Az OpenAI piacra dobta a GPT-6 Astra-t, és ezt az AGI-korszak kezdetének nevezte. A számok is alátámasztják ezt: az Astra 99,9%-ot ért el az ARC-AGI-3-on, 98%-ot a FrontierMath Tier 4-en, és saját biztonsági tesztjei során valódi zero-day sebezhetőségeket is felfedezett.
Szinte minden technikai szempontból a ChatGPT még soha nem volt ennyire hatékony. És mégis, az esetek felében még mindig a ChatGPT alternatíváit választom. Mert a választás már nem olyan egyértelmű.
Az a válasz, amelyre mindig visszatérek, semmi köze sincs a legújabb modellekhez.
Az a lényeg, hogy mennyit kell elárulnom az eszköznek a munkámról, az életemről és az elvárásaimról: látja-e a feladataimat, a dokumentumaimat, a naptáramat és a tegnapi üzenetváltást, és ad-e nekem személyre szabott válaszokat! Persze, az MCP-k és a csatlakozók minden platformot interoperábilisabbá tettek, mint egy évvel ezelőtt. De a gyakorlatban még mindig hatalmas a különbség a „csatlakoztatott” és a „natív” között. Így hát elindultam, hogy megtaláljam a legjobb ChatGPT-alternatívát, a következő kérdés vezérelve: Melyik ezek közül az AI-eszközök közül támogatja ténylegesen a munkamódszeremet és azokat a platformokat, amelyekkel dolgozom? És így teszteltem őket: nem annyira az elszigetelt kimeneti minőség alapján, hanem inkább annak alapján, hogy mi történt, amikor az AI találkozott a valódi munkafolyamatommal.
💡 Több mesterséges intelligenciát használ, mint valaha, de a munka még mindig félig kész állapotban kerül vissza?
Ez általában azt jelenti, hogy a feladathoz nem a megfelelő típusú mesterséges intelligenciát használod.
Töltse ki ezt az 1 perces kvízt, hogy megtudja: átfedés van-e az eszközei között, hiányzik-e a kontextus, vagy talán ideje átadni a munkát egy ügynöknek.
A rövid válasz: Melyik ChatGPT-alternatívát érdemes választani?
A Gemini akkor jön jól, ha a napom során minden a Google-on keresztül zajlik. A ClickUp Brain a ClickUp-ra jellemző feladatok, projektek, dokumentumok és terek között elosztott munkához illeszkedik. A Copilot természetes választás a Microsoft 365-csapatok számára. Ha a munka nem kötődik egyetlen rendszerhez, a Claude a legerősebb hosszú dokumentumok, írás, kódolás és alapos érvelés terén, míg a Perplexity az én választásom a hivatkozásközpontú kutatásokhoz.
A ChatGPT alternatívái egy pillantásra
| Eszköz | Legalkalmasabb | Kiemelkedő jellemző | Kezdő ár* | Hol bukik el |
|---|---|---|---|---|
| Claude | Hosszú dokumentumok, alapos érvelés és kód | Claude Design, Skills, csatlakozók, távoli MCP, Artifacts, Cowork és Claude Code | Ingyenes; fizetős változat 17 USD/hó-tól | Nem ez a legjobb választás natív kép- vagy videó-előállításhoz, és a Claude Code vagy a Cowork intenzív használata korlátokba ütközhet. |
| Google Gemini | A Google Workspace-t már használó csapatok | Mélyreható kutatás, Workspace-integráció, 1 millió tokenes kontextus, Gems, kép- és videógenerálás, valamint irányított tanulás | Ingyenes; fizetős változat 4,99 USD/hó-tól | A funkciók szétszórtan jelenhetnek meg a különböző csomagokban, fióktípusokban, régiókban és különálló Google-termékekben |
| ClickUp Brain² | Az AI beépítése a csapatod tényleges munkájába | Super Agents, Enterprise Search, Skills, Codegen, Artifact, valamint hozzáférés a GPT-hez, a Claude-hoz és a Gemini-hez a Workspace kontextusában | Örökös ingyenes próba; a Brain AI más csomagokban is elérhető | A rendszer csak annyira erős, amennyire az alatta lévő Workspace-kontextus, és a platformnak időbe telik, amíg megtanulja a dolgokat |
| Microsoft Copilot | Microsoft 365-szervezetek | Researcher, Analyst, Copilot Studio, Teams meeting intelligence, Pages és a natív Microsoft 365 kontextus | Havi 9,99 dollártól | Nehéz megindokolni, ha a csapat munkájának nagy része a Microsoft 365-ön kívül zajlik |
| Perplexity | Hivatkozás-központú kutatás | Forrásokkal alátámasztott válaszok, Deep Research, modellválasztás, Perplexity Computer, Comet és munkaalkalmazás-összekötők | Ingyenes; fizetős változat 20 USD/hó-tól | Alapértelmezett stílusa inkább a kutatási összefoglalás felé hajlik, ezért a kifinomult, hosszú szövegek gyakran további szerkesztést igényelnek. |
| Gemini Notebook | Meghatározott forráskészleten alapuló kutatás | Forráshivatkozások, audio- és videóáttekintések, diavetítések, infografikák, gondolattérképek, kvízek és mélyreható kutatások | Ingyenes; fizetős hozzáférés a Google AI-csomagok keretében 4,99 USD/hó-tól | Nem arra lett kifejlesztve, hogy projekteket kezeljen vagy átfogó operatív intézkedéseket hajtson végre a munkafolyamatokban |
| DeepSeek | Olcsó logikai következtetés és saját szerveren való üzemeltetés | Olcsó következtetés, 1 millió tokenes kontextus, nyílt súlyozású telepítés, kompatibilis API-k, kontextus-gyorsítótár és strukturált kimenet | Ingyenes webalkalmazás; az API ára a használat alapján kerül kiszámításra | Ez nem egy kiforrott irodai szoftvercsomag, és az önálló üzemeltetés az infrastruktúra felelősségét a csapatodra hárítja. |
| Mistral Vibe | Európai adatelhelyezés és magáncélú telepítés | EU-beli következtetés, helyszíni telepítés, Work Mode, Vibe Code, Skills, több mint 100 csatlakozó és a Mistral Forge | Ingyenes; fizetős változat 14,99 USD/hó-tól | Natív ökoszisztémájának hatóköre kisebb, mint a Microsofté vagy a Google-é |
| Grok | Valós idejű webes és közösségi intelligencia | Élő webes és X-adatlekérés, többügynökös mód, Grok Imagine, Grok Build és Grok Bot | Ingyenes; fizetős változat 30 USD/hó-tól | A valós idejű közösségi adatokban az erős jelek keveredhetnek pletykákkal és zajjal, ezért a fontos állításokat továbbra is ellenőrizni kell |
| Jan | Saját hardveren futó privát mesterséges intelligencia | Helyi következtetés, Cowork, OpenAI-kompatibilis helyi API, MCP-integrációk, Jan CLI és felhőszolgáltatói tartalék | Ingyenes és nyílt forráskódú | A teljesítmény a hardvertől függ, különösen nagyobb modellek, hosszabb kontextus és bonyolultabb érvelés esetén. |
Hogyan értékeljük a szoftvereket a ClickUp-nál
Szerkesztői csapatunk átlátható, kutatásokon alapuló és gyártóktól független eljárást követ, így biztos lehetsz benne, hogy ajánlásaink a termékek valós értékén alapulnak.
Itt találsz egy részletes áttekintést arról, hogyan értékeljük a szoftvereket a ClickUpnál.
Mire érdemes figyelni egy ChatGPT-alternatíva kiválasztásakor?
Amint elkezdtem ezeket az eszközöket valódi munkához használni, már nem foglalkoztam annyira a modellek minőségének apró különbségeivel.
Az alábbi öt dolgot ellenőriznék először:
- Hozzáférés a kontextushoz: El tudja-e olvasni a fájljaimat, e-mailjeimet, naptáramat, feladataimat vagy kódomat anélkül, hogy mindent újra be kellene illesztenem?
- Végrehajtás: Képes-e elkészíteni egy táblázatot, prezentációt, kutatási összefoglalót vagy pull requestet, vagy csak az utasítások végrehajtásánál áll meg?
- Adatkezelés: Mit tárolnak, mit lehet felhasználni a betanításhoz, és milyen ellenőrzési lehetőségekkel rendelkeznek az adminisztrátorok?
- Költségek nagy léptékben: A 20 dolláros hirdetési ár kevésbé számít, mint az, amit ténylegesen fizetnék a számomra szükséges funkciókért és korlátokért
- Áttérési költség: Ha később váltanék, magammal vihetem a parancsaimat, projektjeimet, memóriámat és munkafolyamataimat?
Én a modellválasztást is megnézném. Egyes platformok lehetővé teszik, hogy egy előfizetés keretében válthassak a GPT, a Claude, a Gemini és más modellek között. Így a modellválasztás feladatfüggő döntéssé válik, és nem kötődik egy adott platformhoz.
Az útmutató további része mind a 10 lehetőséget bemutatja, beleértve az árakat, az előny-hátrányokat, valamint azokat a felhasználói élményeket, amelyek csak akkor válnak nyilvánvalóvá, ha valódi munkában használom őket.
Figyelem: Az OpenAI fokozatosan megszünteti a Custom GPT-ket. Az érintett Enterprise munkaterületek esetében a bevezetés ütemezése a következő:
- 2026. szeptember 11.: Megkezdődnek az adminisztrátori értesítések
- 2026. szeptember 17.: Elindul az áttérési folyamat
- 2026. szeptember 25.: Az új egyéni GPT-k létrehozásának lehetősége megszűnik, ezért addig tegyék közzé az összes vázlatot
- 2026. december 11.: A testreszabott GPT-k működésének leállítása tervezett
Az OpenAI szerint várhatóan további csomagok is megjelennek majd. Ha a Custom GPT-k a munkafolyamatod részét képezik, akkor ez egy jó alkalom arra is, hogy összehasonlítsd a ChatGPT alternatíváit az ügynökökkel, készségekkel és újrafelhasználható munkafolyamatokkal.
A munkahelyi használatra legalkalmasabb 10 ChatGPT-alternatíva
A 10 legerősebb lehetőség a Claude, a Google Gemini, a ClickUp Brain, a Microsoft Copilot, a Perplexity, a Gemini Notebook, a DeepSeek, a Mistral Vibe, a Grok és a Jan. Minden eszközt olyan feladatokkal teszteltem, amelyekre én is használnám őket: hosszú dokumentumok, kutatás, fájlok, munkaterületi kontextus és több lépésből álló feladatok.
Az alábbi bejegyzések bemutatják a kiemelkedő funkciókat, az árakat, a rendelkezésre álló felhasználói véleményeket, valamint azt, hogy melyik eszköznek vannak korlátai.
