AI Model Atlas 2026 – Compare AI Models, Pricing & Capabilities
Compliance & Regulations AI, ROCyberAI MODEL ATLAS 2026
Który model AI wybrać? Porównaj możliwości, ceny, tryby rozumowania i zastosowania w cyberbezpieczeństwie, programowaniu oraz biznesie.
Porównanie modeli AI 2026 – ceny, funkcje i zastosowania
Porównanie modeli AI 2026 przygotowane przez ROCyber Solutions obejmuje 24 modele i warianty sztucznej inteligencji, w tym rozwiązania OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen, Mistral, Meta, xAI oraz Z.ai.
Sprawdź możliwości modeli, poziomy rozumowania, zastosowania w cyberbezpieczeństwie i programowaniu oraz orientacyjne koszty API. Skorzystaj z interaktywnej porównywarki i kalkulatora, aby dobrać rozwiązanie do własnych potrzeb.
Zobacz oficjalne informacje o cenach: OpenAI, Anthropic oraz Google Gemini.
Porównywarka modeli AI
Filtruj dostawców i zastosowania, wybieraj modele do porównania.
Porównanie wybranych modeli
Zaznacz od 2 do 4 modeli w katalogu.
Kalkulator kosztów API
Szacuj koszt na podstawie liczby tokenów wejściowych, wyjściowych i liczby wywołań.
Kalkulacja nie obejmuje podatków, cache, wyszukiwania, narzędzi, długiego kontekstu, batch API ani zmian stawek.
Poziomy nakładu rozumowania
Wyższy poziom thinking może poprawić wynik trudnych zadań, ale zazwyczaj zwiększa czas i zużycie zasobów.
Proste odpowiedzi, klasyfikacja, ekstrakcja, krótkie automaty.
Rutynowy kod, streszczenia logów, nieskomplikowane analizy.
Codzienne programowanie, analiza incydentów, raportowanie.
Złożony debugging, audyt architektury, korelacja zagrożeń.
Problemy wieloetapowe i krytyczne decyzje wymagające weryfikacji.
Nazwy poziomów i dostępność zależą od dostawcy, modelu, produktu i planu. Nie są uniwersalną skalą benchmarkową.
Dobierz AI do zastosowania
Analiza logów, triage alertów, raporty incydentów i wsparcie analityka. Weryfikuj wyniki i chroń dane klientów.
Infrastructure as Code, refaktoryzacja, testy, CI/CD, Cloudflare, Docker i Linux.
Praca wieloetapowa z narzędziami, kontrola uprawnień, checkpointy i audyt działań.
Przetwarzanie danych we własnej infrastrukturze po ocenie licencji, wydajności oraz RAM/VRAM.
Dostawcy, abonamenty i cenniki
Jak oceniamy przydatność modeli?
Poprawność, kompletność i testy na zadaniach referencyjnych.
Kontrola danych, odporność na prompt injection i uprawnienia.
Pełny koszt zadania, a nie tylko cena tokenów.
Latencja, przepustowość, dostępność i limity.
API, narzędzia, licencje i możliwości wdrożenia.
Powyższe wagi są proponowaną metodologią oceny. Atlas nie przypisuje modeli do rankingu punktowego bez przeprowadzenia testów.