Dirbtinis intelektas internete: kurį modelį pasirinkti? [TOP 7]

Dirbtinis intelektas (DI) 2025 metais tapo įprastu interneto įrankiu, tačiau kartu ir reikšmingai tobulėjo. Vartotojų pasirinkimo laukas išsiplėtė: vietoje vieno ar dviejų sprendimų dabar egzistuoja visa skirtingų DI modelių, platformų ir naudojimo scenarijų ekosistema. Dėl to pagrindinis iššūkis šiandien nėra pats DI prieinamumas, bet gebėjimas suprasti, ką iš tiesų rinktis ir kaip tuo naudotis atsakingai.

Šis straipsnis paaiškina, kas yra DI modelis, kodėl neįmanoma išskirti vieno universalaus sprendimo ir kaip praktiškai naudoti DI internete taip, kad jis būtų pagalbininkas, o ne klaidinantis autoritetas.

Kas yra DI modelis

DI modelis (arba dirbtinio intelekto modelis) yra matematinė sistema, išmokyta analizuoti ir generuoti informaciją remiantis didžiuliais duomenų kiekiais. Modelis pats savaime nėra nei svetainė, nei konkreti programa. Tai – informacijos branduolys, kuris gauna įvestį ir pateikia rezultatą pagal statistinius ryšius, išmoktus specialaus mokymo metu. DI įrankis arba platforma yra sąsaja, per kurią vartotojas bendrauja su modeliu.

Kodėl nėra vieno geriausio DI modelio

Skirtingi DI modeliai yra kuriami su skirtingais prioritetais ir tikslais. Vieni orientuoti į loginį samprotavimą ir sudėtingą analizę, kiti į greitą atsakymą, treti į multimodalinį darbą su tekstu, vaizdu ar garsu. Kuo platesnės modelio galimybės, tuo didesnė kompiuterinio skaičiavimo kaina ir sudėtingesnis valdymas.

Be to, egzistuoja kompromisas tarp tikslumo, greičio, kainos, privatumo ir kalbos kokybės. Modelis, puikiai veikiantis anglų kalba, nebūtinai taip pat gerai tvarkysis su lietuviškais tekstais. Dėl to modelio pasirinkimas visada turi būti siejamas su konkrečia užduotimi, o ne su pavadinimo populiarumu.

Kaip žmonės realiai naudoja DI internete

Didžioji dalis vartotojų DI naudoja ne kaip galutinį sprendimų priėmėją, o kaip pagalbinį įrankį. Tekstų kūrime DI padeda struktūruoti mintis, suformuoti juodraštį ar pasiūlyti alternatyvias formuluotes. Analitinėse užduotyse jis naudojamas informacijos apibendrinimui, sąvokų paaiškinimui ar skirtingų scenarijų palyginimui.

Programavimo srityje DI dažniausiai naudojamas kaip kontekstinis asistentas, identifikuojantis ir paaiškinantis klaidas ar generuojantis kodo fragmentus, bet ne kaip pilnavertis sistemos architektas. Verslo aplinkoje DI dažnai integruojamas į procesus, kuriuose svarbus greitis ir mastelis, bet sprendimų kontrolė išlieka žmogaus rankose.

Dažniausios pradedančiųjų klaidos

Viena dažniausių klaidų yra tikėjimas, kad DI atsakymas savaime yra teisingas. Modeliai generuoja tikėtiną tekstą, o ne patikrintą faktą.

Kita klaida yra neaiškios užklausos, kai vartotojas pats nežino, ko nori, bet tikisi tikslaus rezultato. Taip pat dažnai neįvertinamas konteksto poreikis, kai modelis neturi pakankamai informacijos suprasti užduoties ribas.

Svarbus patarimas: tik konkrečiai, aiškiai ir itin detaliai paruošę užklausą (angl. prompt) dirbtiniam intelektui gausite tikslų ir kokybišką rezultatą. Kokybiška užklausa pareikalaus laiko, bet rezultatas bus nepalyginamai geresnis nei užklausa, kuriai skyrėt per mažai dėmesio.

Kaip pasirinkti tinkamą DI modelį

Modelio pasirinkimas prasideda nuo klausimo, kokio tipo darbas bus atliekamas. Jei svarbus loginis nuoseklumas ir sudėtingų tekstų analizė, reikalingas modelis su giliu samprotavimo sluoksniu. Jei svarbus greitis ir kasdienės užklausos, tiks lengvesni sprendimai. Lietuvių kalbos kokybė, duomenų sauga ir galimybė dirbti su ilgu kontekstu taip pat tampa lemiamais veiksniais.

Privatumo aspektas ypač svarbus verslui ir teisės ir medicinos sritims. Tokiais atvejais reikėtų vengti modelių, kurie saugo arba pakartotinai naudoja įvestus duomenis.

Geriausi DI modeliai 2026 metais (TOP 7)

Populiariausius DI modelius 2026 metais atrinkome įvertinę ne vien jų techninius parametrus, bet ir realų panaudojimą bei paplitimą tiek Lietuvoje, tiek visame pasaulyje.

