Modele, podejścia i narzędzia obok siebie — uczciwie, z jawnymi kryteriami. „Najlepszy” jest liczony, nie deklarowany; dane modeli pochodzą z naszej macierzy routingu.
Poziomy routingu OpenClaw — proxy kosztu GPU i pokrycie zadań (źródło: macierz routingu)
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
Jak dostarczyć modelowi wiedzę dziedzinową — porównanie jakościowe.
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
Gdzie przetwarzać dane i uruchamiać modele — kompromisy prywatności, kosztu i jakości.
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
Czym spinać przepływy — porównanie pod kątem kontroli danych i skali.
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
Porównanie naszych domyślnych modeli produkcyjnych — profile, nie „inteligencja w ogóle”. Pełne, mierzone dane: atlas modeli.
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
Kiedy włączać tryb rozumowania (thinking), a kiedy nie — bo „na siłę” bywa wolny, drogi i zwraca pustą odpowiedź.
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)
Budować własnego asystenta czy użyć gotowego — uczciwe porównanie jakościowe.
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
Nie zawsze większy znaczy lepszy — porównanie jakościowe dla wyboru pod zadanie.
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
Uczciwe, jakościowe porównanie czterech baz wektorowych do RAG. Cashcrown samodzielnie hostuje Qdrant, ale każda z tych baz ma sensowne zastosowania — pgvector wygrywa, gdy już prowadzisz Postgres, a Pinecone, gdy nie chcesz operować niczym samodzielnie. Oceny są przybliżone i zależą od skali oraz wersji.
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
Uczciwe, jakościowe porównanie. Cashcrown używa BGE-M3 lokalnie (przez Ollama, 1024 wymiary) — dane nie opuszczają serwera. To nie znaczy, że BGE-M3 wygrywa w każdym wierszu: przy bardzo długim kontekście lepsza bywa Cohere Embed v4, a samohosting niesie własny koszt operacyjny.
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
Uczciwe, jakościowe porównanie czterech podejść do budowy agentów AI. Niżej znaczy lepiej tylko przy uzależnieniu od dostawcy (vendor lock-in). Żadne podejście nie wygrywa we wszystkich wierszach — własny kod daje pełną kontrolę i audytowalność kosztem stromej krzywej uczenia i pracy własnej, a gotowe API asystentów są szybkie i produkcyjne od ręki kosztem kontroli i przejrzystości.
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
Chcesz zobaczyć wszystkie modele z mierzonymi parametrami i dobór wg zadania? Atlas modeli →