Který LLM je nejlepší na psaní, kódování nebo vyhledávání?

Výběr velkého jazykového modelu v roce 2026 už dávno není jen o hledání toho nejchytřejšího stroje. Rozdíly mezi špičkovými modely se smazaly natolik, že suché benchmarky vám málokdy řeknou celý příběh. Místo toho záleží na tom, jak konkrétní model zapadne do vašeho workflow. Nehledáte jen asistenta, ale nástroj, který pochopí váš záměr a kontext vašeho profesního života. Někdo potřebuje kreativní flow básníka, jiný zase neúprosnou logiku seniorního programátora. Trh se rozštěpil na specializované niky. Jeden model exceluje v sumarizaci tisíců stran právních dokumentů, zatímco jiný líp prohledává živý web a sleduje aktuální změny na trhu. Tenhle posun od obecné inteligence k funkční užitečnosti je dneska nejdůležitějším trendem v oboru. Pokud pořád používáte stejný model na každou úlohu, pravděpodobně přicházíte o produktivitu. Cílem je najít nástroj, který přesně vyřeší ty největší zádrhely vašeho dne.

Aktuálnímu trhu dominují čtyři velcí hráči, z nichž každý nabízí trochu jinou příchuť inteligence. OpenAI poskytuje GPT-4o, což je pořád ten nejvšestrannější univerzál. Zvládá hlas, vizi i text s takovým balancem, že je na něj spoleh při každodenní pomoci. Anthropic zase získal body s modelem Claude 3.5 Sonnet. Ten si zamilovali hlavně pisálci a kodéři pro jeho vybroušený styl a špičkovou logiku. Působí spíš jako přemýšlivý parťák než jako stroj. Google nabízí Gemini 1.5 Pro, který vyčnívá svou obří pamětí. Dokáže v jednom promptu zpracovat hodiny videa nebo celé kódové báze. A nakonec je tu Perplexity, které si vybudovalo pozici jako prémiový odpovídací engine. Jen tak nečetuje – prohledává internet a dává ozdrojované odpovědi na složité otázky. Každý z těchto nástrojů má svou filozofii. GPT-4o je o rychlosti a multimodální interakci, Claude o bezpečnosti a kvalitním psaní, Gemini o Google ekosystému a hloubkové analýze dat a Perplexity chce nahradit klasické vyhledávání. Pochopit tyhle rozdíly je první krok, jak se posunout dál od obyčejného chatu.

Tahle evoluce od základu mění to, jak svět hledá informace. Končí éra stránek s výsledky vyhledávání, kde uživatelé klikali na modré odkazy. Vstupujeme do éry AI přehledů. Pro tvůrce obsahu a vydavatele je to obrovský tlak. Když AI vyplivne kompletní odpověď přímo v rozhraní, uživatel už nemá důvod klikat na zdrojový web. Vzniká napětí mezi viditelností a reálným trafficem. Vaše značka může být zmíněna jako hlavní zdroj v odpovědi Gemini nebo Perplexity, ale nemusí vám to přinést ani jednoho návštěvníka. Tenhle posun nutí k přehodnocení toho, co je kvalitní obsah. Vyhledávače začínají upřednostňovat věci, které AI těžko syntetizuje – originální reportáže, osobní zkušenosti a hluboké expertní analýzy. Globálním dopadem je restrukturalizace internetové ekonomiky. Vydavatelé teď bojují o licenční smlouvy s AI firmami, aby dostali zaplaceno za data, na kterých se tyhle modely učí. Pro běžného uživatele to znamená rychlejší odpovědi, ale potenciálně chudší web, protože menší stránky bez přímého trafficu nepřežijí. Sledovat tyhle trendy v AI je pro kohokoliv v marketingu nebo médiích naprostá nutnost.

Abyste pochopili, o co jde v praxi, podívejte se na den moderní profesionálky. Sára je marketingová manažerka, která ráno začíná na Perplexity průzkumem konkurence. Místo hodinového čtení článků dostane ozdrojovaný souhrn jejich posledního launche a cenové strategie. Pak se přesune ke Claude 3.5 Sonnet, aby načrtla detailní návrh kampaně. Claudea má radši, protože se vyhýbá robotickým klišé, která jsou u jiných modelů běžná. Když potřebuje zanalyzovat obří tabulku se zpětnou vazbou od zákazníků za poslední kvartál, nahraje ji do Gemini 1.5 Pro. Model hned vypíchne tři klíčové stížnosti, které Sára přehlédla. Odpoledne pak v mobilu přes GPT-4o trénuje prezentaci. Mluví na model a ten jí v reálném čase dává feedback na tón a srozumitelnost. Tohle je realita multi-model workflow. Sára nesází na jednu značku. Využívá silné stránky každého nástroje, aby úkoly sfoukla rychleji. Už nepíše klíčová slova do vyhledávače. Pokládá komplexní otázky a čeká, že AI odře tu těžkou práci se syntézou a formátováním. Před pár lety by to bylo nemožné. Vyžaduje to ale velkou dávku důvěry v přesnost výstupu. Sára ví, že i když je AI rychlá, kritická fakta si musí ověřit. Disclaimer o obsahu generovaném AI je součástí její rutiny, ale ona zůstává tou, kdo má v ruce editační nůžky. Latence modelů klesla natolik, že konverzace působí přirozeně, skoro jako lidský brainstorming.

