Nejlepší LLM pro shrnování textů v roce 2026

Většina týmů testuje nástroje LLM pro shrnování tak, že do nich vloží vzorový dokument a považuje to za hotové. Model, který zvládne vaše čtvrtletní zprávy, může zkazit vaše vlákna ve Slacku, a ten, který je perfektní pro právní dokumenty, může zkreslit fakta ve vašich e-mailech zákazníkům.

Tento průvodce vás provede nejlepšími LLM pro shrnování textu, způsobem jejich hodnocení ve vztahu k vaší skutečné pracovní zátěži a způsobem, jak tyto shrnutí přímo propojit s akcemi ve vašem pracovním postupu.

Přehled modelů LLM pro shrnování

Co byste měli hledat v LLM pro sumarizaci?

Výběr nesprávného modelu shrnování vede k plýtvání penězi za neohrabané API, potížím se složitým nastavením nebo prostě k získání nekvalitních shrnutí, která nejsou užitečná. Než se ponoříte do konkrétních modelů, pomůže vám pochopit, co odlišuje efektivní shrnování od obecného výstupu, abyste mohli učinit chytřejší volbu.

Zpracovává vaše skutečné typy dokumentů

Model, který vyniká v sumarizaci výzkumných prací, může mít potíže s konverzačními vlákny na Slacku nebo přepisy schůzek. Hledejte LLM, které byly testovány na konkrétních typech dokumentů, se kterými váš tým denně pracuje – ať už se jedná o právní smlouvy, e-maily zákazníků, technickou dokumentaci nebo poznámky ze schůzek.

Nabízí dostatečné kontextové okno

Kontextové okno určuje, kolik textu může model zpracovat v jednom průchodu. Pokud shrňujete hodinové zápisy z jednání nebo dlouhé výzkumné zprávy, potřebujete model s rozšířeným kontextovým oknem. V opačném případě budete muset dokumenty rozdělit na části a ztratíte soudržnost, která vzniká při zpracování celého textu najednou.

Vyvažuje rychlost a kvalitu

Některé modely upřednostňují rychlost inferenční, zatímco jiné optimalizují kvalitu výstupu. Pro shrnování v reálném čase během schůzek je důležitější rychlost. Pro generování výkonných briefingů má přednost kvalita. Zvažte, kam vaše případy použití spadají v tomto spektru.

Poskytuje vhodné možnosti přístupu.

Technické zdroje a bezpečnostní požadavky vašeho týmu by měly určovat, zda potřebujete spravované API, vlastní hostované nasazení nebo hybridní přístup. Podnikové týmy s přísnými zásadami pro nakládání s daty mohou vyžadovat lokální možnosti, zatímco menší týmy mohou upřednostňovat pohodlí cloudových API.

6 nejlepších LLM pro shrnování textu

Vzhledem k obrovskému množství dostupných modelů je výběr toho správného velkou výzvou. Každý z níže uvedených modelů je silným kandidátem, ale který z nich je „nejlepší“, záleží zcela na konkrétních potřebách vašeho týmu. Budeme je hodnotit podle přesnosti, velikosti kontextového okna, rychlosti a možností přístupu.

1. ClickUp Brain (nejlepší pro shrnování pomocí umělé inteligence v rámci vašeho pracovního postupu)

Největším problémem samostatných nástrojů pro shrnování není kvalita jejich shrnutí, ale to, co následuje poté. Vytvoříte brilantní shrnutí, poté jej ručně zkopírujete do svého nástroje pro správu projektů, vytvoříte z něj úkoly a informujete svůj tým o dalších krocích. ClickUp Brain eliminuje tuto překážku tím, že shrnování přináší přímo do vašeho pracovního postupu.

S ClickUp Brain stačí napsat @brain do libovolného komentáře k úkolu nebo zprávy v ClickUp Chat a požádat jej o shrnutí kontextu. Okamžitě poskytne shrnutí na základě znalosti vašeho pracovního prostoru a upřednostní konkrétní úkol nebo kanál, ve kterém se nacházíte. Protože Brain rozumí vašim projektům, dokumentům a konverzacím, jsou jeho shrnutí okamžitě použitelná, na rozdíl od izolovaného textu, který musíte ručně zpracovat.