Megjegyzés: A mesterséges intelligencia modellek gyorsan változnak, és szinte hetente jelennek meg új funkciók. Az alábbiakban leírtak mindazt tükrözik, amit a cikk írásának időpontjában ellenőrizni tudtam.
1. Claude (Legalkalmasabb hosszú dokumentumokhoz, alapos érveléshez és kódhoz)
Általában a Claude-hoz fordulok, ha sok anyagom van, és nem akarom, hogy a mesterséges intelligencia elkapkodja a választ. Például egyszer egy 40 oldalas kutatási anyagot tettem be egy beszélgetésbe, és megkértem, hogy keresse ki a három egymással ellentmondó állítást. Mind a hármat megtalálta, és elmagyarázta, miért nem egyeznek a források. Ez a fajta türelem a zavaros, sok részletet igénylő munkákkal szemben az, amiben a Claude kiemelkedik.
És már nem érzem úgy, hogy csak a csevegésre lenne korlátozva (szerencsére!). A Claude Cowork fájlokkal, böngészőbeli feladatokkal és több lépésből álló munkákkal is boldogul. A Claude Code pedig a terminálról kezeli a mérnöki feladatokat. Így egy munkamenetben elvégezhetek egy kutatásigényes írási feladatot, egy másikban pedig egy teljes repo-ra kiterjedő kódolási munkát anélkül, hogy eszközt kellene váltanom.
A Claude-ban létrehozott projektek az ismétlődő munkákban is segítenek. Egy projektben tárolhatom az ügyfél stílusútmutatóját, korábbi briefjeit és a kapcsolódó beszélgetéseket. Ez azt jelenti, hogy kihagyhatom az első öt percet, amikor újra elmagyarázom, ki a célközönség és milyen hangnemet kell használni. Ez apróság, de egy hét alatt jelentős időmegtakarítást jelent.
Kiemelkedő jellemzők
- Claude Design: Készíts prezentációkat, prototípusokat, diagramokat és vázlatokat közvetlenül a Claude-ban, anélkül, hogy egy külön tervezőeszközre kellene váltanod
- Claude Skills: Állítson össze ismétlődő utasításokat, szakterületi ismereteket és munkafolyamatokat újrafelhasználható készségekbe, amelyeket a Claude akkor hív elő, amikor egy feladat megköveteli őket
- Csatlakozók és távoli MCP: Szerezzen be kontextust olyan eszközökből, mint a Slack és a Google Workspace, vagy csatlakoztasson más kompatibilis szolgáltatásokat az MCP-n keresztül
- Artifacts: A beszélgetés mellett készítsen és fejlesszen dokumentumokat, kódot, kis alkalmazásokat és interaktív kimeneteket
Árak
- Ingyenes
- Pro: 17 USD/hónap, éves előfizetéssel
- Max: 100 dollártól havonta
- Team Standard: 20 USD/felhasználó/hónap, éves számlázással
- Team Premium: 100 USD/felhasználó/hónap, éves számlázással
- Vállalati: Egyedi árazás
Értékelések
- G2: 4,6/5 (több mint 460 értékelés)
- Capterra: 4,4/5 (több mint 50 értékelés)
Egy G2-es értékelő így fogalmazott:
A Claude-ban leginkább azt szeretem, hogy akkor is hasznos, amikor egy részletes ügyfélkérdést kell átnéznem, vagy meg kell értenem egy témát, mielőtt tanácsot adnék. A társasági törvény rendelkezéseinek, a FEMA/RBI-ügyeknek és a megfelelési követelményeknek a kutatására, valamint az ügyfelek számára készített dokumentumok és magyarázatok áttekintésére és javítására használom. Különösen akkor segít, ha sok információt kell átnéznem, mert lépésről lépésre megbeszélhetem az ügyet, és kiegészítő kérdéseket tehetek fel. A mindennapi tanácsadói munkám során ez időt takarít meg a kezdeti kutatás során, és segít abban, hogy az ügyfél problémáját különböző szempontokból vizsgáljam meg, mielőtt véglegesíteném a tanácsomat.
A Claude-ban leginkább azt szeretem, hogy akkor is hasznos, amikor egy részletes ügyfélkérdést kell átnéznem, vagy meg kell értenem egy témát, mielőtt tanácsot adnék. A társasági törvény rendelkezéseinek, a FEMA/RBI-ügyeknek és a megfelelési követelményeknek a kutatására, valamint az ügyfelek számára készített dokumentumok és magyarázatok áttekintésére és javítására használom. Különösen akkor segít, ha sok információt kell átnéznem, mert lépésről lépésre megbeszélhetem az ügyet, és kiegészítő kérdéseket tehetek fel. A mindennapi tanácsadói munkám során ez időt takarít meg a kezdeti kutatás során, és segít abban, hogy az ügyfél problémáját különböző szempontokból vizsgáljam meg, mielőtt véglegesíteném a tanácsomat.
A Claude-ban leginkább azt szeretem, hogy akkor is hasznos, amikor egy részletes ügyfélkérdést kell átnéznem, vagy meg kell értenem egy témát, mielőtt tanácsot adnék. A társasági törvény rendelkezéseinek, a FEMA/RBI-ügyeknek és a megfelelési követelményeknek a kutatására, valamint az ügyfelek számára készített dokumentumok és magyarázatok áttekintésére és javítására használom. Különösen akkor segít, ha sok információt kell átnéznem, mert lépésről lépésre megbeszélhetem az ügyet, és kiegészítő kérdéseket tehetek fel. A mindennapi tanácsadói munkám során ez időt takarít meg a kezdeti kutatás során, és segít abban, hogy az ügyfél problémáját különböző szempontokból megvizsgáljam, mielőtt véglegesíteném a tanácsomat.
Ahol elmarad: A Claude még mindig nem az az eszköz, amelyet natív kép- vagy videó generáláshoz választanék. A Claude Design színvonalas vizuális eredményeket produkál, de ez nem ugyanaz, mint egy dedikált kép- vagy videómodell használata. Emellett figyelnék a használati korlátokra is, ha egész nap a Claude Code-ra vagy a Cowork-ra támaszkodnék.
Legalkalmasabb: Írók, kutatók, elemzők és fejlesztők számára, akik sok kontextussal dolgoznak, és gondos érvelést várnak el mind a dokumentumok, mind a kód tekintetében.
Hagyja ki, ha: Az AI használatának fő célja vizuális tartalmak létrehozása.
Olvassa el még: Claude-alternatívák
2. Google Gemini (A legjobb azoknak a csapatoknak, amelyek már a Google Workspace-ben dolgoznak)
A Gemini legnagyobb előnye, hogy munkám nagy része máris a Google-ben található.
A Chrome-ból, a Sheetsből, a Docsból vagy a Gmailből megnyithatom az oldalsávot, és kérdést tehetek fel arról, amit éppen nézek. A rendszer elolvassa az oldalt, a táblázatot vagy az e-mail-váltást, és azonnal válaszol. Pontosan ilyen natív felhasználói élményre vágyom.
A Google a Workspace-en belül is mélyebbre vitte az integrációt, így a Gemini képes fájlokban és mappákban keresni, dokumentumokat összehasonlítani, valamint az eredmények alapján új Docs-, Sheets- és Slides-dokumentumokat létrehozni.
Az is tetszik, hogy a Gemini képalkotást, videókat és még sok mást is lefed, anélkül, hogy másik eszközre kellene váltanom. A fejlesztők számára a Google AI Studio közvetlen hozzáférést biztosít a Gemini-modellekhez a prompt-tesztelés, a finomhangolás és az API-prototípusok készítése céljából. Ráadásul a Google AI Pro és Ultra verziók 1 millió tokenes kontextusablakot is kapnak, amely egyszerre nagy mennyiségű anyagot képes feldolgozni.
Kiemelkedő jellemzők
- Mélyreható kutatás: Készítsen kutatási tervet, végezzen internetes keresést, és opcionálisan vonja be a Gmailt, a Drive-ot, a feltöltött fájlokat vagy a Gemini Notebook forrásait, mielőtt hivatkozásokkal ellátott, strukturált jelentést készít.
- Nano Banana és videokészítés: Készíts és szerkeszd a képeket a Gemini-ben, hozzáféréssel a Google videokészítő modelljeihez és a Flow-hoz a mozgóképes munkákhoz
- Gems: Készítsen speciális Gemini-verziókat saját utasításokkal és referenciaanyagokkal az ismétlődő feladatokhoz
- Irányított tanulás: Dolgozz végig egy témát interaktív módon, magyarázatokkal, vizuális segédeszközökkel és tanulási forrásokkal, lépésről lépésre
Árak
- Ingyenes
- Google AI Plus: 4,99 USD/hó
- Google AI Pro: 19,99 USD/hó
- Google AI Ultra: 99,99 dollártól havonta
Értékelések
- G2: 4,4/5 (több mint 600 értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (több mint 80 értékelés)
Egy G2-es értékelő így fogalmazott:
A Gemini-ben leginkább az tetszik, hogy milyen jól integrálódik a Google ökoszisztémájába – a Docs-ba, a Gmailbe, a Keresőbe, az Androidba –, így tökéletesen illeszkedik azokhoz az eszközökhöz, amelyeket máris naponta használok. Emellett gyors és valós idejű információkat nyújt, mivel az internetről tud adatokat gyűjteni, és a multimodális tartalmakat (szöveg, képek, sőt hang is) is elég zökkenőmentesen kezeli. Őszintén szólva, az ár-érték arány szilárdnak tűnik ahhoz képest, amennyit fizetek érte – az idő, amit megtakarít a mindennapi feladatoknál, mint például a vázlatírás, az összefoglalás és a keresés, bőven megéri a költségét. Nem tökéletes, főleg az alkalmi hibás válaszok miatt, de összességében megéri az árát.
Ahol elmarad: A Gemini funkciókészlete kissé szétszórtnak tűnhet. Hogy mit tudok használni, az a Google AI-szintemtől, attól, hogy személyes vagy Workspace-fiókom van-e, a régiómtól, valamint attól függ, hogy a Workspace-rendszergazda mit engedélyezett. A legjobb funkciói közül néhány a Gemini, a Workspace, a Flow, a Search és más Google-termékek között is eloszlik.
Legalkalmasabb: Olyan csapatok számára, amelyek máris intenzíven használják a Gmailt, a Drive-ot, a Docs-ot, a Sheets-et, a Slides-ot és a Naptárat, és szeretnék, ha a mesterséges intelligencia kihasználná a meglévő kontextust.
Ne válaszd ezt, ha: A munkád túlnyomórészt a Google ökoszisztémáján kívül zajlik, és egy önálló AI-munkaterületet szeretnél, ahol kevesebb a tervezési és termékbeli korlát.
