Grok 3 właśnie wszedł na arenę sztucznej inteligencji z odważnym twierdzeniem Elona Muska, że jest to “najinteligentniejsza sztuczna inteligencja na Ziemi”. Chociaż narzędzie nadal znajduje się w fazie beta, a jego twórcy szacują, że osiągnięcie pełnej dojrzałości zajmie jeszcze kilka miesięcy, już teraz wzbudza ogromne zainteresowanie w świecie technologii.
Nowa wersja Grok AI wprowadza znaczące ulepszenia w porównaniu do poprzedników. Wykorzystuje aż 10-krotnie więcej mocy obliczeniowej niż Grok 2, co przekłada się na szybkość i precyzję odpowiedzi. Ponadto, według wewnętrznych testów xAI, Grok 3 vs ChatGPT wypada lepiej w zadaniach związanych z matematyką, naukami ścisłymi i kodowaniem. Jest to szczególnie istotne w czasach, gdy według McKinsey aż 77% firm już korzysta z AI lub ją aktywnie bada.
Czytaj również: Czym jest Grok AI i jak z niego korzystać – Poradnik Krok po Kroku
Starcie Gigantów: Grok 3 vs ChatGPT – Co Potrafią w Praktyce?
W tym artykule sprawdzimy, czy Grok 3 rzeczywiście przewyższa swojego głównego konkurenta. Przeanalizujemy praktyczne zastosowania obu narzędzi – od kreatywnego pisania, przez logiczne myślenie, analizę obrazów, aż po kodowanie. Czy deklaracje Muska mają pokrycie w rzeczywistości, czy może to tylko marketingowy szum? Przekonajmy się razem, które narzędzie AI lepiej sprawdzi się w codziennych zadaniach.
Grok 3 vs ChatGPT: kreatywność i generowanie treści
W dziedzinie twórczości sztuczna inteligencja dokonuje niezwykłych postępów. Przyjrzyjmy się, jak Grok 3 i ChatGPT radzą sobie z zadaniami wymagającymi kreatywności.
Imiona dla psa: porównanie stylu i pomysłowości
Zarówno Grok 3 jak i ChatGPT potrafią generować unikalne imiona dla psów, jednakże ich podejście różni się znacząco. ChatGPT tworzy bardziej żywe i kreatywne propozycje, uwzględniając cechy jak osobowość, wygląd czy rasa psa. Natomiast Grok 3 koncentruje się na szczegółach technicznych, często tworząc imiona oparte na konkretnych parametrach.
Podczas gdy oba modele oferują spersonalizowane sugestie, ChatGPT wykazuje większą pomysłowość w doborze imion odpowiadających charakterowi zwierzaka. Podczas testów, to właśnie ChatGPT przedstawiał bardziej barwne i zapadające w pamięć propozycje, co potwierdza jego przewagę w zadaniach wymagających kreatywności.
Tworzenie rymowanek: humor i rytm w AI
W kwestii tworzenia rymowanek również widać wyraźne różnice. Badania wskazują, że wiersze generowane przez AI są oceniane wyżej pod względem rytmu i piękna niż te pisane przez ludzi, co przyczynia się do ich błędnego identyfikowania jako dzieła człowieka.
Grok 3 tworzy bardziej szczegółowe i rozbudowane rymowanki, często z większą ilością odniesień i kontekstu. Z kolei ChatGPT proponuje lżejsze, łatwiejsze w odbiorze rymy, które są bardziej przystępne i humorystyczne. Ta różnica odzwierciedla ogólny trend – Grok 3 sprawdza się lepiej w zadaniach technicznych i szczegółowych, podczas gdy ChatGPT góruje w zadaniach kreatywnych.
Jakość narracji: spójność i oryginalność tekstów
Generatywna AI potrafi tworzyć narracje z istotnymi elementami, takimi jak konkretne postacie, logiczny rozwój fabuły i spójność, które są kluczowe dla jakości opowieści. W tym aspekcie ponownie zauważalne są różnice między modelami.
Grok 3 tworzy bardziej szczegółowe wyjaśnienia i odpowiedzi, często dodając metodologię czy odniesienia. ChatGPT z kolei produkuje teksty, które są łatwiejsze w odbiorze i bardziej przystępne dla przeciętnego czytelnika. Grok AI często przedstawia swoje narracje w formie opowieści, nie pomijając kluczowych punktów, podczas gdy ChatGPT oferuje lżejsze odpowiedzi, które są łatwiejsze do przeczytania i zrozumienia.
