Cashcrown // wiedza
Modele, podejścia i narzędzia obok siebie - uczciwie, z jawnymi kryteriami. „Najlepszy” jest liczony, nie deklarowany; dane modeli pochodzą z naszej macierzy routingu.
13 tabel porównawczych · „najlepszy” liczony, nie deklarowany
Przewiń tabelę w poziomie, aby zobaczyć wszystkie kolumny.
| Poziom modelu | ||||
|---|---|---|---|---|
| Flagowe | 3 | 9 (najlepszy) | chmura | maskowane |
| Średnie | 1.5 | 6 | chmura | maskowane |
| Małe | 1 | 3 | chmura | maskowane |
| BGE-M3 (local) | 0.15 (najlepszy) | 1 | lokalnie | zostaje lokalnie |
| kryterium | RAG | Fine-tuning | Sam prompt |
|---|---|---|---|
| Świeże/aktualne dane | Tak | Nie | Nie |
| Koszt wdrożenia | Niski | Wysoki | Niski |
| Aktualizacja bez retreningu | Tak | Nie | Tak |
| Kontrola stylu/zachowania | Częściowa | Pełna | Częściowa |
| Ryzyko halucynacji | Niski | Średni | Wysoki |
| Cytowalne źródła | Tak | Nie | Nie |
| kryterium | Lokalnie | Hybryda | Chmura |
|---|---|---|---|
| Dane zostają u Ciebie | Tak | Częściowa | Nie |
| Jakość najmocniejszych modeli | Średni | Wysoki | Wysoki |
| Koszt przy skali | Niski | Średni | Wysoki |
| Ochrona PII | Pełna | Pełna | Częściowa |
| Niezależność od dostawcy | Wysoki | Średni | Niski |
| Złożoność utrzymania | Wysoki | Średni | Niski |
| kryterium | n8n (self-hosted) | Make | Własny kod |
|---|---|---|---|
| Self-hosting (dane u Ciebie) | Tak | Nie | Tak |
| Koszt przy skali | Niski | Wysoki | Niski |
| Szybkość startu | Szybkie | Szybkie | Wolne |
| Elastyczność | Średni | Średni | Wysoki |
| Vendor lock-in | Niski | Wysoki | Brak |
| Kontrola danych | Pełna | Częściowa | Pełna |
| kryterium | DeepSeek-V4 | Mistral Large 3 | Qwen3-Coder | Gemma 3 |
|---|---|---|---|---|
| Główne zadanie | rozumowanie | rozmowa + tłumaczenia | kod | streszczanie + szybkie |
| Przepustowość | Wysoki | Średni | Wysoki | Niski |
| Okno kontekstu | Wysoki | Średni | Średni | Średni |
| Tryb rozumowania | Tak | Nie | Nie | Nie |
| Wizja (obraz) | Nie | Nie | Nie | Nie |
| Koszt (proxy GPU) | Wysoki | Wysoki | Wysoki | Średni |
| kryterium | Myślący (reasoning) | Instruct (nie-myślący) |
|---|---|---|
| Szybkość odpowiedzi | Wolne | Szybkie |
| Koszt | Wysoki | Niski |
| Trafność trudnych decyzji | Wysoki | Średni |
| Ryzyko pustej odpowiedzi w czacie | Wysoki | Brak |
| Najlepszy do | analiza, planowanie, agenci | rozmowa, kod, tłumaczenia, streszczenia |
| Kiedy włączać | tylko gdy zadanie wymaga rozumowania | domyślnie (think wyłączony) |
| kryterium | Własny | Gotowe (SaaS) |
|---|---|---|
| Odpowiedzi z Waszej wiedzy (RAG) | Pełna | Częściowa |
| Kontrola danych / rezydencja | Pełna | Częściowa |
| Integracja z systemami (CRM itd.) | Pełna | Częściowa |
| Czas uruchomienia | Wolne | Szybkie |
| Koszt startu | Średni | Niski |
| Koszt przy skali | Niski | Wysoki |
| Niezależność od dostawcy (brak lock-in) | Wysoki | Niski |
| Kontrola guardrails / zachowania | Pełna | Częściowa |
| Cytowalne źródła | Tak | Częściowa |
| kryterium | Mały (wyspecjalizowany) | Duży (ogólny) |
|---|---|---|
| Koszt inferencji | Niski | Wysoki |
| Latencja | Szybkie | Wolne |
| Jakość przy złożonych zadaniach | Średni | Wysoki |
| Łatwość lokalnego hostingu | Pełna | Częściowa |
| Prywatność (dane lokalnie) | Pełna | Częściowa |
| Koszt fine-tuningu | Niski | Wysoki |
| Uniwersalność (wiele zadań) | Częściowa | Pełna |
| kryterium | Qdrant | Pinecone | pgvector (Postgres) | Weaviate |
|---|---|---|---|---|
| Możliwość samodzielnego hostowania | Tak | Nie | Tak | Tak |
| Wersja zarządzana / SaaS | Tak | Tak | Tak | Tak |
| Otwarte źródło (open source) | Tak | Nie | Tak | Tak |
