Od GPT do Gemini: Ewolucja modeli językowych

Wprowadzenie

Dziesięć lat temu modele językowe były nowatorskimi narzędziami — interesującymi, ograniczonymi i głównie akademickimi. GPT-2 generował nieporadne akapity. BERT poprawił ranking wyszukiwania. T5 zmienił zadania na poziomie zdań. Jednak wszystko nadal było wąskie, wyspecjalizowane i niewątpliwie „maszynowe”.

W 2020 roku GPT-3 zmienił trajektorię rozwoju technologii.

Od tego momentu modele LLM przestały być ciekawostką badawczą i stały się motorem napędzającym wyszukiwanie, treści, obsługę klienta, tworzenie pomysłów, analitykę i — w coraz większym stopniu — cały ekosystem cyfrowy.

Do 2025 r. krajobraz sztucznej inteligencji skonsolidował się wokół kilku podstawowych modeli: serii GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, LLaMA firmy Meta oraz rosnącej konstelacji systemów open source i hybrydowych. Każda generacja przesuwała granice skali, multimodalności, rozumowania, bezpieczeństwa i inteligencji w czasie rzeczywistym.

Dla marketerów, specjalistów SEO i strategów cyfrowych zrozumienie tej ewolucji nie jest opcjonalne. Przejście od GPT → Gemini → modeli pionierskich całkowicie zmieniło:

• jak ocenia się treści

• jak generowane są odpowiedzi

• jak przypisywana jest autorytet

• jak marki zyskują widoczność w ekosystemach sztucznej inteligencji

W niniejszym przewodniku wyjaśniono całą ewolucję — nie jako historię techniczną, ale jako plan działania, który pokazuje, w jakim kierunku zmierzają wyszukiwanie oparte na sztucznej inteligencji, AIO, GEO i odkrywanie oparte na LLM.

Faza 1: Era przed transformatorami (przed 2017 r.)

Przed pojawieniem się nowoczesnych modeli LLM, NLP składało się z:

• modele statystyczne

• n-gramy

• bag-of-words

• wczesne sieci neuronowe (RNN, LSTM)

Systemy te rozumiały tekst lokalnie, ale nie w kontekście. Nie potrafiły:

• rozumowanie znaczenia

• rozumienie długich sekwencji

• łączenie odległych idei

• generowanie spójnych akapitów

Położyły one podwaliny — ale prawdziwa rewolucja rozpoczęła się w 2017 roku.

Faza 2: Pojawienie się transformatorów (2017–2019)

W 2017 r. firma Google opublikowała artykuł „Attention Is All You Need” („Wystarczy tylko uwaga”).

Wprowadzono w nim transformatory, architekturę stanowiącą podstawę wszystkich dzisiejszych głównych modeli LLM.

Dlaczego transformatory miały znaczenie:

• Łatwo się skalowały

• Przetwarzali tekst równolegle

• Wykorzystywali uwagę do modelowania kontekstu

• Rejestrowały zależności dalekiego zasięgu

• Umożliwiały tworzenie potężnych reprezentacji (osadzeń)

Ta zmiana przygotowała świat na erę GPT.

Faza 3: Przełom GPT (2018–2022)

Seria GPT firmy OpenAI zapoczątkowała nowoczesny krajobraz LLM.

GPT-1 (2018)

Skromny transformator wyszkolony na BookCorpus. Dowód, że skalowanie zadziałało.

GPT-2 (2019)

Zaskoczył świat zaskakująco płynnym tekstem. OpenAI początkowo odmówiło jego wydania — obawiając się nadużyć.

GPT-3 (2020)

Punkt zwrotny. 175 miliardów parametrów. Uczenie się na podstawie niewielkiej liczby przykładów. Ogólna inteligencja w różnych zadaniach.

Marketing, SEO, copywriting, tworzenie pomysłów i strategia uległy transformacji z dnia na dzień.

GPT-3.5 i ChatGPT (2022)

Przełom konsumencki. RLHF sprawiło, że modele LLM stały się pomocne, a nie robotyczne. ChatGPT stał się najszybciej rozwijającym się produktem w historii.

GPT-4 (2023)

Zaawansowane rozumowanie, multimodalność i bezpieczeństwo. Prekursor prawdziwego zachowania agenta.

GPT-5 (2025)

Pierwszy „system operacyjny AI”, a nie tylko generator tekstu — zasilający:

• Wyszukiwanie ChatGPT

• autonomiczne przepływy pracy

• wyszukiwanie multimodalne

• agentów rozumujących

• interpretację w czasie rzeczywistym

Modele GPT przekształciły się z „narzędzi językowych” w ogólne silniki kognitywne.