Grok 3 vs ChatGPT: zdolność do logicznego myślenia i planowania
Logiczne myślenie i planowanie to obszary, w których sztuczna inteligencja musi wykazać się nie tylko wiedzą, ale przede wszystkim umiejętnością rozumowania krok po kroku. Jak Grok 3 i ChatGPT radzą sobie z tymi wyzwaniami?
Planowanie obiadu z ograniczeniami czasowymi i zdrowotnymi
Planowanie posiłków dla osób z chorobami przewlekłymi wymaga uwzględnienia wielu czynników jednocześnie. Oba modele AI potrafią opracować plany żywieniowe, jednakże Grok 3 wykazuje większą precyzję w balansowaniu wartości odżywczych przy jednoczesnym uwzględnianiu ograniczeń zdrowotnych. Podczas gdy ChatGPT koncentruje się na zrównoważonej diecie, Grok AI wprowadza bardziej systematyczne podejście, uwzględniając złożone zależności między składnikami odżywczymi a zdrowiem.
Badania pokazują, że planowanie posiłków może pomóc osobom z cukrzycą regulować poziom glukozy we krwi poprzez zrównoważenie spożycia węglowodanów, białek i tłuszczów. Natomiast osobom z chorobami serca może pomóc w obniżeniu ryzyka wysokiego ciśnienia krwi i wysokiego poziomu cholesterolu.
Uwzględnianie kontekstu: harmonogram, lokalizacja, preferencje
W planowaniu z uwzględnieniem kontekstu, Grok 3 wykorzystuje swoje tryby DeepSearch i Think do obsługi złożonych pytań z bardziej elastycznym podejściem w czasie rzeczywistym. Kontekst użytkownika (U-Context) obejmuje informacje o tym, kim jest użytkownik, gdzie się znajduje i co robi. Ponadto, oba modele AI uwzględniają kontekst otoczenia (E-Context), czyli informacje o pogodzie, dacie i sytuacji otaczającej.
Warto zauważyć, że ChatGPT został zaprojektowany do strukturalnego i logicznego myślenia, co czyni go szczególnie silnym w rozwiązywaniu problemów kodowania, równań matematycznych i analizy krok po kroku.
Tryb Think vs zaawansowane rozumowanie
Jedną z kluczowych różnic między modelami jest tryb Think w Grok 3, który oferuje szczegółowe, krok po kroku rozumowanie, idealne dla profesjonalistów STEM potrzebujących jasnych metod rozwiązywania problemów. W tym trybie Grok 3 potrzebował 52 sekund na “przemyślenie” odpowiedzi na dylemat wagonika.
Grok 3 osiągnął imponujące wyniki: 93% na AIME ’25 i 85% na GPQA. Natomiast ChatGPT, dzięki swojemu trybowi o3-mini z logicznym myśleniem, również oferuje podobne do trybu Think Grok rozumowanie krok po kroku.
Należy podkreślić, że modele rozumowania jak Grok 3 i ChatGPT potrafią odzwierciedlać i rozkładać swoją analizę krok po kroku. Ta strukturalna metoda pozwala rozwiązywać coraz bardziej złożone problemy, naprowadzając użytkowników na podejmowanie sensownych działań.
Grok 3 vs ChatGPT: Analiza obrazów i danych wizualnych
Analiza wizualna to kolejny obszar, w którym sztuczna inteligencja pokazuje swój potencjał. Zarówno Grok 3 jak i ChatGPT oferują zaawansowane możliwości interpretacji obrazów, jednakże z różnymi mocnymi stronami.
Rozpoznawanie przedmiotów: dokładność i szczegółowość
W dziedzinie rozpoznawania obiektów, oba modele wykorzystują zaawansowane sieci neuronowe do analizy obrazów. Grok 3 tworzy bardziej realistyczne fotografie, choć czasami nie podąża precyzyjnie za każdym szczegółem w instrukcji. Z kolei ChatGPT generuje obrazy ściśle odpowiadające poleceniom, ale często przypominające bardziej rysunki lub cyfrowe grafiki.
Szczególnie istotna jest dokładność rozpoznawania obiektów. Podczas gdy tradycyjne metody przetwarzania obrazów są skuteczne w prostych zadaniach, takich jak rozpoznawanie kształtów czy kolorów, algorytmy AI osiągają znacznie lepsze wyniki w złożonych scenariuszach z zatłoczonym tłem. W testach rozpoznawania przedmiotów, najlepsze algorytmy osiągają nawet 93,9% trafności w identyfikacji do 125 etykiet w jednym obrazie.
