10 czerwca 2025 | Testy IQ modeli AI, finansowanie Anysphere i przełom Boltz-2, Exa, Glims, Kling AI 2.1, Cursor

Kiedy AI jest geniuszem, a kiedy radzi sobie gorzej niż przeciętny człowiek? Zaskakujące wyniki testów IQ

Możesz myśleć, że sztuczna inteligencja już dawno przegoniła nas pod każdym względem, zwłaszcza w dziedzinach wymagających czystej logiki czy rozwiązywania problemów. Okazuje się jednak, że obraz ten jest bardziej złożony. Najnowsze testy IQ przeprowadzone na popularnych modelach AI, takich jak te od OpenAI czy Google, przyniosły fascynujące, a momentami wręcz szokujące wnioski. Model o3 od OpenAI, bazujący wyłącznie na tekście, osiągnął wynik aż 135 punktów, co umieszcza go w kategorii geniusza, wyprzedzając zdecydowaną większość ludzi. Inne modele tekstowe, jak Claude-4 Sonnet (127 pkt) czy Gemini 2.0 Flash Thinking (126 pkt), również znacząco przekroczyły średni zakres ludzkiego IQ, który wynosi od 90 do 110 punktów. To pokazuje, jak potężne są te narzędzia w przetwarzaniu i generowaniu tekstu, wnioskowaniu na jego podstawie oraz rozwiązywaniu logicznych zagadek przedstawionych słownie. Czy jednak zawsze tak jest, gdy do gry wchodzą inne rodzaje danych?

Paradoksalnie, modele AI zdolne do analizy obrazów – czyli te, które potrafią „widzieć”, takie jak GPT-4o w wersji wizyjnej – wypadły w testach IQ znacznie gorzej. Ich wyniki, na poziomie 63 punktów (dla GPT-4o Vision) czy 60 punktów (dla Grok-3 Think Vision), znalazły się w przedziale uważanym u ludzi za niepełnosprawność intelektualną. To ogromna przepaść w porównaniu do modeli tekstowych. Dlaczego tak się dzieje? Modele multimodalne, choć nowsze i bardziej wszechstronne z pozoru, wciąż wydają się zmagać ze złożonym, strukturalnym rozumowaniem logicznym, gdy w grę wchodzi interpretacja danych wizualnych w połączeniu z potrzebą głębokiego wnioskowania. 

Dla Ciebie jako właściciela firmy oznacza to, że wybór narzędzia AI powinien być podyktowany konkretnym zadaniem. Do analizy dokumentów, generowania raportów czy wsparcia w decyzjach opartych na danych tekstowych, modele „niewidzące” mogą być paradoksalnie znacznie bardziej niezawodne i „inteligentne”. Nie daj się zwieść marketingowi wokół modeli multimodalnych, jeśli Twoje kluczowe wyzwania dotyczą logiki i precyzji w obróbce tekstu.

Nawet najlepsze modele AI się mylą: dlaczego złożone problemy to wciąż wyzwanie dla cyfrowych umysłów?

Choć widziałeś wyniki testów IQ, które pokazują imponujące zdolności niektórych modeli AI, ważne jest, by zrozumieć ich ograniczenia. Niedawne badanie przeprowadzone przez Apple rzuca światło na słabe strony nawet tych najbardziej zaawansowanych. Naukowcy odkryli, że duże modele rozumowania (Large Reasoning Models – LRMs), takie jak te z czołówki rankingów (o3, Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek-R1 czy Gemini), potrafią całkowicie „załamać się”, gdy napotkają na bardzo złożone problemy logiczne lub sytuacje wymagające głębokiego, wieloetapowego wnioskowania. To zjawisko, które można nazwać „iluzją myślenia”, sugeruje, że AI może sprawiać wrażenie inteligentnej i biegłej w prostszych zadaniach, ale jej zdolność do radzenia sobie z prawdziwie trudnymi wyzwaniami wciąż jest krucha. Możesz porównać to do pracownika, który świetnie radzi sobie z rutynowymi zadaniami, ale wpada w panikę przy niestandardowym, skomplikowanym problemie wymagającym kreatywnego podejścia i połączenia wielu faktów z różnych obszarów. Pełny raport z tego badania znajdziesz pod tym linkiem: raport Apple.

