Srovnání největších trénovacích běhů v historii AI odhaluje, jak se výpočetní nároky modelů vyvíjejí a kdo si je může dovolit. Data z let 2023 až 2026 ukazují exponenciální růst FLOP, přičemž nejvyšší hodnoty dosahují modely od OpenAI a xAI. Cílem je posoudit, jak tato čísla ovlivňují koncentraci moci v oboru.
Trénovací výpočet v čase; zvýrazněno 12 největších běhů. Zdroj: Epoch AI (CC-BY).
Grok 4 a GPT-4.5 vedou v trénovacím compute
Nejvyšší publikovaný trénovací výpočet má Grok 4 od xAI s hodnotou 5,00e+26 FLOP. Následují GPT-4.5 od OpenAI s 3,80e+26 FLOP a Grok 3 s 3,50e+26 FLOP. Novější GPT-5 dosahuje 6,60e+25 FLOP a Meta AI se svým Llama 4 Behemoth 5,18e+25 FLOP, což je těsně za GPT-5.
Anthropic a NVIDIA představují modely s nižším, ale stále významným compute: Claude 3.7 Sonnet má 3,35e+25 FLOP, zatímco Llama Nemotron Ultra 253B dosahuje 3,91e+25 FLOP. Google DeepMind s Gemini 1.0 Ultra se pohybuje na 5,00e+25 FLOP.
Laboratorní čísla versus reálná koncentrace moci
Publikované hodnoty FLOP ukazují, že OpenAI a xAI jsou v čele, což potvrzuje jejich dominantní postavení ve výpočetní kapacitě. Tato čísla však představují pouze veřejně dostupné modely, což znamená, že skutečný objem compute může být vyšší u neveřejných běhů.
Exponenciální růst FLOP navíc neznamená automaticky lepší výkon modelů v praxi. FLOP měří výpočetní náročnost, nikoliv kvalitu výsledků, což je důležité pro reálné nasazení v podnicích.
Co z toho plyne pro české firmy
Pro české organizace je klíčové pochopit, že největší modely nejsou vždy nejvhodnější volbou. Výběr by měl zohledňovat nejen výpočetní náročnost, ale také praktické potřeby, jako je efektivita, náklady a dostupnost.
Data ukazují, že modely od OpenAI a xAI dominují v compute, ale menší modely od Meta AI, Anthropic či NVIDIA mohou být dostatečné pro většinu aplikací. Důležitá je rovnováha mezi výkonem a náklady.
Časté dotazy
Který model má nejvyšší trénovací FLOP v roce 2026?
Nejvyšší publikovaný trénovací FLOP v roce 2026 má Grok 4 od xAI s hodnotou 5,00e+26. Druhý v pořadí je GPT-4.5 od OpenAI s 3,80e+26 FLOP, následovaný Grok 3 s 3,50e+26 FLOP.
Jak si stojí modely od Meta AI v porovnání s OpenAI?
Meta AI dosáhla s Llama 4 Behemoth hodnoty 5,18e+25 FLOP, což je o něco méně než GPT-5 od OpenAI s 6,60e+25 FLOP. Llama 3.1-405B má pak 3,80e+25 FLOP, což je srovnatelné s některými staršími modely OpenAI.
Jsou publikované FLOP hodnoty spolehlivým ukazatelem výkonu modelů?
Publikované FLOP hodnoty měří výpočetní náročnost trénování, nikoliv přímo výkon modelů. Vyšší FLOP neznamená automaticky lepší výsledky v praxi, neboť výkon závisí také na architektuře, datech a optimalizaci.
ZDROJE DAT A METODIKA
Všechna čísla v tomto srovnání pocházejí z uvedených zdrojů k datu 10. července 2026. Grafy generuje institut CIAD přímo ze zdrojových dat; textová analýza čísla nikdy nedopočítává ani neodhaduje.