Květnové AI novinky

Květen byl v AI zase pořádně nabitý. Objevily se nové modely, vylepšily se nástroje pro vývojáře a dál se zrychluje i zlevňuje. Vidíme posun směrem k efektivnějším architekturám, schopnějším modelům a větší dostupnosti.

Jako každý měsíc jsme pro vás vybrali to nejdůležitější a přehledně shrnuli, co podle nás v AI nejvíc zarezonovalo.

Release Claude 4

• Vychází ve dvou modelech Sonnet, rychlejší a levnější a Opus s lepšími reasoning schopnostmi.
• Z našich zkušeností je aktuálně nejlepší na programování.
• Přesto v některých benchmarcích nevychází úplně nejlépe
• Užitečné zdroje:

Artificial Analysis vydal report o stavu AI modelů

• Jde o skvělé shrnutí i pro ty, kteří se AI nevěnují denně.
• Hlavními výstupy je například následující:
• • většina modelů přechází na MoE architekturu
  • rozdíl mezi open-source a closed-source modely se dál zmenšuje
  • většina modelů už zvládá reasoning
  • pokrok v efektivitě a rychlosti modelů pokračuje
  • roste potenciál čínských AI modelů
• Užitečné zdroje:

Google I/O konference

• Vývojářská konference, na které se představila například nová verze Gemini 2.5 Flash. Tato verze je velmi zajímavé především v jejím poměru ceny, výkonu a rychlosti.
• Ve výsledcích se rovná GPT 4.1, ale je aktuálně 3× rychlejší a levnější.

Release Gwen 3

• Rodina několika modelů od společnosti Alibaba.
• Všechny využívají MoE architekturu a všechny fungují na reasoning principech.
• Jedná se o malé modely, které se ale zatím velmi dobře umisťují v benchmarcích.
• Užitečné zdroje:

OpenAI dokáže prohledávat váš repozitář

• Díky přístup k vašemu repozitáři dokáže využívat váš kód jak zdroj pravdy.
• Lépe se tak dokáže zorientovat v kódu.
• Nově využívá GitHub jako zdroj pro hledání. Díky tomu vám může pomoci s hledáním bugů, refaktoringem, popisem architektury nebo dokumentací.

Google a OpenAI vydali verze SDK knihoven

• Knihovny podporují využití MCP serveru. Dokáží tak už po velmi krátkém nastavení využít nástroje z vašeho serveru.
• Umožňují jednodušší stavení agentů a poskytují skvělou developer experience.

Nedostatek standartizace JSON schématu

• Nedostatečně specifikovaný protokol a zatím sem tak děravá SDKs vedou k tomu, že nástroje pro jedno LLM nemusí být kompatibilní s druhým a to ani pri použití MCP.