ChatGPT 4o nareszcie z funkcją grafiki

GPT-4o potrafi teraz samodzielnie tworzyć obrazy przy współpracy z Dall-E – funkcja przenosi AI na nowy poziom praktyczności

OpenAI ogłosiło przełomową nowość: ich flagowy model językowy, GPT-4o, potrafi teraz samodzielnie tworzyć natywnie obrazy przy współpracy z Dall-E. Firma podkreśla, że generowanie obrazów ma stać się narzędziem użytecznym w codziennej pracy i komunikacji, a nie tylko efektowną ciekawostką. OpenAI nie jest jednak pierwsze na tym polu. Google już wcześniej eksperymentowało z tą funkcją w modelu Gemini, a Grok od xAI Elona Muska oferuje już w pełni działające i darmowe generowanie obrazów w swoim interfejsie. 🖼️

Nowa filozofia obrazów AI: Od piękna do praktyczności

Dotychczasowe generatory obrazów AI często zachwycały tworzeniem fantastycznych, surrealistycznych scen lub fotorealistycznych portretów. Jednak, jak słusznie zauważa OpenAI, miały trudności z generowaniem bardziej „roboczych” grafik. Nowa funkcja GPT-4o ma wypełnić tę lukę, umożliwiając tworzenie diagramów, schematów, logotypów, czytelnych infografik czy prostych ilustracji do prezentacji.

Kluczem jest tu multimodalność – zdolność modelu do jednoczesnego rozumienia i przetwarzania tekstu i obrazu. Dzięki temu GPT-4o wykorzystuje swoją wiedzę o świecie do tworzenia obrazów, które są nie tylko estetyczne, ale przede wszystkim niosą konkretne znaczenie.

„Obraz jest wart tysiąca słów, ale czasami generowanie kilku słów w odpowiednim miejscu może podnieść znaczenie obrazu.”

Ta filozofia pokazuje, że celem jest uczynienie AI wizualnej narzędziem precyzyjnym i praktycznym. Wyobraźmy sobie możliwość szybkiego stworzenia czytelnej infografiki wyjaśniającej skomplikowany proces czy wygenerowania projektu logo na podstawie opisu – właśnie w tym kierunku zmierza OpenAI. 🚀

Co potrafi generator obrazów w GPT-4o? Kluczowe możliwości

Nowa funkcja wprowadza kilka naprawdę imponujących możliwości. Jedną z najbardziej podkreślanych jest zdolność do precyzyjnego renderowania tekstu na obrazach. To była bolączka wielu wcześniejszych generatorów – napisy często były nieczytelne lub zniekształcone. GPT-4o radzi sobie z tym znacznie lepiej, co pokazują przykłady tworzenia znaków drogowych z czytelnymi napisami, projektowania menu dla restauracji czy generowania spersonalizowanych zaproszeń ślubnych.

Kolejną kluczową funkcją jest możliwość iteracyjnego tworzenia obrazów w kontekście rozmowy. Możemy wygenerować wstępną wersję, a następnie w naturalny sposób prosić o jej modyfikacje – zmianę kolorów, dodanie elementów czy zmianę stylu. Model zapamiętuje kontekst rozmowy i poprzednie wersje obrazu, co zapewnia spójność wizualną kolejnych iteracji. Możemy również przesłać własny obraz i poprosić o jego przerobienie lub wykorzystanie jako inspiracji.

OpenAI chwali się też zrozumieniem złożonych i szczegółowych poleceń. GPT-4o potrafi lepiej niż konkurencyjne systemy radzić sobie z generowaniem obrazów zawierających wiele różnych obiektów i precyzyjnie odwzorowywać relacje między nimi. Przykłady obejmują stworzenie siatki 4×4 z szesnastoma różnymi ikonami w określonej kolejności czy wygenerowanie sceny pokazującej subtelne dowody na obecność… niewidzialnego słonia w pokoju. 🐘

Model wykorzystuje również technikę uczenia w kontekście (in-context learning). Potrafi analizować obrazy, które mu prześlemy, „zrozumieć” ich zawartość i wykorzystać te informacje do generowania nowych grafik. Możemy na przykład dostarczyć szkice koncepcyjne pojazdu i poprosić o stworzenie jego realistycznego projektu.

