Bielik AI to otwarty polskojęzyczny model językowy tworzony przez SpeakLeash i Cyfronet AGH, licencja Apache 2.0, hostowalny on-premise, zoptymalizowany do polskich danych, z wariantami Base i Instruct, wersjami 7B–11B oraz lekką serią v3; działa przez demo web, API i lokalnie. Bielik AI.
Co to jest Bielik AI
Bielik AI to pierwszy w pełni otwarty duży model językowy skonstruowany pod język polski. Architektura decoder-only, pre-trening kontynuowany na bazie Mistral-7B, następnie dostrajanie do instrukcji. Publiczna licencja Apache 2.0 umożliwia użycie komercyjne, modyfikacje, dystrybucję i wdrożenia on-premise. Projekt jest zaprojektowany jako narzędzie o wysokiej jakości rozumienia polszczyzny, idiomów i rejestrów, z zachowaną kompetencją w języku angielskim oraz w kodzie dzięki kontrolowanemu domieszkowaniu danych EN.
Geneza i filozofia otwartości
Projekt powstał jako inicjatywa oddolna. Za gromadzenie danych odpowiada fundacja open-science SpeakLeash (Spichlerz). Za infrastrukturę – Akademickie Centrum Komputerowe Cyfronet AGH. Twórcy świadomie wybrali licencję Apache 2.0, aby zagwarantować pełną przenaszalność i brak barier w komercyjnych wdrożeniach. Filozofia: budowa suwerenności cyfrowej i polskiego ekosystemu AI, a nie kolejnej zamkniętej usługi API.
Misja i kontekst strategiczny
Misja: wesprzeć cyfrową transformację polskich firm i administracji poprzez narzędzie rozumiejące lokalny język i prawo, możliwe do bezpiecznego uruchomienia w sieciach prywatnych. Patronat Ministerstwa Cyfryzacji podczas premiery podkreślił znaczenie państwowe. Trzy filary projektu – społeczność, nauka, państwo – tworzą długoterminowy model rozwoju i utrzymania.
Zaufanie, prywatność i RODO
Otwartość kodu i wagi modelu łączą się z możliwością pełnej przenaszalności wdrożenia. Uruchomienie on-premise pozwala przetwarzać dane bez wysyłania ich do zewnętrznych chmur. To odpowiada na wymagania RODO, tajemnic handlowych oraz na polityki bezpieczeństwa w sektorach regulowanych. Bielik AI jest szczególnie użyteczny tam, gdzie wymagana jest pełna kontrola ścieżki danych.
Anatomia techniczna
Architektura i strategia treningu
Model jest causal decoder-only. Zamiast trenować od zera, użyto continued pretraining na bazie Mistral-7B-v0.1 dla wczesnych wersji 7B, a dla linii 11B i v3 przygotowano własne układy konfiguracji i merge’y wariantów. Strategia minimalizuje koszty, a maksymalizuje efekt „spolonizowania”, czyli nasycenia modelem polskich konstrukcji składniowych, fleksji, idiomów i wiedzy kontekstowej.
Dane treningowe SpeakLeash
Zbiory są selekcjonowane i przetwarzane pod kątem jakości. Mierzalny wolumen: >70 mld tokenów dla Bielik-7B-v0.1, 200 mld tokenów (dwie epoki) dla Bielik-11B-v2, a seria v3 korzysta z 237 mld polskich tokenów plus SlimPajama EN. Kontrolowany udział angielskiego przeciwdziała catastrophic forgetting i wzmacnia transfer ogólnych kompetencji, w tym pracy z kodem.
Infrastruktura HPC
Trening odbywał się w PLGrid na superkomputerach Athena i Helios w ACK Cyfronet AGH. Dla Bielik-11B-v2 raportowano pracę z 256 GPU NVIDIA GH200. Duża przepustowość i spójne grafy danych umożliwiły stabilny trening długich sekwencji i eksperymenty z harmonogramami uczenia.
