O czym jest ten film
- Autor odpowiada na najczęstsze pytanie widzów: których narzędzi AI używać dziś, a które odstawić.
- Kluczowa teza: nie chodzi o „jeden najlepszy model”, tylko o przypisanie modeli do konkretnych ról.
- Do planowania i burzy mózgów rekomenduje Fable 5 Medium — najinteligentniejszy, ale zbyt drogi na wykonanie.
- Do wykonania (kod, praca na komputerze, dokumenty) rekomenduje ChatGPT 5.6 Soul Medium.
- Ulubione narzędzie autora to tryb głosowy ChatGPT — praca „w ruchu”, z delegowaniem zadań do osobnych wątków.
- Za najlepszy harness agentowy uznaje aplikację desktopową ChatGPT — ponad Hermesa, OpenClaw i Claude Code.
- Do UI, UX, gier i wszystkiego graficznego wskazuje Opus 5 w Claude Code, mimo krytyki tego modelu w sieci.
- Jako model lokalny poleca Qwen 3 (wariant ~627B) na DGX Sparku, uruchamiany przez LM Studio.
- Wyróżnia Buzz — otwartoźródłowy projekt Jacka Dorseya do pracy wielu osób z wieloma agentami naraz.
- Konsekwentnie wybiera ustawienie „medium” zamiast wyższych poziomów rozumowania: więcej limitu, mniej przemyśliwania.
Redakcyjne tłumaczenie
Dlaczego powstał ten materiał
Pytanie, które dostaję częściej niż jakiekolwiek inne, brzmi: z których narzędzi AI powinienem korzystać teraz? Mówię o trybie głosowym ChatGPT — pierwszy komentarz brzmi: „to Hermesa już nie używamy?”. Mówię o Claude Code — pierwszy komentarz: „to Codex już odpada?”. Ten film odpowiada na wszystkie te pytania.
Jeśli kiedykolwiek poczułeś się przytłoczony liczbą narzędzi AI i tempem, w jakim się aktualizują i wychodzą, ten materiał ma cię z tego lęku wyleczyć. Pokażę każdy model i każde narzędzie, z którego powinieneś korzystać teraz, w sierpniu 2026 roku. To absolutna czołówka. Po tym filmie nie będzie już pytań w stylu „Hermes czy Codex”. Będziesz dokładnie wiedział, co pobrać i jak tego używać. Jeśli dotrwasz do końca, będziesz korzystał z najlepszych narzędzi AI na tej planecie i będziesz miał pełny obraz sytuacji w branży.
Najlepszy model do planowania: Fable 5 Medium
Zaczynamy od najlepszego modelu planistycznego na świecie. To model, po który sięgasz przy planach, przeglądach, burzy mózgów, odbijaniu pomysłów — i tym modelem jest Fable 5 Medium. To dziś najinteligentniejszy model, jaki istnieje. Zawsze, gdy muszę coś zaplanować albo wymyślić sposób realizacji pomysłu, idę do Fable 5 Medium.
Przykład z dzisiaj. Konfiguruję swoją społeczność na Buzzie: podłączam do niej całe moje laboratorium AI, trzy Mac Studio, DGX Sparka, wszystko. ChatGPT 5.6 naprawdę się przy tym męczył. Poszedłem do Fable 5 Medium, powiedziałem: „Zobacz, jak oni to robią, jak zrobić to lepiej?”. Model wymyślił plan, wymyślił dobre praktyki, oddałem to z powrotem ChatGPT — zadziałało za pierwszym razem.
To najinteligentniejszy model na Ziemi, ale jest potwornie drogi. Dlatego nie używam go do wykonania. Nie używam go do pisania kodu — o tym za chwilę. Ale do planowania nie ma modelu, który by się do niego zbliżył.
Lubię go w wariancie „medium”. Wyższe poziomy rozumowania są, po pierwsze, o wiele za drogie i palą za dużo tokenów; po drugie, model zaczyna przemyśliwać; po trzecie, mówi jak kosmiczny robot — po prostu nie chce ci się z nim rozmawiać ani czytać tego, co pisze. „Medium” to dla mnie złoty środek: dużo użycia i naprawdę czytelny efekt. Więc kiedy potrzebujesz burzy mózgów, odbicia pomysłów, planu — idziesz do Fable 5 Medium.
