LLM scena 2025. je vrlo dinamična — pojavljuju se novi modeli, a neki stari dobiju velike nadogradnje. Ovdje je pregled najboljih aktualnih LLM-ova, što rade najbolje i kada ih ima smisla koristiti.
GPT‑4o (i GPT-4o mini) — “sve-u-jednom” multimodalni radnik
- GPT-4o kombinira visoku kvalitetu generiranja, reasoning i multimodalne mogućnosti (tekst, slike, audio) — što ga čini jednim od najuniverzalnijih LLM-ova 2025. :contentReference[oaicite:1]{index=1}
- Model podržava kontekst od 128 k tokena, omogućavajući složenije upite ili duže dokumente. :contentReference[oaicite:2]{index=2}
- Idealno za: kompleksne kod-reviewe, “agentske” workflowe, multimedijalne zadatke, research, kreativno generiranje sadržaja kad želiš “najbolje od svega”.
- Mana: veća cijena po tokenu u odnosu na open-source ili budget-orijentirane modele. :contentReference[oaicite:3]{index=3}
Mistral Large 2 — otvoreni, efikasni i jak razlog za open-source LLM ekosustav
- Mistral Large 2 je 123 milijarde parametara, sa kontekstnim “prozoraćem” od 128 k tokena — u 2025. često nudi odličan balans performansi i cijene. :contentReference[oaicite:5]{index=5}
- Prema objavi razvojnog tima, Mistral 2024-tog “significantly improves” u kodiranju, matematici, reasoning-u i funkcijama, što ga čini zanimljivim za širok spektar zadataka. :contentReference[oaicite:6]{index=6}
- Budući da je open-source, dobra je opcija za privatne deploye, eksperimentiranje, finetuning i projekte s fokusom na kontrolu nad podacima. :contentReference[oaicite:7]{index=7}
- Mane: u nekim benchmark testovima još uvijek zaostaje za “top-of-the-line” modelima kad su u pitanju very complex zadaci (očekuj kompromis u “najboljem mogućem outputu”). :contentReference[oaicite:8]{index=8}
Claude 4 / Claude 3.5 (Sonnet / Opus) — kad ti treba kontekst, preciznost i “safe” outputs
- Claude modeli, prema 2025. evidenciji, često su preporuka za zadatke koji zahtijevaju veliki kontekst, preciznost, stabilnost i “sigurniji” output — npr. pisanje, sažeci, dokumentacija, analize. :contentReference[oaicite:11]{index=11}
- Idealni su za poslovne aplikacije, content-writing, customer-support ili složene tekstualne transformacije gdje kvaliteta stila i strukture puno znači. :contentReference[oaicite:12]{index=12}
- Mana: u nekim slučajevima slabiji su u multimodalnim zadacima ili ekstremno “heavy” kodiranju u odnosu na modele poput GPT-4o ili Mistral.
Google Gemini (2025 verzije) — multimodal, integracija i pristupačnost
- Gemini ostaje “go-to” za korisnike koji trebaju multimodalnost + blisku integraciju s Google ekosistemom, razumijevanje jezika i brz pristup. :contentReference[oaicite:14]{index=14}
- Može biti dobar izbor kad želiš balans između cijene, fleksibilnosti i “core” sposobnosti — pogotovo za prototipove, eksperimente i zadatke koji ne zahtijevaju maksimalnu preciznost. :contentReference[oaicite:15]{index=15}
- Mana: često nije prvi izbor za kompleksne kod-reviewe ili kritične zadatke — modeli s jakim “foundation” performansama su i dalje GPT-4o ili Mistral.
Llama 3 (i open-source varijante) — fleksibilnost, kontrola i ekonomičnost
- Kao open-source rješenje od strane Meta-AI, Llama daje mogućnost samostalnog hostanja, finetuninga i potpunu kontrolu nad podacima — što je važno za privatnost, sigurnost i custom scenarije. :contentReference[oaicite:17]{index=17}
- Idealno za entuzijaste, istraživače ili male timove koji ne žele ovisiti o API-jima — dobar balans između performansi i troška. :contentReference[oaicite:18]{index=18}
- Mana: da bi dobio “jače” performanse često je potreban moćan hardware (GPU, memorija) — nije uvijek plug-and-play kao cloud modeli. :contentReference[oaicite:19]{index=19}
Kako birati — što trebaš uzeti u obzir?
- Zadaci i intenzitet: Ako ideš na ozbiljan kod, reasoning, multimodalne zadatke → GPT-4o; ako ti treba balans performansi i cijene → Mistral; za privatnost i kontrolu podataka → Llama; za tekst, pisanje, sažetke → Claude; za fleksibilnost i integracije → Gemini.
- Budget & infrastruktura: Cloud API-ji lako skaliraju, ali cijena raste s upotrebom. Open-source / self-host modeli (Llama, Mistral) zahtijevaju hardware, ali su povoljniji dugoročno.
- Privatnost i vlasništvo nad podacima: Ako želiš da podaci ostanu lokalno, open-source je često jedina opcija.
Zaključak
Ne postoji “jedan LLM za sve” — najbolja opcija zavisi o potrebama, budžetu i očekivanjima. Osobno kombiniram: GPT-4o za kritične zadatke i kreativu, Mistral kad radim open-source projekte i želim kontrolu, Llama kad mi treba privatnost i fleksibilnost, a Claude/Gemini za lakše zadatke i “daily-use”.
Ako želiš — mogu dodati tabelu (2025) s usporedbom ključnih parametara (context window, cijena, licence, idealni use-case) za ovih 5–6 modela — to često olakša čitateljima izbor.