Wybieranie podstawowego modelu AI dla agenta

Możliwości AI dynamicznie się rozwijają, a każdy model generatywny oferuje swoje mocne strony – czy to szybsze odpowiedzi, wyższa jakość wyników, czy lepsza efektywność kosztowa. Za pomocą narzędzia Copilot Studio możesz wybrać najlepszy model orkiestracji agenta przy użyciu prostego menu rozwijanego.

Chcesz wypróbować najnowocześniejsze modele, zanim będą gotowe do produkcji? Uzyskaj dostęp do najnowszych modeli eksperymentalnych, aby przetestować je wcześniej. Jednak mogą mieć ograniczone testowanie, dostępność i funkcjonalność.

Ten artykuł opisuje, jak wybrać model AI do orkiestracji generatywnej agenta. Dostępne są osobne ustawienia umożliwiające zmianę modeli dla głębokiego rozumowania (wersja zapoznawcza), odpowiedzi generatywnych (wersja zapoznawcza) oraz kreatora poleceń.

Ważne

Dostępność modeli według regionu

Copilot Studio oferuje różne typy modeli. Te typy modeli są określone przez ich przeznaczenie i dostępność.

Tagi każdego modelu można zobaczyć na liście modeli w Copilot Studio.

Poniższe tabele przedstawiają status dostępności wybranych modeli w różnych regionach i specjalnych obszarach.

Dostępność publiczna

Model Tag/kategoria Azja Australia Brazylia Kanada Europa (z wyjątkiem Zjednoczonego Królestwa) Indie Japonia Korea Południowa Arabia Saudyjska Singapur Republika Południowej Afryki Zjednoczone Królestwo Stany Zjednoczone
GPT-4o Ogólne Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane Wycofane
GPT-4.1 Ogólne Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna
Czat GPT-5 Ogólne Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność Ogólna dostępność
Rozumowanie GPT-5 Głęboki Wersja zapoznawcza (między lokalizacjami geograficznymi) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza Wersja zapoznawcza (między lokalizacjami geograficznymi) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza
GPT-5 Auto Automatycznie Wersja zapoznawcza (między lokalizacjami geograficznymi) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza Wersja zapoznawcza (między lokalizacjami geograficznymi) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza (cross-geo) Wersja zapoznawcza
Czat GPT-5.3 Ogólne - - - - - - - - - - - - Eksperymentalny (środowisko wczesnego dostępu)
Wnioskowanie GPT-5.4 Głęboki - - - - - - - - - - - - Eksperymentalny (środowisko wczesnego dostępu)
GPT-5.5 Reasoning Głęboki - - - - - - - - - - - - Eksperymentalny (środowisko wczesnego dostępu)
Claude Sonnet 4.5 Ogólne Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność
Claude Sonnet 4.6 Ogólne Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność
Claude Opus 4.6 Głęboki Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność (między lokalizacjami geograficznymi) Ogólna dostępność
Claude Opus 4.7 Głęboki Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalne
Grok 4.1 Fast (bez rozumowania) (patrz ważna uwaga poniżej) Ogólne - - - - - - - - - - - - Eksperymentalny (środowisko wczesnego dostępu)
Mistral Medium 3.5 Ogólne Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalne Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi) Eksperymentalna (między lokalizacjami geograficznymi)

Notatka

Modele oznaczone jako między lokalizacjami geograficznymi mogą przetwarzać dane poza regionem.