Najlepszy model do wykonania: ChatGPT 5.6 Soul Medium
Modelem, którego używam do pisania kodu, przestawiania rzeczy na komputerze i realnej pracy, jest ChatGPT 5.6 Soul Medium. To najlepszy model do wykonania, do dowożenia roboty, do codziennych zadań.
Wchodzisz do aplikacji ChatGPT, przełączasz na Codex, jeśli kodujesz, albo zostajesz w ChatGPT, jeśli robisz zwykłą pracę. Podejrzewam, że w końcu połączą to w jedno — nie widzę potrzeby, żeby tekstowa praca w ChatGPT i Codex były osobno. Ale to na marginesie. Wchodzisz, włączasz pełny dostęp, ustawiasz 5.6 Soul Medium, włączasz tryb szybki, jeśli masz plan za 200 dolarów miesięcznie — i jesteś gotowy.
(Informacja dodatkowa: „pełny dostęp” oznacza tu tryb, w którym agent może działać na komputerze bez pytania o zgodę przy każdym kroku — wygodny, ale ryzykowny na maszynie z ważnymi danymi).
Z perspektywy pisania kodu jest to poziom Fable 5, może odrobinkę niżej, ale znacząco taniej. Dostajesz zauważalnie więcej użycia. Tibo z ChatGPT pisał na Twitterze, że reset limitu następuje co pięć minut, więc masz praktycznie nieograniczone użycie. A sam harness to osobny temat — wrócę do niego za moment.
Ten model napędza u mnie całe wykonanie: Hermesa, ChatGPT, wszystko. I podobnie jak przy Fable 5, najbardziej lubię „medium”. Masz o wiele więcej limitu, jest równie mądry i nie przemyśliwuje. Przy „extra high” i trybie ultra potrafię dać proste zadanie, a model męczy się z nim dziesięć godzin. Absurd. „Medium” to złoty środek.
Ulubione narzędzie: tryb głosowy ChatGPT
To narzędzie, które mam otwarte najczęściej. Nikt mi za to nie płaci — OpenAI nie dało mi w życiu ani centa. Po prostu jestem szczerze zafascynowany tym, co teraz wypuszczają. Mowa o trybie głosowym ChatGPT.
Spędzam dosłownie godziny dziennie, chodząc na zewnątrz z AirPodem w uchu i rozmawiając z ChatGPT głosem — i dowożąc przy tym mnóstwo pracy. Mówię mu, co ma zrobić. Mówię: „odpal nowy wątek, żeby to zrobić”. On tworzy nowe zadania, nowe wątki, deleguje pracę do innych agentów. To fenomenalne. Możesz zrobić więcej, w ogóle nie siedząc przy biurku.
Wystarczy w aplikacji mobilnej albo desktopowej kliknąć przycisk trybu głosowego i zacząć wyrzucać z siebie to, co chcesz osiągnąć. A kiedy przychodzi moment na realną robotę, mówisz: „odpal nowy wątek, żeby to zrobić”. Agent głosowy tworzy wtedy nowe zadania i wątki, oddaje im pracę, a ty możesz dalej z nim rozmawiać i robić kolejne rzeczy. To znakomite do wielozadaniowości — i możesz to robić z telefonu, na dworze, w słońcu, ciesząc się życiem.
Najlepszy harness agentowy: aplikacja desktopowa ChatGPT
To chyba najczęstsze pytanie, jakie dostaję za każdym razem, gdy robię coś nowego: „już nie używasz OpenClaw? Już nie używasz Hermesa? Już nie ChatGPT? Co jest?”. Zamknijmy temat. Który agent AI w sierpniu 2026? OpenClaw? Hermes? Claude Code? ChatGPT? Buzz?
(Informacja dodatkowa: „harness” to warstwa uruchomieniowa wokół modelu — interfejs, narzędzia, dostęp do plików i przeglądarki. Ten sam model w różnych harnessach potrafi działać zupełnie inaczej).
