Vlastní testy · aktualizováno 16. 07. 2026

Žebříček češtiny lokálních AI modelů

Které lokální modely umí opravdu česky? Neměříme syntetické benchmarky — modely u nás generují kompletní obsahové podklady pro skutečné české weby a hodnotíme je proti zlatému standardu. Tohle je žebříček z reálné práce, průběžně doplňovaný.

Skóre na produkční úloze — verze v6 (červenec 2026)

12bodová rubrika, hodnoceno proti zlatému standardu na identických vstupech. Srovnatelná jsou jen čísla ze stejné verze úlohy — proto jich tu je málo a přibývají pomalu.

1.

DeepSeek V4 Flash

nativní FP8/FP4 mix (171 GB) · 2× DGX Spark (cluster) · 15. 7. 2026

10,50 / 12

± 0,17 · 24 hodnocených výstupů

2.

Qwen3.6 35B-A3B

Q8_0 · 1× DGX Spark · 15. 7. 2026

10,25 / 12

± 0,25 · 24 hodnocených výstupů

Rozdíl 0,25 bodu je v pásmu šumu mezi běhy (±0,3). Prakticky: oba modely píší publikovatelnou češtinu; liší se nároky na hardware a typem vzácných chyb.

Co o modelech víme z provozu

Naše stroje generují česky desítky hodin denně — tohle jsou poznámky z reálného provozu, ne z jednorázového testu. Modely bez skóre čekají na plný testovací běh.

DeepSeek V4 Flash

nativní FP8/FP4 mix (171 GB) · 2× DGX Spark (cluster) · Hugging Face

10,50/12

~2× rychlejší než Qwen, ale potřebuje dva stroje

  • nejvyšší skóre testu — jediný dal i plných 12/12
  • výborná poslušnost k dlouhým a složitým pokynům
  • čistá česká próza bez komolení, ~30 tok/s
  • slabší práce s vizuálními fakty (popisy obrázků, loga) — tam si vymýšlí sebejistě
  • ~298 mld. parametrů, váhy 171 GB — doma reálně až od 2× DGX Spark nebo 256GB Macu

Nejlepší čeština, jakou jsme z lokálního modelu dostali. Cena: hodně paměti.

Qwen3.6 35B-A3B

Q8_0 · 1× DGX Spark · Hugging Face

10,25/12

MoE — svižný i na pomalejší paměti

  • prakticky stejná kvalita jako DeepSeek na jediném stroji
  • nejlepší poměr čeština/nároky — náš produkční model
  • spolehlivě dodržuje priority zdrojů (nevymýšlí si u obrázků)
  • vzácné komolení slov při spekulativním dekódování (~1 slovo na dlouhý dokument) — hlídáme automatickou kontrolou
  • u revizních úloh masivně „přemýšlí“ — na dlouhé posudky nepoužitelný

Náš produkční model pro českou tvorbu. V Q4 chce ~24GB kartu, plná kvalita Q8 vyjde na ~40 GB — Spark nebo Mac.

ThinkingCap 27B (BottleCap AI — Mikolov/Beck)

Q8_0 · 1× DGX Spark · Hugging Face

v testování

~50 % méně „přemýšlecích“ tokenů → v praxi ~2× rychlejší odpovědi

  • český RL finetune Qwenu 3.6 27B — čeština po tuningu neutrpěla
  • krátké, predikovatelné uvažování — výborný na kontrolu a revize textů
  • Q8 kvantizace = plná přesnost f16 (ověřeno přímým srovnáním), f16 je jen 1,5× pomalejší
  • na nejdelších odvozovacích řetězech ztrácí (cena za poloviční přemýšlení)
  • tvrdohlavě tyká, i když mu řeknete vykat

Testujeme v revizní roli: čistý, střízlivý signál. Plné skóre na obsahové úloze doplníme.

Gemma 4 (12B / 31B)

Q8_0 · DGX Spark, Mac Studio · Hugging Face

v testování

úsporná KV cache (K=V) — dlouhý kontext skoro zadarmo

  • multimodální (text + obrázky + zvuk), příjemná architektura pro dlouhý kontext
  • solidní čeština na běžnou konverzaci
  • v našich testech tvorby českého obsahu vycházel Qwen 3.6 ve všem lépe

Dobrý všeuměl, na českou tvorbu ale zatím druhá liga. Skóre doplníme.

Qwen3 8B (třída malých modelů)

Q8_0 · Mac Studio M1 Max 32 GB · Hugging Face

v testování

běží na 16GB noteboocích

  • nejlepší čeština v kategorii do 10 mld. parametrů
  • v Q8 použitelný na sumarizace, klasifikaci a kratší texty
  • pod Q8 čeština znatelně degraduje (komolení, anglicismy) — malé modely kvantizaci odpouštějí nejmíň
  • delší souvislý text ujíždí — na publikovatelnou tvorbu nestačí

Pracant na dílčí úlohy, ne autor. Pro češtinu zásadně Q8, ne Q4.

Jak testujeme

Úloha: model dostane podklady o skutečném českém webu (malé firmy a řemeslníci — texty, fotografie, ceníky) a musí vytvořit kompletní obsahový podklad nového webu: strukturu, texty, popisy služeb, práci s obrazovými fakty. Je to nejtěžší reálná úloha, kterou po lokálních modelech chceme — a přesně ta, kde se láme „umí česky“ vs. „píše publikovatelně“.

Hodnocení: 12bodová rubrika, šest kategorií po 0–2 bodech — věcná správnost, úplnost, jazyk a údernost, práce s vizuálními fakty, odolnost proti vymýšlení a forma. Každý výstup hodnotíme proti zlatému standardu vytvořenému člověkem s přístupem ke všem podkladům. Skóre v tabulce je průměr z více domén a opakovaných běhů.

Poctivost: skóre porovnáváme jen v rámci stejné verze úlohy — při vylepšení vstupů se čísla hýbou víc, než kolik dělá výměna modelu (ověřili jsme si to draze). Proto tabulka roste pomalu a u modelů bez plného běhu uvádíme jen kvalitativní poznámky. A protože testujeme na naší produkční úloze, model skvělý u nás nemusí být nejlepší na vaši úlohu — berte žebříček jako silné vodítko, ne rozsudek.

Vybrali jste model? Spočítejte si zbytek