Każdy tekst z tej listy relacjonuje pomiar, który wykonałem sam, własnym narzędziem na opisanej próbie. Metodę i jej ograniczenia podaję w tekście.
Do każdego badania publikuję surowe wyniki, skrypty i słownik pól. Pliki własne mają licencję CC BY 4.0, więc każdą liczbę z tekstu można przeliczyć samodzielnie i cytować dalej.
W moim pomiarze z 11 października 2026 Strands Decider 2B od AWS rozpoznał intencję w 64,4% polskich i 70,4% angielskich poleceń przy 60 opcjach, a przy 24 (poprawnej i 23 losowych) w 76,0% i 82,9%. Clef-flash na tych samych 1000 parach i 60 opcjach trafił 2 i 3 października w 88,1% i 89,4%.
W moim pomiarze z 7 października 2026 EmbeddingGemma 2 na laptopie wskazał właściwy tekst w pierwszej piątce dla 89,6% z 423 pytań FAQ i 96,7% z 60 pytań potocznych. Mniejszy multilingual-e5-small dał 89,8% i 96,7%, a BM25 74,7% i 91,7%; to pilotaż na 90 moich tekstach, bez archiwów firmowych.
Tokenizer Kolibri zapisał te same przepisy AI Act i RODO po polsku w 6379 tokenach, a po angielsku w 2505, czyli 2,55 raza dłużej (mój pomiar z 4 października 2026); to najgorszy wynik dla polskiego wśród 10 tokenizerów otwartych modeli, najlepszy miał EuroLLM-9B (1,45 raza). Mierzyłem sam zapis, bez oceny jakości odpowiedzi.
W moim pomiarze z 2–3 października 2026 Clef-flash od Cloudflare rozpoznał intencję w 88,4% polskich i 90,1% angielskich poleceń z 2974 par, a różnica wykracza poza błąd losowy. Od 9 października kosztuje w Workers AI 0,038 USD za milion tokenów wejścia, a miejsce na historię w limicie 24 576 tokenów policzyłem lokalnie.
Polski tekst prawny zajął 1,72–1,80 raza więcej tokenów niż ta sama treść po angielsku (mój pomiar z 29 września 2026). Według cenników z 29 września 2026 milion znaków badanej polskiej prozy kosztuje na wejściu 3,80 zł w Sonnecie 5.5 i 2,38 zł w GPT-6 Sol, jeśli każde wywołanie ma do 272 tys. tokenów wejścia.
W teście z 29 września 2026 Claude Sonnet 5.5 w Claude Code, pytany z pamięci o infolinie 28 polskich marek, podał numer spoza ich stron kontaktowych w 48 z 56 odpowiedzi, a z wyszukiwaniem w 11; GPT-6 Sol w Codex CLI w 4 i 1. Raport Vigilance o fałszywych infoliniach w odpowiedziach AI nie wymienia polskich marek.
W pomiarze z 10 września 2026 dałem agentom kodującym dwanaście zadań pisanych po polsku dla polskiej firmy i kazałem im samodzielnie wybrać dostawcę usługi. Na 24 decyzje (dwanaście zadań w dwóch modelach) polski dostawca wygrał sześć razy, po trzy w każdym modelu, i tylko w dwóch kategoriach wygrał w obu: faktury (Fakturownia) i wysyłka (InPost). Modele zgodziły się co do dostawcy w siedmiu kategoriach na dwanaście; przy SMS-ach dla salonu w Warszawie jeden wskazał Twilio, drugi SMSAPI. PayU pojawił się w rozważaniach dwa razy i nie został wybrany ani razu, podobnie jak jedenaście innych marek z polskiego rynku. Osobno sprawdziłem, czy trzydziestu dostawców jest przygotowanych na klienta, który jest programem: llms.txt w postaci tekstu ma sześciu z piętnastu polskich i trzynastu z piętnastu zagranicznych, a oficjalny serwer MCP dziewięciu, w tym dwóch polskich, i są to Fakturownia oraz inFakt.
Na tej samej uczelni absolwenci klasycznej informatyki zarabiają zwykle więcej niż absolwenci kierunków z obszaru AI, w tym data science: w moich obliczeniach na danych rejestrowych ELA wygrywa informatyka w ośmiu z jedenastu możliwych porównań rocznika 2024, z przewagą od 4 do 52 procent. Ogólnopolskie zestawienie wypada odwrotnie, ale to artefakt: kierunki AI prowadzą niemal wyłącznie uczelnie z górnej półki. Największą zmierzoną przewagę daje jednak co innego niż nazwa kierunku: doświadczenie zawodowe sprzed dyplomu wiąże się z zarobkami wyższymi o 45 do 57 procent.
10 i 11 sierpnia 2026 zmierzyłem strony korporacyjne wszystkich 60 spółek z WIG20 i mWIG40. Żaden z 56 pobranych plików robots.txt nie blokuje botów odpowiadających na pytania użytkowników; dwie spółki blokują jednak Google-Extended, token sterujący także groundingiem odpowiedzi Gemini. Główna luka leży w tożsamości maszynowej: 26 z 60 stron nie ma ani jednego bloku danych strukturalnych w kodzie dostępnym bez JavaScriptu, a znacznik Organization ma 23 z 60. Bez wykonania skryptów bot dostaje medianowo 98 proc. treści, przy czym 14 stron na 60 traci ponad jedną piątą, a dwie ponad połowę.