A Gemini-ben leginkább az tetszik, hogy milyen jól integrálódik a Google ökoszisztémájába – a Docs-ba, a Gmailbe, a Keresőbe, az Androidba –, így tökéletesen illeszkedik azokhoz az eszközökhöz, amelyeket máris naponta használok. Emellett gyors és valós idejű információkat nyújt, mivel az internetről tud adatokat gyűjteni, és a multimodális tartalmakat (szöveg, képek, sőt hang is) is elég zökkenőmentesen kezeli. Őszintén szólva, az ár-érték arány szilárdnak tűnik ahhoz képest, amennyit fizetek érte – az idő, amit megtakarít a mindennapi feladatoknál, mint például a vázlatírás, az összefoglalás és a keresés, bőven megéri a költséget. Nem tökéletes, főleg az alkalmi hibás válaszok miatt, de összességében megéri az árát.
A Gemini-ben leginkább az tetszik, hogy milyen jól integrálódik a Google ökoszisztémájába – a Docs-ba, a Gmailbe, a Keresőbe, az Androidba –, így tökéletesen illeszkedik azokhoz az eszközökhöz, amelyeket máris naponta használok. Emellett gyors és valós idejű információkat nyújt, mivel az internetről tud adatokat gyűjteni, és a multimodális tartalmakat (szöveg, képek, sőt hang is) is elég zökkenőmentesen kezeli. Őszintén szólva, az ár-érték arány szilárdnak tűnik ahhoz képest, amennyit fizetek érte – az idő, amit megtakarít a mindennapi feladatoknál, mint például a vázlatírás, az összefoglalás és a keresés, bőven megéri a költséget. Nem tökéletes, főleg az alkalmi hibás válaszok miatt, de összességében megéri az árát.
Ahol elmarad: A Gemini funkciókészlete kissé szétszórtnak tűnhet. Hogy mit tudok használni, az a Google AI-szintemtől, attól, hogy személyes vagy Workspace-fiókom van-e, a régiómtól, valamint attól függ, hogy a Workspace-rendszergazda mit engedélyezett. A legjobb funkciói közül néhány a Gemini, a Workspace, a Flow, a Search és más Google-termékek között is eloszlik.
Legalkalmasabb: Olyan csapatok számára, amelyek máris intenzíven használják a Gmailt, a Drive-ot, a Docs-ot, a Sheets-et, a Slides-ot és a Naptárat, és szeretnék, ha a mesterséges intelligencia kihasználná a meglévő kontextust.
Ne válaszd ezt, ha: A munkád túlnyomórészt a Google ökoszisztémáján kívül zajlik, és egy önálló AI-munkaterületet szeretnél, ahol kevesebb a tervezési és termékbeli korlát.
Olvassa el még: Gemini-alternatívák
A ChatGPT helyettesítőjének keresése során két érdekes tendenciára bukkantam.
Az emberek már nem csak egy eszközt választanak
A kiadási adatok arra utalnak, hogy nem vagyok egyedül az elemzésemmel. A Ramp 2026. szeptemberi AI-indexe szerint az amerikai vállalkozások 43,8%-a fizet jelenleg az Anthropic termékeiért, szemben az OpenAI 39,8%-ával, és a különbség az előző hónaphoz képest ismét nőtt.
A Similarweb 29 millió felhasználót mért, akik 2026 márciusa és májusa között a ChatGPT-t, a Gemini-t és a Claude-ot együtt használták; nem állt egyik oldalra sem, hanem egy eszközkészletet állított össze. A teljesítménymérők szerint a legképzettebb modell folyamatosan veszít piaci részesedéséből olyan alternatívák javára, amelyek más igényeket elégítenek ki.
A modellek fejlesztésének versenye lelassul. A termékek versenye viszont nem.
Még a laboratóriumok saját vezetői is hangosan kimondják, amit eddig csak suttogva mertek.
Dario Amodei a We Must Pace the Frontier című cikkében azzal érvelt, hogy az AI-vállalatoknak „lassítaniuk kell az AI-modellek képességeinek fejlesztési ütemét”, hogy a biztonsági munkák lépést tudjanak tartani. Sam Altman nem sokkal később ezt megismételte: „Semmilyen mértékű amerikai versenynyomás nem indokolhatja a meggondolatlanságot. ”
Ez jelenleg érdekesebbé teszi az asszisztens kiválasztását. A következő fejlődési lépések valószínűleg a termékből, annak eszközeiből, kontextusából és végrehajtási rétegéből fognak származni, nem pedig abból a versenyből, hogy „kinek van a legjobb, legkorszerűbb modellje”.
3. ClickUp Brain² (A legjobb megoldás az AI beépítéséhez a csapatod tényleges munkájába)
A Brain² más érzetet kelt, mint a listán szereplő többi asszisztens, mert nem kell azzal kezdenem, hogy elmagyarázzam a munkámat. Már eleve látja a feladataimat, a Dokumentumaimat, a csevegéseimet, a projekteket és a kapcsolódó alkalmazásokat, amelyekhez hozzáférésem van, így megkérdezhetem: „Mi akadályozza ezt az indítást?”, és a munkámra alapuló választ kapok.
Éppen ezért ez az én munkahelyi AI-m. Használom témák kutatásához, e-mailek megírásához, projektek összefoglalásához, adatok elemzéséhez, prezentációk készítéséhez, vagy hogy egyből belevessem magam a elvégzendő munkába. Ha egy konkrét modellt szeretnék használni, válthatok a ChatGPT, a Claude, a Gemini és a ClickUp saját modellje, a Brain² között, miközben a beszélgetés és a munkaterület kontextusa változatlan marad.
Számomra a legnagyobb különbség az, hogy a válasz csupán a kiindulási pont. Megkértem a Brain²-t, hogy foglalja össze egy elakadt projektet, és a rendszer ugyanazon a munkaterületen belül megadta az összefoglalót, egy állapotfrissítés-tervezetet és három javasolt következő feladatot.
Kiemelkedő jellemzők
- ClickUp Super Agents: Hozzon létre olyan mesterséges intelligencia-csapattársakat, amelyek a Workspace kontextusát felhasználva több lépésből álló munkafolyamatokat hajtanak végre, információkat keresnek, jelzik a késedelmes feladatokat, és az Ön által engedélyezett eszközökkel és adatforrásokkal intézkednek.
- ClickUp Enterprise Search: Keressen a ClickUp-ban és a kapcsolódó alkalmazásokban, például a Slackben és a GitHubban, majd egyetlen keresősávból vonja be a releváns feladatokat a Brainbe
- ClickUp Skills: Mentse el egyszer az ismétlődő utasításokat, formátumokat és munkafolyamatokat, majd hagyja, hogy a Brain² és a Super Agents szükség szerint alkalmazzák őket. Készíthetek egy Skillt a semmiből, használhatok sablont, vagy megkérhetem a Brain²-t, hogy alakítson át egy ismétlődő munkafolyamatot Skillré, ami megkímél attól, hogy minden alkalommal újra kelljen írnom ugyanazt a parancsot.
- ClickUp Codegen: Rendelj hozzá vagy @említs meg egy AI kódoló csapattársat közvetlenül a Sprintben lévő feladatból, és hagyd, hogy a feladat kontextusát felhasználva javítsa ki a hibákat, fejlesszen funkciókat, írjon kódot és nyisson pull requestet
- ClickUp Artifact: Alakítsd át a parancsokat, fájlokat, számításokat és a Workspace-adatokat interaktív prototípusokká, diavetítésekké, irányítópultokká, céloldalakká, alkalmazásokká, jelentésekké és képekké, miközben a forrásanyag változatlanul megmarad
Árak
Értékelések
- G2: 4,6/5 (több mint 14 200 értékelés)
- Capterra: 4,6/5 (több mint 4 600 értékelés)
Egy G2-es értékelő így fogalmazott:
A ClickUp-ban számomra a leghasznosabb az, ahogyan központosítja a projektinformációkat, miközben továbbra is lehetővé teszi a hatékony együttműködést és jelentéskészítést. A platform kiváló irányítópultokat, rugalmas testreszabási lehetőségeket egyedi mezők és sablonok révén, valamint megbízható dokumentációs és tudásmenedzsment funkciókat kínál, ami hatékonyabbá teszi a napi projektfelügyeletet. Ezenkívül jól integrálódik az Azure DevOps-szal, és kiemelkedő mesterséges intelligencia-képességekkel rendelkezik, amelyek felgyorsítják és támogatják a munkáját, segítve a saját készségeinek fejlesztését és a feladatok gyorsabb elvégzését. Emellett automatizálási krediteket is biztosít, amelyek számos projektmenedzsment-tevékenységet egyszerűsítenek. Összességében az együttműködés, a műszerfalak, a jelentéskészítés és a kapacitástervezés terén tűnik ki, valamint jól optimalizált funkciókat nyújt a dokumentáció és a tudásmenedzsment területén. Ezen felül az ügyfélszolgálat minősége és reagálóképessége is hozzájárul az általános felhasználói élményhez, mivel segít a problémák gyors megoldásában, és biztosítja a platform megbízhatóságát a gyorsan változó környezetben.
A ClickUp-ban számomra a leghasznosabb az, ahogyan központosítja a projektinformációkat, miközben továbbra is lehetővé teszi a hatékony együttműködést és jelentéskészítést. A platform kiváló irányítópultokat, rugalmas testreszabási lehetőségeket egyedi mezők és sablonok révén, valamint megbízható dokumentációs és tudásmenedzsment funkciókat kínál, ami hatékonyabbá teszi a napi projektfelügyeletet. Ezenkívül jól integrálódik az Azure DevOps-szal, és kiemelkedő mesterséges intelligencia-képességekkel rendelkezik, amelyek felgyorsítják és támogatják a munkáját, segítve a saját készségeinek fejlesztését és a feladatok gyorsabb elvégzését. Emellett automatizálási krediteket is biztosít, amelyek számos projektmenedzsment-tevékenységet egyszerűsítenek. Összességében az együttműködés, a műszerfalak, a jelentéskészítés és a kapacitástervezés terén tűnik ki, valamint jól optimalizált funkciókat nyújt a dokumentáció és a tudásmenedzsment területén. Ezen felül az ügyfélszolgálat minősége és reagálóképessége is hozzájárul az általános felhasználói élményhez, mivel segít a problémák gyors megoldásában, és biztosítja a platform megbízhatóságát a gyorsan változó környezetben.
A gyenge pontja: A Brain² csak annyira hatékony, amennyire az alatta lévő munkaterület. Ha a feladatok elavultak, a döntéseket máshol hozzák meg, vagy a csapat alig dokumentál semmit, a Brain és ügynökei kevésbé megbízható kontextusra támaszkodhatnak. A ClickUp szintén sok területet lefed, ezért időbe telik, amíg megismerkedünk vele.