Zanim odpowiem: prowadzę bootcampy na temat każdego z tych narzędzi w Vibe Coding Academy — link pod filmem. To moja prywatna społeczność, cztery godziny rozmów na żywo tygodniowo. Zrobiłem bootcamp na żywo o każdym z tych narzędzi, nagrania też tam są, więc dołączając teraz, dostajesz do nich natychmiastowy dostęp.
Najlepszy harness agentowy na świecie to dziś aplikacja desktopowa ChatGPT. Tak, dobrze słyszysz. Używam jej teraz częściej niż agenta Hermesa i częściej niż OpenClaw. Tak dobry według mnie stał się ten harness.
Nie wiem, czy ludzie zdają sobie z tego sprawę, ale aplikacja desktopowa ChatGPT ma świetną obsługę przeglądarki i komputera. Czyli: rozmawiając z ChatGPT, możesz mu kazać zrobić na komputerze wszystko, co zrobiłby człowiek. I moim zdaniem robi to dziś lepiej niż Claude Code, lepiej niż agent Hermesa, lepiej niż OpenClaw.
Przykład. Kilka tygodni temu napisałem do swojego agenta ChatGPT, że przewijając Twittera, zobaczyłem premierę Deepseek V4 Flash. Wziąłem tweeta, dałem go ChatGPT i powiedziałem: „wrzuć to na mojego DGX Sparka i uruchom”. Agent dosłownie przejął kontrolę nad tym Mac Studio, wszedł do mojej sieci, znalazł DGX Sparka, przeszukał wszystkie modele na Unsloth, znalazł ten idealnie pasujący do Sparka, pobrał go, załadował, zbudował wokół niego harness, przetestował i uruchomił. Bez żadnych zatwierdzeń z mojej strony. Powiedziałem: „pobierz i zainstaluj”. Następna wiadomość, jaką dostałem, brzmiała: gotowe, zainstalowane, działa. Potem jeszcze załadował model i puścił na nim benchmarki. Rewelacja.
Ludzie mówią: „ale w Hermesie mogę pisać z telefonu, przez DM-y, przez Telegram”. Nie potrzebujesz Telegrama. Wystarczy aplikacja mobilna ChatGPT — mają naprawdę dobrą funkcję zdalną. Wchodzisz w sekcję zdalną w aplikacji mobilnej i możesz sterować dowolnym wątkiem ze swojego komputera. Czyli będąc w drodze, odpalasz aplikację, zaczynasz nowy zdalny czat i sterujesz całym swoim komputerem. A jeśli wszystkie twoje urządzenia siedzą na Tailscale, możesz z tego jednego komputera sterować nimi wszystkimi.
Praktycznie nie ma niczego, co potrafią inne agenty, a czego nie potrafi ChatGPT. ChatGPT pokrywa wszystkie zastosowania OpenClaw i Hermesa — moim zdaniem lepiej, szybciej i mocniej.
Najlepszy model do UI, UX i grafiki: Opus 5 w Claude Code
Przechodzimy do budowania UI, UX, gier i wszystkiego, co graficzne. Tu wybieram Opus 5 wewnątrz Claude Code.
Wiem, że Opus 5 zbiera ostatnio mnóstwo hejtu — i częściowo słusznie. Jak mówiłem w filmie recenzyjnym: to gaduła. Bywa trudny do zrozumienia. Dziwnie mówi. Czasem wręcz mówi do ciebie z góry, co jest bardzo dziwne. Ale koniec końców, kiedy robię cokolwiek związanego z UI albo UX, Opus 5 jest najlepszy. Konsekwentnie daje najlepsze rezultaty.
Czy to znaczy, że masz pisać część kodu w ChatGPT 5.6, a część w Opusie 5 i skakać między nimi? Nie — to potrafi bardzo namieszać. Jeśli pracujesz nad czymś, gdzie perfekcyjne UI nie jest najwyższym priorytetem, zostań przy ChatGPT 5.6 Soul. Ale jeśli budujesz aplikację produkcyjną, którą sprzedasz tysiącom ludzi, jeśli robisz grę, jeśli świetne UI jest absolutnie krytyczne — nie sądzę, żeby istniał dziś lepszy model niż Opus 5. Tak, będziesz musiał przeżyć jego dziwny sposób mówienia. Trudno. Efekty dostaniesz najlepsze.