Dla Ciebie jako menadżera czy właściciela firmy, ta wiedza jest kluczowa. Choć AI może być nieocenionym wsparciem w automatyzacji, analizie danych czy generowaniu treści, nie możesz zakładać, że poradzi sobie z każdym problemem, zwłaszcza tym najbardziej złożonym i nietypowym. Wprowadzenie AI do firmy powinno iść w parze z edukacją pracowników na temat jej możliwości i ograniczeń. Kluczowe jest, by zawsze weryfikować krytycznie wyniki pracy AI, szczególnie przy podejmowaniu ważnych decyzji lub rozwiązywaniu skomplikowanych kwestii strategicznych. Model może wygenerować przekonująco brzmiącą odpowiedź, która jednak będzie całkowicie błędna w kontekście rzeczywistej złożoności problemu. Pamiętaj, że AI to narzędzie, które najlepiej sprawdza się pod nadzorem doświadczonego człowieka, potrafiącego ocenić jego „myślenie” i skorygować błędy.

Jak wybrać najlepsze AI do pisania kodu? Wyniki testów pokazują, które modele rzeczywiście działają

Dla wielu firm cyfrowych, startupów czy nawet zespołów IT w tradycyjnych przedsiębiorstwach, modele AI wspierające programowanie stają się coraz ważniejsze. Obietnica szybszego pisania kodu, znajdowania błędów czy automatyzacji nudnych fragmentów pracy kusi. Ale które narzędzia AI rzeczywiście spełniają te obietnice w praktyce? Niedawno przeprowadzono serię trudnych testów kodowania na czternastu popularnych dużych modelach językowych (LLMs), by sprawdzić ich faktyczne umiejętności. Wyniki są pouczające i wskazują, że nie każdy model radzi sobie równie dobrze, a co ciekawe, posiadanie wersji „Pro” czy „Plus” w nazwie nie zawsze gwarantuje lepsze rezultaty. Testy te miały na celu sprawdzenie, czy modele potrafią nie tylko wygenerować kod, ale też rozwiązać realne problemy programistyczne, co jest kluczowe w codziennej pracy deweloperów. Dla Ciebie, jeśli zarządzasz zespołem IT lub zlecasz tworzenie oprogramowania, wiedza o tych wynikach może pomóc w wyborze odpowiednich narzędzi i zaoszczędzić czas oraz pieniądze.

Według szczegółowych wyników tych testów, wyłoniono pięć modeli, które zdecydowanie wyróżniły się pozytywnie na tle konkurencji, radząc sobie najlepiej ze stawianymi przed nimi zadaniami programistycznymi. Z drugiej strony, zidentyfikowano również modele, których lepiej unikać w zastosowaniach związanych z kodowaniem, ponieważ ich wyniki były niezadowalające. Co ciekawe, niektóre z powszechnie chwalonych modeli wypadły poniżej oczekiwań w tych rygorystycznych testach, co potwierdza, że benchmarki w realnych, praktycznych zastosowaniach są kluczowe. Przykładowo, firma technologiczna może wdrożyć model, który w teorii wydaje się potężny, ale w praktyce generuje mnóstwo błędnego kodu, wymagając od programistów dodatkowego czasu na poprawki. Pełne wyniki testów i listę rekomendowanych oraz odradzanych modeli znajdziesz pod tym adresem: wyniki testów AI do kodowania. Analiza tych danych pozwoli Ci podjąć świadomą decyzję o tym, które narzędzia AI warto rozważyć dla wsparcia swoich zespołów programistycznych, a których lepiej unikać.

Od prywatnych rozmów po mapę biegłości: nowe funkcje AI w praktyce biznesowej

Świat AI nieustannie dostarcza nowych narzędzi i funkcji, które w mniejszym lub większym stopniu mogą wpłynąć na sposób, w jaki prowadzisz swój biznes i pracujesz. Jedną z nowości, która może zainteresować Cię z perspektywy prywatności i bezpieczeństwa danych, jest testowana przez Google Gemini funkcja „Temporary Chats”, czyli tymczasowych czatów. Działa ona podobnie do trybu tymczasowego w ChatGPT, ale co istotne dla świadomych użytkowników, pozwala zrezygnować z udostępniania danych z tych rozmów do trenowania modelu. To krok w dobrym kierunku dla tych, którzy obawiają się o to, jak ich interakcje z AI mogą być wykorzystane w przyszłości. Pomyśl o tym, jak o trybie incognito dla Twoich rozmów z AI – przydatne, gdy omawiasz poufne tematy lub testujesz coś wrażliwego.