Wersje, warianty i przeznaczenie
Modele Base
Modele Base (np. Bielik-7B-v0.1, Bielik-11B-v2) to fundamenty do fine-tunningu domenowego. Nie są optymalizowane do czatu. Idealne dla badaczy i zespołów R&D, które chcą tworzyć modele specjalistyczne: prawo, medycyna, finanse, administracja.
Modele Instruct
Modele Instruct (np. Bielik-7B-Instruct-v0.1, Bielik-11B-v2.3-Instruct) są dostrojone instruktażowo i wyrównane do pracy konwersacyjnej. Wykorzystują m.in. DPO-Positive i rozbudowane zestawy instrukcji (>20 mln dla linii 11B). Sprawdzają się w asystentach biurowych, chatbotach i interfejsach API.
Seria v3
Lekkie warianty 1.5B i 4.5B ukierunkowane na efektywność parametrów. Przystosowane do pracy na słabszym sprzęcie, w tym laptopach z ograniczonym GPU lub CPU-only po kwantyzacji. Praktyczne w zastosowaniach kioskowych, na brzegu sieci oraz w środowiskach offline.
Porównanie wersji w skrócie
Bielik-7B-v0.1: 7B parametrów, continued pretraining z Mistral-7B, >70 mld tokenów, do fine-tunningu.
Bielik-7B-Instruct-v0.1: 7B, SFT + alignment, do czatu i poleceń.
Bielik-11B-v2: 11B, 200 mld tokenów, Base.
Bielik-11B-v2.3-Instruct: 11B, merge linii v2.0–v2.2, SFT >20 mln instrukcji, do czatu i API.
Bielik v3: 1.5B i 4.5B, 237 mld PL + SlimPajama EN, ukierunkowane na efektywność.
Ewaluacja i wyniki
Publikacja „Bielik 7B v0.1: A Polish Language Model – Development, Insights, and Evaluation” przedstawia metodologię i wyniki. Stworzono polskie benchmarki: Open PL LLM Leaderboard oraz Polish MT-Bench. Na zadaniu RAG Reader Bielik 7B v0.1 poprawił średni wynik względem Mistral-7B-v0.1 o 9 p.p. W Polish MT-Bench osiąga wysokie noty w Reasoning i Role-playing, co przekłada się na realną użyteczność w pracy z dokumentami, długimi kontekstami i instrukcjami zadaniowymi.
W czym Bielik AI jest mocny
Rozumienie polskich niuansów i rejestrów. Poprawne parsowanie potoczności, ironii i błędów. Utrzymanie kompetencji w języku angielskim, co ułatwia mieszane przepływy pracy. Zwiększona skuteczność w RAG nad polskimi korpusami. Łatwa integracja w pipeline’ach, w których liczy się audytowalność, powtarzalność i możliwość samodzielnego hostingu.
Ograniczenia
Wiedza ograniczona do daty zamknięcia danych treningowych. Brak wbudowanej multimodalności, co eliminuje wprost rozpoznawanie obrazu i głosu. Słabsza wydajność na wysoce abstrakcyjnych konstrukcjach semantycznych. Obejścia: RAG, narzędzia zewnętrzne, rozszerzanie kontekstu, specjalistyczny fine-tuning.
Ekosystem i partnerstwa
NVIDIA: optymalizacje Nemotron, dostępność jako NIM, integracja z DGX Cloud Lepton. Perplexity: integracja jako suwerenny model dla polszczyzny. Te partnerstwa wynoszą projekt poza rynek lokalny i nadają mu rolę referencyjnego modelu polskiego języka w systemach globalnych.
Bielik AI jak go używać?
Ścieżki dostępu są wielopoziomowe. Użytkownik nietechniczny wybiera demo web lub Hugging Face Spaces. Deweloper sięga po API serverless lub self-hosted NIM. Entuzjasta i badacz odpalają model lokalnie w LM Studio (GGUF) albo bezpośrednio przez transformers.
