Mesterséges intelligencia 2025-ben: A legjobb LLM-ek és lehetőségek a magyar vállalatok számára
Miért olyan fontosak az LLM-ek?
A nagy nyelvi modellek kulcsfontosságúak a szöveggenerálás, automatikus fordítás, szöveganalitika, chatbotok és számos egyéb alkalmazás területén. A ChatGPT – valószínűleg a legismertebb LLM-et használó eszköz – jelentette az áttörést, de a Google (Gemini), az Apple (Apple Intelligence), a Meta (Llama), és még számos cég fejlesztett, illetve fejleszt saját LLM-megoldást.
Ahogy az MI egyre kifinomultabbá válik, megjelentek a ”reasoning modellek” is, amelyek láncolt gondolkodás (Chain-of-Thought, CoT) segítségével több lépésben dolgozzák fel a kérdéseket. Ezek az újfajta modellek összetett feladatokat is képesek megoldani, akár bonyolult üzleti, pénzügyi vagy jogi folyamatokat támogatva.
Az alábbiakban összefoglaljuk a legjelentősebb és legérdekesebb modelleket, amelyek már most is használhatók, és kitérünk a magyar vállalatok szempontjából releváns jellemzőikre.
Melyek a legjobb LLM-ek?
A “legjobb” kifejezést mindig érdemes fenntartásokkal kezelni, hiszen az optimalizáció céljától (pl. nagyvállalati biztonság, költséghatékonyság, testreszabhatóság) is függ, hogy mely LLM felel meg a legjobban. Az alábbi listában azonban olyan modelleket gyűjtöttünk össze, amelyek jelenleg a legfontosabbnak számítanak, és a magyar piacra is könnyen adoptálhatók.
| LLM | Fejlesztő | Multimodális? | Reasoning? | Hozzáférés |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | OpenAI | Igen | Nem | ChatGPT és API |
| o3 és o1 | OpenAI | Nem | Igen | ChatGPT és API |
| Gemini | Igen | Nem | Chatbot és API | |
| Gemma | Nem | Nem | Nyílt | |
| Llama | Meta | Nem | Nem | Chatbot és nyílt |
| R1 | DeepSeek | Nem | Igen | Chatbot, API és nyílt |
| V3 | DeepSeek | Nem | Nem | Chatbot, API és nyílt |
| Claude | Anthropic | Igen | Nem | Chatbot és API |
| Command | Cohere | Nem | Nem | API |
| Nova | Amazon | Igen | Nem | API |
| Large 2 | Mistral AI | Igen (Pixtral) | Nem | API |
| Qwen | Alibaba Cloud | Igen (Qwen2.5-VL) | Nem | Chatbot, API és nyílt |
| Phi | Microsoft | Nem | Nem | Nyílt |
| Grok | xAI | Nem | Igen | Chatbot és nyílt |
LLM-ek, amiket érdemes megemlíteni
GPT-4o (OpenAI)
Fejlesztő: OpenAI
Paraméterek: >175 milliárd
Hozzáférés: ChatGPT és API
A GPT modellekkel indult a „nyelvi modell-forradalom”. A ChatGPT világszerte óriási ismertséget szerzett, és számtalan vállalat integrálta a rendszereibe. Bár a GPT-4o és annak „mini” változata is multimodális képességekkel rendelkezik, a reasoning funkciót ezek még nem támogatják.
Miért fontos a magyar vállalatok számára?
Széles körben dokumentált: Könnyű hozzáférni a fejlesztői anyagokhoz.
Nagyvállalati alkalmazás: A Microsoft, a Stripe és sok más nagy cég is sikeresen alkalmazza.
Egyszerű integráció: API-n keresztül testreszabható, és kiegészíthető például egyedi adatbázisokkal.
o3 és o1 (OpenAI)
Fejlesztő: OpenAI
Reasoning modell: Igen
Hozzáférés: ChatGPT és API
Az első olyan OpenAI-modellek, amelyek aktívan alkalmazzák a Chain-of-Thought (CoT) reasoninget, ezzel bonyolultabb, több lépcsős problémákat is megoldanak. Sok vállalat szerint pont ez a modellek jövője.
Miért fontos a magyar vállalatok számára?
Magas pontosság: Jogászok, pénzügyi elemzők és vezetők is profitálhatnak a többlépcsős logikai képességekből.
Várható fejlesztések: A GPT-5 integrálhatja majd e modellek legjobb tulajdonságait.