Obliczanie kwoty pieniędzy ze zdjęcia
W rozpoznawaniu walut, obaj giganci wykorzystują specjalistyczne techniki. Ta umiejętność ma praktyczne zastosowanie w bankowości, handlu detalicznym oraz jako wsparcie dla osób niedowidzących. Modele używają zaawansowanych filtrów do wyodrębnienia banknotów z obrazu oraz normalizacji i rotacji w celu osiągnięcia odporności na zmiany skali, pozycji i orientacji.
Nowoczesne systemy rozpoznawania walut osiągają imponującą skuteczność 99% w identyfikacji nominałów. ChatGPT i Grok 3 rozwinęły tę zdolność dzięki rozbudowanym sieciom konwolucyjnym, które potrafią analizować zarówno widoczne, jak i niewidoczne szczegóły na banknotach.
Szacowanie liczby obiektów: LEGO w pojemniku
Zdolność do liczenia obiektów to kolejne wyzwanie dla sztucznej inteligencji. Grok 3 oraz ChatGPT łączą algorytmy uczenia maszynowego z technikami przetwarzania obrazu, aby identyfikować i zliczać przedmioty w cyfrowych obrazach i filmach.
Proces ten obejmuje trzy kluczowe etapy: wykrywanie (identyfikacja poszczególnych obiektów), śledzenie (utrzymywanie tożsamości każdego obiektu) oraz zliczanie (sumowanie wykrytych obiektów). Warto zauważyć, że oba modele mają trudności przy zliczaniu grup liczących więcej niż pięć osób, gdzie przynajmniej jeden z podmiotów wykazuje nieprawidłowości.
Ponadto, przy analizie stopnia zapełnienia pojemników, technologia ta wykorzystuje segmentację obrazu do obliczania procentu zajętej przestrzeni, co pozwala na bardziej konsekwentną ocenę wypełnienia.
Grok 3 vs ChatGPT: kodowanie i rozwiązywanie problemów technicznych
Programowanie to prawdziwy sprawdzian dla modeli AI, gdzie liczy się nie tylko zdolność generowania poprawnego kodu, ale również wspieranie programistów w codziennej pracy.
Generowanie kodu: jakość i poprawność składni
W dziedzinie kodowania Grok 3 osiąga średni czas odpowiedzi 0,8 sekundy dla generowania kodu, rozwiązując złożone wyzwania programistyczne o 15% skuteczniej w porównaniu do wcześniejszych benchmarków. W bezpośrednim porównaniu, Grok 3 uzyskał 79,4% w teście LiveCodeBench, przewyższając ChatGPT z wynikiem 72,9%. Warto zauważyć, że Grok 3 jest także 1,2 razy szybszy w generowaniu kodu (0,8s vs 1,0s).
Podczas praktycznych testów, Grok 3 tworzy czystszy kod i lepiej radzi sobie z symulacjami fizyki. Natomiast ChatGPT często zmagał się z wykonaniem zadań, prezentując puste ekrany i sprawiając wrażenie niedopracowanego.
Debugowanie i aktualizacja kodu z użyciem zewnętrznych źródeł
Programiści korzystający z Grok 3 do analizy kodu zgłaszają 30% poprawę w wydajności pracy. Jednakże oba narzędzia mogą współpracować z nowoczesnymi środowiskami debugowania.
Visual Studio 17.7 wprowadziło auto-dekompilację dla bibliotek .NET, co znacząco usprawnia proces debugowania. Zintegrowany dekompilator przekształca skompilowany kod binarny z powrotem na język wyższego poziomu, co pozwala programistom łatwiej analizować problemy.
Podobnie JetBrains Rider umożliwia debugowanie zewnętrznego kodu dzięki wbudowanemu dekompilatorowi, który dekompiluje zewnętrzny kod w locie i wprowadza go do debuggera.
Wsparcie dla środowisk programistycznych (np. VS Code)
Grok AI zapewnia integrację z VS Code, poprawiając workflow kodowania i wspierając standardowe protokoły API. Ponadto oferuje integrację z:
- Systemami CRM (Salesforce, HubSpot)
- Rozwiązaniami ERP (SAP, Oracle)
- Oprogramowaniem finansowym (QuickBooks)
- Narzędziami deweloperskimi (VS Code)
Natomiast konkurencyjne rozwiązania jak GitHub Copilot działają jako AI pair programmer, oferując sugestie kodu w wielu językach programowania. Dostępne są również narzędzia jak Cursor (edytor oparty na VS Code z integracją LLM) oraz Windsurf (środowisko zaprojektowane do utrzymania flow programisty).