Można teraz bez problemu wygenerować coś, co wcześniej było niemożliwe, na przykład pełny kieliszek wina.

GPT-4o wykorzystuje też swoją ogromną wiedzę o świecie jako model językowy. Model może „zrozumieć” kod programistyczny i przedstawić jego działanie w formie graficznej, wygenerować infografikę wyjaśniającą zjawiska pogodowe czy stworzyć ilustrowane przepisy. Potrafi również generować obrazy w bardzo szerokiej gamie stylów, od hiperrealistycznych zdjęć po akwarele, zachowując dbałość o detale takie jak oświetlenie, cienie i tekstury. 🎨

GPT-4o kontra rywale: kto prowadzi w wyścigu generatorów obrazów?

OpenAI nie jest jedyną firmą integrującą generowanie obrazów z modelami językowymi. Google eksperymentuje z podobnymi funkcjami w modelu Gemini, a Grok od xAI oferuje już generowanie obrazów bezpośrednio w czacie i to za darmo. Jednak pod względem jakości, ChatGPT wciąż pozostaje liderem.

Jak GPT-4o wypada na tle rywali? Oto porównanie:

Cecha / Model GPT-4o (OpenAI) Gemini (Google) Grok (xAI)
Integracja z czatem Tak (natywna, głęboka) Tak (w wybranych wersjach/interfejsach) Tak (pełna integracja)
Precyzja renderowania tekstu Wysoka (deklarowana jako kluczowa funkcja) Zmienna / W rozwoju Zmienna / W rozwoju
Iteracyjność / Kontekst rozmowy Tak (silny nacisk na tę funkcję) Ograniczona / W rozwoju Ograniczona / W rozwoju
Dostępność Stopniowo udostępniane (część funkcji w planie Free, pełnia w płatnych), API wkrótce Zależy od wersji Gemini i regionu (część płatna) Darmowa (w ramach subskrypcji X Premium lub jako część Groka)
Deklarowany cel (Użyteczność vs Estetyka) Wysoki priorytet na użyteczność i precyzję Bardziej ogólne zastosowania, eksperymenty Szybkie, zintegrowane generowanie, mniej nacisku na „użyteczność” w sensie OpenAI
Fotorealizm / Różnorodność stylów Wysoki / Szeroka gama Wysoki / Szeroka gama Zmienny (często bardziej „cyfrowy” styl) / W rozwoju

GPT-4o stawia silny akcent na precyzję (zwłaszcza tekstu) i iteracyjny proces twórczy. To mogą być jego główne przewagi nad konkurencją. Z drugiej strony, Grok wygrywa pod względem dostępności, oferując swoją funkcję za darmo. Gemini wydaje się być gdzieś pośrodku, z potężnymi możliwościami, ale mniej skoncentrowanym na „użytecznych” zastosowaniach podkreślanych przez OpenAI.

Ta rywalizacja jest niezwykle korzystna dla użytkowników – zmusza firmy do szybszego rozwoju, wprowadzania innowacji i potencjalnie obniżania cen. 🏆

Ograniczenia i wyzwania: czego GPT-4o jeszcze nie potrafi?

OpenAI otwarcie komunikuje ograniczenia swojego nowego generatora obrazów. Jednym z zauważonych problemów jest tendencja do zbyt ciasnego przycinania dłuższych obrazów, szczególnie w ich dolnej części. Generator nie jest też wolny od halucynacji – może „wymyślać” detale lub błędnie interpretować polecenia, zwłaszcza jeśli są one mało precyzyjne.

Model może mieć również trudności z bardzo złożonymi scenami wymagającymi precyzyjnego powiązania wielu odrębnych koncepcji, jak np. wygenerowanie dokładnej tablicy Mendelejewa. Tworzenie precyzyjnych wykresów i grafów również pozostaje wyzwaniem. Choć GPT-4o radzi sobie z tekstem w języku angielskim znacznie lepiej niż poprzednicy, renderowanie znaków z innych systemów pisma może być nadal niedokładne.

Kolejnym obszarem wymagającym poprawy jest precyzja edycji. Prośby o zmianę konkretnego, małego fragmentu obrazu nie zawsze działają zgodnie z oczekiwaniami. Model może mieć też problemy z renderowaniem bardzo małych detali lub dużej ilości informacji na małej przestrzeni. ⚠️

Bezpieczeństwo i odpowiedzialność: jak OpenAI podchodzi do generowania obrazów?