Wszyscy ci ludzie na X, którzy piszą, że Opus 5 to najgorszy model, jakiego używali — słuchajcie, mnóstwo osób uprawia tam farmienie zasięgów. Za jechanie po Anthropicu dostaje się dużo interakcji. I owszem, uważam, że Anthropic zasługuje na krytykę za część rzeczy, które robi. Ale próbuję być obiektywny: kiedy używam Opusa 5, dostaję świetne rezultaty w UX. Nie potrzebuję dodatkowych lajków za powtarzanie, że Anthropic jest najgorszy. Opus 5 to dobry model.
Najlepszy model lokalny: Qwen 3 627B na DGX Sparku
I nawet jeśli nie masz Mac Studio ani DGX Sparka, ta część nadal cię dotyczy, bo modele lokalne odpalisz choćby na Macu Mini.
Moim modelem lokalnym pierwszego wyboru jest teraz Qwen 3 627B na DGX Sparku. To dla mnie idealna mieszanka szybkości i inteligencji. Wygląda, jakby czterdzieści nowych modeli wychodziło co drugi dzień — nie musisz pobierać każdego z nich, zwłaszcza gdy to tylko drobna poprawa względem poprzednika. Ten model jest moim koniem roboczym, spokojnym i niezawodnym. Nie sypie się, ma mnóstwo wsparcia w sieci, dobrze współpracuje z DGX Sparkiem.
Możesz na nim postawić swojego agenta Hermesa. To zresztą jedyny minus ChatGPT — wydaje mi się, że modele lokalne da się do aplikacji ChatGPT podpiąć, ale jakoś nie mam na to ochoty. Hermes sprawia wrażenie zbudowanego właśnie do tego. Więc jeśli masz modele lokalne, poleciłbym ustawić na nich agenta Hermesa.
Ja uruchamiam to przez LM Studio — moim zdaniem najłatwiej się przez nie pobiera i ładuje modele. Nawet na Macu Mini albo innym słabym komputerze możesz pobrać LM Studio, a potem powiedzieć swojemu agentowi: „wejdź w LM Studio i załaduj najlepszy model na moje urządzenie” — zrobi to i będzie działać. To najlepszy model lokalny na dziś. Wiem, że Qwen 38 ma być niedługo otwarty; przetestuję i dam znać.
Inne rzeczy obowiązkowe: Buzz
Poza tym, co omówiłem, obowiązkową pozycją jest dla mnie Buzz. Uważam, że to naprawdę świetna koncepcja. Dla niewtajemniczonych: Buzz zbudował Jack Dorsey, to jego projekt otwartoźródłowy i jest znakomity. Pozwala pracować z wieloma agentami i wieloma modelami naraz — to w zasadzie konkurencja dla Discorda czy Slacka, zbudowana pod pracę z agentami AI.
Najciekawsze jest to, że możesz podłączyć Buzz do swojej sieci lokalnej, czyli do własnej mocy obliczeniowej — i wtedy wszyscy w twojej społeczności Buzz mogą z niej korzystać. Właśnie to robię: podłączam trzy Mac Studio, DGX Sparka i AMD Halo, i wszystko to zasili lokalną moc obliczeniową w tej społeczności. Jeśli chcesz korzystać z moich modeli lokalnych i budować razem z innymi, drogą do tego jest Vibe Coding Academy — link pod filmem.
Buzz jest naprawdę mocny. Uważam, że koncept „wieloosobowego AI” to przyszłość. Wierzę, że praca wielu ludzi z tymi samymi agentami, na tym samym kontekście, przy wspólnych projektach, będzie czymś dużym. Stawiam na to. Buzz jest darmowy, ja go pobrałem. Możesz podpiąć do niego Claude Code i Codex, żeby mieć wszystkich agentów w jednym miejscu. Zrobiłem o tym tutorial jakieś dwa tygodnie temu — też jest na kanale.