Nejlepší funkce ClickUp Brain

Omezení ClickUp Brain

Ceny ClickUp Brain

2. OpenAI GPT-4o (nejlepší pro propracované shrnutí připravené pro vedení)

Pokud potřebujete propracované, nuancované shrnutí, které můžete předložit vedení společnosti, je GPT-4o tou nejlepší volbou. Jeho síla spočívá ve vysoce kvalitním abstraktním shrnování, které vytváří text, který se čte, jako by ho napsal člověk. Díky velkému kontextovému oknu a multimodálním schopnostem dokáže shrnovat text nejen z dokumentů, ale i z obrázků nebo zvukových přepisů.

Můžete k němu přistupovat prostřednictvím široce dostupné API, což usnadňuje integraci do vašich stávajících AI nástrojů pro schůzky. Nevýhodou je, že se jedná o proprietární službu s cenami založenými na využití a při shrnování velmi dlouhých dokumentů můžete zaznamenat mírné zpoždění.

Nejlepší vlastnosti GPT-4o

Omezení GPT-4o

Ceny GPT-4o

3. Anthropic Claude 3. 5 Sonnet (nejlepší pro dokumenty citlivé na dodržování předpisů)

Pokud váš tým pracuje s vysoce citlivými nebo složitými dokumenty, Claude 3. 5 Sonnet je navržen s ohledem na vaše potřeby. Disponuje rozšířeným kontextovým oknem, které mu umožňuje zpracovat a shrnovat celé dlouhé zprávy v jediném průchodu. Opravdu vyniká svou schopností následovat nuancované pokyny – můžete požádat o shrnutí v konkrétním formátu, tónu nebo se zaměřením na určitá témata a on vám ho dodá s vysokou přesností.

Silný důraz společnosti Anthropic na bezpečnostní sladění pomáhá snížit riziko, že model bude vymýšlet fakta, což je kritická vlastnost pro týmy dbající na dodržování předpisů, které pracují s právními nebo finančními dokumenty. Pro týmy, které již používají AI nástroje pro shrnování dokumentů, se Claude dobře integruje do stávajících pracovních postupů.

Nejlepší funkce Claude 3. 5 Sonnet

Omezení Claude 3. 5 Sonnet

Ceny Claude 3. 5 Sonnet

4. Google Gemini 1. 5 Pro (nejlepší pro uživatele Google Workspace)

Pro týmy, které již žijí a dýchají v ekosystému Google, nabízí Gemini 1. 5 Pro téměř bezkonkurenční úroveň pohodlí. Disponuje jedním z největších kontextových oken, která jsou v současné době k dispozici – až 1 milion tokenů –, což jej činí ideálním pro shrnování rozsáhlých zápisů z jednání z Google Meet nebo syntetizování informací z více výzkumných prací uložených v Google Drive.

Díky nativní integraci s Google Workspace můžete získávat shrnutí, aniž byste museli opustit nástroje, které používáte každý den. To je obzvláště cenné pro týmy, které se ve velkém měřítku spoléhají na AI nástroje pro shrnování schůzek v rámci ekosystému Google.

Nejlepší funkce Gemini 1. 5 Pro

Omezení Gemini 1. 5 Pro

Ceny Gemini 1. 5 Pro

5. Meta LLaMA 3 (nejlepší pro vlastní hostované, přizpůsobitelné pipeline)

Váš tým potřebuje mít plnou kontrolu nad svými daty a nechce posílat citlivé informace třetím stranám. Právě v tomto ohledu vyniká open-source model jako LLaMA 3. Můžete jej hostovat na svých vlastních serverech, doladit jej podle specifických dat vaší společnosti, aby lépe rozuměl vašemu žargonu, a přizpůsobit jej jakýmkoli způsobem, který uznáte za vhodný – a to vše bez licenčních poplatků.

Kvalita shrnutí je působivá a často se vyrovná proprietárním modelům. Nevýhodou je potřeba technické infrastruktury. Váš tým bude potřebovat technické zdroje k nasazení a údržbě modelu, protože není k dispozici žádné hotové spravované API. Díky tomu je tento model ideální pro organizace zaměřené na techniku nebo ochranu soukromí.

3 nejlepší funkce LLaMA

Omezení LLaMA 3

Ceny LLaMA 3

6. Mistral Large (nejlepší pro požadavky EU na umístění dat)

Co když chcete flexibilitu open-source, ale nemáte zdroje na to, abyste infrastrukturu spravovali sami? Mistral Large nabízí přesvědčivý kompromis. Byl vyvinut evropskou společností a poskytuje konkurenceschopný výkon v oblasti shrnování s důrazem na efektivitu.

