A nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) egyre szélesebb körben alkalmazzák az egyetemi kutatásban. A jelen blogbejegyzésemben hat vezető nyelvi modellcsaládot elemzek: a Claude Sonnet (Anthropic), a GPT-sorozat (OpenAI), a Gemini (Google), a Grok-4 (xAI), a Deepseek-R1 és a Llama 4 (Meta) modelljeit. Írásomban bemutatom e modellek erősségeit és gyengeségeit az akadémiai szövegek elemzése, a jogi szövegek értelmezése, a precedenskutatás és az egyéb kutatási feladatok szempontjából. Különös figyelmet fordítok a GPT-5 modellre, amely 2025 augusztusában debütált. A célom az, hogy az egyetemi polgárok számára átfogó útmutatást nyújtsak a megfelelő modell kiválasztásához a különböző egyetemi kutatási feladatokhoz.
A mesterséges intelligencia – különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) – használata a kutatásban forradalmasítja a szakmai anyagok feldolgozását, értelmezését és elemzését. A tudományos kutatásokban ezen eszközök képesek hosszú és nagy mennyiségű dokumentum gyors áttekintésére, precedensek azonosítására és komplex szintaktikai, illetve jelenleg már szemantikai elemzések támogatására. Ugyanakkor a modellek között jelentős különbségek mutatkoznak pontosság, megbízhatóság, átláthatóság és a kognitív képességek terén. Az alábbiakban a legkorszerűbb nyelvi modelleket vizsgáljuk egyetemi kutatás szempontjából.
A Claude modellek kiemelkedően teljesítenek érvelés és értelmezés terén. Pontos hivatkozások kezelése, érvelés követése, komplex koncepciók értelmezése és magyarázata, hosszú dokumentumok (akár 200,000 token ~ 900 000 magyar, akár ékezetes betű) feldolgozása, a jogi etikai megfontolások figyelembevétele. Különösen alkalmas vélemények első vázlatainak elkészítésére és jogszabályi összehasonlításokra. Speciális nemzeti jogrendszerek ismerete sajnos korlátozott lehet, a legfrissebb jogi változások követése a tudáshatár miatt, azaz jelenleg 2023 végéig problémás. Tapasztalható még túlzott óvatosság az állásfoglalások megfogalmazásakor. Fontos azonban megjegyezni, hogy a nagy kontextusablak a Claude modellek esetében kizárólag az előfizetéses opcióban érhető el. Az ingyenesen használható verzióban csak szerényebb, néhány tíz oldalas forrásmennyiséggel dolgozhatunk. Míg a Claude továbbra is etalonnak számít a hosszú, egybefüggő szövegek mély értelmezésében, a GPT-5 a „thinking” funkciójával és a drasztikusan csökkentett hallucinációval próbálja ezt a megbízhatóságot más területeken is elérni.
Az OpenAI modelljei megítélésem szerint túlságosan is széles körben alkalmazottak a kutatásokban. GPT-4.1 és o3 kiemelkedő jogi szövegelemzési és -generálási képességekkel rendelkezik, pontos jogszabályi hivatkozások azonosítása, precedenskutatás, komparatív jogi elemzések. A GPT-4o a multimodális képességeivel szakirodalmak, dokumentumok, képek, grafikonok értelmezésére is alkalmas. Hallucinációra ez a modell is hajlamos, sajnos a szakirodalomban és hivatkozásoknál magyarul nem létező weboldalakat és fiktív jogszabályokat ad meg. Az augusztusban érkezett GPT-5 modellcsalád azonban átveszi ezen modellek helyét mind az ingyenes, mind az előfizetéses verzióban.
A Google Gemini modelljei erős multimodális képességekkel rendelkeznek. Kiváló a szakirodalom keresésében és szintetizálásában, képes szkennelt jogi dokumentumok értelmezésére, jogszabályok közötti összefüggések feltárására. A Gemini 2.5 képes komplex dokumentumok és vizuális bizonyítékok együttes elemzésére. Kevésbé transzparens a következtetések levezetésében, mint a Claude modellek, egyes specializált területeken (pl. adójog, szabadalmi jog) korlátozott a szakértelme, a hosszú kontextuskezelése nem mindig következetes. A kutatás során minden esetben érdemes a saját forrásainkat használni, ezáltal növelve a pontosságot és a relevanciát, egyúttal csökkentve a hallucináció kockázatát. Fontos továbbá megemlíteni, hogy a nagy kontextusablakkal rendelkező Gemini modellek az AIStudio oldalon érhetőek el, és nem összekeverendő a Gemini oldallal, ahol jóval korlátozottabb képességekhez férhetünk hozzá. A Gemini erőssége továbbra is a Google ökoszisztémájába való mély integráció és a valós idejű keresési képességek, de a GPT-5 az ügynöki funkcióival és a komplex feladatvégrehajtással új kihívóként jelenik meg az automatizált kutatási munkafolyamatok terén.