Podsumowanie
To była cała lista. Jeśli używasz tych narzędzi do tych zastosowań, jesteś na absolutnym szczycie tego, co dziś oferuje AI. Polecam pobrać je wszystkie, korzystać, wyciskać z nich, ile się da. Zrobisz dzięki temu mnóstwo. Mam nadzieję, że to pomogło. Jeśli chcecie takich zestawień co miesiąc albo co tydzień — dajcie znać w komentarzach. Dostaję tyle pytań „czego mam używać”, że chciałem raz a porządnie odpowiedzieć. Jestem ogromnie wdzięczny, że oglądacie. Do zobaczenia w następnym.
10 najważniejszych takeaways — z kontekstem zastosowania
1.Rozdziel planowanie od wykonania
Na czym polega: Autor konsekwentnie używa jednego modelu do myślenia (Fable 5 Medium) i innego do roboty (ChatGPT 5.6 Soul Medium). Najdroższy model idzie tylko tam, gdzie jakość myślenia przekłada się na całą resztę.
Jak stosować: Zacznij trudne zadanie od sesji planistycznej w najmocniejszym modelu, wyjmij z niej plan i dobre praktyki, a potem przekaż go modelowi wykonawczemu jako brief.
Na co uważać: Przekazanie planu wymaga, żeby był samowystarczalny — model wykonawczy nie zna kontekstu rozmowy planistycznej. Jeśli plan jest mglisty, przerzucanie go między modelami tylko mnoży koszt.
2.„Medium” zamiast najwyższego poziomu rozumowania
Na czym polega: W obu głównych modelach autor wybiera średni poziom rozumowania. Wyższe poziomy są droższe, przemyśliwują proste zadania (potrafią zająć godziny) i generują tekst trudny w odbiorze.
Jak stosować: Ustaw „medium” jako domyślne i podnoś poziom tylko wtedy, gdy konkretne zadanie na średnim zawiodło.
Na co uważać: To obserwacja z praktyki jednej osoby, nie pomiar. Przy zadaniach naprawdę wymagających rozumowania wyższy poziom może być wart kosztu — sprawdź na własnym zadaniu, zamiast przyjmować regułę na wiarę.
3.Aplikacja desktopowa ChatGPT jako główny harness agentowy
Na czym polega: Zdaniem autora sterowanie komputerem i przeglądarką w desktopowej aplikacji ChatGPT przewyższa dziś Claude Code, Hermesa i OpenClaw — pokrywa ich zastosowania w jednym miejscu.
Jak stosować: Zanim dołożysz kolejnego agenta do swojego stosu, sprawdź, czy tego samego nie zrobi harness, który już masz. Konsolidacja narzędzi ma realną wartość.
Na co uważać: To ocena subiektywna, oparta na workflow autora (mocny sprzęt, sieć domowa, pełny dostęp agenta). Przy innym profilu pracy — na przykład ciężkim kodowaniu w repozytorium — porównanie może wypaść inaczej.
4.Praca głosowa z delegowaniem do wątków
Na czym polega: Tryb głosowy służy autorowi jako interfejs dyspozytorski: wyrzuca z siebie kontekst, a komendą „odpal nowy wątek” zleca konkretną robotę osobnym agentom, sam mogąc mówić dalej.
Jak stosować: Traktuj rozmowę głosową jako warstwę zarządzania, nie wykonania. Zamiast dyktować szczegóły, formułuj zlecenia i wypychaj je do wątków, które pracują w tle.
Na co uważać: Wątki uruchomione głosem pracują bez twojego nadzoru — łatwo zgubić, co właściwie zostało zlecone. Rób przegląd wyników przy biurku, zanim cokolwiek z nich trafi dalej.
5.Opus 5 do UI, UX i grafiki — mimo złej prasy
Na czym polega: Autor przyznaje, że Opus 5 jest gadatliwy i dziwnie się komunikuje, ale konsekwentnie daje najlepsze efekty w interfejsach i warstwie wizualnej.