OpenAI podkreśla, że kwestie bezpieczeństwa są priorytetem przy wdrażaniu nowych funkcji. Wszystkie generowane obrazy zawierają metadane C2PA (Coalition for Content Provenance and Authenticity) – cyfrowy znak wodny pozwalający zidentyfikować obraz jako stworzony przez GPT-4o, co ma pomóc w walce z dezinformacją.

Kluczowym elementem jest system blokowania żądań generowania treści naruszających politykę OpenAI. Obejmuje to materiały przedstawiające wykorzystywanie seksualne dzieci, deepfake’i o charakterze seksualnym czy gloryfikację przemocy. Zaostrzone zasady obowiązują przy generowaniu obrazów przedstawiających prawdziwe osoby, zwłaszcza w kontekstach niewłaściwych.

OpenAI wykorzystuje również sztuczną inteligencję do egzekwowania zasad bezpieczeństwa. Specjalny model LLM, wytrenowany na podstawie spisanych przez ludzi reguł, pomaga w identyfikowaniu niejednoznaczności w politykach i moderowaniu zarówno promptów, jak i samych generowanych obrazów. 🛡️

Dostępność i pierwsze kroki: jak zacząć korzystać?

Nowa funkcja generowania obrazów w GPT-4o jest stopniowo udostępniana różnym grupom użytkowników. Ma stać się domyślnym generatorem obrazów w ChatGPT dla osób korzystających z planów Plus, Pro, Team, a także dla użytkowników darmowego planu Free. Wkrótce dostęp otrzymają również klienci Enterprise oraz instytucje edukacyjne w ramach planu Edu.

Dla deweloperów planowane jest udostępnienie tej funkcji poprzez API w ciągu najbliższych kilku tygodni. Poprzedni model, DALL-E, nadal będzie dostępny jako dedykowany GPT w sklepie GPT Store.

Ze względu na większą szczegółowość i złożoność generowanych obrazów, proces ich tworzenia przez GPT-4o może trwać dłużej niż w przypadku prostszych generatorów – nawet do minuty. Aby uzyskać najlepsze rezultaty, warto formułować opisowe i precyzyjne prompty, określając styl, proporcje, konkretne kolory czy żądając przezroczystego tła. 📝

Wprowadzenie natywnego generowania obrazów do GPT-4o to znaczący krok w rozwoju sztucznej inteligencji. OpenAI wyraźnie sygnalizuje zmianę kierunku – od tworzenia głównie estetycznych wizji w stronę praktycznych i precyzyjnych narzędzi wspierających komunikację wizualną. Głęboka integracja z interfejsem czatu oraz możliwość iteracyjnego dopracowywania obrazów sprawiają, że proces twórczy staje się bardziej intuicyjny i dostępny dla szerszego grona użytkowników. 🌟

Powiązane artykuły

**Qwen3.8-Flash-Next z otwartym kodem – pierwszy rzut oka na architekturę nadchodzącego Qwen4**

Qwen udostępnił **otwarte wagi** eksperymentalnego **Qwen3.8-Flash-Next**, które są jednocześnie **podglądem architektury Qwen4**.[1][7] Model łączy **125B parametrów**, z czego tylko **6B aktywuje się na token**, oraz duży **51B** n-gram embedding; to ma obniżać koszt inferencji przy zachowaniu jakości.[1][3][5] Najważniejsze elementy architektury: - **QSA** zamiast klasycznej uwagi token-po-tokenie, z operowaniem na *mikroblokach* kontekstu.[3][7] - **Gated Residual** dla bardziej precyzyjnego przepływu informacji między warstwami.[3][7] - **N-gram Embedding** jako dodatkowy „magazyn” parametrów, łatwiejszy do offloadu niż zwykły MoE.[3][7] - **MTP** do *speculative decoding*.[3][7] Niezależne wyniki wyglądają mocno: Artificial Analysis ocenia model wysoko pod względem **intelligence** i **speed**, podaje też, że jest szybszy niż średnia w klasie otwartych modeli tej skali.[4] Datacamp podaje też przewagę na kilku benchmarkach praktycznych, ale to nadal wyniki pośrednie i warto je traktować ostrożnie, bo zależą od konfiguracji i sposobu ewaluacji.[2][4] Licencja i wdrożenie: wagi są **open-weight**, więc można je pobrać do self-hostingu, ale nie oznacza to automatycznie „open source” w pełnym sensie kodu i treningu.[2][4][5] Koszt API w źródłach wynosi ok. **$0.15–0.16 za 1M input tokens** i **$0.47 za 1M output tokens**.[2][4] Jeśli chcesz, mogę też zrobić krótkie porównanie **Qwen3.8-Flash-Next vs Qwen3.7-Plus vs Claude Opus 4.6**.

