GPT-5, Claude Opus 4, Gemini 2.5 Pro: pojedynek 2026

Frontier porusza się tak szybko, że posty benchmarkowe są zwykle nieaktualne, zanim się ukażą. Mimo to — jesteśmy cztery miesiące w 2026 i trzy rzeczy stały się oczywiste, jeśli realnie używasz tych modeli cały dzień, zamiast o nich czytać.

Główny wynik

Claude Opus 4 to najlepszy generalista, gdy mierzysz „jak często odpowiedź nie wymagała follow-upu”. GPT-5 jest najlepszy, gdy ma trzymać się skomplikowanej instrukcji bez gubienia wątku trzy akapity dalej. Gemini 2.5 Pro jest najlepszy, gdy prompt zawiera 200-stronicowy PDF i potrzebujesz, żeby model faktycznie go przeczytał, nie przekartkował.

Przepuściliśmy 18 reprezentatywnych promptów przez całą trójkę. Zadania dzieliły się na cztery kubełki:

• Reasoning i matematyka — Project Euler 600+, stosowane pytania statystyczne, dwa otwarte zadania AIME.
• Code review — 200-liniowe diffy w Go, celowo zepsuty hook React, dwa zapytania SQL z subtelnymi bugami.
• Pisanie — copy pod sales page, szkic 1200-wyrazowego eseju, draft posta technicznego.
• Długi kontekst — transkrypty na 80k tokenów, synteza wielu PDF-ów, zadanie retrieval po 12 dokumentach źródłowych.

Gdzie wygrywa każdy model

Claude Opus 4 zdominował code review z większym zapasem, niż się spodziewaliśmy. Łapie subtelności — off-by-one w window function SQL, domknięcie useEffect przechwytujące stałą zmienną — tam, gdzie pozostałe dwa pattern-matchują do „wygląda ok”. Tryb extended thinking dał kolejny krok, ale tylko na najtrudniejszych problemach; do codziennego review wystarczał już zwykły Opus.

GPT-5 wygrał na podążaniu za wielokrokową instrukcją. Daliśmy każdemu modelowi prompt z jedenastoma jasnymi wymaganiami (formatowanie, ton, długość, konkretne frazy do zawarcia, rzeczy do wykluczenia). GPT-5 trafił dziesięć z jedenastu za pierwszym razem. Claude trafił osiem. Gemini siedem. Jeśli twój prompt to ustrukturyzowana specyfikacja, GPT-5 jest nadal najbezpieczniejszym wyborem.

Gemini 2.5 Pro wygrał długi kontekst zdecydowanie. Okno 2M tokenów nie jest sztuczką salonową — model faktycznie używa tego, co dostaje. W zadaniu syntezy 12 PDF-ów Gemini poprawnie odwoływał się do dokumentów od trzeciego do jedenastego; pozostałe głównie cytowały dokument pierwszy. Natywna multimodalność znaczy więcej, niż sugerują benchmarki: parsowanie screenshotów inline oszczędza roundtrip.

Co to znaczy dla codziennego użycia

Tu jest część, którą posty benchmarkowe pomijają: w praktyce przełączasz się. Otwierasz czat w Opus, bo jest najlepszy do code review. Zauważasz, że dzisiejsze pytanie to ustrukturyzowana spec. Przełączasz na GPT-5 w trakcie rozmowy. Następna tura zawiera PDF — przełącz na Gemini, zadaj pytanie, przełącz z powrotem.

Dokładnie do takiego workflow zostało zaprojektowane Any AI Studio. Funkcje gałęzi i porównania side-by-side oznaczają, że nie musisz wybierać z góry. Wyślij prompt do dwóch modeli równolegle, zostaw lepszą odpowiedź, rozgałęź przegranego do re-promptu.

Zastrzeżenia

Te wyniki obowiązują w maju 2026. Następny kwartalny skok zapewne odwróci przynajmniej jedną kategorię. Powtórzymy zestaw, gdy wyjdzie GPT-5.1 (plotki mówią o późnym lecie) i opublikujemy update.

Także: koszt ma znaczenie. Opus jest najdroższy z trójki per token. Jeśli rozliczasz się przez API, GPT-5 wychodzi taniej za porównywalną jakość na większości zadań poza kodem. Nie przerzucamy kosztu per token na subskrybentów Pro, więc to czysto ciekawostka — ale warta wzmianki, jeśli porównujesz cennik wprost od dostawcy.

TL;DR

Używaj Opus do kodu, GPT-5 do ustrukturyzowanych specyfikacji, Gemini do długiego kontekstu. Albo — łatwiej — otwórz Any AI Studio i pozwól selektorowi modelu zapamiętać, po który sięgasz w jakiej sytuacji.