Inna, bardzo praktyczna perspektywa na adaptację AI w organizacji, pochodzi od CEO firmy Zapier, platformy znanej z automatyzacji. Podzielił się on tabelą, której używają w firmie do mierzenia „biegłości AI” swoich pracowników. Tabela ta rozciąga się od poziomu „nieakceptowalnego” (gdzie pracownik unika AI lub używa go błędnie) aż do poziomu „transformacyjnego” (gdzie AI jest wykorzystywane do radykalnego zwiększania produktywności i tworzenia nowych możliwości). Taki prosty framework może być inspiracją dla Ciebie do oceny, na jakim etapie adaptacji AI jest Twoja firma i poszczególni członkowie zespołu. Czy Wasi pracownicy wykorzystują AI jedynie do prostych zadań, czy może już eksperymentują z bardziej zaawansowanymi zastosowaniami, które realnie zmieniają sposób pracy? Możesz znaleźć tę tabelę tutaj: tabela biegłości AI Zapier. Zastanów się, gdzie w tej skali znajduje się Twoja organizacja i jakie kroki możesz podjąć, aby przesunąć się w stronę bardziej zaawansowanych, „transformacyjnych” poziomów wykorzystania sztucznej inteligencji.

Niestrudzony cyfrowy detektyw: poznaj agenta AI, który nie spocznie, dopóki nie znajdzie odpowiedzi

W świecie biznesu szybki i dokładny dostęp do informacji jest na wagę złota. Czy to badanie rynku, analiza konkurencji, czy research do nowego projektu – spędzamy mnóstwo czasu na przeszukiwaniu internetu i innych źródeł. Co gdyby istniało narzędzie AI, które potrafiłoby zautomatyzować ten proces i działać jak niestrudzony badacz, podążając za tropami informacji aż do znalezienia potrzebnych odpowiedzi? Taka jest idea stojąca za Exa, nowym agentem badawczym AI, wspieranym przez renomowany akcelerator Y Combinator. To nie jest kolejna prosta wyszukiwarka. Exa została zaprojektowana, by prowadzić głęboki research, nie zatrzymując się na pierwszych wynikach. Wyobraź sobie narzędzie, które potrafi przeszukiwać miliony stron, analizować złożone dokumenty i syntetyzować informacje, dostarczając Ci precyzyjne i rzetelne wnioski. Potwierdzeniem jej zdolności jest wysoki wynik w testach, takich jak SimpleQA od OpenAI, gdzie osiągnęła 94.9%. To oznacza, że radzi sobie wyjątkowo dobrze z odpowiadaniem na konkretne pytania oparte na faktach.

Możliwości zastosowania takiego narzędzia w Twojej firmie są ogromne. Zamiast poświęcać godziny na manualny research, możesz zlecić Exa zadanie znalezienia informacji o nowym trendzie na rynku, zebrania danych o potencjalnych partnerach biznesowych, czy analizy opinii klientów na temat Twoich produktów w różnych źródłach. Agenci tacy jak Exa obiecują znacząco zwiększyć wydajność pracy zespołów zajmujących się analizą, marketingiem, sprzedażą czy rozwojem produktu. Dają Ci przewagę, dostarczając kluczowe insighty szybciej i dokładniej niż tradycyjne metody. Możesz wypróbować to narzędzie i zobaczyć, jak działa w praktyce, odwiedzając stronę: przetestuj Exa. Zastanów się, ile czasu Twoi pracownicy spędzają na researchu i jak bardzo mogliby zwiększyć swoją produktywność, mając do dyspozycji takiego cyfrowego asystenta, który nie tylko znajduje informacje, ale też rozumie kontekst i potrafi syntetyzować wiedzę.

Mroczna strona AI: oszustwa i zagrożenia, na które musisz uważać w cyfrowym świecie

Choć skupiamy się głównie na pozytywnych zastosowaniach AI w biznesie, ważne jest, by być świadomym również jej ciemnej strony i potencjalnych zagrożeń. Sztuczna inteligencja, jak każda potężna technologia, może być wykorzystywana w celach przestępczych, a konsekwencje mogą być tragiczne. Niedawny przypadek 16-letniego chłopca, który odebrał sobie życie po tym, jak został szantażowany przez internetowych przestępców wykorzystujących fałszywe nagie zdjęcia wygenerowane przez AI, jest bolesnym przypomnieniem o ryzyku. Przestępcy żądali od niego 3000 dolarów, wykorzystując wygenerowane obrazy do wyłudzenia pieniędzy. FBI wydaje pilne ostrzeżenie, informując, że tego typu okrutne oszustwa, znane jako sextortion, stają się coraz częstsze i dotykają coraz więcej nastolatków. Jednak zagrożenie deepfake’ami i fałszywymi treściami generowanymi przez AI nie dotyczy tylko sfery prywatnej. Ma ono również poważne implikacje dla biznesu.