Legalkalmasabb: Projektmenedzserek, operatív csapatok, csapatvezetők és funkcióközi csapatok számára, akik olyan mesterséges intelligenciát keresnek, amely a vállalat valós munkáján alapul, és képes az adott kontextusban cselekedni.
Ugorja át, ha: Csak egy önálló csevegőrobotot szeretne alkalmi kérdésekhez, és nincs szüksége olyan mesterséges intelligenciára, amely összekapcsolódik megosztott projektekkel, dokumentumokkal vagy munkafolyamatokkal.
4. Microsoft Copilot (A legjobb választás a Microsoft 365-et használó szervezetek számára)
A Microsoft Copilot a szoros integrációjának köszönhetően érdemelte ki helyét ezen a listán. A Word, az Excel, az Outlook, a PowerPoint és a Teams máris elvégzi a munkám nagy részét, amit egyébként kézzel kellene bevinni egy mesterséges intelligenciába.
Dolgozhatok egy már az Outlookban lévő e-mail-szál alapján, összefoglalhatok egy Teams-értekezletet, vagy meglévő anyagokat alakíthatok át PowerPoint-prezentációvá. Akár az Excelben lévő adatokkal kapcsolatos kérdéseket is feltehetek, és minden pontosan ott marad, ahol van.
Egy olyan vállalat számára, amely már a Microsoft 365-re szabványosított, ezt a kontextust nehéz figyelmen kívül hagyni. A Copilot a válaszokat olyan munkaadatokra alapozza, amelyekhez a felhasználónak már van hozzáférési jogosultsága, ami relevánsabbá teszi a pénzügyi, jogi, operatív és más csapatok számára, amelyek a Microsoft-platformon elosztott információkkal foglalkoznak. De itt őszintén be kell vallanom egy fenntartást. A Copilot még mindig hordozza magában az alatta lévő felületből adódó akadályokat. A Wordben és a PowerPointban nyújtott felhasználói élmény oly módon tűnhet nehézkesnek, amit az AI nem tud elfedni: olyan egyszerű dolgok, mint egy oldal törlése, egy szakasz újraformázása, vagy annak elérése, hogy a Copilot a már megírt szöveget szerkessze ahelyett, hogy teljesen újat generálna, még mindig gondot okoznak a felhasználóknak. Az AI okos, de a termék, amelyben működik, nem mindig tartott lépést vele.
Kiemelkedő jellemzők
- Kutató és elemző: Használjon speciális érvelő ügynököket a mélyebb kutatáshoz és adatelemzéshez, amikor a Copilot szokásos válasza nem elegendő
- Copilot Studio: Készítsen belső ügynököket a vállalati tudás és a munkafolyamatok alapján egy alacsony kódszintű környezetben; minden Microsoft 365 Copilot-licenc tartalmazza a belső használatra szánt ügynökök létrehozásának lehetőségét.
- Intelligens csapatmegbeszélések: Legyen naprakész a megbeszélésekről az átiratokon alapuló összefoglalók, döntések és teendők segítségével
- Copilot Pages: Alakítsd át a mesterséges intelligencia által generált választ egy szerkeszthető, megosztható munkaterületté, ahol az emberek közösen továbbfejleszthetik az eredményt
Árak
- Microsoft 365 Personal: 9,99 USD/hó
- Microsoft 365 Family: 12,99 USD/hó
- Microsoft 365 Premium: 19,99 USD/hó
- Microsoft 365 Pro: 99,99 USD/hó
- Microsoft 365 Business Standard Copilot-tal: 23,50 USD/felhasználó/hónap, éves előfizetéssel
- Microsoft 365 Business Premium Copilot-tal: 32 USD/felhasználó/hónap, éves előfizetéssel
- Microsoft 365 Copilot Business: 21 USD/felhasználó/hónap, éves előfizetéssel
- Microsoft 365 Copilot Chat: A Microsoft 365 előfizetéssel rendelkező, jogosult Microsoft Entra-fiók felhasználók számára elérhető
- Microsoft 365 Copilot vállalati változat: 30 USD/felhasználó/hónap, éves előfizetéssel
Értékelések
- G2: 4,4/5 (több mint 430 értékelés)
- Capterra: 4,5/5 (több mint 20 értékelés)
Egy G2-es értékelő így fogalmazott:
A Microsoft Copilotban leginkább az tetszik, hogy milyen zökkenőmentesen integrálódik a Microsoft 365 alkalmazásokba, és milyen jól támogatja a mindennapi feladatokat. Sokkal gyorsabbá és hatékonyabbá teszi az e-mailek írását, a dokumentumok összefoglalását, az ötletek generálását, az információk elemzését és a tartalomkészítést. A természetes nyelvű interakció egyszerűnek tűnik, és fejlett technikai ismeretek nélkül is növeli a termelékenységemet.
A Microsoft Copilotban leginkább az tetszik, hogy milyen zökkenőmentesen integrálódik a Microsoft 365 alkalmazásokba, és milyen jól támogatja a mindennapi feladatokat. Sokkal gyorsabbá és hatékonyabbá teszi az e-mailek írását, a dokumentumok összefoglalását, az ötletek generálását, az információk elemzését és a tartalomkészítést. A természetes nyelvű interakció egyszerűnek tűnik, és fejlett technikai ismeretek nélkül is növeli a termelékenységemet.
Ahol elmarad: A Microsoft 365 Copilot egy megfelelő Microsoft 365-csomag részeként érhető el, és az ambiciózusabb ügynök-bevezetések esetén a Copilot Studio vagy a használat alapú költségek is hozzáadódnak. Nehezebb lenne igazolnom a használatát egy olyan csapat számára, amelynek munkája többnyire a Microsoft 365-ön kívül zajlik.
Legalkalmasabb: Azok a szervezetek, amelyek már átálltak a Microsoft 365-re, és olyan mesterséges intelligenciát szeretnének, amely szorosan integrálódik az e-mailjeikbe, értekezleteikbe, dokumentumaikba, prezentációikba és táblázataikba.
Hagyja ki, ha: a csapat munkájának és tudásának nagy része nem a Microsoft 365-ben található.
5. Perplexity (A legjobb a hivatkozás-központú kutatásokhoz)
A Perplexity a ChatGPT-től eltérő alapelvből indult ki: adj közvetlen választ, és mutasd meg egyúttal a bizonyítékokat is. Minden válasz szintetizált formában érkezik, olyan forrásokkal, amelyeket menet közben ellenőrizhetek.
Ez a hivatkozás-központú kialakítás még mindig az oka annak, hogy ehhez nyúlok, amikor valami ismeretlen témát kutatok. Visszanyomozhatom egy állítás forrását, megnyithatom az eredeti oldalt, leszűkíthetem a kérdést, és az egész kutatást egy szálon tarthatom. Amikor egy hagyományos keresési eredmény nem elégséges, a Deep Research szélesebb körű kutatást végez számos forrásból, és strukturált jelentést ad vissza. Más asszisztensek is hivatkoznak forrásokra, de a Perplexity az első naptól kezdve ezt a viselkedést helyezte a felhasználói élmény középpontjába.
A rendszer már jóval túlmutat a keresésen. Feltöltött fájlokkal dolgozhatok, összekapcsolt eszközöket vonhatok be, kutatási eredményekből dokumentumokat és prezentációkat készíthetek, vagy a Perplexity-re bízhatom a hosszabb, böngészőalapú feladatokat.
Kiemelkedő jellemzők
- Modellválasztás: Váltson a legkorszerűbb modellek között, miközben megtartja a Perplexity keresési, forráskeresési és kutatási rétegét ezek körül
- Perplexity Computer: Bízzon rá egy több lépésből álló feladatot a Perplexity-re, és hagyja, hogy az alfeladatokra bontsa, a munkát specializált modellek között ossza szét, a kapcsolódó szolgáltatásokat használja, majd kész eredményt adjon vissza, például jelentést, táblázatot, prezentációt, weboldalt vagy alkalmazást.
- Comet: Használd a Perplexity-t a saját Chromium-alapú böngészőjében oldalak összefoglalásához, lapok közötti munkavégzéshez, böngészés közbeni kutatáshoz és a támogatott webes műveletek végrehajtásához
- Csatlakozók: Keress és dolgozz a Google Drive, a Notion, a GitHub, a Jira, a Confluence, a Gmail, a Naptár, az Asana és a Linear szolgáltatásokból származó információkkal, valamint webes forrásokkal együtt
Árak
- Ingyenes
- Pro: 20 USD/hónap
- Max: 200 USD/hónap
- Enterprise Pro: 34 USD/hónap/felhasználó, éves számlázással
- Enterprise Max: 271 USD/hónap/felhasználó, éves számlázással
Értékelések
- G2: 4,4/5 (több mint 350 értékelés)
- Capterra: 4,2/5 (több mint 30 értékelés)
Egy G2-es értékelő így fogalmazott:
A Perplexity-ben leginkább az tetszik, hogy milyen gyorsan ötvözi a webes keresést a mesterséges intelligencia által generált válaszokkal, miközben egyértelműen feltünteti a forrásokat. A hivatkozások megkönnyítik az információk ellenőrzését és az eredeti források felkutatását, ami különösen hasznos kutatási és technikai témák esetén. Az is tetszik, hogy kiegészítő kérdéseket tehetek fel anélkül, hogy a keresést a nulláról kellene kezdenem.
A Perplexity-ben leginkább az tetszik, hogy milyen gyorsan ötvözi a webes keresést a mesterséges intelligencia által generált válaszokkal, miközben egyértelműen feltünteti a forrásokat. A hivatkozások megkönnyítik az információk ellenőrzését és az eredeti források felkutatását, ami különösen hasznos kutatási és technikai témák esetén. Az is tetszik, hogy kiegészítő kérdéseket tehetek fel anélkül, hogy a keresést a nulláról kellene kezdenem.
Ahol elmarad: A Perplexity-t még mindig nem választanám elsőként kifinomult, hosszú szövegek írásához. Az alapértelmezett kimenete megőrzi a kutatási válaszok szerkezetét és hangvételét, ezért a közzététel előtt általában szükségem van egy további szerkesztési körre.
Legalkalmasabb: Kutatók, elemzők, újságírók, tanácsadók és írók számára, akik ugyanazon munkafolyamaton belül szeretnék elvégezni a webes kutatást, a források ellenőrzését és az információk összefoglalását.
Ne válaszd ezt, ha: Elsősorban kifinomult kreatív vagy hosszú szövegek írására van szükséged, és a kutatás csak másodlagos szerepet játszik.