Faza 4: Kontrargument Google — Gemini (2023–2025)

Gemini to odpowiedź Google na GPT — ale z zasadniczo odmienną filozofią projektowania:

Modele LLM Google są zbudowane tak, aby integrować się bezpośrednio z całym ekosystemem Google.

Gemini to:

• z natury multimodalne

• głębokie wzbogacenie wyszukiwania

• ściśle zintegrowane z wyszukiwarką, mapami, serwisem YouTube, dokumentami i systemem Android

• zoptymalizowane pod kątem oparcia na faktach

• wyszkolony na ogromnych, zastrzeżonych zbiorach danych

Podczas gdy GPT ewoluowało z ogólnego rozumowania, Gemini ewoluowało z dostępu do informacji w skali Google.

Gemini 1.0 (2023)

Skupia się na multimodalności: tekście, obrazach, kodzie, audio.

Gemini 1.5 / Flash (2024)

Wprowadzono ultra długie okna kontekstowe (do milionów tokenów).

Gemini 2.0 (2025)

Pełna warstwa agenta AI we wszystkich produktach Google. Ściśle powiązana z przeglądami AI Google, które stały się dominującą warstwą odkrywczą.

GPT ma na celu zrozumienie.

Gemini ma na celu odzyskiwanie, rozumowanie i integrację ze światem.

Ta rozbieżność ma ogromne znaczenie dla SEO.

Faza 5: Claude, LLaMA i otwarty ekosystem

Ewolucja nie dotyczyła tylko GPT i Gemini.

Claude (Anthropic)

Skupił się na konstytucyjnej sztucznej inteligencji, bezpieczeństwie i stabilnym rozumowaniu. Stał się „modelem analitycznym” — idealnym do profesjonalnych procesów roboczych.

LLaMA (Meta)

Stworzył najnowocześniejszą sztuczną inteligencję typu open source. Napędzał eksplozję mniejszych, wyspecjalizowanych modeli LLM.

Mistral, Falcon, Mixtral

Potężne modele zoptymalizowane pod kątem wydajności i wdrażania.

Ten ekosystem przyczynił się do:

• szybsze wprowadzanie innowacji

• większe bezpieczeństwo

• bardziej wyspecjalizowani agenci AI

• nowe architektury wyszukiwania

• rozszerzenie multimodalne

Krajobraz LLM dojrzał do wielokierunkowej ewolucji — nie tylko jedna firma przewodziła zmianom.

Główne zmiany, które muszą zrozumieć marketerzy

Ewolucja od GPT → Gemini → modeli pionierskich wywołała pięć transformacji, które mają bezpośredni wpływ na SEO, AIO i widoczność generatywną.

1. Od uzupełniania języka do silników wnioskowania

Wczesne modele GPT miały charakter predykcyjny. GPT-4, GPT-5, Gemini i Claude 3 stały się silnikami rozumowania:

• łańcuch myśli

• logika wieloetapowa

• planowanie

• wykorzystanie narzędzi

• interpretacja danych strukturalnych

Zwiększa to zapotrzebowanie na:

• jasność faktów

• przejrzysta struktura

• formatowanie nadające się do odczytu maszynowego

Audyt internetowy Ranktracker wspiera to poprzez identyfikację problemów związanych z jakością treści, z którymi borykają się modele LLM.

2. Od wyszukiwania do syntezy odpowiedzi AI

Gemini i GPT-5 Search nie pokazują rankingów — pokazują odpowiedzi.

LLM obecnie:

• podsumowanie informacji

• ocena źródeł

• cytowanie tylko najbardziej wiarygodnych domen

• łączenie wiedzy z całej sieci

Widoczność nie zależy już wyłącznie od czynników rankingowych — zależy od tego, jak dobrze modele AI rozumieją i ufają Twoim treściom.

3. Od słów kluczowych do encji

LLM nie dopasowują słów kluczowych — mapują encje.

Opierają się na:

• dane strukturalne

• spójność faktów

• klastry semantyczne

• siła Twojej marki jako „rzeczy”

Dlatego specjaliści SEO muszą teraz optymalizować:

• podmiot Twojej marki

• podmioty związane z produktem

• podmioty autorskie

• tematyczne wykresy wiedzy

Narzędzie SERP Checker firmy Ranktracker pomaga ujawnić rzeczywiste relacje między podmiotami, na których opierają się modele AI.

4. Od linków zwrotnych jako siły rankingowej do linków zwrotnych jako sygnałów konsensusu

Linki zwrotne służyły do:

określały pozycję w rankingu.

Obecnie służą one również do:

wzmacniać stabilność faktograficzną danych szkoleniowych.

LLM uczą się wzorców — powtarzalność w renomowanych witrynach wzmacnia zaufanie.