A Grok-4 az xAI modellje, amely újabb szereplő a jogi kutatás területén. Villámgyors válaszadás és iteratív munkavégzés jellemzi jogi kérdésekben, erőssége a kreatív megközelítések javaslata és az érvelési hibák azonosítása. Különösen hasznos lehet brainstorming folyamatokban és alternatív jogi megközelítések feltárásában. Kevesebb tapasztalattal rendelkezik a jogi területen, mint a többi elemzett modell. A jogforrásokra való pontos hivatkozások minősége változó lehet, esetenként alaptalanul elfogult és magabiztos lehet bizonytalan jogi kérdésekben is.
A Deepseek-R1 különösen az ázsiai szakirodalom emelkedik ki. Kiemelkedő teljesítmény tapasztalható nála a logikai érvelésben és szerződéselemzésben, jó többnyelvű dokumentumkezelési képességekkel rendelkezik. Korlátozott viszont a magyar és európai tényekben, kevésbé elterjedt használata Magyarországon, ami korlátozottabb visszajelzést jelent a minőségről.
Végül a Meta Llama 4 nyílt forráskódú modellként rugalmas alkalmazási lehetőségeket kínál. Adaptálható adatokkal való finomhangolásra, költséghatékony megoldás egyetemi kutatócsoportok számára, jó a teljesítménye alapvető elemzési feladatokban. Kevésbé robusztus komplex érvelésben, mint a fenti modellek, mélyebb érveléskor további finomhangolást igényelhet a szöveg, és sajnos változó minőségű válaszokat is ad. A modellcsalád a nyílt forráskódú modellek közé tartozik, amely lehetőséget ad a lokális üzemeltetésre, akár internetkapcsolat nélkül is. Azonban a jelen pillanatban az ehhez szükséges hardware infrastruktúra ára több millió forintra rúg.
Az akadémiai kutatás különböző területein eltérő modellek bizonyulhatnak optimálisnak, amit az alábbi táblázatba foglaltam össze:
| FELADAT | JAVASOLT MODELL |
| Hosszú dokumentumok elemzéséhez | Claude Sonnet 4, Gemini 2.5 Pro (AI studio) |
| Jogi precedenskutatáshoz | GPT-5 (thinking módban), Claude Sonnet 4 |
| Multimodális elemzéshez (dokumentumok, képek, diagramok) | GPT-5 és Gemini 2.5 |
| Saját adatok elemzéséhez | Llama 4 (Lokális üzemeltetés esetén) |
| Hosszú szövegek elemzése | Claude 4 Sonnet, Gemini 2.5 Pro |
| Kreatív jogi érveléshez | Grok-4 |
| Többnyelvű jogi kutatáshoz | Deepseek-R1 (ázsiai jog) vagy Gemini 2.5 |
| Komplex, többlépcsős kutatási feladatok (AI Agent) | GPT-5 |
A modellek közötti választás során továbbra is figyelembe kell venni a kutatás jellegét, azonban a GPT-5 megjelenésével a hangsúly eltolódik.
Már nem csupán arról van szó, hogy melyik eszköz a legpontosabb egy-egy részfeladatra. A GPT-5 „gondolkodó” képességeivel és ügynöki funkcióival a mesterséges intelligencia egyre inkább autonóm kutatási partnerként, nem pedig puszta eszközként jelenik meg. A jövő kutatója számára a leghatékonyabb megközelítés nem feltétlenül több modell manuális kombinálása lesz, mint eddig, hanem egy olyan csúcsmodell, mint a GPT-5, magas szintű instruálása, amely képes önállóan megtervezni és végrehajtani a kutatás adatigényes fázisait. Ez felszabadítja a kutatót, hogy az valóban a hipotézisek felállítására, a kritikai gondolkodásra és az eredmények tudományos értelmezésére fókuszálhasson.
Felhasznált irodalom
Apu, K. U. (2025). AI-Driven Data Analytics and Automation: A Systematic Literature Review of Industry Applications. 2(01), 21–40.
Dutta, S., & Karthikayani, K. (2024). Implementation of a Chatbot System (College Enquiry). International Journal of Innovative Science and Research Technology, 218–222.
Hofman, R. (2025). Deep Research AI Tools: ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok vs Perplexity. Bright Inventions.
OpenAI. (2025. augusztus 7.). Introducing GPT-5. OpenAI
Nyitókép: a szerző képernyőfelvétele TrackingAI weboldalról