Atrankos metu atsižvelgėme į modelių paplitimą plačiai naudojamuose įrankiuose, jų gebėjimą atlikti universalias užduotis (teksto generavimą, analizę, paiešką ar kontekstinį samprotavimą), palaikymą įvairiomis kalbomis, įskaitant mažesnes rinkas, taip pat į stabilumą, patikimumą ir nuolatinį vystymą.

Papildomai vertinome, ar modeliai naudojami komerciniuose ir viešai prieinamuose produktuose, ar jie turi aiškias panaudojimo ribas, duomenų apsaugos politiką ir aktyvią ekosistemą, užtikrinančią ilgalaikį aktualumą.

Kaip naudotis DI internete: įprasta praktinė schema

Žingsnis nr. 1: Pirmiausia pasirinkite tinkamą DI modelį pagal užduotį (pvz. iš mūsų lentelės aukščiau, pradžiai mes rekomenduojame ChatGPT 5.2). Jei reikia gilaus teksto ir analizės, rinkitės modelį, kuris gerai tvarkosi su ilgais atsakymais ir logika. Jei svarbiausia greitis ar aktualijos, tiks modelis, orientuotas į greitą reagavimą ar paiešką su šaltiniais.

Žingsnis nr. 2: Tada suformuluokite užklausą taip, kad DI turėtų kuo daugiau konteksto. Aiškiai parašykite tikslą, auditoriją, norimą toną, formatą ir ribojimus. Jei turite pavyzdį, įdėkite jį. Kuo tiksliau apibrėžiate, ko reikia, tuo mažiau DI spėlios ir tuo geresnė bus išvestis.

Žingsnis nr. 3: Objektyviai įvertinkite atsakymą. Patikrinkite faktus, datas, skaičius ir teiginius iš patikimų šaltinių, įsitikinkite, kad logika nuosekli, o tekstas atitinka jūsų tikslą. Jei kažkas netinka, patikslinkite užklausą ir kartokite, kol rezultatas tampa tinkamas naudoti.

Svarbu: DI neturėtų būti naudojamas kaip galutinis sprendimų priėmėjas. Faktų tikrinimas, autorinių teisių įvertinimas ir konteksto supratimas išlieka žmogaus atsakomybė. Ypač svarbu suvokti, kad DI negali prisiimti teisinės ar etinės atsakomybės. Tinkamai naudojamas DI tampa produktyvumo stiprintoju, bet netinkamai – klaidų multiplikatoriumi.

Kaip DI modeliai susiję su kitais populiariais įrankiais?

Svarbu suprasti, kad dauguma vartotojų su dirbtiniu intelektu susiduria ne tiesiogiai per pačius modelius, o per plačiai paplitusius įrankius ir platformas.

Pavyzdžiui, tokie populiarūs sprendimai kaip Midjourney, DALL·E, tekstų ar vaizdų generatoriai, pokalbių asistentai ir kitos paslaugos yra sukurti tų pačių arba labai panašių DI modelių pagrindu.

Pats DI modelis atlieka „mąstymo“ funkciją: jis analizuoja užklausą, atpažįsta dėsningumus ir generuoja atsakymą. Tuo tarpu įrankiai suteikia patogią sąsają, papildomas funkcijas, saugumo ribojimus ir konkrečią paskirtį. Pavyzdžiui, vaizdų generavimo įrankiai DI modelius naudoja tam, kad iš teksto aprašymo sukurtų vaizdą, o tekstiniai asistentai – tam, kad generuotų ar analizuotų tekstą.

Dėl šios priežasties tas pats DI pagrindas gali būti naudojamas labai skirtinguose produktuose: vienur jis rašo tekstą, kitur kuria iliustracijas ar padeda ieškoti informacijos. Supratus šį ryšį tampa aiškiau, kokį DI modelį pasirinkti.

Pabaigai

Norint nepasiklysti DI modelių gausoje, svarbiausia yra aiškiai suvokti savo tikslą, pasirinkti tinkamą modelį ir išlaikyti kritinį mąstymą.

Dirbtinis intelektas pats savaime nėra autoritetas. Tai pažangus, bet ribotas įrankis, kurio vertė atsiskleidžia tik tada, kai jis naudojamas sąmoningai ir atsakingai. Taip pat kviečiame skaityti dirbtinio intelekto naujienas.

D.U.K.

Atsakomybės apribojimas

Šiame straipsnyje pateikta informacija yra skirta bendro pobūdžio informavimui ir švietimui. Nors dirbtinis intelektas gali padėti analizuoti, apibendrinti ar generuoti turinį, jis neturėtų būti laikomas galutiniu sprendimų priėmėju ar autoritetingu šaltiniu. Skaitytojai raginami savarankiškai tikrinti faktus, vertinti informaciją kritiškai ir nepriimti teisinių, finansinių, medicininių ar kitų reikšmingų sprendimų vien remiantis dirbtinio intelekto sugeneruotu turiniu. Autorius ir leidėjas neprisiima atsakomybės už galimus nuostolius ar pasekmes, kilusias dėl šios informacijos naudojimo.