Jak stosować: Sięgaj po niego wtedy, gdy jakość UI jest krytyczna: aplikacja produkcyjna, gra, produkt sprzedawany masowo. Przy reszcie zostań przy modelu wykonawczym.
Na co uważać: Nie mieszaj modeli w obrębie jednego zadania — autor wprost ostrzega, że skakanie tam i z powrotem wprowadza chaos. Podziel raczej projekt na obszary niż każdy plik.
6.Głośna krytyka modelu to nie to samo co dane
Na czym polega: Autor tłumaczy falę hejtu na Opusa 5 farmieniem zasięgów — jechanie po Anthropicu dobrze się klika, niezależnie od jakości modelu.
Jak stosować: Przy wyborze modelu opieraj się na własnym teście na swoim realnym zadaniu, nie na nastrojach na X.
Na co uważać: Ta sama ostrożność dotyczy tego materiału: to również opinia twórcy z własnym interesem w rekomendacjach (płatna społeczność). Traktuj listę jako punkt wyjścia do testu, nie jako werdykt.
7.Model lokalny: stabilny koń roboczy zamiast pogoni za nowościami
Na czym polega: Autor trzyma się Qwen 3 627B, bo jest przewidywalny, ma wsparcie społeczności i dobrze działa na jego sprzęcie — zamiast pobierać każdy nowy model wychodzący co drugi dzień.
Jak stosować: Wybierz jeden model lokalny, poznaj jego zachowanie i zmieniaj go dopiero przy skoku jakości, a nie przy każdej inkrementalnej wersji.
Na co uważać: Konkretny model dobrany jest do bardzo mocnego sprzętu. Na słabszej maszynie ten wariant nie wejdzie — potrzebujesz mniejszej wersji, a wtedy zmienia się też jakość wyników.
8.LM Studio jako najprostsza droga do modeli lokalnych
Na czym polega: LM Studio to według autora najłatwiejszy sposób pobierania i ładowania modeli, działający także na skromnym sprzęcie w rodzaju Maca Mini.
Jak stosować: Zainstaluj LM Studio i poproś agenta, żeby dobrał i załadował model pasujący do twojego urządzenia — nie musisz sam przekopywać się przez katalogi modeli.
Na co uważać: Dobór „najlepszego modelu na urządzenie” przez agenta bywa optymistyczny co do pamięci. Sprawdź faktyczne zużycie RAM-u i prędkość generowania, zanim uznasz konfigurację za działającą.
9.Hermes jako naturalne miejsce dla agentów na modelach lokalnych
Na czym polega: Autor uznaje ChatGPT za najlepszy harness ogólny, ale przy modelach lokalnych wskazuje Hermesa jako narzędzie do tego zbudowane.
Jak stosować: Jeśli inwestujesz we własną moc obliczeniową, postaw agenta Hermesa na modelu lokalnym, a chmurowego harnessa zostaw do zadań wymagających największych modeli.
Na co uważać: To podział z wygody, nie z konieczności — autor sam zaznacza, że modele lokalne prawdopodobnie da się podpiąć również do ChatGPT. Nie buduj dwóch osobnych stosów, jeśli jeden ci wystarcza.
10.Buzz i zakład o „wieloosobowe AI”
Na czym polega: Buzz to otwartoźródłowy projekt Jacka Dorseya — odpowiednik Slacka czy Discorda zbudowany pod pracę z agentami, z możliwością współdzielenia lokalnej mocy obliczeniowej w obrębie społeczności.
Jak stosować: Jeśli pracujesz z AI zespołowo, sprawdź Buzz jako wspólne miejsce dla agentów i kontekstu; da się do niego podpiąć Claude Code i Codex.
Na co uważać: Udostępnianie własnej mocy obliczeniowej innym uczestnikom społeczności to decyzja o dostępie do twojej sieci — przemyśl izolację sprzętu, zanim go podłączysz. To też najbardziej spekulatywna pozycja na liście: autor sam nazywa to zakładem o przyszłość, a nie sprawdzonym standardem.