Olvassa el még: Perplexity AI alternatívák
6. Gemini Notebook, korábban NotebookLM (A legjobb megoldás meghatározott forráskészleten alapuló kutatásokhoz)
A Gemini Notebookot akkor használom, ha már rendelkezem az anyaggal, és azt alaposan meg kell értenem. PDF-fájlokat, Google Docs-dokumentumokat, Slides-prezentációkat, weboldalakat, YouTube-videókat, hangfájlokat és egyéb forrásokat tölthetek be egy jegyzetfüzetbe. Ezután az egész gyűjteményre vonatkozóan tehetek fel kérdéseket, amelyekhez közvetlen hivatkozások kapcsolódnak az eredeti anyaghoz.
Ez a forrásalapú megközelítés megváltoztatja a felhasználói élményt. A jegyzetfüzetet azoknak a cikkeknek, interjúknak, jelentéseknek vagy belső dokumentumoknak a köré építem, amelyeket használni szeretnék, és minden válasz ehhez a forráskészlethez kapcsolódik. Ha több anyagra van szükségem, a „Discover Sources” funkció átkutatja az internetet, és releváns oldalakat javasol a korpuszhoz való hozzáadásra.
Ami a legjobban tetszik, az az, hogy hányféleképpen dolgozhatom fel ugyanazt az információt. Egy sűrű forráskészletből készíthetek olvasnivalót, hallgatnivalót, néznivalót, vizuális ábrát, kvízt magamnak, vagy prezentációt – mindezt ugyanabból a jegyzetfüzetből.
Kiemelkedő jellemzők
- Hang- és videóáttekintések: Alakítsd át a forrásanyagot podcast-stílusú beszélgetésekké vagy narrációval kísért vizuális magyarázatokká a Cinematic Video Overviews segítségével, amely gazdagabb animációkat kínál
- Prezentációs anyagok és infografikák: A kutatás befejezése után azonnal alakítsd át a jegyzetfüzetedet prezentációra kész diákká vagy vizuális összefoglalókká
- Gondolattérképek, kártyák és kvízek: Rendezze át a forrásanyagot vizuális összefüggésekbe és interaktív tanulási anyagokká a mélyebb áttekintés érdekében
- Mélyreható kutatás és adatelemzés: Végezzen nagyobb kutatási feladatokat a notebookon belül, és hagyja, hogy a program biztonságos felhőalapú környezetben írjon és futtasson kódot a forrásain alapuló elemzéshez.
Árak
- Ingyenes
- Google AI Plus: 4,99 USD/hó
- Google AI Pro: 19,99 USD/hó
- Google AI Ultra: 99,99 dollártól havonta
Megjegyzés: A Google a Gemini Notebookhoz való hozzáférést beépíti a mesterséges intelligencia előfizetéseibe, különálló csomagot nem kínál.
Értékelések
A Gemini Notebooknak még nincs önálló G2- vagy Capterra-listája, amelyen jelentős számú értékelés szerepelne, ezért a saját tesztjeimre támaszkodtam.
Egy Reddit-felhasználó így fogalmazott:
A munkában ez a második agyam: minden, amit a munkámmal kapcsolatban tudok, ott van, és ha bármikor szeretnék valamit megtudni, csak megkérdezhetem.
A munkában ez a második agyam: minden, amit a munkámmal kapcsolatban tudok, ott van, és ha bármikor szeretnék valamit megtudni, csak megkérdezhetem.
Ahol gyengébb: A Gemini Notebook akkor a legerősebb, ha meg tudom határozni, hogy milyen anyagból dolgozzon. Kutatási és elemzési képességei jelentősen fejlődtek, de még mindig nem az a eszköz, amelyet választanék projektek kezelésére, e-mailek küldésére, feladatok frissítésére vagy egy átfogóbb operatív munkafolyamat lebonyolítására a munkaalkalmazásaim között.
Legalkalmasabb: kutatók, elemzők, hallgatók, írók és olyan csapatok számára, akik egy meghatározott forrásanyagot dolgoznak fel, és többféle módon szeretnék azt vizsgálni vagy újrahasznosítani.
Ne olvassa tovább, ha: Olyan mesterséges intelligencia-asszisztensre van szüksége, amely elsősorban a munkafolyamatokban végzi el a feladatokat.
7. DeepSeek (A legjobb választás alacsony költségű érveléshez és saját szerveren való üzemeltetéshez)
A DeepSeek az a választás, amelyet akkor veszek fontolóra, ha a következtetés költségei nagy léptékben számítanak. Érvelési modelljei töredékét képezik annak, amit a nagyobb, élen járó laboratóriumok tokenenként felszámítanak. Ez vonzóvá teszi nagy volumenű API-használat, kísérletezés és belső eszközök számára. Az 1 millió tokenes kontextusablak azt jelenti, hogy átadhatok neki egy nagy kódbázist vagy egy halom hosszú jelentést anélkül, hogy előbb darabokra kellene vágnom őket. Az is tetszik, hogy a DeepSeek nagyobb ellenőrzést biztosít számomra a modell futtatásának helye felett. Ha inkább kihagynám a hosztolt szolgáltatást, futtathatom a nyílt súlyozású modelljeit a saját infrastruktúrámon. Az ingyenes webalkalmazás praktikus módja a modellek tesztelésének, és képeket is kezel, nemcsak szöveget. Mindazonáltal a DeepSeek-et elsősorban infrastruktúraként kezelem. Ez egy modellplatform, amelyre építhetsz, a munkahelyi asszisztens réteget pedig magadnak kell biztosítanod.
A mérlegelendő kompromisszum: a hosztolt szolgáltatás az adatokat kínai szervereken tárolja, és több kormány már korlátozta a használatát a hivatalos eszközökön. Érzékeny feladatok esetén a legtöbb csapat saját szerveren futtatja az open-weight modelleket, hogy a következtetés a régión belül maradjon.
Kiemelkedő jellemzők
- Gondolkodási módok: Váltson ugyanazon a modellen belül a gyors, nem érvelő válaszok és a mélyebb gondolkodási módok között
- OpenAI- és Anthropic-kompatibilis API-k: Ha a rendszered már használja az SDK-minták valamelyikét, akkor minimális integrációs munkával beépítheted a DeepSeek-et a meglévő alkalmazásokba.
- Automatikus kontextus-gyorsítótár: Ismétlődő prompt-előtagokat a szokásos bemeneti költség töredékéért újra felhasználhat, kódmódosítás nélkül
- Strukturált kimenet: JSON és egyéb korlátozott formátumok visszaadása a továbbfeldolgozó alkalmazások, folyamatok és ügynökök számára
Árak
- Bemenet, cache-találat: 0,007 USD csúcsidőn kívül / 0,014 USD csúcsidőben
- Bemenet, cache-hibák: 0,22 USD csúcsidőn kívül / 0,44 USD csúcsidőben
- Költség: 0,66 USD csúcsidőn kívül / 1,32 USD csúcsidőben
Értékelések
- G2: Nincs elég értékelés
- Capterra: Nincs elég értékelés
Egy G2-es értékelő így fogalmazott:
A DeepSeek tiszta és felhasználóbarát felhasználói felületet kínál, amely még az új felhasználók számára is egyszerűvé teszi a navigációt. A platform jól teljesít a gyors válaszok generálásában, és hatékonyan kezeli mind a technikai, mind a kreatív feladatokat. Mesterséges intelligenciája lenyűgöző, különösen a kódolás, a kutatás, az ötletelés és a komplex témák strukturált magyarázata terén. Azt is nagyra értékelem, hogy javítja a termelékenységet azáltal, hogy időt takarít meg a tartalom megfogalmazásában és a problémamegoldásban. Bár az integrációs lehetőségek tovább bővíthetők, az általános felhasználói élmény zökkenőmentes és megbízható. Az ár és a befektetés megtérülése (ROI) tekintetében kiemelkedő értéket nyújt a ma elérhető számos AI-eszközhöz képest.
A DeepSeek tiszta és felhasználóbarát felhasználói felületet kínál, amely még az új felhasználók számára is egyszerűvé teszi a navigációt. A platform jól teljesít a gyors válaszok generálásában, és hatékonyan kezeli mind a technikai, mind a kreatív feladatokat. Mesterséges intelligenciája lenyűgöző, különösen a kódolás, a kutatás, az ötletelés és a komplex témák strukturált magyarázata terén. Azt is nagyra értékelem, hogy javítja a termelékenységet azáltal, hogy időt takarít meg a tartalom megfogalmazásában és a problémamegoldásban. Bár az integrációs lehetőségek tovább bővíthetők, az általános felhasználói élmény zökkenőmentes és megbízható. Az ár és a befektetés megtérülése (ROI) tekintetében kiemelkedő értéket nyújt a ma elérhető számos AI-eszközhöz képest.
Ahol elmarad: Nem választanám a DeepSeek-et olyan csapat számára, amely kiforrott üzleti alkalmazást keres, érett rendszergazdai vezérlőkkel, együttműködési funkciókkal és gyakorlatias vállalati támogatással. A hosztolt telepítések adat-tárolási és beszállítói kockázati kérdéseket vetnek fel az érzékeny adatokat kezelő csapatok számára, míg az önálló hosztolás az infrastruktúra terheit a vásárlóra hárítja.
Legalkalmasabb: Fejlesztők, mesterséges intelligencia csapatok és olyan szervezetek számára, amelyek nagy volumenű munkaterhelést kezelnek, vagy nagyobb ellenőrzést szeretnének gyakorolni a modellek bevezetése felett.
Hagyja ki, ha: Kész munkahelyi szoftvercsomagot szeretne, amelybe beépített adminisztrációs vezérlők és támogatás is tartozik.
8. Mistral Vibe, korábban Le Chat (A legjobb választás európai adatszolgáltatás és magáncélú telepítés esetén)
A Mistral Vibe-ot ajánlanám, ha a földrajzi elhelyezkedés is szerepet játszik a vásárlási döntésében. A Mistral a saját uniós adatközpontjaiban futtatja a következtetéseket, kezdve a franciaországi Mistral Compute-tal.
Ezért releváns megoldás a szabályozott csapatok, a közszektorbeli szervezetek és azok a vállalatok számára, amelyek jogi vagy biztonsági csapatai fontosnak tartják a regionális adatfeldolgozást. A nagyvállalatok a Vibe-ot helyszíni telepítéssel vagy magánfelhőben is üzembe helyezhetik, teljes adatrezidenciával.
Továbbra is használhatom általános munkatársként, és a Work Mode összekapcsolódik a Google Workspace-szel, az Outlookkal, a SharePointtal, a Slackkel és a GitHubbal, hogy több lépésből álló feladatokat hajtson végre, mint például a beérkező levelek szortírozása, táblázatok elemzése és jelentések megfogalmazása. A Mistral Vibe megmutatja a tervét, és várja a jóváhagyást, mielőtt elkezdené a munkát.