Mistral poskytuje jak spravované API pro snadný přístup, tak modely s otevřenou váhou pro týmy, které chtějí větší kontrolu. Tento hybridní přístup je jeho klíčovou výhodou. Nevýhodou je menší ekosystém integrací třetích stran ve srovnání s giganty jako OpenAI a Google. Je to vynikající volba pro týmy, které hledají rovnováhu mezi pohodlím a kontrolou, zejména pro ty, které musí splňovat požadavky EU na umístění dat.

Nejlepší vlastnosti Mistral Large

Omezení Mistral Large

Ceny Mistral Large

💡 Tip pro profesionály: Pokud je vaším hlavním cílem shrnovat hodinové zápisy z jednání najednou, upřednostněte modely s největším kontextovým oknem, jako je Gemini 1. 5 Pro. Pokud potřebujete model naučit specifickou terminologii vaší společnosti, je vhodnou volbou open-source řešení, jako je LLaMA 3.

Porovnání modelů LLM pro shrnování

Rychlé srovnání vám pomůže na první pohled identifikovat, který model odpovídá nejvyšší prioritě vašeho týmu.

ClickUp Brain přináší shrnování přímo do vašeho pracovního postupu jako konvergovaný pracovní prostor AI, který je ideální pro přeměnu shrnutí na okamžitou akci, přičemž klíčovým kompromisem je to, že funguje optimálně v rámci ekosystému ClickUp.

GPT-4o nabízí jako proprietární model velké kontextové okno, které je ideální pro propracované a nuancované shrnutí, přičemž klíčovým kompromisem je cena založená na využití.

Claude 3. 5 Sonnet poskytuje rozšířené kontextové okno jako proprietární model, který je ideální pro dokumenty citlivé na dodržování předpisů, jejichž primárním omezením je regionální dostupnost.

Gemini 1. 5 Pro nabízí jako proprietární model rozsáhlé kontextové okno, které je ideální pro uživatele Google Workspace, i když může být problémem uzamčení ekosystému.

LLaMA 3 zahrnuje velké kontextové okno jako open-source model, který je vhodný pro vlastní hostované přizpůsobitelné pipeline, ale vyžaduje investice do infrastruktury.

Mistral Large nabízí velké kontextové okno s hybridním přístupem, které je vynikající pro potřeby EU v oblasti uchovávání dat, i když má menší integrační ekosystém.

📖 Přečtěte si také: Nejlepší AI nástroje pro shrnování přepisů

Jak hodnotit kvalitu shrnování LLM

Abychom mohli posoudit, zda jsou shrnutí modelu skutečně dobrá, potřebujeme jasný hodnotící rámec. Spoléhat se na špatné shrnutí může být horší než nemít žádné shrnutí, protože to může vést k nesprávným rozhodnutím na základě nepřesných informací.

Klíčová kritéria pro hodnocení

Přesnost určuje, zda shrnutí správně zachycuje hlavní body původního textu, aniž by vymýšlelo fakta nebo obsahovalo chyby. U dokumentů kritických pro podnikání je to nezbytná podmínka.

Soudržnost měří, zda je shrnutí snadno čitelné a logicky plynulé, nebo zda působí jako změť nesouvislých vět. Dobrá shrnutí zachovávají narativní strukturu.

Stručnost hodnotí, zda shrnutí jde přímo k věci, nebo je plné nadbytečných a zbytečných slov. Nejlepší shrnutí maximalizují hustotu informací.

Dodržování pokynů testuje, zda model dokáže úspěšně dodržovat vaše požadavky na konkrétní tón, formát nebo oblasti zaměření, jako jsou odrážky nebo briefingy ve stylu výkonného managementu.

Konzistence hodnotí, zda model vytváří vysoce kvalitní shrnutí u různých typů dokumentů, nebo zda funguje dobře pouze u některých z nich.

Jednoduchý testovací rámec

Vyberte tři dokumenty, se kterými váš tým pravidelně pracuje – projektový brief, zápis z jednání a e-mailovou konverzaci se zákazníkem. Proveďte každý dokument pomocí modelů, které zvažujete, se stejným zadáním. Poté nechte člena týmu ohodnotit výsledky podle výše uvedených kritérií. I když existují automatizované metriky, nic nepřekoná lidskou kontrolu, pokud jde o zachycení jemných chyb.