Skrytá daň za automatické odpovědi

Čím víc na tyhle modely spoléháme, tím víc se musíme ptát na skryté náklady. Jaká je cena za pohodlí? Když přestaneme navštěvovat původní zdroje, přestaneme podporovat ekosystém, který vytváří informace, na nichž AI závisí. Pak je tu otázka soukromí. Většina modelů používá vaše data k vylepšování, pokud si výslovně nepřiplatíte za enterprise plán. Jste v pohodě s tím, že soukromá firma má záznamy o vašich nejcitlivějších byznys strategiích? Nesmíme zapomínat ani na ekologii. Jeden složitý dotaz na high-end model spotřebuje mnohem víc elektřiny než běžný search. Serverový rack zabere asi 2 m² plochy, ale jeho spotřeba je obrovská. Stojí ta rychlost za uhlíkovou stopu? Spolehlivost je pořád velký problém. Modely jsou navržené tak, aby pomáhaly, což je často vede k tomu, že si s naprostým sebevědomím vymýšlejí fakta. Když vám AI dá špatnou odpověď, která vypadá správně, kdo za tu chybu může? Vyměňujeme přesnost za rychlost, což je v právu nebo medicíně nebezpečný obchod. A pak je tu ekosystém. Pokud jste zaháčkovaní u Googlu nebo Microsoftu, možná budete muset používat model, který pro váš úkol není nejlepší, jen proto, že je integrovaný ve vašem e-mailu a dokumentech.

Máte příběh, nástroj, trend nebo otázku týkající se AI, o kterých si myslíte, že bychom je měli pokrýt? Pošlete nám svůj nápad na článek — rádi si ho poslechneme.

Pod kapotou pro power usery

Pro ty, co chtějí tyhle nástroje ždímat na maximum, jsou technické specifikace důležitější než marketingové řeči. Power useři se soustředí na tři věci: **kontextové okno**, limity API a integraci do workflow. Kontextové okno určuje, kolik informací model udrží v aktivní paměti. Gemini 1.5 Pro tady vede s 2 miliony tokenů, což stačí na analýzu masivních souborů. Claude 3.5 Sonnet má 200 000 tokenů, což obvykle stačí na většinu knih nebo velké repozitáře kódu. **Latence** je druhý klíčový faktor. Pokud stavíte aplikaci na LLM, potřebujete odezvu skoro hned. GPT-4o má momentálně jeden z nejlepších výkonů v počtu tokenů za sekundu. Zvážit byste měli i tyhle technické limity:

• Rate limity u API volání vás můžou v špičce brzdit.
• Lokální ukládání historie chatu se u různých platforem liší, což ovlivňuje dohledávání starší práce.
• JSON mód a schopnost používat nástroje jsou klíčové pro vývojáře, co potřebují strukturovaná data.
• Cena za milion tokenů se u malých a velkých modelů může lišit až desetinásobně.

Skutečná hodnota je v integraci. Model, který žije přímo ve vašem editoru kódu, jako GitHub Copilot využívající GPT-4, je užitečnější než chytřejší model, kam musíte text složitě kopírovat. Hodně power userů teď pokukuje po lokálních LLM, které běží na vlastním hardwaru, aby vyřešili soukromí a předplatné. I když tyhle lokální modely zatím na GPT-4o nemají, zlepšují se raketovým tempem. Výběr modelu je nakonec volbou operačního systému pro vaši mysl. Musíte se rozhodnout, s jakými omezeními dokážete žít výměnou za schopnosti, které získáte.

Jak si vybrat ten správný nástroj pro 2026

Nejlepší LLM je ten, který skutečně používáte k řešení reálných problémů. Pokud píšete, začněte s Claude 3.5 Sonnet kvůli jeho citu pro tón a strukturu. Pokud děláte rešerše, Perplexity vám ušetří hodiny hledání. Pro ty, co chtějí univerzálního asistenta s hlasem a vizí, zůstává GPT-4o zlatým standardem. Pokud pracujete s hromadou dat nebo v Google Workspace, Gemini 1.5 Pro je jasná volba. Nebojte se je střídat. Ti nejproduktivnější uživatelé vědí, že jde o specializované nástroje, ne o vševědoucí věštírny. Tlak na výběr jen jednoho je umělý. Používejte prostě to nejlepší na danou práci.

Poznámka redakce: Tuto stránku jsme vytvořili jako vícejazyčné centrum zpráv a průvodců o umělé inteligenci pro lidi, kteří nejsou počítačoví maniaci, ale přesto chtějí porozumět umělé inteligenci, používat ji s větší jistotou a sledovat budoucnost, která již přichází.