A termék is jóval tovább fejlődött a korábbi Le Chat-élményhez képest. A Vibe most egy licenc alatt egyesíti a csevegést, a munkafolyamatok automatizálását és a felhőalapú kódolási eszközöket, a Work Mode és a Code Mode pedig a két fő felületet képezik.
Kiemelkedő jellemzők
- Vibe Code: Indíts el távoli kódoló ügynököket izolált sandboxokban, amelyek funkciókat fejlesztenek, hibákat javítanak, teszteket írnak és pull requesteket nyitnak, egy VS Code-bővítmény és a helyi munkához szükséges CLI segítségével.
- Készségek és ütemezett feladatok: Mentse el az ismétlődő munkafolyamatokat újrafelhasználható készségekként, és futtassa őket naponta, hetente vagy havonta anélkül, hogy újra meg kellene adnia a parancsot
- Csatlakozók: Több mint 100 csatlakozó és az MCP-kompatibilitás segítségével integrálhatja a válaszokat saját eszközeibe, így az asszisztens a vállalat valós kontextusában működik.
- Mistral Forge: A Mistral-modellek finomhangolása és saját adatokhoz való igazítása olyan vállalati alkalmazásokhoz, amelyek terület-specifikus viselkedést igényelnek
Árak
- Ingyenes
- Pro: 14,99 USD/hónap
- Csapat: 24,99 USD/felhasználó/hónap
- Vállalati: Egyedi árazás
Értékelések
A Vibe 2026 májusában jelent meg a jelenlegi néven, és a G2-n és a Capterra-n található értékelések még mindig a régebbi Le Chat terméket tükrözik. Itt főként a saját tesztjeimre támaszkodtam, és kihagytam azokat az értékeléseket, amelyek nem a jelenlegi verziót írják le.
Egy Reddit-felhasználó így fogalmazott:
Most töltöttem el egy kis időt a Mistral Vibe tesztelésével valós felhasználási esetekben, és azt kell mondanom, hogy lenyűgözött. Hogy kontextusba helyezzem: fejlesztő vagyok, aki egy meglehetősen nagy Python-kódbázison (~40 ezer LOC) dolgozik néhány speciális keretrendszerrel (Reflex stb.), ezért kíváncsi voltam, hogyan kezeli a valós, már létező projekteket, ahelyett, hogy csak új játékokat hozna létre a semmiből.
A jó (programozási teljesítmény): Két feladaton teszteltem a meglévő repo-mban: – Egyszerű feladat: A szövegméret csökkentése egy komponensben. Tökéletesen megoldotta – megtalálta a megfelelő helyet, ellenőrizte a többi komponenst a méretarány felméréséhez, és kikövetkeztette a helyes értéket. Okosnak tűnt. 10/10.
– Nehezebb feladat: Javítson ki egy érvényesítési hibát több sorozatot tartalmazó idősoros modellekben. Pontosan a kérésnek megfelelően oldotta meg, saját ideiglenes tesztet írt az ellenőrzéshez, majd utána rendet rakott. Kicsit nehezen boldogult az alkalmazás futtatásával (a projektem az uv parancsot használja, nem a sima python run-t), és néhány iterációra volt szükség az integrációs teszteknél, de végül szilárd, sikeres tesztekkel zárult, sőt, további end-to-end teszteket is javasolt. 8/10. Összességében: Gyors, jól keres a kontextusban, jól alkalmazkodik a projekt stílusához, pontosan azt csinálja, amit kérsz tőle, anélkül, hogy felesleges dolgokat találna ki.
Most töltöttem el egy kis időt a Mistral Vibe tesztelésével valós felhasználási esetekben, és azt kell mondanom, hogy lenyűgözött. Hogy kontextusba helyezzem: fejlesztő vagyok, aki egy meglehetősen nagy Python-kódbázison (~40 ezer LOC) dolgozik néhány speciális keretrendszerrel (Reflex stb.), ezért kíváncsi voltam, hogyan kezeli a valós, már létező projekteket, ahelyett, hogy csak új játékokat hozna létre a semmiből.
A jó (programozási teljesítmény): Két feladaton teszteltem a meglévő repo-mban: – Egyszerű feladat: A szövegméret csökkentése egy komponensben. Tökéletesen megoldotta – megtalálta a megfelelő helyet, ellenőrizte a többi komponenst a méretarány felméréséhez, és kikövetkeztette a helyes értéket. Okosnak tűnt. 10/10.
– Nehezebb feladat: Javítson ki egy érvényesítési hibát több sorozatot tartalmazó idősoros modellekben. Pontosan a kérésnek megfelelően oldotta meg a feladatot, saját ideiglenes tesztet írt az ellenőrzéshez, majd utána rendet rakott. Kicsit nehezen boldogult az alkalmazás futtatásával (a projektem az uv parancsot használja, nem a sima python run parancsot), és néhány iterációra volt szükség az integrációs teszteknél, de végül szilárd, sikeres tesztekkel zárult a feladat, sőt, további end-to-end teszteket is javasolt. 8/10. Összességében: Gyors, jól keres a kontextusban, jól alkalmazkodik a projekt stílusához, pontosan azt csinálja, amit kérsz tőle, anélkül, hogy felesleges dolgokat találna ki.
Ahol lemarad: A Mistral ökoszisztémája még mindig kevésbé integrált, mint a Microsofté vagy a Google-é. Ha munkám nagy része már a Microsoft 365-ben vagy a Google Workspace-ben zajlik, azok az asszisztensek kevesebb beállítással több kontextust érnek el. A Vibe akkor a legérdemesebb választás, ha az infrastruktúra feletti ellenőrzés annyira fontos, hogy felülmúlja ezt a kényelmet.
Legalkalmasabb: európai szervezetek, szabályozott csapatok és olyan vállalatok számára, amelyek nagyobb beleszólást szeretnének abba, hogy hol fut az AI-jük.
Ne válaszd ezt, ha: A legfontosabb számodra a Microsoft 365-tel vagy a Google Workspace-szel való legmélyebb natív integráció.
9. Grok (A legjobb valós idejű webes és közösségi intelligencia terén)
A Groknak van egy olyan forrásbeli előnye, amelyet a többi itt bemutatott asszisztensnél nem tudok reprodukálni: egyszerre keres az élő weben és az X-en. Amikor egy friss hírt, termékbevezetést, iparági vitát vagy gyorsan változó trendet követek, láthatom, hogy mi jelent meg, és mit mondanak erről az emberek éppen most. Az xAI ezt a valós idejű webes és X-keresést tekinti a Grok Search magjának.
Ez nem jelenti azt, hogy alapértelmezésként bizonyítékként kezelem a közösségi médiában megjelenő bejegyzéseket. A Grok számomra hasznosabb abban, hogy korán felismerjem a jeleket: mely állítások keringenek, mely hangok alakítják a vitát, és mit érdemes legközelebb kivizsgálnom. A kommunikáció, a marketing, a kutatás és a hírek nyomon követése terén ez előnyt jelent számomra, miközben az indexelt keresési eredmények még felzárkóznak.
A Grok többi része meglepően sokoldalúvá vált, és a SpaceXAI által végrehajtott Cursor-felvásárlás a legfőbb ok arra, hogy a közösségi médiafigyelésen túl is komolyan vegyük a szolgáltatást. A Grok 4.5 és 4.6 verziókat a Cursor csapatával közösen fejlesztették ki, és a Grok 4.6 mostantól közvetlenül a Cursor IDE-jében is elérhető a Grok Build mellett.
Ezzel a Grok valódi versenytárssá válik a kódolás és a tudásalapú munkák terén, közvetlenül versenyezve a Claude Code-dal és az OpenAI Codexszel. A csatlakozók révén az e-mailek, naptárak és fájlok is beépülnek a rendszerbe. Sokkal hitelesebb általános ChatGPT-alternatíva, mint két évvel ezelőtt volt.
Kiemelkedő jellemzők
- Többügynökös mód: Küldje el egy bonyolult feladat egyes részeit párhuzamosan több ügynöknek, majd egyesítse munkájukat egyetlen, hivatkozásokkal alátámasztott válasszá.
- Grok Imagine: Képek és videók létrehozása és szerkesztése ugyanabban a környezetben, beleértve a generált hanggal és párbeszéddel ellátott videókat is
- Grok Build: Írj le egy alkalmazást, játékot, weboldalt vagy irányítópultot természetes nyelven, és kapj egy működő verziót, amelyet közzétehetsz és megoszthatsz
- Grok Bot: A hosszabb feladatokat bízza egy olyan mesterséges intelligencia-társra, amely saját, állandó felhőalapú számítógépen fut, és a csevegés bezárása után is folytatja a munkát
Árak
- Ingyenes (Korlátozott hozzáférés a Grokhoz, beleértve a képalkotás korlátozását is)
- SuperGrok (egyéni): 30 USD/hó
- SuperGrok Plus (egyéni): 100 USD/hó
- SuperGrok Heavy: 300 USD/hó
- Üzleti (csapat): 30 USD/hónap
Értékelések
- G2: 4,1/5 (50+ értékelés)
- Capterra: Nincs önálló listázás, amely jelentősebb számú értékelést tartalmazna
Egy G2-es értékelő így fogalmazott:
A Grokban az tetszik, hogy könnyen kezelhető, és tiszta, egyszerű felhasználói felülettel rendelkezik. Jól együttműködik más eszközökkel, és általában gyors és jól reagál. Az ár-érték arány megfelelőnek tűnik ahhoz képest, amit kapunk, különösen ha figyelembe vesszük, mennyi időt takaríthatunk meg vele.
A Grokban az tetszik, hogy könnyen használható, és tiszta, egyszerű felhasználói felülettel rendelkezik. Jól együttműködik más eszközökkel, és általában gyors és jól reagál. Az ár-érték arány megfelelőnek tűnik ahhoz képest, amit kapunk, különösen ha figyelembe vesszük, mennyi időt takaríthatunk meg vele.
A Grokban az tetszik, hogy könnyen használható, és tiszta, egyszerű felhasználói felülettel rendelkezik. Jól együttműködik más eszközökkel, és általában gyors és jól reagál. Az ár-érték arány megfelelőnek tűnik ahhoz képest, amit kapunk, különösen ha figyelembe vesszük, mennyi időt takaríthatunk meg vele.