Gemini (Google)
Fejlesztő: Google
Paraméterek: 1,8 – 3,25 milliárd (Nano verziók), további ismeretlen méretek
Hozzáférés: Chatbot és API
A Google saját LMM-je (nagy multimodális modellje) egyszerre képes szöveget, képeket, hangot és videót feldolgozni. A Gemini család több modelljét (1.0, 2.0 Flash, 2.0 Flash Thinking stb.) különböző eszközökre optimalizálják, így akár mobileszközökön is képesek futni.
Magyar felhasználás előnyei:
Integráció a Google ökoszisztémával: Gmail, Docs és egyéb alkalmazások.
Rendkívül hosszú kontextusablak: Nagy mennyiségű vállalati dokumentum átfogó elemzésére is alkalmas.
Gemma (Google)
Fejlesztő: Google
Paraméterek: 2, 9, 27 milliárd
Hozzáférés: Nyílt modell
A Gemma család a Google nyílt forrású LLM-eire épül, így a vállalatok akár teljesen saját szerveren is futtathatják és testreszabhatják. Ez nagyon fontos lehet a szigorúbb adatbiztonsági és GDPR-előírások esetén.
Llama (Meta)
Fejlesztő: Meta
Paraméterek: 1, 3, 8, 11, 70, 90, 405 milliárd
Hozzáférés: Nyílt, Chatbot
A Llama 3 család a legnagyobbak közé tartozik, és teljesen nyílt licencű (bár bizonyos korlátozások érvényesek lehetnek). Számos kutató és cég használja ki, hogy gyorsan és költséghatékonyan építhetnek rá saját alkalmazásokat.
R1 és V3 (DeepSeek)
Fejlesztő: DeepSeek
Paraméterek: 671 milliárd
Hozzáférés: Nyílt, Chatbot, API
A R1 és a V3 nagy feltűnést keltettek, mivel jelentős hardveres erőforrás-megtakarítással sikerült elérni azt a teljesítményt, amire általában csak sokkal drágább rendszerek képesek. A R1 „reasoning modell”, míg a V3 inkább hagyományos LLM.
Claude (Anthropic)
Fejlesztő: Anthropic
Paraméterek: ismeretlen
Hozzáférés: Chatbot és API
A Claude modellek (3.5 Haiku, 3.5 Sonnet, 3 Opus) nagy fókuszt helyeznek a vállalati biztonságra és a „káros tartalmak” szűrésére. Így sok nemzetközi vállalat kedveli, különösen érzékeny adatokat is tartalmazó projektekhez.
Command (Cohere)
Fejlesztő: Cohere
Paraméterek: pl. Command R7B (7 milliárd)
Hozzáférés: API
A Cohere modelljei, mint a Command család (R7B, R, R+), kifejezetten vállalati környezetre optimalizáltak, és előnyösek akkor, ha a belső dokumentációkra épülő, retrieval augmented generation (RAG) megoldásra van szükség.
Nova (Amazon)
Fejlesztő: Amazon
Paraméterek: ismeretlen
Hozzáférés: API
Az Amazon Nova modellek (Nova Micro, Nova Lite, Nova Pro) ma már komoly versenytársai a GPT-családnak, különösen, ha valaki az Amazon Web Services (AWS) platformjába integrálná a megoldását.
Mistral Large 2 (Mistral AI)
Fejlesztő: Mistral
Paraméterek: 123 milliárd
Hozzáférés: Nyílt weights (kutatási és kereskedelmi célokra)
Az európai Mistral vállalat Large 2 modellje nyílt forráskódú, Pixtral néven futó multimodális verzióval is rendelkezik. Az ilyen modellek egyre népszerűbbek a startupok körében, mert könnyen testreszabhatók.
Qwen (Alibaba Cloud)
Fejlesztő: Alibaba Cloud
Paraméterek: 0,5 – 72 milliárd
Hozzáférés: Nyílt, API, Chatbot
A kínai óriás, az Alibaba Qwen modellcsaládja (Qwen2.5 Max, Qwen2.5 Vision stb.) rengeteg altípust tartalmaz különböző feladatokra. Akár a 1 millió tokenes kontextusablakot is elérhetik bizonyos verziók.
