Google Cloud pokazuje Gemini CLI, czyli Gemini w terminalu. Wpisujemy polecenie jak zwykłą komendę i od razu dostajemy odpowiedź: tekst, pomysł, fragment kodu albo pomoc w analizie logów. W demie widać też coś przyziemnie ważnego: własne motywy kolorów ustawiane w pliku settings.json, więc terminal może być czytelny i po prostu nasz. My w Automation Lab lubimy takie narzędzia, bo skracają dziesiątki małych kroków w ciągu dnia.
Czy DeepSeek V4 pojawi się w połowie lutego 2026? W sieci latają liczby typu 1M tokenów kontekstu i 700B+ parametrów, ale część z tego to marketing i domysły. W tym artykule zbieram dostępne źródła, pokazuję, co da się potwierdzić, a co jest plotką, i tłumaczę po ludzku: tokeny, okno kontekstu, reasoning, MoE, monorepo i RAG. Na koniec dostajesz praktyczną checklistę testów, żeby ocenić nowy model pod realne automatyzacje w n8n, Make i Pythonie.
OpenAI i Cerebras prezentują GPT-5.3-Codex-Spark: model do kodowania w czasie rzeczywistym z >1000 tokenów/s i minimalną latencją dzięki WSE-3.
GPT-5.3-Codex to agentowy model OpenAI do programowania i pracy na komputerze. Działa ok. 25% szybciej, wspiera cały cykl wytwarzania, a w benchmarkach (SWE-Bench, Terminal-Bench, OSWorld) notuje rekordowe wyniki.
Teksty generowane przez AI bywają poprawne, ale martwe. Sprawdź najczęstsze sygnały sztuczności i poznaj proste sposoby na humanizację: własny głos, konkret z życia, mniej frazesów i więcej naturalnego języka.