Pomyśl o ryzyku dezinformacji, kompromitacji wizerunku firmy lub kluczowych pracowników, czy nawet ataków phishingowych wykorzystujących realistyczne podróbki głosów czy wizerunków. Na przykład, oszustwo polegające na podszywaniu się pod CEO firmy za pomocą deepfake’a audio, by zlecić pilny przelew finansowy, to już rzeczywistość. Dla Ciebie jako lidera, kluczowe jest podnoszenie świadomości na temat tych zagrożeń w całej organizacji. Warto inwestować w szkolenia dla pracowników dotyczące cyberbezpieczeństwa i nowych form oszustw z wykorzystaniem AI. Należy również rozważyć wdrożenie dodatkowych protokołów bezpieczeństwa, zwłaszcza w obszarach wrażliwych na manipulację (np. procesy autoryzacji płatności). Choć technologie obronne wciąż ewoluują, najlepszą pierwszą linią obrony jest czujność i świadomość potencjalnych zagrożeń. Przypadek tragicznej historii młodego człowieka powinien być dla nas wszystkich sygnałem, że rozwój AI wymaga równie intensywnego skupienia na kwestiach bezpieczeństwa i etyki jej wykorzystania.

Twórz wideo i usprawnij marketing: nowe narzędzia AI dla treści wizualnych

W erze dominacji treści wizualnych, zdolność do szybkiego i łatwego tworzenia angażujących materiałów wideo staje się kluczowa dla sukcesu w marketingu i komunikacji. Dwie nowe narzędzia AI obiecują ułatwić Ci to zadanie. Pierwszym z nich jest Glims, narzędzie online, które pozwala przekształcić dowolne zdjęcia lub pojedyncze klatki wideo w chwytliwe, dynamiczne klipy. Działa prosto z przeglądarki, co oznacza, że nie potrzebujesz zaawansowanego oprogramowania ani potężnego komputera, aby zacząć tworzyć. Wyobraź sobie, jak łatwo możesz teraz tworzyć krótkie, angażujące filmy na media społecznościowe, wykorzystując istniejące materiały graficzne z Twojej firmy. To może znacząco przyspieszyć proces produkcji treści i obniżyć jego koszty.

Drugim narzędziem wartym uwagi w obszarze wideo jest Kling AI 2.1. Twórcy obiecują szybsze renderowanie, niższe koszty i jeszcze lepszą jakość generowanych filmów. Generowanie wideo za pomocą AI wciąż ewoluuje, a każde usprawnienie w szybkości czy jakości ma bezpośrednie przełożenie na praktyczne zastosowanie w biznesie. Szybsze renderowanie oznacza krótszy czas oczekiwania na gotowy materiał, co jest kluczowe w dynamicznym środowisku marketingowym. Niższe koszty czynią technologię bardziej dostępną nawet dla mniejszych firm, które nie mogą pozwolić sobie na drogie produkcje filmowe. A lepsza jakość przekłada się na bardziej profesjonalny wygląd Twoich materiałów wideo. Narzędzia takie jak Glims i Kling AI demokratyzują tworzenie treści wideo, udostępniając zaawansowane możliwości generowania i edycji każdemu, kto potrzebuje efektownych materiałów wizualnych do promocji swojej marki, produktów czy usług.

AI wspiera produktywność i organizację pracy: narzędzia usprawniające procesy i research

Zwiększanie efektywności zespołów i optymalizacja wewnętrznych procesów to cele, do których dąży każda firma. Nowe narzędzia AI coraz częściej celują właśnie w te obszary, oferując rozwiązania usprawniające zarządzanie treścią, współpracę i wyszukiwanie informacji. Moonlit to platforma stworzona z myślą o zespołach zajmujących się SEO i tworzeniem treści. Jej celem jest budowanie skalowalnych przepływów pracy (workflow). Jeśli Twój zespół marketingowy spędza dużo czasu na koordynowaniu tworzenia artykułów, optymalizacji pod kątem wyszukiwarek i publikacji, narzędzie takie jak Moonlit może znacząco uporządkować i przyspieszyć te procesy. Skalowalność jest tu słowem kluczem – oznacza to, że narzędzie rośnie wraz z potrzebami Twojej firmy, niezależnie od tego, czy masz mały zespół, czy duży dział marketingu.