Przede wszystkim, wybór między Grok 3 a ChatGPT w kontekście programowania zależy od konkretnych potrzeb. Grok 3 wyróżnia się w zadaniach technicznych, podczas gdy ChatGPT oferuje większą uniwersalność i łatwość integracji z istniejącymi narzędziami.
Tabela porównawcza Grok 3 vs ChatGPT
| Kategoria | Grok 3 | ChatGPT |
|---|---|---|
| Moc obliczeniowa | 10x większa niż Grok 2 | Nie wspomniano |
| Generowanie treści | Bardziej techniczne i szczegółowe odpowiedzi | Bardziej kreatywne i przystępne odpowiedzi |
| Tworzenie rymowanek | Rozbudowane, z większą ilością odniesień | Lżejsze, bardziej humorystyczne |
| Logiczne myślenie | Tryb Think z dokładnym rozumowaniem krok po kroku | Tryb o3-mini z logicznym myśleniem |
| Planowanie posiłków | Większa precyzja w balansowaniu wartości odżywczych | Koncentracja na zrównoważonej diecie |
| Wynik LiveCodeBench | 79,4% | 72,9% |
| Czas generowania kodu | 0,8 sekundy | 1,0 sekundy |
| Analiza obrazów | Bardziej realistyczne fotografie, mniejsza precyzja w szczegółach | Ściślejsze trzymanie się instrukcji, styl bardziej graficzny |
| Integracja z narzędziami | Integracja z CRM, ERP, VS Code | Szeroka kompatybilność z istniejącymi narzędziami |
| Główne zastosowanie | Zadania techniczne i szczegółowe | Uniwersalne zastosowania i kreatywność |
Wnioski Grok 3 vs ChatGPT
Podsumowując nasze porównanie Grok 3 i ChatGPT, różnice między tymi dwoma gigantami AI stają się wyraźnie widoczne. Bez wątpienia Grok 3 posiada znaczącą przewagę w zadaniach technicznych, co potwierdzają wyniki testów LiveCodeBench (79,4% vs 72,9%) oraz szybszy czas generowania kodu. Dziesięciokrotnie zwiększona moc obliczeniowa w porównaniu do poprzedniej wersji faktycznie przekłada się na lepsze wyniki w matematyce, naukach ścisłych i programowaniu.
ChatGPT natomiast błyszczy w zadaniach kreatywnych, tworząc bardziej przystępne i angażujące treści. Jego odpowiedzi, choć czasem mniej techniczne, charakteryzują się większą płynnością i są łatwiejsze w odbiorze dla przeciętnego użytkownika. Zdolność ChatGPT do generowania humorystycznych rymowanek czy pomysłowych imion dla zwierząt domowych pokazuje jego przewagę w obszarach wymagających kreatywnego myślenia.
Analiza obrazów stanowi pole, na którym obie platformy prezentują odmienne podejścia. Grok 3 tworzy bardziej realistyczne wizualizacje, jednakże ChatGPT dokładniej trzyma się zadanych instrukcji. Warto zauważyć, że oba modele osiągnęły imponującą skuteczność w rozpoznawaniu obiektów i analizie danych wizualnych, co otwiera szerokie możliwości zastosowań praktycznych.
Ostatecznie wybór między Grok 3 a ChatGPT zależy przede wszystkim od konkretnych potrzeb użytkownika. Osoby pracujące w branżach technicznych, programiści czy naukowcy docenią precyzję i szybkość Grok 3. Z drugiej strony, twórcy treści, marketingowcy czy osoby poszukujące wszechstronnego asystenta AI mogą preferować bardziej uniwersalny charakter ChatGPT.
Czy zatem Grok 3 jest “najinteligentniejszą sztuczną inteligencją na Ziemi”, jak twierdzi Elon Musk? Nasze porównanie pokazuje, że chociaż Grok 3 wyróżnia się w wielu technicznych aspektach, nie można jednoznacznie uznać go za lepszy od ChatGPT we wszystkich zastosowaniach. Zamiast tego, obserwujemy dwa potężne narzędzia AI, z których każde błyszczy w nieco innych obszarach, razem przesuwając granice tego, co możliwe w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Czytaj również: Gemini AI vs ChatGPT – porównanie możliwości i zastosowań