Ahol gyenge: Óvatosan használnám a Grokot olyan feladatokhoz, ahol a forrás minősége fontosabb, mint a sebesség. A Grok hozzáférése az élő X-tevékenységekhez segít korán felismerni egy sztorit, de ugyanaz a hírfolyam keverheti az első kézből származó információkat pletykákkal, viccekkel, spekulációkkal és hibás adatokkal. A Grokot gyors jelkeresőként kezelném, majd minden fontos információt alaposan ellenőriznék, mielőtt az bekerülne egy jelentésbe, eljutna egy ügyfélhez vagy nyilvános csatornára.
Legalkalmasabb: kommunikációs csapatok, marketingesek, kutatók, elemzők és bárki, akinek rendszeresen szüksége van arra, hogy tudja, mi történik éppen az interneten és az X-en.
Hagyja ki, ha: Munkájának nagy része gondosan összeállított belső tudáson alapul.
Olvassa el még: Hogyan kell használni a Grok Imagine-t?
10. Jan (A legjobb megoldás saját hardveren futó privát mesterséges intelligencia üzemeltetéséhez)
A Jan-t választom, ha azt szeretném, hogy a mesterséges intelligencia a saját gépemen maradjon. Letölthetek egy modellt, helyileg futtathatom Mac-en, Windows-on vagy Linuxon, és így a beszélgetések és a következtetések nem kerülnek fel a szolgáltató szervereire. A Jan még azt is megmondja, hogy egy modell valószínűleg kompatibilis-e a hardveremmel, mielőtt letölteném. A telepítés után offline módban is működik, ami ideális érzékeny jegyzetek, belső dokumentumok, kísérletek vagy bármilyen olyan munkafolyamat esetén, ahol az adatok nem hagyhatják el az eszközt. Egy évvel ezelőtt a helyi modellekhez komoly hardverre volt szükség ahhoz, hogy használhatóak legyenek. Ma már egy 8 GB RAM-mal rendelkező laptopon is futtathatok egy teljes értékű modellt, és a minőségbeli különbség egyre csökken.
A Local egyfajta menekülési útvonalat is kínál. A Jan csatlakozik a távoli szolgáltatókhoz, amikor erősebb modellre van szükségem, így egyetlen felületről válthatok a privát, helyi következtetés és a felhőalapú modellek között. Ez lehetővé teszi számomra, hogy magam szabályozzam az adatvédelem, a sebesség és a modellminőség közötti egyensúlyt.
Számomra ez az igazi ok, amiért a Jan-nak helye van ezen a listán. Ez egy olyan asszisztens, amely az enyém, és amelyet én állítok be, és az egyetlen előfizetés, amire szükség van, az az, amit az általam választott felhőszolgáltatónál kötök.
Kiemelkedő jellemzők
- Cowork: Bízza rá a fájlokat, parancsokat és internetes keresést magában foglaló, több lépésből álló feladatokat, és hagyja, hogy Jan végigfuttassa őket a saját hardverén
- Helyi API-kiszolgáló: Tegye elérhetővé a helyi modelleket egy OpenAI-kompatibilis végponton keresztül, hogy a szkriptek és más eszközök magánjellegű következtetést tudjanak végezni, vagy irányítsa a Jan-t az Ollama, a vLLM, a LocalAI és más kompatibilis végpontokra.
- MCP-integrációk: Csatlakoztasd a Jan-t külső eszközökhöz böngészőautomatizálás, keresés, adatelemzés és kódvégrehajtás céljából, úgy, hogy minden futtatás előtt a rendszer engedélykérést jelenít meg az egyes hívásokra vonatkozóan.
- Jan CLI: Helyi modelleket futtathat a terminálról, és kódoló ügynököket, például a Claude Code-ot, csatlakoztathat a saját hardveréhez
Árak
- Ingyenes és nyílt forráskódú (a következtetés a saját hardverén fut)
A Jan a cikk írásának időpontjában a GitHub-tárhelyén (janhq/jan) található Apache 2.0 licenc alapján nyílt forráskódú.
Értékelések
A Jan-nak nincs G2- vagy Capterra-profilja, amelyen érdemi számú értékelés szerepelne. Ugyanakkor több mint 44 000 GitHub-csillagot kapott, ezért saját tesztjeimre és a nyilvános dokumentációjára támaszkodtam.
Az XDA Developers egyik szerzője így fogalmazott:
Az Ollama remekül futtatja a modelleket, de kiderült, hogy Jan kezeli a beállításokat
Az Ollama remekül futtatja a modelleket, de kiderült, hogy a beállítást Jan végzi el
Ahol elakad: Jan legnagyobb korlátja az a gép, amelyen futtatom. A helyi modellek magánjellegűek és megfizethetőek, de a teljesítmény gyorsan visszaesik, ha nagyobb modellekre, hosszabb kontextusablakokra vagy bonyolultabb érvelési feladatokra váltok. Ha nagyobb teljesítményre van szükségem, csatlakozhatok egy felhőalapú modellhez, de ezzel feladom azt a teljesen helyi felépítést, amely Jan-t eleve különlegessé teszi.
Legalkalmasabb: Fejlesztőknek, kutatóknak, az adatvédelmet komolyan vevő szakembereknek, valamint mindenkinek, aki olyan helyi AI-környezetet szeretne, amelyet ellenőrizni, módosítani és irányítani tud.
Hagyja ki, ha: a legkorszerűbb modellek teljesítményét szeretné szinte beállítás nélkül, és nem érdekli, hogy a következtetés a saját gépén történik-e.
További 5 figyelemre méltó ChatGPT-alternatíva
Ez a lista 10 olyan eszközre összpontosított, amelyeket már ma is használhat a munkájához, de a fejlesztések rohamosan haladnak előre. Az alábbi öt eszközt érdemes szemmel tartania:
- Kimi (Moonshot AI): Csevegésalapú mesterséges intelligencia, amelyet a világ legnagyobb nyílt súlyú modellje, a K3 hajt meg. Kiválóan teljesít a hosszú távú kódolási és tudásalapú feladatok terén, a Kimi Code terminálügynökként működik.
- Meta AI (Meta): Beépítve a WhatsAppba, a Messengerbe és az Instagramba, valamint elérhető a meta.ai oldalon. A Muse Spark technológiájára épül. Az az alternatíva, amellyel a legtöbb ember anélkül találkozik, hogy kifejezetten keresné.
- QwenWork (Alibaba): Qwen 3.8-Max által működtetett mesterséges intelligencia-alapú munkaplatform. Kódolási, kutatási és hosszú távú feladatokat lát el, nyílt súlyozású modellekkel a háttérben.
- Poe (Quora): Többmodellű platform, amely egyetlen előfizetéssel hozzáférést biztosít a GPT-hez, a Claude-hoz, a Gemini-hez és más modellekhez. A modellváltás elve a végletekig fokozva
- ChatGLM (Zhipu AI): Kína másik jelentős mesterséges intelligencia-asszisztense, amely független értékelésekben következetesen az élvonalban szerepel
A kontextus-adó: miért nem mindig oldja meg a problémát az AI-eszközök cseréje
Ekkorra már talán készen állsz a váltásra. De a kontextusvesztés miatt ez nehezebb, mint amilyennek látszik. Minden beszélgetési előzmény, minden egyéni utasítás, minden projektfájl, amit egy platformon belül felhalmoztál – ez mind olyan kontextus, amit hátrahagynál.
Ethan Mollick ugyanezt a véleményt fogalmazza meg „A Guide to Which AI to Use in the Agentic Era” című útmutatójában:
A legtöbb ember számára a modellek közötti különbségek mára annyira kicsivé váltak, hogy az alkalmazás és a használat módja fontosabbá vált, mint maga a modell.
A legtöbb ember számára a modellek közötti különbségek mára annyira kicsivé váltak, hogy az alkalmazás és a használat módja fontosabbá vált, mint maga a modell.
Ez megváltoztatja, hogyan értékelem a fenti eszközöket. A Gemini már szorosan integrálódik a Gmailhez és a Drive-hoz. A Copilot a Microsoft 365-öt használja. A ClickUp Brain rendelkezik feladatokkal, dokumentumokkal, csevegéssel és munkaterületi adatokkal. Az érték gyakran abból fakad, hogy az asszisztens mennyi kontextushoz fér hozzá, mielőtt elkezdenék gépelni.
És ha egyszer felhalmozódik ez a kontextus, nehezebb lesz váltani. Deedy Das, a Menlo Ventures partnere szerint a vállalatok hajlamosak maradni a már kiválasztott szolgáltatónál, hozzátéve, hogy „még akkor is, ha az átállási költségek alacsonyak, a legtöbbjük egyszerűen a kedvenc szolgáltatójuk legújabb modelljére frissít.”
Mielőtt összehasonlítanánk a modelleket, megkérdezném, hol tárolódik már a munka. Az e-mailek és a dokumentumok esetében egy ökoszisztéma-asszisztens a legalkalmasabb. A feladatok és a csapatbeszélgetések esetében pedig egy munkakörnyezetbe integrált megoldás a legjobb választás. Ha egy fix dokumentum- vagy jegyzetgyűjteményről van szó, akkor a Gemini Notebook a megfelelő választás. Vállalati szinten ez a kérdés már inkább vállalati keresésnek tűnik, mint chatbot-vásárlásnak.
Nézze meg ebben a videóban, hogyan működik a kontextusfüggő mesterséges intelligencia:
Minden feladatra szükség van egy Frontier-modellre?
Valószínűleg nem. Nem fizetnék a legerősebb modellért csak azért, mert az vezeti a legfrissebb teljesítmény-összehasonlítást.
A Journal of Economic Perspectives folyóiratban megjelent tanulmány megállapította, hogy az LLM-intelligencia ára nagyjából 1000-szeresére csökkent, míg a nyílt forráskódú modellek ma már körülbelül 90%-kal olcsóbbak, mint a hasonló zárt forráskódú modellek. A kutatók azt is megállapították, hogy nincs olyan modell, amely minden felhasználási esetben kiemelkedő teljesítményt nyújtana.
A mindennapi munkák nagy része messze nem igényel csúcstechnológiai szintű érvelést. Mezők kivonása egy dokumentumból, ügyfélszolgálati kérések osztályozása, rutin jellegű anyagok összefoglalása vagy egy kiszámítható munkafolyamat végrehajtása mind pazarló felhasználása a legdrágább tokenjeinek.
A legkorszerűbb modelleket olyan feladatokra tartogatnám, ahol a kiegészítő érvelésnek van hova vezetnie: kaotikus tervezés, bonyolult kódolás, ismeretlen problémák, vagy olyan feladatok, ahol egy döntés megváltoztatja a következő lépést.
Az igazi kérdés az, hogy mennyit érdemes fizetni azért, hogy ezt a konkrét feladatot elvégezzék. A „Melyik modell a legokosabb?” kérdés nem a legjobb kiindulópont.
Hogyan válasszuk ki a megfelelő ChatGPT-alternatívát?