Klastry linków zwrotnych kształtują sposób, w jaki modele:

• umieść swoją markę w przestrzeni osadzania

• zweryfikuj swoje treści

• określ poziom wiedzy specjalistycznej

Narzędzie Backlink Checker firmy Ranktracker pozostaje niezbędne w erze LLM.

5. Od ruchu do widoczności opartej na cytowaniach

W ekosystemach LLM:

Widoczność = bycie cytowanym

—a nie—

wysoką pozycją w rankingu

Aby być cytowanym, Twoje treści muszą:

• jasne

• autorytatywne

• jednoznaczny

• aktualne

• spójny semantycznie

To podstawa AIO (optymalizacji AI) i GEO (optymalizacji silnika generatywnego).

GPT vs Gemini: Czym różnią się wiodące modele (2025)

Poniżej znajduje się porównanie ukierunkowane na marketerów.

1. Rozumowanie vs. wyszukiwanie

GPT-5:

• najsilniejsze uzasadnienie

• możliwości planowania

• głębokie zrozumienie kontekstu

• wnioskowanie i abstrakcja

Gemini 2.0:

• najsilniejsze wyszukiwanie

• zintegrowane z wyszukiwarką Google

• doskonałe podstawy multimodalne

• doskonały dostęp do faktów w czasie rzeczywistym

2. Filozofia danych szkoleniowych

GPT:

• szeroka mieszanka danych publicznych i licencjonowanych

• nacisk na szeroki zakres językowy

• pierwszeństwo rozumowania

Gemini:

• intensywne wykorzystanie zastrzeżonych zbiorów danych Google

• nacisk na oparcie na faktach

• priorytetowe traktowanie wyszukiwania

3. Styl wyjściowy

GPT:

• większa ekspresja

• większa elastyczność

• doskonałe wyniki w generowaniu i tworzeniu pomysłów

Gemini:

• bardziej uporządkowany

• bardziej zwięzły

• doskonały w udzielaniu rzeczowych, opartych na faktach odpowiedzi

4. Wpływ wyszukiwania

Wyszukiwanie GPT-5 (ChatGPT): Nowa metoda wyszukiwania oparta na wyselekcjonowanych informacjach opartych na modelach.

Gemini / AI Overviews: Bezpośrednio wplecione w ekosystem wyszukiwania Google.

Dla specjalistów SEO obie ścieżki są obecnie niezbędnymi kanałami widoczności.

Co ta ewolucja oznacza dla SEO, AIO i GEO

Przejście od GPT → Gemini → modeli pionierskich wymusiło nowy paradygmat SEO:

SEO = ranking

AIO = interpretacja

GEO = cytowanie

Połącz wszystkie trzy, a Twoja marka stanie się:

• widoczne

• zrozumiałe

• oparty na źródłach

• zalecany

Ta ewolucja sprawiła, że umiejętności SEO stały się bardziej strategiczne i techniczne:

• struktura danych ma większe znaczenie

• Spójność faktów ma większe znaczenie

• jasność podmiotów ma większe znaczenie

• ważniejsza jest autorytet domeny

• organizacja treści ma większe znaczenie

• ważniejsze są relacje semantyczne

Ekosystem Ranktrackera jest naturalnie dostosowany do tej zmiany, ponieważ jego narzędzia monitorują:

• tradycyjne sygnały rankingowe (Rank Tracker)

• autorytatywność (Backlink Checker)

• trafność semantyczna (SERP Checker)

• czytelność dla maszyn (Web Audit)

• formatowanie dostosowane do sztucznej inteligencji (AI Article Writer)

Przyszłość: modele post-Gemini Frontier (2026–2030)

Przechodzimy w kierunku modeli, które są:

• agencki

• w czasie rzeczywistym

• wykorzystanie narzędzi

• samoczynna aktualizacja

• wielokrotne wnioskowanie

• wielomodalne w zakresie obrazu, dźwięku, wideo i danych z czujników

• połączone z wyszukiwarkami, urządzeniami i systemami chmurowymi

Odkrywanie stanie się natywne dla sztucznej inteligencji:

• mniej SERP

• więcej syntetycznych odpowiedzi

• więcej asystentów AI

• więcej wnioskowania w czasie rzeczywistym zamiast wyszukiwania

Tradycyjny lejek wyszukiwania znika — zastępuje go:

intencja → sztuczna inteligencja → ostateczna odpowiedź

LLM, a nie wyszukiwarki, staną się bramą do informacji.

Ewolucja od GPT do Gemini nie jest rywalizacją produktową — to początek nowej architektury informacji.

A specjaliści SEO, którzy to zrozumieją, będą liderami następnej dekady.