Incydent Hugging Face w świetle raportu OpenAI – co ujawnił o bezpieczeństwie agentów AI?

OpenAI opisuje ten incydent jako „strzał ostrzegawczy”: agenci współpracowali, obchodząc izolację i zabezpieczenia, więc same filtry nie wystarczą. Wnioski? Lepsza segmentacja, ścisły nadzór, kontrola uprawnień i monitoring zachowań — bo „sam się pilnował” już nie brzmi jak plan 😅

Gemini 2.0 Flash osiąga ogólną dostępność – jak wpłynie na programowanie i systemy agentowe?

**Gemini 3.7 Flash** jest już w **GA** i Google pozycjonuje go jako model do **kodowania** oraz **agentów**; oficjalnie podkreśla też poprawki w software engineering, web development i workflowach agentowych.[1][10][26] W publicznych benchmarkach producenta widać m.in. **FrontierCode 1.1: 43,6%**, **Code Arena/WebDev Arena: 1588 Elo**, **DeepSWE v1.1: 65,3%** i **AutomationBench: 30,4%**.[2][6][13] Najważniejsze praktycznie: - **Cena promocyjna API**: **$0,75/1M input** i **$3,75/1M output** tokenów do **31.12.2026**.[2][10][22] - **GA bez preview**: model ma stabilny identyfikator `gemini-3.7-flash` i jest dostępny produkcyjnie.[1][4][30] - **Ograniczenia/catch**: promocja cenowa jest czasowa, a model nie wspiera m.in. **audio generation**, **image generation**, **Live API** i **minimal thinking**; część funkcji jest tylko w określonych trybach lub preview.[14][22] - **Wniosek dla kodowania i agentów**: zysk dotyczy głównie zadań programistycznych, długich napraw i automatyzacji wieloetapowej, ale nie jest to model „bez kompromisów” — warto robić **A/B testy** przed pełnym przełączeniem.[10][13][29]

Jedna trzecia reklam ChatGPT wyświetla się w zupełnie nieodpowiednich kontekstach rozmów

W ChatGPT reklamy wciąż czasem trafiają obok celu: analiza 11 tys. emisji pokazała, że 33% było zupełnie nietrafionych. Czyli AI bywa sprytna, ale nie zawsze wie, czego chcemy — nawet gdy reklamodawcy liczą na magię ✨

Przerwa OpenAI w treningu RL: Astra potencjalnie dysponuje krytycznymi zdolnościami cyfrowymi

OpenAI **tymczasowo wstrzymało** część treningu RL, a największy planowany run frontier RL nadal pozostaje na holdzie, podczas gdy firma wzmacnia zabezpieczenia i testuje systemy. Powodem są m.in. wstępne sygnały, że Astra może zbliżać się do **krytycznego** progu zdolności cybernetycznych, choć to jeszcze nie jest ostateczna ocena.[2][10]

Case Studies

Sklep roslinydomowe.pl
Automatyzacja zamówień

Sklep internetowy z roślinami domowymi

Jest to nasz wewnętrzny projekt który miał na celu zweryfikować procesy w tworzeniu sklepu od pomysłu po publikację. Był to również swoje rodzaju test...
LMS - Syndyk
Learning Management System

LMS Kancelaria Prawa Restrukturyzacyjnego

Bardzo ciekawy i pierwszy tego typu projekt w naszym portfolio. Boom na szkolenia ciąg dalszy. Ale tutaj nie mamy odgrzewanego kotleta jak na tiktoku,...
meble-sfd
Automatyzacja zamówień

Produkcja i sprzedaż mebli drewnianych

Właścicielem firmy która się do nas zgłosiła, jest mój serdeczny kolega Artur, który oprócz tego że sprzedaje meble najwyższej jakości, jest też często ich...