odległą 56. pozycję, a potężny niegdyś Claude 3 Opus wylądował na miejscu #139.
Krajobraz w 2025 roku: Gemini 3 Pro na czele
Obecnym liderem rankingu jest Gemini 3 Pro od Google. Wyróżnia się on nie tylko pozycją, ale i stabilnością – wskaźnik spadku wynosi 0.0/miesiąc, a model utrzymuje się na szczycie od ponad 50 dni, co jest wynikiem powyżej średniej.
Tuż za nim plasują się tacy giganci jak:
- GPT-5.2
- Gemini 2.5 Pro
- Claude Opus 4.1 Thinking (widoczny na wykresie liniowym)
- GPT-5 High
Co przyniesie 2026?
Komentarz od LMArena kończy się znamiennym stwierdzeniem: „postęp przyspiesza coraz bardziej”. Wykresy liniowe pokazują, że krzywe spadku stają się coraz bardziej strome dla nowszych modeli. To, co dzisiaj jest sufitem technologicznym (Gemini 3 Pro), za pół roku może być standardem, a za rok – technologią przestarzałą.
Dla użytkowników i deweloperów oznacza to jedno: nie należy przywiązywać się do jednego narzędzia. W tej branży lojalność wobec jednego modelu to strategia, która szybko przestaje się opłacać.
Kluczowe dane z wykresu (Styczeń 2025):
| Ranking | Model | Średni spadek / mies. | Dni na #1 |
| 1 | Gemini 3 Pro | 0.0 | 50+ |
| 2 | GPT-4.5 | -1.1 | 28 |
| 3 | Gemini 2.5 Pro | -1.1 | 63 |
| 4 | ChatGPT-4o | -1.6 | 21 |
| 5 | o3 | -2.4 | 35 |
Specjalizacja czy śmierć?
Brutalność tego wyścigu polega na kosztach. Wytrenowanie modelu klasy frontier w 2026 roku kosztuje miliardy dolarów, a jego okres „przydatności do spożycia” na szczycie rankingu może wynosić zaledwie miesiąc. Firmy muszą decydować: czy próbować być najlepszym we wszystkim, czy wyspecjalizować się w wąskiej dziedzinie?
Dla użytkownika końcowego oznacza to paradoksalnie większy chaos. Zamiast jednej subskrypcji, profesjonaliści często opłacają trzy lub cztery, żonglując modelami w zależności od zadania. Piszesz e-mail? Wybierasz Gemini. Analizujesz raport finansowy? Sięgasz po GPT. Debugujesz kod? Claude jest twoim przyjacielem. To zjawisko fragmentacji rynku pokazuje, jak bardzo ranking AI ewoluował od prostego wyścigu o „najmądrzejszego bota” do skomplikowanej szachownicy funkcjonalności.
Ukryty koszt postępu
Patrząc na te imponujące słupki wzrostu, łatwo zapomnieć o tym, co dzieje się na zapleczu. Wyścig zbrojeń AI wymusza na firmach takich jak Microsoft, Google czy Anthropic gigantyczne inwestycje w infrastrukturę energetyczną. Centra danych zużywają tyle prądu, co małe państwa. Presja na wynik jest tak ogromna, że kwestie etyczne czy ekologiczne często schodzą na drugi plan, dopóki nie wymuszą ich regulacje.
Warto przypomnieć sobie, jak wyglądała sytuacja jeszcze niedawno, gdy model o1 od OpenAI wprowadzał nową jakość w myśleniu łańcuchowym (Chain of Thought). Dziś ta technika jest standardem, a my oczekujemy od AI nie tylko myślenia, ale i autonomicznego działania (tzw. agentów).