| Wyszukiwanie hybrydowe (słowa kluczowe + wektory) | Pełna | Częściowa | Częściowa | Pełna |
| Filtrowanie po metadanych | Pełna | Pełna | Pełna | Pełna |
| Skalowanie horyzontalne | Wysoki | Wysoki | Niski | Wysoki |
| Prostota operacyjna | Średni | Wysoki | Wysoki | Średni |
| Koszt przy małej skali | Niski | Średni | Niski | Niski |
| kryterium | BGE-M3 (lokalnie) | OpenAI text-embedding-3 | Cohere Embed v4 | multilingual-e5 |
|---|---|---|---|---|
| Jakość wielojęzyczna (w tym polski) | Wysoki | Średni | Wysoki | Średni |
| Możliwość samohostingu | Tak | Nie | Częściowa | Tak |
| Dane zostają lokalnie (bez chmury) | Pełna | Brak | Częściowa | Pełna |
| Koszt | Niski | Średni | Wysoki | Niski |
| Długi kontekst | Średni | Wysoki | Wysoki | Niski |
| Wsparcie hybrydowe / rzadkie (sparse) | Pełna | Brak | Częściowa | Brak |
| Otwarte wagi modelu | Tak | Nie | Nie | Tak |
| Czas wdrożenia (gotowe API vs. własna infra) | Wolne | Szybkie | Szybkie | Wolne |
| kryterium | Własny kod (orkiestracja Cashcrown) | LangChain / LangGraph | n8n / no-code | Gotowe API asystentów |
|---|---|---|---|---|
| Kontrola nad zachowaniem | Pełna | Wysoki | Częściowa | Niski |
| Audytowalność / logowanie | Pełna | Częściowa | Częściowa | Niski |
| Uzależnienie od dostawcy (niżej = lepiej) | Niski | Średni | Średni | Wysoki |
| Przejrzystość kosztów | Wysoki | Średni | Średni | Niski |
| Gotowość produkcyjna | Wysoki | Średni | Średni | Wysoki |
| Krzywa uczenia | Wolne | Wolne | Szybkie | Szybkie |
| kryterium | Tradycyjne SAST (np. Sonar, Semgrep) | Proste generatory / asystenci AI | Kontradyktoryjny audyt (Cashcrown AI Code Analyzer) |
|---|---|---|---|
| Weryfikacja kontradyktoryjna (eliminacja false-positives) | Brak | Brak | Pełna |
| Autonomiczna samonaprawa w gałęziach git | Brak | Częściowa | Pełna |
| Suwerenność danych (kod 100% lokalnie, zero wycieków) | Pełna | Brak | Pełna |
| Agregacja wielu silników w standard SARIF 2.1.0 | Częściowa | Brak | Pełna |
| Odporność na halucynacje kodu i regresje | Pełna | Niski | Pełna |
| Streaming telemetrii i logów w czasie rzeczywistym | Nie | Częściowa | Tak |
| Zależność od chmury dostawcy (niżej = lepiej) | Niski | Wysoki | Niski |
| kryterium | vLLM | SGLang | Ollama / llama.cpp | TensorRT-LLM |
|---|---|---|---|---|
| Przepustowość batchowa (tokens/s) | Bardzo wysoka (standard) | Ekstremalna (lider benchmarków) | Średnia (zoptymalizowana pod 1-2 wątki) | Maksymalna (na dedykowanym GPU) |
| Zarządzanie pamięcią KV Cache | PagedAttention (dynamiczne strony) | RadixAttention (współdzielenie drzewiaste) | Statyczny ring buffer / mmap | In-flight batching + paged KV |
| Obsługa Structured Output / Tool Calling | Pełna (Outlines / lm-format-enforcer) | Natywna, zoptymalizowana (jump-forward) | Format JSON / gramatyki GBNF | Wymaga konfiguracji silnika |
| Obsługa wielu GPU i modeli MoE | Doskonała (Tensor Parallel + Pipeline) | Bardzo dobra (Tensor Parallel) | Ograniczona (podstawowy split warstw) | Najwyższa (optymalizacje NVLink/NVSwitch) |
| Złożoność wdrożenia i operacji | Średnia (kontener Docker / vLLM v1) | Średnia (gotowy obraz Docker) | Minimalna (instalacja 1 komendą) | Wysoka (kompilacja silnika pod architekturę) |
| Rekomendowane zastosowanie | Produkcyjne API i serwisy wielodostępne | Agenty wieloetapowe i structured outputs | Stacje robocze, edge, deweloperzy | Wielkie klastry o stałym, ogromnym obciążeniu |
Interaktywna macierz decyzyjna · Hybrydowy RAG w chmurze UE (VPC) (85.15 pkt)
Dostosuj wagi priorytetów (0-10), aby sprawdzić rekomendowany model architektury.
Chcesz zobaczyć wszystkie modele z mierzonymi parametrami i dobór wg zadania? Atlas modeli