Kolejne narzędzie, FuseBase AI agents, koncentruje się na ujednoliceniu pracy zespołowej, zarówno wewnętrznej, jak i zewnętrznej, oferując funkcje podobne do popularnej platformy Notion, ale wzbogacone o możliwości AI agentów. Takie narzędzia mogą pomóc w centralizacji wiedzy, zarządzaniu projektami i automatyzacji komunikacji, co jest nieocenione w zespołach rozproszonych lub współpracujących z zewnętrznymi partnerami czy klientami. Wreszcie, jeśli prowadzisz biznes e-commerce lub działasz w tej branży, zainteresować Cię może Agora – wyszukiwarka AI stworzona specjalnie dla sklepów internetowych. Agorę zaprojektowano do przeszukiwania milionów produktów i sklepów, co może być niezwykle cenne przy analizie rynku, monitorowaniu konkurencji czy poszukiwaniu niszowych produktów. Te przykłady pokazują, jak AI staje się coraz bardziej wyspecjalizowane i dostosowane do konkretnych potrzeb biznesowych, od zarządzania treścią, przez współpracę, aż po branżowe wyszukiwanie informacji.

Przyspieszenie badań nad lekami 1000 razy: rewolucyjny model AI zmienia oblicze przemysłu farmaceutycznego

Przemysł farmaceutyczny, choć kluczowy dla zdrowia, zmaga się z niezwykle długimi i kosztownymi procesami badawczo-rozwojowymi, zwłaszcza w zakresie odkrywania i projektowania nowych leków. Tradycyjne metody, takie jak symulacje oparte na prawach fizyki (np. FEP+), są niezwykle precyzyjne, ale zajmują ogromne ilości czasu. To wąskie gardło, które spowalnia wprowadzanie innowacyjnych terapii. Jednak rewolucja AI dotyka również tej dziedziny. Naukowcy z MIT’s Jameel Clinic we współpracy z firmą Recursion osiągnęli właśnie kamień milowy, tworząc nowy biomolekularny model AI o nazwie Boltz-2. To, co czyni Boltz-2 wyjątkowym, to jego zdolność do przewidywania powinowactwa wiązania (czyli tego, jak dobrze cząsteczka leku wiąże się z celem, np. białkiem) z precyzją porównywalną do wspomnianych fizycznych symulacji, ale robi to… tysiąc razy szybciej. Jest to pierwszy model głębokiego uczenia, który dorównuje dokładności tradycyjnych, czasochłonnych metod FEP.

Boltz-2 to model nowej generacji, który nie tylko przewiduje trójwymiarowe struktury molekularne (jak jego poprzednik Boltz-1, będący otwartą alternatywą dla AlphaFold3 Google), ale przede wszystkim potrafi modelować strukturę i powinowactwo wiązania jednocześnie w jednym modelu. Dzięki temu osiąga dokładność na poziomie FEP, będąc przy tym ponad 1000 razy szybszym od tradycyjnych procesów symulacyjnych. Model ten znacznie przewyższa również inne metody uczenia maszynowego czy dokowania molekularnego w testach na rzeczywistych zbiorach danych do screeningu leków. Konkretne testy potwierdzają jego skuteczność: osiągnął korelację Pearsona na poziomie 0.62 w benchmarku OpenFE (co odpowiada wynikom FEP) i wygrał wyzwanie CASP16 Affinity Challenge. W testach prospektywnych (na przykładzie białka TYK2) związki wskazane przez Boltz-2 jako silnie wiążące zostały potwierdzone eksperymentalnie. Boltz-2 został zoptymalizowany do pracy na kartach graficznych, co pozwala na jego wykorzystanie w dużych, przemysłowych zastosowaniach. Celem twórców jest stworzenie otwartego ekosystemu dla badań biomolekularnych, obejmującego zarówno przewidywanie struktury, jak i powinowactwa wiązania. Dla przemysłu farmaceutycznego, biotechnologicznego i firm zajmujących się odkrywaniem leków, to narzędzie ma potencjał radykalnie skrócić i obniżyć koszty etapu badawczego, przyspieszając tym samym dostęp do nowych, potencjalnie ratujących życie terapii. Więcej szczegółów technicznych znajdziesz pod linkiem: Boltz-2.