Fundacja SpeakLeash oraz ACK Cyfronet AGH zaprezentowały nową wersję polskiego modelu językowego Bielik 11B v3.1. Obsługuje on już 56 języków i rozwija kompetencje agentowe, co pozwala mu na realizowanie wieloetapowych zadań z wykorzystaniem zewnętrznych narzędzi. Razem z nim debiutują modele decyzyjne Bielik-One oraz Bielik DFlash, który przyspiesza generowanie odpowiedzi. Bielika 11B v3.1 wytrenowano na 500 mld tokenów, dzięki czemu liczba obsługiwanych języków wzrosła z 32 w wersji 3.0 do 56. Obecnie model radzi sobie ze wszystkimi językami urzędowymi Unii Europejskiej, a także m.in. językiem arabskim, chińskim, japońskim, koreańskim, ormiańskim, azerskim czy gruzińskim. Twórcy modelu zapewniają, że rozszerzenie kompetencji językowych nie odbyło się kosztem jakości pracy z językiem polskim i lokalnym kontekstem. W testach sprawdzających rozumienie tekstu i wiedzę w różnych językach nowa wersja uzyskała lepsze wyniki od poprzednika. W benchmarku Belebele, który ocenia rozumienie treści na podstawie pytań do dostarczonego fragmentu, rezultat wzrósł o 8%. Z kolei w teście INCLUDE, badającym wiedzę i rozumowanie w 44 językach, poprawa wyniosła 5%. Ambicje twórców Bielika wykraczają jednak poza rozwój polskojęzycznego modelu. „Nie budujemy Bielika tylko po to, by Polska miała własny model językowy. Budujemy go z przekonania, że polska technologia może wyznaczać standardy, a nie jedynie za nimi podążać. Premiera Bielika 3.1 to kolejny ważny krok w realizacji tej ambicji. Chcemy, by Bielik stał się modelem pierwszego wyboru w Europie, a z czasem również poza nią. Jego siłą pozostaje doskonałe rozumienie polskiego języka i lokalnego kontekstu, ale nasze ambicje nie kończą się na polskim rynku. Chcemy udowodnić, że technologie rozwijane w Polsce mogą nie tylko konkurować z najlepszymi na świecie, ale także współtworzyć przyszłość sztucznej inteligencji” - mówi Sebastian Kondracki, prezes zarządu Fundacji SpeakLeash. Bielik coraz lepiej radzi sobie z zadaniami agentowymi Jedną z ważniejszych zmian w wersji 3.1 jest rozwój kompetencji agentowych. Model łączy wywoływanie zewnętrznych funkcji i narzędzi (function calling), generowanie odpowiedzi w określonym formacie (structured output) oraz jawne rozumowanie (reasoning). Dzięki temu może realizować zadania wymagające kilku kolejnych działań, zamiast ograniczać się do przygotowania odpowiedzi na pytanie użytkownika. Możliwości te sprawdzono m.in. w benchmarku τ²-bench. Test symuluje sytuacje z obsługi klienta w takich branżach jak lotnictwo, handel i telekomunikacja. Model musi zrozumieć problem, dobrać odpowiednie narzędzia, wykonać operacje, np. sprawdzić rezerwację lub zmienić usługę, a następnie doprowadzić zadanie do końca zgodnie z obowiązującymi regułami. W zależności od scenariusza Bielik 3.1 uzyskał w tym teście wyniki od 16 do 45% lepsze niż wersja 3.0. „Bielik 3.1 korzysta z trybu rozumowania również podczas wywoływania narzędzi. Ma to szczególne znaczenie przy bardziej złożonych zadaniach, w których model musi zaplanować i wykonać określoną sekwencję działań, a po drodze właściwie dobierać potrzebne narzędzia. W połączeniu z function calling i structured output pozwala to Bielikowi skuteczniej realizować wieloetapowe zadania, co widać również w wynikach τ²-bench” – podkreśla Krzysztof Ociepa, Head of Model Training w Fundacji SpeakLeash. Bielik-One zamiast generowania tekstu Razem z nową wersją modelu językowego, zadebiutowała również rodzina Bielik-One obejmująca cztery modele decyzyjne. Ich zadaniem nie jest tworzenie rozbudowanych odpowiedzi, lecz analiza informacji i ocena ich według ustalonych kryteriów. Przykładowo, mogą one klasyfikować zgłoszenia klientów, sprawdzać zgodność dokumentów z wymaganiami, moderować treści czy oceniać odpowiedzi generowane przez inne systemy AI. Modele zwracają rozkład prawdopodobieństwa dla poszczególnych odpowiedzi. Pozwala to ustalić progi automatyzacji: sprawy spełniające określone warunki mogą być obsługiwane bez udziału człowieka, a przypadki budzące wątpliwości trafiają do dodatkowej weryfikacji. Wspomniane cztery modele różnią się swą wielkością, więc można dobrać je do konkretnego zastosowania oraz dostępnej mocy obliczeniowej. „W wielu procesach biznesowych nie potrzebujemy od modelu rozbudowanej odpowiedzi, lecz konkretnego wyniku, na przykład przypisania zgłoszenia do właściwej kategorii albo oceny według określonej skali. Bielik-One został przystosowany właśnie do realizacji takich zadań. Zamiast generować tekst, wskazuje prawdopodobieństwo poszczególnych odpowiedzi, dzięki czemu system może wykorzystywać ten wynik zgodnie z regułami przyjętymi dla danego procesu. Ma to znaczenie wszędzie tam, gdzie część decyzji chcemy zautomatyzować, zachowując możliwość przekazania wybranych przypadków do weryfikacji przez człowieka” - wyjaśnia Krzysztof Wróbel, Principal AI Researcher w Fundacji SpeakLeash. Trzecim nowym rozwiązaniem jest Bielik 11B v3.1 DFlash. To model draftowy, który wykorzystuje technikę speculative decoding. Jako lżejszy model pomocniczy proponuje kolejne fragmenty odpowiedzi, które następnie weryfikowane są przez model główny. Dzięki temu nie musi on samodzielnie generować każdego kolejnego elementu odpowiedzi, co pozwala przyspieszyć cały proces bez utraty jakości odpowiedzi. Modele i ich wagi mają być dostępne na zasadach open science w ramach projektu SpeakLeash. Bielik szykuje model z ponad 100 mld parametrów Kolejne informacje o rozwoju projektu mają zostać przedstawione 26 listopada br. podczas Bielik Summit 2026. Jedną z głównych zapowiedzi będzie prezentacja prac nad modelem multimodalnym, który ma mieć ponad 100 mld parametrów. Powstaje on od podstaw na autorskiej architekturze, przy wsparciu krajowych firm i instytucji. Prace trwają od sześciu miesięcy, a podczas konferencji twórcy mają pokazać szczegóły projektu i aktualny stan jego zaawansowania. „Otwarte modele powyżej setki miliardów parametrów, multimodalne, ze zdolnościami agentowymi buduje dziś w Europie właściwie jedna firma, francuski Mistral. Żaden projekt open science nie przekroczył jeszcze tej granicy. Chcemy to zmienić i zbliżyć się do tego poziomu z własnym modelem, zbudowanym od zera na autorskiej architekturze. To jest wkład, który jako Polacy chcemy wnieść do europejskiej sztucznej inteligencji. Podczas Bielik Summit po raz pierwszy pokażemy pełną skalę naszych prac i planów oraz wyjaśnimy, dlaczego może to być przełomowy etap dla Bielika i całego polskiego sektora AI” - podsumowuje Sebastian Kondracki.