🔍 Věděli jste, že... Týmy jako QubicaAMF ušetřily díky ClickUp více než 5 hodin týdně, což představuje přes 250 hodin ročně na osobu, a to díky odstranění zastaralých procesů správy znalostí. Představte si, co by váš tým mohl vytvořit s extra týdnem produktivity každý čtvrtrok.

Jaká jsou omezení používání LLM pro shrnování dokumentů?

Tato technologie má skutečná omezení, která je třeba pochopit, než se rozhodnete pro konkrétní přístup.

Rizika halucinace

Největším rizikem je halucinace, kdy model s jistotou uvádí nesprávné podrobnosti, které znějí věrohodně. Právní týmy, finanční analytici a kdokoli, kdo pracuje s dokumenty citlivými z hlediska dodržování předpisů, by měli vždy nechat lidmi zkontrolovat souhrny s vysokou důležitostí.

Omezení kontextového okna

I ty největší modely mají své limity, takže extrémně dlouhé dokumenty může být nutné rozdělit na menší části. Toto rozdělení může způsobit, že model přehlédne souvislosti mezi vzdálenými částmi nebo ztratí celkový narativní oblouk.

Ztráta nuancí

Jemné argumenty nebo menšinové názory jsou v souhrnech často zjednodušovány. Pokud je pro váš případ použití důležité zachovat odlišné názory nebo okrajové případy, budete muset pečlivě formulovat pokyny nebo akceptovat určitou ztrátu informací.

Výzvy spojené se specifikou domény

Univerzální model nemusí bez doladění rozumět specifickému žargonu vašeho odvětví. Lékařská, právní a technická oblast často vyžadují dodatečné školení nebo pečlivé nastavení promptů.

Bezpečnostní aspekty

Odesílání citlivých firemních dat do API třetí strany vždy s sebou nese určité riziko. U vysoce důvěrných dokumentů může být nutné použít vlastní hostované modely nebo uzavřít podnikové smlouvy se specifickými podmínkami pro nakládání s daty.

Nejedná se o důvody, proč se této technologii vyhýbat, ale jsou to důležité aspekty, které je třeba zvážit. Můžete je zmírnit pomocí chytrých postupů: vždy nechte člověka zkontrolovat souhrny s vysokou důležitostí, pro vysoce citlivá data používejte modely s vlastním hostováním a používejte jasné pokyny, které modelu pomohou zachovat důležité nuance.

📌 ClickUp Insight: 62 % znalostních pracovníků spoléhá na konverzační AI nástroje, jako jsou ChatGPT a Claude. Jejich známé rozhraní chatbotů a všestranné schopnosti mohou vysvětlovat jejich popularitu v různých rolích a odvětvích. Přepínání na jinou kartu, aby bylo možné pokaždé položit AI otázku, však zvyšuje náklady na přepínání a změnu kontextu.

Využití ClickUp Brain ve vašem pracovním postupu shrnování

Viděli jste, jak ClickUp Brain patří mezi nejlepší LLM pro sumarizaci. Nyní se podívejme, jak vytvořit pracovní postupy, které tyto souhrny promění v reálné zvýšení produktivity. Rozdíl mezi užitečným souhrnem a zbytečnou námahou spočívá v tom, zda souvisí s konkrétní činností – a právě v tom vyniká Converged AI Workspace.

[Nahrazovací obrázek: Pracovní prostor ClickUp zobrazující shrnování Brain integrované s úkoly a dokumenty]

Získejte shrnutí přímo tam, kde pracujete

Eliminujte frustrující ruční předávání tím, že shrnutí začleníte přímo do svých projektů. S ClickUp Brain stačí napsat @brain do libovolného komentáře k úkolu nebo zprávy v ClickUp Chat a požádat o shrnutí kontextu. Okamžitě poskytne shrnutí na základě znalosti vašeho pracovního prostoru a upřednostní konkrétní úkol nebo kanál, ve kterém se nacházíte.

Automaticky přeměňujte záznamy z jednání na akční položky

Dohánění zmeškané schůzky již nevyžaduje hodiny čtení poznámek. Zůstaňte plně zapojeni do konverzace, zatímco ClickUp AI Notetaker za vás zaznamenává poznámky ze schůzky. Po schůzce poskytne přepis a shrnutí. Můžete jej dokonce požádat, aby automaticky generoval akční položky a přeměnil je na úkoly ClickUp s přiřazenými osobami a termíny splnění.

Využijte více LLM bez nutnosti spravovat výběr modelů.