Phi (Microsoft)
Fejlesztő: Microsoft
Paraméterek: 3,8 – 14,7 milliárd
Hozzáférés: Nyílt
A Phi-sorozat (Phi-3 Mini, Phi-3 Small, Phi-3 Medium, Phi-4) kisméretű, de optimalizált modellek, melyek kiválóan teljesítenek viszonylag szerény paraméterek mellett is. Főként olyan vállalkozásoknak ajánlottak, amelyek kis hardveres erőforrással dolgoznak.
Grok (xAI)
Fejlesztő: xAI
Hozzáférés: Chatbot, nyílt
A Grok korai verziója még nem volt kiemelkedő, de a Grok 3 jelentősen felzárkózott a piacvezetőkhöz. Bár a teljesítményét folyamatosan bővítik, a fejlesztés fő érdekessége, hogy Elon Musk xAI nevű cégének terméke, így a média is nagy figyelmet szentel neki.
Mi az a nyílt forrású LLM?
A legtöbb LLM-et két csoportba sorolhatjuk: zárt (proprietary) vagy nyílt. Előbbiek (pl. GPT-4o, Claude) kizárólag API-n keresztül érhetők el, és a mögöttes rendszer, beleértve a súlyokat és az architektúrát, nem nyilvános. A nyílt modellek (pl. Llama 3, Gemma, DeepSeek) esetében letölthetőek a modellek súlyai, így akár saját infrastruktúránkon is futtathatjuk és továbbfejleszthetjük azokat.
Bizonyos nyílt modellek “open source” licenccel is rendelkeznek, ami rendkívül engedékeny (pl. bárki felhasználhatja kereskedelmi célokra). Más nyílt modellek „open” névvel ugyan illetik magukat, de használatukhoz szigorúbb feltételek tartoznak, például bizonyos tiltott alkalmazási területek.
Hogyan működnek az LLM-ek?
Az LLM-ek óriási mennyiségű szöveges adatból tanulják meg a szavak (pontosabban tokenek) közötti kapcsolatokat. Ez a modell egy neurális hálóra épül, amely többrétegű architektúrával (transformer) dolgozik. A paraméterek száma (pl. 70 milliárd, 405 milliárd, 671 milliárd) azt mutatja, hány belső súlyt (kapcsolatot) állít be a modell a tanulási folyamat során.
A nagy kérdés általában a hallucinációk (félreinformálás) kezelése: egy korlátlan adaton betanított hálózat néha hajlamos kitalált válaszokat adni. Ezért a finomhangolás, a biztonsági filterek és az ún. RAG (retrieval augmented generation) megoldások (ahol ellenőrzött dokumentumokból nyer kiegészítő információt) ma már nélkülözhetetlenek, ha üzleti környezetben használjuk ezeket a modelleket.
Mik azok a reasoning modellek?
A reasoning modellek, mint az OpenAI o3 vagy a DeepSeek R1, a kérdések megválaszolását többlépéses gondolkodási folyamatra bontják. Ahelyett, hogy azonnal reagálnának, próbálják végigkövetni, hogyan juthatnak el a helyes következtetéshez. Ez a többlépcsős, „láncolt gondolkodás” nagyobb pontosságot és logikusabb válaszokat eredményez, cserébe erősebb hardverigénnyel járhat.
Mire használhatók az LLM-ek a vállalatoknál?
Egy LLM a szöveg alapú feladatok szinte minden formáját támogathatja. Néhány tipikus felhasználási terület:
Ügyfélszolgálat:
Például Cogniforce - SARA, egy autonóm AI-ügyfélszolgálati munkatárs, aki emberi módon válaszol a kérdésekre és képes napi 24 órában működni.
Jogsegély és dokumentumkezelés:
Például Cogniforce - SOLON, amely automatikusan összegez szerződéseket, kikeresi a kritikus pontokat, és segít a vállalati jogi ügyekben.
Marketing anyagok generálása: Blogbejegyzések, közösségi média posztok, hírlevelek stb.
Fordítás és lokalizáció: Többnyelvű támogatás a magyar és idegen nyelvek között.
Adatés jelentéselemzés: Képes összefoglalni pénzügyi, sales vagy egyéb üzleti riportokat.
Kódgenerálás: Egyszerűbb szoftverfejlesztési feladatokhoz.
Mire nem alkalmasak az LLM-ek?
Tökéletes képfeldolgozásra, képgenerálásra (ehhez multimodális modellek kellenek).
Pontos matematikai műveletek végzésére (előfordulhatnak számítási hibák).
Garantáltan megbízható, forrásokra hivatkozó válaszadásra (ezért preferált a RAG használata).