Ścieżka A: szybkie testy i prezentacje
Demo web
Umożliwia natychmiastową rozmowę z modelem, szybkie sprawdzenie jakości polszczyzny i reakcji na instrukcje. Dane przechodzą przez serwer, więc nie jest to tryb do treści wrażliwych.
Hugging Face Spaces
Proste aplikacje zbudowane w Gradio. Umożliwiają testowanie konkretnych wariantów Instruct, replikowalność wyników oraz demonstrację konfiguracji temperatury i limitów tokenów.
Chat Arena
Tryb porównawczy różnych modeli w ślepym teście. Ułatwia ocenę jakości odpowiedzi i preferencji użytkowników, choć dostępność bywa zmienna.
Ścieżka B: integracja przez API
Serverless przez Replicate
Szybka integracja, model uruchamiany jako endpoint płatny per wywołanie. Wygodne do prototypowania asystentów, formatek Q&A, ekstrakcji, streszczeń i narzędzi do SEO. Kluczowe parametry: input, max_length, temperature, system_message. Dobre do iteracyjnego rozwoju bez kosztów utrzymania infrastruktury.
Self-hosted przez NVIDIA NIM
Kontenery NIM uruchamiane w Dockerze na infrastrukturze z GPU. Zgodność z API OpenAI redukuje tarcie migracji – wystarczy zmienić base_url w kliencie. Zastosowanie w enterprise, gdzie wymagane są segmentacje sieci, audyt, HSM, zgodność z politykami bezpieczeństwa i pełna kontrola logowania.
Ścieżka C: uruchomienie lokalne i modyfikacje
LM Studio + GGUF
Interfejs GUI, pobranie skwantyzowanych wag (np. Q4_K_M, Q5_K_M), praca offline. Odpowiednie do laptopów, stacji roboczych, środowisk o ograniczonym dostępie do Internetu. 100% prywatności i natychmiastowa gotowość do pracy z dokumentami lokalnymi.
transformers w Pythonie
Pełna kontrola nad tokenizacją, generacją, samplingiem. Integracja z LangChain, Ray, narzędziami do RAG, wektorowymi bazami danych i systemami ETL. Możliwość budowy pipeline’ów batched inference i kolejkowania zadań.
Fine-tuning
Domenowe dostrojenie na własnych danych. Procedura: przygotowanie korpusu, generacja i selekcja par instrukcja-odpowiedź, ewaluacja, monitoring jakości, wdrożenie. Rezultat: specjalistyczne modele („Bielik-Prawo”, „Bielik-Medycyna”) z wyraźnym wzrostem jakości w zadaniach krytycznych biznesowo.
Wzorce użycia w firmie
RAG dla dokumentów prawnych i technicznych
Tworzenie repozytorium wiedzy z aktów prawnych, polityk, instrukcji. Bielik AI jako warstwa generacyjna nad wektorowym indeksem. Zysk: odpowiedzi cytujące źródła, ograniczony halucynacjami, dopasowany do polszczyzny i lokalnych realiów.
Asystenci procesów i helpdesk
Chatboty rozumiejące zgłoszenia w języku naturalnym, z eskalacją do człowieka. Wersja Instruct dobrze trzyma formaty, polityki i reguły, gdy dostarczona jest klarowna rola systemowa.
Analiza danych tekstowych
Klasyfikacja zgłoszeń, kategoryzacja treści, ekstrakcja encji. Łańcuchy narzędziowe: transkrypcja → segmentacja → podsumowania → alerty. W miejscach wymagających prywatności – wdrożenie on-premise.
Marketing i SEO
Wsparcie analiz contentu, briefy, streszczenia, mapy pytań i intencji. Narzędzie wspomagające, nie zastępujące specjalisty: tworzy szkice i propozycje tonu, dostosowane do polskiego odbiorcy.
Praktyczne parametry i higiena promptowania
Krótka rola systemowa po polsku stabilizuje styl. Temperature niska dla faktów, wyższa dla twórczości. Limit tokenów dopasowany do długości kontekstu. W RAG – precyzyjne instrukcje cytowania i formatowania odpowiedzi. W produkcji – walidacja schematów, testy regresyjne i monitoring dryfu jakości.
