Niemiecki model AI powstał od zera. Polskie powstają z cudzych

Aleph Alpha, niemiecka firma z Heidelbergu, opublikowała 3 października otwarty model językowy Kolibri, do pobrania za darmo i do użytku komercyjnego. Ma obsługiwać urzędy, przemysł i lotnictwo. Wytrenowano go od zera, w Niemczech i Finlandii. Polskie otwarte modele Bielik i PLLuM powstały inaczej: przez douczenie modeli z Francji i USA.

Dwa lata temu ta sama firma wydawała się szykować do wyjścia z wyścigu na duże modele językowe. Amerykański serwis technologiczny TechCrunch opisał 5 września 2024 rozmowę agencji Bloomberg z ówczesnym prezesem Jonasem Andrulisem. Andrulis mówił, że sam europejski model językowy nie wystarcza jako model biznesowy i nie uzasadnia inwestycji. Firma zaczęła wtedy sprzedawać oprogramowanie do wdrażania AI w firmach i urzędach, niezależnie od tego, czyj model pracuje w środku. Kolibri to powrót, z węższym celem.

Kolibri ma 78,1 mld parametrów (to liczby przechowujące wiedzę modelu). W zapisie producenta zajmuje około 78 GB, prawie całą pamięć serwerowej karty graficznej A100 w wersji 80 GB. Zbudowano go jako mieszankę ekspertów: przy każdym tokenie (kawałku słowa) pracuje tylko wybrana część modelu, 3,46 mld parametrów. Trening wstępny trwał 21 dni na 768 kartach Nvidia B200 i objął 20 bilionów tokenów. To prawie trzy razy więcej niż w poprzedniej, niepublikowanej wersji. Ponad jedna piąta to teksty niemieckie.

Blog techniczny firmy z 3 października opisuje kłopot z niemieckimi danymi. Typowy filtr do czyszczenia tekstów z sieci wyrzuca dokumenty z dużą liczbą długich słów. Niemiecka proza urzędowa przekracza ten próg rutynowo, więc ustawienia skrojone pod angielski po cichu usuwały język, w którym pisze administracja. Po zmianie filtrów zostało 1,3 biliona tokenów niemieckiego tekstu z sieci. Gotowe otwarte zbiory dawały 390 mld. Różnica jest ponad trzykrotna.

Druga cecha to odmowa. Model ma odpowiadać „nie wiem”, gdy w dostarczonych dokumentach nie ma odpowiedzi. W teście AA-Omniscience (zestaw pytań sprawdzający, czy model zmyśla) przy 44 procentach pytań wybrał odmowę i uniknął błędu, poprzednia wersja przy 15. Chiński Qwen3.6 od koncernu Alibaba ma w tym samym zestawieniu 56,7 procent.

W tabelach wyników testów Aleph Alpha zestawia Kolibri z modelami otwartymi. Brak tam ChatGPT, Claude i Gemini. Najwyższy średni wynik w całym zestawieniu, także w części niemieckiej, ma Qwen3.8 27B od Alibaby. Otwarty model OpenAI, gpt-oss-120b, wypada po niemiecku niemal tak samo jak Kolibri: 70,2 punktu.

Producent ma na to odpowiedź kosztową. Według bloga żaden z porównanych modeli nie daje lepszej jakości przy tym samym koszcie obsługi. Kolibri uruchamia przy każdym tokenie prawie osiem razy mniej parametrów niż Qwen3.8 27B. Ten sam rachunek przesądził o rozmiarze modelu: wersja ze 123 mld parametrów mieściła na dwóch kartach H100 trzy długie zapytania naraz, wersja z 78 mld osiemnaście. Dla urzędu z własną serwerownią rachunek za sprzęt i prąd może ważyć więcej niż 9 punktów w teście.

Blog techniczny podkreśla, że model zbudowano w Niemczech, na sprzęcie w Niemczech i Finlandii, pod prawem europejskim i niemieckim, bez obcej kontroli. 16 września Aleph Alpha podpisała wiążącą umowę połączenia z Cohere, kanadyjską firmą sprzedającą AI rządom i branżom regulowanym. Połączona spółka ma działać pod nazwą Cohere, z dwiema siedzibami: w Berlinie i Toronto. Transakcja czeka na zgody urzędów.

Dla użytkownika modelu ta zmiana ma ograniczone skutki. Wagi Kolibri, czyli sam wytrenowany model, leżą publicznie na licencji Apache 2.0, pozwalającej na darmowy użytek komercyjny. Pobrana kopia zostaje u klienta bez względu na to, kto za rok będzie właścicielem firmy. Od właściciela zależą kolejne wersje. I wsparcie.

Najbliżej celu Kolibri jest PLLuM. Rozwija go HIVE AI, sojusz instytutów badawczych i dostawców cyfrowych usług publicznych, z myślą o polskiej administracji. Serwis Instalki.pl napisał 21 maja 2026, że PLLuM wspiera już obsługę spraw i rozmowy w aplikacji mObywatel. Bielika tworzy otwarty projekt naukowy SpeakLeash razem z centrum obliczeniowym Cyfronet krakowskiej AGH. Oba modele są otwarte.

Różnica leży u podstaw. Według pracy twórców, opublikowanej 30 grudnia 2025 w archiwum prac naukowych arXiv, Bielik 11B v3 to model Mistral 7B francuskiej firmy Mistral AI, rozbudowany do 11 mld parametrów i douczony na tekstach polskich i europejskich. Najnowsza rodzina PLLuM, opisana w karcie modelu jako wydanie z grudnia 2025, liczy 11 modeli. Najmniejsze zbudowano na Gemmie od Google’a, ośmio- i siedemdziesięciomiliardowe na Llamie od Mety, dwunastomiliardowe na Mistral Nemo. Pięć z jedenastu dziedziczy licencję Mety.

To droga tańsza. Sam trening wstępny Kolibri wymagał 768 kart B200 przez 21 dni, a douczenie zaczyna od gotowego modelu i ten etap pomija. Polszczyzna dostaje przy tym własne dane i własne instrukcje. Z zewnątrz przychodzi za to punkt startu, część licencji i ograniczenia bazowego modelu. Kolibri ma profil odwrotny: własny fundament i tylko dwa języki. Karta modelu nazywa to świadomym wyborem głębi. Bielik deklaruje 32 języki europejskie z naciskiem na polski.

• Licencja Apache 2.0 pozwala używać modelu komercyjnie i zmieniać go bez opłat.
• Producent deklaruje dwa języki: niemiecki i angielski. Wyników po polsku nie podaje.
• Minimalny sprzęt to dwie karty Nvidia A100 po 80 GB albo jedna H200. To sprzęt serwerowy.
• Do uruchomienia potrzebna jest wtyczka producenta do vLLM, darmowego programu do obsługi modeli na serwerze.
• Karta modelu przewiduje pracę z człowiekiem sprawdzającym wynik przed decyzją. Do systemów działających samodzielnie producent go nie przeznacza.
• Wiedza modelu sięga 18 czerwca 2026. Nowsze informacje model może brać z podłączonych narzędzi.

Europejska niezależność w AI ma dwie wersje. Niemiecki model ma własny fundament, a jego twórca czeka na zgodę urzędów na wejście do kanadyjskiej Cohere. Polskie modele mówią po polsku na fundamencie z Kalifornii i Francji.