Miért van ennyi LLM?
Három fő oka van annak, hogy az LLM-ek száma robbanásszerűen nő:
Növekvő igény: A ChatGPT bebizonyította, hogy a technológia kész arra, hogy gyakorlati hasznot hozzon.
Technológiai ugrások: A transformerek és a reasoning megközelítések elterjedése csökkentette a fejlesztési időt és költségeket.
Nyílt forráskód: Olyan modellek, mint a Llama vagy a Gemma, lehetővé teszik a gyors adaptációt, ami számtalan új verzió születését eredményezi.
Milyen jövő vár az LLM-ekre?
Az elkövetkező években várhatóan: Tovább nő a reasoning modellek aránya: Valószínűleg a Google, a Meta és más nagy szereplők is piacra lépnek saját CoT-alapú megoldásokkal. Hatékonyabb, kisebb modellek: Már most kísérleteznek olyan LLM-ekkel, melyek okostelefonon vagy alacsony erőforrású edge eszközökön is futnak. További specializált AI-munkatársak: Mint a SARA vagy a SOLON, amelyek iparágspecifikus vagy funkcióspecifikus megoldásokat nyújtanak.
A vállalatoknak érdemes időben lépniük, és integrálniuk ezeket a technológiákat, hogy megőrizzék vagy növeljék versenyképességüket a digitalizáció korában.
Összegzés
A mesterséges intelligencia – esetünkben a nagy nyelvi modellek – 2025-ben már nem csupán kísérleti projektek, hanem a vállalatok mindennapi működésének meghatározó elemei. Legyen szó a globálisan népszerű GPT-4o, Gemini vagy épp a nagy teljesítményű, nyílt forrású R1 modellről, a választás kulcsa mindig az adott cég céljaihoz és erőforrásaihoz illeszkedő megközelítés.
Érdemes kicsiben kezdeni: Tesztprojektek, belső pilot megoldások (pl. SARA vagy SOLON bevezetése), mielőtt teljes vállalati integráció történne.
Figyelni kell az adatbiztonságra: A GDPR és egyéb szabályozási megfelelés nem megkerülhető.
Custom LLM lehetőségek: A testreszabhatóság nagy előnyt jelent, különösen a magyar nyelv és piac sajátosságai miatt.
Ha szeretné felfedezni, hogyan segíthet egy egyedi LLM vagy AI-alapú munkatárs (például SARA, a mindenre kész ügyfélszolgálati virtuális kolléga, vagy SOLON, a jogi asszisztens) vállalata digitalizációs céljainak elérésében, vegye fel velünk a kapcsolatot, és mi örömmel bemutatjuk a testreszabott megoldásainkat!
Gyakori kérdések (FAQ)
1. Mitől különlegesek a reasoning modellek, mint az o3 vagy az R1?
A reasoning modellek képesek lépésről lépésre végiggondolni a problémát (Chain-of-Thought), így pontosabb és megbízhatóbb válaszokat adnak a komplex kérdésekre.
2. Hogyan döntsem el, melyik LLM a legjobb a cégem számára?
Fontos szempontok a biztonsági igények, a testreszabhatóság, a költségkeret, az adatvédelem és a tervezett felhasználási terület. Érdemes pilot projekttel kezdeni, hogy kiderüljön, melyik modell felel meg legjobban.
3. Mikor érdemes a SOLON vagy a SARA rendszert választani?
SARA tökéletes ügyfélszolgálati és értékesítéstámogató feladatokra, különösen nagy adatvagy interakciószám esetén.
SOLON a jogi és adminisztratív teendőket könnyíti meg, például szerződések feldolgozásában, hivatalos dokumentumok automatizált értelmezésében.
4. Nyílt forrású LLM használata esetén nem veszélyes, hogy bárki hozzáfér ugyanahhoz a modellhez?
A nyílt forrású modellek előnye a rugalmasság és a költséghatékonyság. Ha megfelelő adatvédelmi és biztonsági lépéseket tesz (pl. saját szerveren futtatja, titkosítás, jogosultságkezelés), nem jelent nagyobb kockázatot, mint egy zárt modell.
5. Milyen gyorsan lehet bevezetni egy AI-alapú ügyfélszolgálati rendszert?
Az integráció általában néhány héttől néhány hónapig terjed. Az időtartamot befolyásolja a rendszerkomplexitás, a már meglévő IT-infrastruktúra és a finomhangoláshoz szükséges adatok elérhetősége.