Ład danych i zgodność
Przy wdrożeniach on-premise: dzienniki audytowe, retencja, maskowanie pól wrażliwych, szyny komunikacyjne w strefach zaufania. Przy API zewnętrznym: klasyfikacja informacji, polityki redakcji danych, szyfrowanie w spoczynku i w tranzycie. Mapowanie przepływów przetwarzania do wymagań RODO i polityk branżowych.
Utrzymanie i operacje
Standaryzacja wersji wag i tokenizerów. Infrastruktura jako kod dla powtarzalności. Canary i blue-green przy aktualizacjach. Budowanie zaufania przez jawność artefaktów i procesów. Plan odtwarzania po awarii i testy obciążeniowe dla przewidywanych szczytów ruchu.
Droga rozwoju
Rozszerzanie multimodalności (wizja, mowa), większe konteksty, lepsza praca z abstrakcją, narzędzia do automatycznego sprawdzania faktów. Umacnianie standardów polskich benchmarków, rozwijanie repozytoriów instrukcji i korpusów domenowych. Konsekwentne inwestowanie w lekkie modele v3 do scenariuszy brzegowych.
Dlaczego Bielik AI, a nie zamknięte API
Pełna kontrola danych i kosztów. Brak ryzyka vendor lock-in. Możliwość audytu i modyfikacji. Integracja z istniejącymi standardami (API zgodne z OpenAI w NIM) ułatwia migrację. Skalowanie poziome i pionowe zależne wyłącznie od lokalnej polityki i budżetu.
Wzorzec wdrożenia on-premise krok po kroku
Plan zasobów GPU i pamięci. Przygotowanie danych i polityk. Uruchomienie kontenera NIM lub środowiska transformers. Testy jednostkowe na reprezentatywnych zestawach pytań. Integracja z warstwą RAG i wektorową bazą danych. Obserwowalność: logi, metryki, A/B na korpusach walidacyjnych. Procedury aktualizacji wag i rollbacku.
Co to jest Bielik AI. Definicja w jednym akapicie
Bielik AI to otwarty, polsko-centryczny LLM, dostępny na licencji Apache 2.0, trenowany na dużych, wyselekcjonowanych polskich korpusach z kontrolowaną domieszką EN, wspierany przez społeczność SpeakLeash i infrastrukturę Cyfronet AGH, możliwy do uruchomienia jako API lub lokalnie, z wariantami Base i Instruct.
Bielik AI jak go używać?. Krótki przewodnik
Szybko: uruchomić demo web albo Space. Produkcyjnie: wybrać API serverless lub self-hosted NIM ze zgodnym interfejsem OpenAI. Offline: LM Studio z GGUF. Badawczo: transformers + pipeline text-generation. Domena: fine-tuning na własnych zbiorach i rygor ewaluacji.
Studium zastosowań domenowych
Prawo i administracja
RAG nad Dziennikiem Ustaw, orzeczeniami i instrukcjami. Wyroki i interpretacje łączone z kontekstem sprawy. Odpowiedzi z cytatami i przypisami źródeł. On-premise spełnia wymagania bezpieczeństwa.
Zdrowie
Materiały organizacyjne, standardy procedur, formularze i edukacja pacjenta. Wariant Instruct pilnuje formy, disclaimery i struktury. Dane pseudonimizowane, środowisko odseparowane sieciowo.
Przemysł i energetyka
Instrukcje obsługi, logi, raporty z czujników po przetworzeniu do tekstu. Asystenci zmianowi i narzędzia do przeglądów. Offline lub w brzegowych lokalizacjach – lekkie modele v3.
Finanse i ubezpieczenia
Klasyfikacja zgłoszeń, ekstrakcja pól, podsumowania ryzyka. Wysoka wymagalność zgodności i audytów – przewaga wdrożeń lokalnych.
