Polskie modele językowe — Bielik, PLLuM, TRURL. Porównanie 2026
Trzy polskie modele językowe zyskały w 2025 produkcyjną dojrzałość: Bielik 11B v3, PLLuM 12B i TRURL 13B. Wszystkie open source, wszystkie nadają się do on-premise, wszystkie różnią się w detalach. Pokazujemy realne testy na 6 zadaniach, koszty wdrożenia i nasze rekomendacje.
Trzy polskie modele językowe — Bielik 11B v3, PLLuM 12B i TRURL 13B — zyskały w 2025 produkcyjną dojrzałość. Wszystkie open source, wszystkie nadają się do on-premise, wszystkie różnią się w detalach, które potrafią rozstrzygnąć projekt. Pokazujemy realne testy na 6 zadaniach z naszych wdrożeń, koszty infrastruktury i rekomendacje per use case.
Krótkie przedstawienie
- Bielik 11B v3 (SpeakLeash) — najpopularniejszy w produkcji w 2025. Wytrenowany na czystym polskim korpusie. Licencja Apache 2.0.
- PLLuM 12B (konsorcjum NASK + uczelnie) — większy nacisk na zadania urzędowe i administracyjne. Licencja open.
- TRURL 13B (Voicelab) — celuje w voice + text, mocny w transkrypcji i dialogach.
6 zadań testowych
| Zadanie | Bielik 11B | PLLuM 12B | TRURL 13B |
|---|---|---|---|
| Klasyfikacja maili PL | 92% | 89% | 87% |
| Tłumaczenie EN→PL umów | 87% | 84% | 83% |
| Ekstrakcja danych z faktur | 89% | 86% | 81% |
| Generowanie pism urzędowych | 78% | 91% | 72% |
| Transkrypcja rozmów | 74% | 71% | 88% |
| RAG na dokumentach PL | 83% | 81% | 76% |
Bielik wygrywa w 3 z 6 zadań, PLLuM w 1, TRURL w 1. Jedno tie. Statystyka uczciwa: Bielik to default, ale specjalizacje mają sens.
Wymagania sprzętowe (on-premise)
| Model | Min. VRAM | Zalecane | Throughput tok/s |
|---|---|---|---|
| Bielik 11B v3 Q4 | 10 GB | RTX 4090 (24GB) | 52 |
| Bielik 11B v3 FP16 | 22 GB | A100 40GB | 87 |
| PLLuM 12B Q4 | 11 GB | RTX 4090 | 48 |
| TRURL 13B Q4 | 12 GB | RTX 4090 | 44 |
Polskie modele jako baza prywatnej instancji
Najczęstszy use case naszych klientów: prywatna instancja AI w infrastrukturze firmy, oparta o jeden z polskich modeli. Dane nie wychodzą poza firmę, model rozumie polską specyfikę językową, koszt na zapytanie jest praktycznie zerowy (poza prądem i amortyzacją infrastruktury).
Kiedy ma sens
- Branże z wrażliwymi danymi: kancelarie, służba zdrowia, finanse, sektor publiczny
- Wymóg compliance / klauzula umowna z klientem
- Wysoki wolumen requestów (powyżej 200k/mies — koszt API by przekroczył amortyzację GPU)
- Klient chce mieć kontrolę nad upgrade'."'".'ami modelu
Kiedy nie ma sensu
- Niski wolumen — koszty stałe (infrastruktura, prąd, utrzymanie) zżerają korzyść
- Potrzeba najnowszej jakości reasoning — komercyjny GPT-5/Claude wciąż lepszy
- Brak osoby do utrzymania w firmie
Najczęstszy setup hybrydowy
U 11 naszych klientów stosujemy hybrydę: Bielik na prywatnej instancji dla danych wrażliwych + Claude Sonnet API dla zadań wymagających mocnego reasoning. Router decyduje, gdzie wysłać zapytanie. To często optymalny kompromis koszt/jakość/compliance.
Rekomendacje per use case
- Kancelaria prawna — Bielik (orzecznictwo, pisma wewnętrzne) + Claude (skomplikowane analizy)
- Urząd, sektor publiczny — PLLuM (pisma urzędowe) + Bielik (analityka)
- Call center — TRURL (transkrypcja) + Bielik (summarization)
- Firma produkcyjna — Bielik (RAG dokumentacja) + komercyjny (raporty zarządcze)
- Księgowość — Bielik (klasyfikacja, OCR) + walidacja deterministyczna
Następny krok
Robimy benchmark per klient — bierzemy 100 realnych próbek z waszej domeny i puszczamy je przez 3 modele. Output: tabela accuracy + rekomendacja. Umówmy 30 minut.
Chcesz przetestować, jak AI rozwiąże to u Ciebie?
30 minut rozmowy + pokaz działającego wdrożenia u klienta. Bez NDA.
Umów demo