Pustili jsme GPT-4o na Internet a doplnili partu modelů o Llama-4

GPT-4o je v prostředí Everbotu na Internetu

Model GPT-4o (oznámený OpenAI v květnu 2024) sám o sobě nemá přímý přístup k internetu, pokud není výslovně zapnutá funkce „procházení“ (browsing) – a ta je dostupná pouze v placené verzi ChatGPT Plus.

Konkrétně:

• ‍Bez browsingu: GPT-4o odpovídá pouze z předtrénovaných znalostí – tedy na základě informací, které znal v době tréninku (většinou do jara 2023, někdy aktualizováno na jaro 2024).‍
• S browsingem (v ChatGPT Plus): Model umí vyhledat aktuální informace na webu, procházet reálné webové stránky a pracovat s živými daty v reálném čase.

‍

‍

Proč je to důležité?

Internet je neustále se měnící živý organismus. Nové události, aktualizace, výzkumy, změny cen, legislativy, produkty nebo technologie – to vše se může změnit během dnů, někdy i hodin. Rok stará informace může být nejen neaktuální, ale i zavádějící. A přestože jsou odpovědi modelu GPT-4o i bez internetu velmi přesné, bez čerstvých dat je jeho využití v některých oblastech výrazně omezené.

Díky přístupu k internetu může model:

• ‍Doplnit předtrénované znalosti o aktuální informaceNapříklad najít poslední novinky, trendy, nebo informace o firmách, které dříve neexistovaly.‍
• Ověřit si fakta nebo změnyTřeba ověřit platnost zákona, zkontrolovat aktuální nabídku produktů, nebo najít aktualizovanou dokumentaci.‍
• Přinášet personalizovanější a kontextovější odpovědiNapř. hledat podle specifických požadavků – "najdi mi 3 nejnovější články o umělé inteligenci ve zdravotnictví" nebo "zjisti, jestli je ještě dostupná tato služba".‍
• Umožnit dynamické použití modelu v podnikáníZákaznická podpora, monitoring konkurence, tvorba obsahu z aktuálních dat nebo analýza recenzí a zpětné vazby v reálném čase.

‍

A co Everbot?

My si v Everbotu myslíme, že aktuálnost informací je klíčová – a že přístup k Internetu by neměl být výsadou jen těch, kdo si připlatí za nejdražší verzi. Proto jsme model GPT-4o naučili využívat internet přímo v prostředí Everbotu – bez příplatků, bez složitostí, a kdykoliv to potřebujete.

Stačí se zeptat – a náš AI vám nejen odpoví, ale také si informace v případě potřeby sám dohledá.

Llama 4 Maverick a Scout: Nová generace AI modelů od Meta

Společnost Meta v dubnu 2025 překvapila svět umělé inteligence uvedením dvou nových modelů ze série Llama 4: Llama 4 Scout a Llama 4 Maverick. Tyto modely představují významný skok vpřed oproti předchozí generaci a byly navrženy tak, aby konkurovaly i těm nejlepším AI systémům současnosti, jako je OpenAI GPT-4, Claude od Anthropic či modely od startupu Mistral AI.

Oba nové modely najdete i v Everbotu. V následujícím přehledu se podíváme, co nového Llama 4 Scout a Maverick přinášejí, jaké mají praktické benefity pro běžné uživatele, a také jak si stojí ve srovnání s konkurenčními modely.

Co jsou Llama 4 Scout a Maverick zač?

Llama 4 Scout a Llama 4 Maverick jsou první zástupci nové generace velkých jazykových modelů od Meta. Jde o modely, které již od základu umí zpracovávat text i obrázky, případně i video, aniž by k tomu potřebovaly dodatečné úpravy​.

• ‍Llama 4 Scout je menší z dvojice – i tak byl ale trénován na ohromném množství dat (odhadem ~40 bilionů slov)​ a dosahuje výkonu srovnatelného či vyššího než mnohem větší modely​.‍
• Llama 4 Maverick je „větší bratr“ Scouta – čerpá z širší znalostní základny. Meta uvádí, že Maverick *„poráží GPT-4 i Google Gemini 2.0 Flash napříč řadou multimodálních benchmarků“*​ a výborně si vede v logických úlohách a programování – prakticky dosahuje kvalit srovnatelných s nejlepšími modely světa.

Oba modely mají být základem celé rodiny Llama 4. Meta dokonce trénuje ještě větší model Llama 4 Behemoth (s celkovým počtem parametrů v řádu bilionů), který slouží jako „učitel“ pro ladění Scouta a Mavericka a v budoucnu by mohl posunout laťku ještě dál​. Nyní se ale zaměřme na to, jaké novinky a užitečné vlastnosti Scout a Maverick nabízejí v praxi.

Hlavní novinky a praktické přínosy Llama 4

Nová generace Llama 4 přináší několik klíčových vylepšení, která mají přímý dopad na použitelnost pro uživatele. Níže uvádíme hlavní vlastnosti a vysvětlujeme, co znamenají v běžném použití:

• ‍Extrémně dlouhá paměť (kontext) – Model Llama 4 Scout podporuje vstup o délce až 10 milionů tokenů (cca 7,5 milionu slov)​, Maverick zvládne 1 milion tokenů. V praxi to znamená, že Llama 4 dokáže udržet v paměti obrovské množství textu – např. celou knihu, dlouhou konverzaci nebo soubor desítek dokumentů najednou. Uživatel tak může AI předložit souvislý text o rozsahu stovek stran, aniž by model ztratil kontext. To otevírá možnosti jako souhrn vícero dokumentů, analýza rozsáhlých záznamů nebo konzultace na základě celé historie chatu najednou​.‍
• Vyšší výkon a přesnost – Díky nové architektuře a enormnímu objemu trénovacích dat nabízejí Scout a Maverick špičkový výkon v mnoha úlohách. Meta uvádí, že Llama 4 Maverick překonává GPT-4 a další uzavřené modely v řadě testů zaměřených na porozumění obrazu a textu. Menší Scout si vede lépe než srovnatelné modely v disciplínách jako logické uvažování, programování či práce s dlouhým kontextem​. Běžný uživatel tak může očekávat kvalitnější odpovědi – AI bude lépe chápat složité dotazy, méně tápat v logických úlohách.
• ‍Flexibilnější a méně „upjaté” odpovědi – Meta u nové generace upravila způsob fine-tuningu (ladění modelu na instrukce). Cílem bylo, aby model byl neutrálnější a méně často odmítal odpověď na citlivé dotazy​. Předchozí verze byly kritizovány, že mají příliš přísné filtry nebo skryté politické restrikce. Llama 4 se snaží být politicky a názorově neutrální a spíše vyhovět uživateli, pokud dotaz není vysloveně proti zásadám. Pro uživatele to znamená méně časté situace, kdy AI odpoví „Tuto otázku nemohu zodpovědět.”

Shrnuto, Llama 4 Maverick a Scout kombinují špičkové schopnosti s otevřeností a inovacemi, jako je nevídaně dlouhý kontext a nativní práce s obrazem. To vše může v blízké budoucnosti vylepšit uživatelskou zkušenost s AI – od chytřejších osobních asistentů, přes pokročilé firemní chatboty, až po nové aplikace, které dříve kvůli omezením paměti či datových typů nebyly možné.