Dobre praktyki bezpieczeństwa
Segmentacja sieci, tajemnice w managerach kluczy, brak logowania treści wrażliwych, testy iniekcji promptów, whitelisting narzędzi, polityki czyszczenia kontekstu i krótkie TTL dla buforów. Szkolenia użytkowników z najczęstszych wektorów nadużyć.
Metryki jakości i kontrola halucynacji
Coverage cytowań w RAG, wskaźniki zgodności formatu, odsetek odpowiedzi „nie wiem” tam, gdzie brak wiedzy. Testy kontrastowe po aktualizacjach wag. Rotacja zestawów walidacyjnych, aby uniknąć przeuczenia pod benchmarki.
Koszty i TCO
Serverless – koszty operacyjne per wywołanie, brak CAPEX. Self-hosted – CAPEX/GPU i OPEX energii, za to pełna kontrola i brak opłat licencyjnych. Lekkie v3 redukują wymogi sprzętowe i zużycie energii.
Skalowanie i niezawodność
Klastrowanie, autoscaling kolejek, priorytety zadań. Buforowanie embeddingów i wyników deterministycznych. Balansowanie temperatury i długości generacji w zależności od krytyczności ścieżki. Monitoring opóźnień i timeoutów.
Bielik AI wyznacza standard dla polskiego NLP: wydajność mierzalna na polskich benchmarkach, dostępność w wielu trybach, zaufanie dzięki licencji i on-premise. To nie kopia globalnych modeli, lecz projekt skoncentrowany na potrzebach rynku polskiego, gotowy do pracy w firmach, urzędach i na komputerach osobistych. Ekosystem wsparcia – społeczność, nauka, państwo – stabilizuje rozwój i wdrożenia.
FAQ
Co to jest Bielik AI
Otwarty, polskojęzyczny model językowy na licencji Apache 2.0, rozwijany przez SpeakLeash i Cyfronet AGH, z wariantami Base i Instruct oraz lekką serią v3.
Czy można używać komercyjnie
Tak. Licencja Apache 2.0 pozwala na komercyjne wdrożenia, modyfikacje i dystrybucję.
Czy działa on-premise
Tak. Wdrożenia lokalne to kluczowa zaleta. Pełna kontrola przetwarzania i zgodność z RODO.
Jak zacząć bez infrastruktury
Użyć demo web lub Hugging Face Spaces. Do prototypów – API serverless.
Jak uruchomić prywatne API
Kontenery NVIDIA NIM ze zgodnym interfejsem OpenAI. Zmiana base_url w istniejących klientach upraszcza migrację.
Czy obsługuje angielski
Tak. Domieszkowane dane EN zapobiegają zapominaniu i wspierają pracę z kodem.
Którą wersję wybrać do czatu
Instruct, np. Bielik-11B-v2.3-Instruct, zależnie od budżetu i wymogów wydajności.
Czy da się uruchomić offline na laptopie
Tak, przez LM Studio i GGUF w odpowiedniej kwantyzacji.
Jak zwiększyć jakość odpowiedzi domenowych
Zastosować RAG na własnych dokumentach i rozważyć fine-tuning.
Czy ma multimodalność
Aktualnie brak. Kierunek rozwoju – wizja i mowa w kolejnych etapach.
Jakie są główne przewagi nad zamkniętymi API
Kontrola danych, przenaszalność, brak vendor lock-in, możliwość audytu i modyfikacji.
Czy Bielik AI nadaje się do administracji publicznej
Tak, dzięki on-premise, audytowalności i pracy na polskich korpusach.
Jak mierzyć jakość
Polskie benchmarki (Open PL LLM Leaderboard, Polish MT-Bench), testy RAG, metryki wewnętrzne zgodności i cytowań.
Bielik AI – co to jest Bielik AI i czemu powstał
Suwerenny model dla polszczyzny, by zminimalizować zależność od zagranicznych dostawców i dostarczyć narzędzie dostrojone do lokalnych wymagań.
Bielik AI jak go używać?
Szybko: demo. Produkcyjnie: API serverless lub NIM. Offline: LM Studio. Badawczo: transformers i fine-tuning.
Zostaw komentarz