Získejte vysoce kvalitní výsledky, aniž byste museli sami spravovat výběr modelu, protože ClickUp Brain využívá v pozadí více LLM. Takto vypadá tento pracovní postup v praxi: Probíhá schůzka, ClickUp AI Notetaker zaznamenává vše, ClickUp Brain poskytuje shrnutí klíčových rozhodnutí a akční položky jsou již ve vašem projektovém plánu. Můžete dokonce použít @My Brain k soukromému shrnutí vlákna nebo k napsání odpovědi před jejím sdílením s týmem.

✨ Skutečné výsledky: Skutečnou výzvou je proměnit shrnutí v akci. ClickUp Brain vyniká v propojování shrnutí přímo s úkoly ve vašem pracovním postupu, čímž eliminuje propast mezi poznatky a provedením, která trápí samostatné nástroje pro shrnování.

Závěr

Nejlepší LLM pro sumarizaci je ten, který vyhovuje jedinečným potřebám vašeho týmu – ať už se jedná o rozsáhlé kontextové okno pro dlouhé zprávy, flexibilitu open source pro přizpůsobení nebo hladkou integraci s vašimi stávajícími nástroji. Než se rozhodnete, vždy otestujte své nejlepší volby na vlastních reálných dokumentech, abyste zjistili, jak fungují.

Nezapomeňte však, že shrnutí má hodnotu pouze tehdy, je-li spojeno s konkrétní akcí. Shrnování se mění z samostatné úlohy na hluboce zakotvenou funkci v rámci platforem, se kterými již pracujete. Skutečný nárůst produktivity pramení z překlenutí propasti mezi získáním poznatku a jeho uplatněním v praxi.

Začněte zdarma s ClickUp a přiveďte shrnování pomocí AI přímo do správy úkolů, chatu a dokumentů.

Často kladené otázky

Jaký je rozdíl mezi extraktivním a abstraktivním shrnováním LLM? Extraktivní shrnování funguje tak, že klíčové věty jsou extrahovány přímo z původního textu, zatímco abstraktivní shrnování generuje zcela nové věty, které vyjadřují základní význam. Moderní LLM používají především abstraktivní metodu, která vede k přirozeněji znějícím shrnutím, která lépe zachycují podstatu zdrojového materiálu.

Jak si open-source LLM vedou v porovnání s proprietárními modely, jako je GPT-4, v oblasti sumarizace? Open-source modely nabízejí úplnou kontrolu nad vašimi daty a možnost jemného doladění podle vašich konkrétních potřeb, ale jejich údržba vyžaduje technické zdroje. Proprietární modely nabízejí pohodlí a snadné použití prostřednictvím API, ale jsou spojeny s náklady na používání a menší kontrolou nad daty. Rozdíl v kvalitě se výrazně zmenšil, přičemž open-source možnosti jako LLaMA 3 v mnoha případech použití konkurují proprietárnímu výkonu.

Zvládají nástroje LLM pro shrnování poznámky z jednání a aktualizace projektů? Ano, většina LLM je velmi účinná při shrnování konverzačních textů, jako jsou poznámky z jednání. Skutečnou výzvou je proměnit tato shrnutí v akci, a právě v tom vynikají nástroje jako ClickUp Brain, které shrnutí přímo propojují s úkoly ve vašem pracovním postupu, místo aby je nechávaly jako izolované textové dokumenty.

Jakou velikost kontextového okna potřebuji pro své dokumenty? Pro standardní obchodní dokumenty s méně než 10 000 slovy mají většina moderních LLM dostatečná kontextová okna. Pro zápisy z jednání delší než jedna hodina nebo komplexní výzkumné zprávy budete potřebovat modely s rozšířenými kontextovými okny, jako je Claude 3. 5 Sonnet nebo Gemini 1. 5 Pro. Okno Gemini 1. 5 Pro s 1 milionem tokenů zvládne prakticky jakoukoli úlohu shrnutí jednoho dokumentu.

Jak mohu snížit riziko halucinací v souhrnech LLM? Používejte jasné a konkrétní pokyny, které modelu nařizují shrnovat pouze to, co je výslovně uvedeno ve zdroji. Pokud je přesnost kritická, požádejte o citace nebo odkazy na konkrétní části. U dokumentů s vysokou důležitostí vždy nechte lidského recenzenta porovnat souhrn s originálem. Při práci s obsahem citlivým na dodržování předpisů zvažte modely s silnějším bezpečnostním nastavením, jako je Claude.