Itt azzal kezdenék, hogy milyen akadályokat szeretnék eltávolítani.
Túl sok időt töltök a kontextus újbóli felépítésével? A források ellenőrzésével? Az eredmények átvitelével egy másik eszközbe? Túl sokat fizetek az API-használatért? Ha ez kiderül, a jelöltek listája jóval rövidebb lesz.
| Ha ez a probléma | Mire érdemes elsősorban figyelni | Az általam kiválasztott eszközök |
|---|---|---|
| A munka már létezik valahol, és folyamatosan tájékoztatom az AI-t róla | Közvetlen hozzáférés ahhoz a rendszerhez, ahol a munka tárolódik | ClickUp Brain a projektkontextushoz; Gemini a Google Workspace-hez; Copilot a Microsoft 365-hez |
| Bonyolult jelentéseket vagy hosszú forrásanyagokat dolgozok át | Hosszú kontextusú érvelés és forráskezelés | A Claude a nyitott végű elemzésekhez; a Gemini Notebook pedig a meghatározott forráskészlethez |
| Olyan aktuális kutatási eredményekre van szükségem, amelyeket gyorsan ellenőrizni tudok | Keresési mélység, hivatkozások és egyszerű nyomon követés | Perplexity; Grok, amikor a valós idejű webes és X-tevékenységek számítanak |
| Szeretném, ha az AI a válaszadás után befejezné a munkát | Ügynökök, eszközhasználat és artefaktumok létrehozása | ClickUp Brain, Claude, Perplexity vagy Mistral Vibe |
| Nagy léptékben építek az AI segítségével | API-gazdaságtan, strukturált kimenet, gyorsítótárazás, rugalmas telepítés | DeepSeek |
| Az érzékeny adatok nem kerülhetnek ki a számítógépemről | Helyi következtetés és offline működés | Jan |
| Fontos az adatok tárolási helye vagy a magáncélú telepítés | Regionális infrastruktúra és a telepítés ellenőrzése | Mistral Vibe |
| Képekre, videókra, prezentációkra vagy interaktív kimenetekre van szükségem | Natív multimodális tartalomkészítés | Gemini vagy ClickUp Brain; Grok képekhez és videókhoz |
| Több csúcstechnológiás modellt szeretnék egy környezetben | Modellváltás, amely megőrzi a kontextust | ClickUp Brain vagy Perplexity |
Számomra általában az a döntő tényező, hogy mi történik azután, hogy a mesterséges intelligencia válaszolt. Ha a választ még mindig át kell másolnom egy feladatkezelőbe, prezentációvá kell alakítanom, vagy be kell táplálnom egy másik eszközbe, akkor nem spóroltam annyi időt, amennyit a válasz minősége sugallna.
Ez is az oka annak, hogy ugyanaz az asszisztens az egyik ember számára remekül működik, míg a másik számára frusztráló lehet. Egy fix korpuszból dolgozó kutatónak más a szűk keresztmetszete, mint egy élő projekteket koordináló üzemeltetési vezetőnek vagy egy fejlesztőnek, aki több millió tokent továbbít egy API-n keresztül.
Mi a legjobb ChatGPT-alternatíva üzleti célokra?
Üzleti felhasználás esetén nem csak az egyes modelleket venném figyelembe, hanem azt is megvizsgálnám, mi történik, ha 20, 50 vagy 500 ember kezdi el használni.
Az alábbi kérdéseket tenném fel:
- Honnan származik a vállalati kontextus? Elérheti-e az asszisztens azokat a rendszereket, amelyeken a csapat már dolgozik, vagy mindenki továbbra is kézzel fogja feltölteni a fájlokat?
- Mit tudnak az adminisztrátorok szabályozni? Figyeljen a jogosultságokra, az SSO-ra, az ellenőrzési naplókra, a megőrzési beállításokra és a használati jelentésekre.
- Mi történik a vállalati adatokkal? Ellenőrizze a képzési irányelveket, az adatmegőrzést, az alvállalkozókat és azt, hogy hol történik az adatfeldolgozás.
- Képes-e cselekedni? Az ügynökök, a munkafolyamatok végrehajtása, a keresés és az artefaktumok létrehozása nagyobb jelentőséget kapnak nagy léptékben, mint egy újabb csevegőablak.
- Hogyan alakul a tényleges számla? Vegye figyelembe az alapul szolgáló termelékenységi csomagot, a mesterséges intelligencia-licenceket, a használati krediteket, az ügynökök futtatásait és az API-használatot.
Az adatkezelés különös figyelmet érdemel. Az Anthropic szerint alapértelmezés szerint nem használja a Claude for Work vagy annak API-jából származó adatokat a modelljei betanításához, kivéve, ha egy szervezet csatlakozik a fejlesztői partnerprogramjához. A ClickUp szintén nem használja a munkaterületi adatokat a ClickUp AI vagy partnermodelljei betanításához, és az LLM-megállapodásai előírják, hogy ezek a partnerek egyáltalán ne tároljanak adatokat.
Szabályozott csapatok esetében én továbbra is megerősíteném a beszerzés során a vonatkozó adatvédelmi, adatmegőrzési, adatszolgáltatási és megfelelési feltételeket.
Van-e valóban ingyenes ChatGPT-alternatíva?
Igen, de a „ingyenes” kifejezés ezeknél az eszközöknél különböző jelentéssel bír. A Google Gemini, a Claude, a Perplexity, a DeepSeek és a Grok mindegyike tartósan ingyenes csomagot kínál. A Jan örökre ingyenes, mivel helyileg, a saját hardverén fut. A többi eszköz esetében korlátozások vonatkoznak rá.
A korlátozások azonban nagyban eltérnek egymástól. A Perplexity Free alapvető keresési lehetőségeket és néhány Pro-szintű keresést biztosít számomra, de a fejlett modellválasztást és számos magasabb szintű funkciót a fizetős csomagokhoz tartogatja. A Microsoft hasonlóképpen kevesebb használati lehetőséget biztosít az ingyenes Copilot-felhasználóknak, mint a Microsoft 365 előfizetőinek.
Az, hogy az ingyenes csomag válaszol a kérdéseimre, csak a teszt fele. Megnézném, hogy elegendő hozzáférést biztosít-e ahhoz, hogy értékelhessem azokat a funkciókat, amelyek számomra fontosak, például a csatlakozókat, a tágabb kontextust, a fejlett modelleket, az ügynököket vagy a fájlelemzést.
A ClickUp esetében ez kissé másképp működik: minden munkaterület próbaidőszakra jogosult a Brain AI használatára, de az örökre ingyenes munkaterületek esetében a folyamatos AI-hozzáférés helyett egy meghatározott számú próbaalkalmazás áll rendelkezésre. Amint ezeket felhasználták, a munkaterületnek fizetős csomagra kell váltania.
Valószínűleg nincs szüksége egyetlen ChatGPT-helyettesítőre sem
Miután átnéztem ezeket az eszközöket, nem hiszem, hogy a cél az lenne, hogy olyan asszisztenst találjunk, amely funkcióról funkcióra helyettesíti a ChatGPT-t.
Inkább a feladathoz igazodva választanék. A Perplexity képes kezelni a kutatásigényes kérdéseket. A Gemini Notebook értelmezni tudja a forráskönyvtárat. Egy munkára specializált AI pedig átveheti a stafétát, amikor a feladat a válaszadástól a tényleges végrehajtás felé kell, hogy haladjon.
Ezáltal a váltás is kevésbé drámai. Nem kell az egész AI-használati szokásaimat átállítanom csak azért, mert jövő hónapban egy másik modell jobb lesz. Megtarthatom azokat az eszközöket, amelyek helyet szereztek a munkamenetemben, és elhagyhatom azokat, amelyek nem.
Számomra a ClickUp Brain akkor nyújtja a legmeggyőzőbb érveket, amikor maga a munka áll az első helyen. Kihasználja a ClickUp-ban már meglévő projekteket, dokumentumokat, feladatokat és beszélgetéseket, majd segít átvinni ezt a kontextust a következő teendőbe.
Gyakran feltett kérdések a ChatGPT alternatíváiról
Használhatom a ChatGPT alternatíváit offline módban is?
Igen. A Jan a letöltött modelleket teljes egészében a saját gépén futtathatja macOS, Windows és Linux rendszereken, és a helyi következtetéshez nincs szükség internetkapcsolatra.
Mi a legjobb ChatGPT-alternatíva a programozáshoz?
A Claude a Claude Code révén kiváló választás a programozáshoz, míg a DeepSeek akkor vonzó, ha az API-költségek és az önálló üzemeltetés fontos szempontok. A Grok is komoly programozási lehetőséggé vált a SpaceXAI által a Cursor felvásárlása óta: a Grok 4.6 közvetlenül a Cursor IDE-jében érhető el a Grok Build mellett. A Jan pedig lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy OpenAI-kompatibilis API mögött helyi modelleket futtassanak.
Melyik ChatGPT-alternatíva a legjobb kutatási célokra?
A Perplexity kiváló választás, ha a források ellenőrzése központi szerepet játszik a munkában. Valós időben keres az interneten, és hivatkozásokat is tartalmaz, amelyek visszavezetnek az eredeti forrásokhoz.
Melyik ChatGPT-alternatíva rendelkezik a legjobb memóriával?
Attól függ, mit szeretnék, hogy megjegyezzen. A ClickUp Brain állandó memóriával rendelkezik a személyes beállítások tárolására, és a beszélgetések és modellváltások során is megőrzi a munkaterület aktuális kontextusát. A Perplexity saját memóriafunkciókat fejleszt, míg más eszközök inkább a projektekre, a mentett utasításokra vagy a csatlakoztatott forrásokra támaszkodnak.
Mi a különbség egy ChatGPT-alternatíva és egy mesterséges intelligenciával működő keresőmotor között?
Egy általános mesterséges intelligencia-asszisztens kezeli az írási feladatokat, az érvelést, a programozást, a fájlokat és a feladatok végrehajtását. Egy olyan mesterséges intelligencia-alapú keresőmotor, mint a Perplexity, a kereséssel és az információk összegyűjtésével kezdi a munkát, majd a talált adatokból építi fel a választ. A Perplexity ma már sokkal többet tud, mint pusztán keresni, de a hivatkozások és a webes kutatás továbbra is a felhasználói élmény középpontjában állnak.
Melyik ChatGPT-alternatíva a legjobb képek és videók készítéséhez?
A Gemini és a Grok kiváló választás, ha a kép- és videokészítés rendszeresen szerepel a munkafolyamatban. A ClickUp Brain szintén vizuális elemeket hoz létre, beleértve képeket, diavetítéseket, irányítópultokat és interaktív kimeneteket a munkakörnyezetből.