Ważne

Oceny bezpieczeństwa i odpowiedzialnej sztucznej inteligencji przeprowadzone przez Microsoft wykazały, że model Grok-4.1 Fast (Non-Reasoning) jest mniej zgodny niż inne oceniane modele, co powoduje (i) wyższe ryzyko, że model będzie produkować potencjalnie szkodliwą zawartość, oraz (ii) niższe wyniki w zakresie wskaźników bezpieczeństwa i łamania zabezpieczeń. Model Grok-4.1 Fast (Non-Reasoning) może być w stanie generować treści nieodpowiednie dla dzieci i może to robić z większą skłonnością niż inne modele. Klienci muszą przestrzegać Kodeksu postępowania w zakresie usług AI dla przedsiębiorstw od Microsoft oraz Warunków świadczenia usług dla przedsiębiorstw od xAI, w tym Zasad dopuszczalnych działań. Dodatkowo, mogą istnieć kategorie szkód, które ten model może generować, a które nie są objęte systemami bezpieczeństwa treści Microsoftu. W związku z tym, podobnie jak w przypadku wszystkich modeli eksperymentalnych, Grok-4.1 Fast (Non-Reasoning) nie jest zalecany do użycia produkcyjnego, a klienci powinni zapoznać się z ograniczeniami modeli eksperymentalnych i w wersji zapoznawczej oraz przeprowadzić własną ocenę przed wyborem Grok-4.1 Fast (Non-Reasoning).

Dostępność dla instytucji rządowych USA

Model Government Community Cloud (GCC) Government Community Cloud - High (GCC High) Departament Obrony (DoD)
GPT-4o Wartość domyślna Wartość domyślna Wartość domyślna

Kategorie użycia modelu

Modele są optymalizowane pod różne zastosowania. Agent może działać skuteczniej, jeśli wybierzesz model o mocnych stronach dopasowanych do celu agenta. Na przykład agent podejmujący złożone decyzje może skorzystać z modelu głębokiego, podczas gdy agent oczekujący rozmów na szeroki zakres tematów może użyć modelu ogólnego.

Poniższa tabela przedstawia oznaczenia zastosowań modeli, ich zalety oraz istotne kwestie, które należy wziąć pod uwagę podczas korzystania z modelu.

Tag Podpis Silne strony Opóźnienie Koszt Głębia rozumowania
Głęboki Zoptymalizowany do celowego, wieloetapowego rozumowania oraz przepływów pracy z wykorzystaniem narzędzi. Zaawansowana analityka, wielostopniowe rozumowanie, analiza polityk i kontraktów, rozwiązywanie problemów obejmujących wiele systemów oraz synteza obszernych dokumentów z cytowaniami Najwyższy Najwyższy Wieloetapowe, z szerokim wykorzystaniem narzędzi
Automatycznie Zoptymalizowany do obsługi zróżnicowanych obciążeń; przekierowuje zapytania dynamicznie. Helpdesk i agenci pracujący z mieszanymi zamiarami, łączący wiedzę z działaniami oraz obsługa warstwy 0 klienta o nieprzewidywalnej złożoności Zmienna Zmienna Dostosowuje się w każdej turze
Ogólne Zoptymalizowane pod kątem szybkości i kosztów codziennego czatu i lekkiego uziemienia. Szkicowanie, przepisywanie, streszczanie i tłumaczenie, odpowiedzi w stylu FAQ oraz prosta automatyzacja działań Najniższy Najniższy Od płytkiej do umiarkowanej

Typy wersji modeli

Każdy model wymieniony w Copilot Studio jest oznaczony tagiem wskazującym jego typ wersji. Możesz wypróbować nowe, najnowocześniejsze modele eksperymentalne i w wersji zapoznawczej lub wybrać niezawodny, dokładnie przetestowany ogólnie dostępny model.

  • Eksperymentalne: Służy do celów eksperymentalnych i nie jest przeznaczone do użytku produkcyjnego. Z zastrzeżeniem warunków wersji zapoznawczej i mogą mieć ograniczenia dotyczące dostępności i jakości. Zobacz Ograniczenia modeli eksperymentalnych i wersji zapoznawczej.
  • Wersja zapoznawcza: Być może w przyszłości stanie się to modelem ogólnodostępnym, ale obecnie nie jest przeznaczony do użytku produkcyjnego. Z zastrzeżeniem warunków wersji zapoznawczej i mogą mieć ograniczenia dotyczące dostępności i jakości. Zobacz Ograniczenia modeli eksperymentalnych i wersji zapoznawczej.
  • Ogólnej dostępności (GA): Modele bez tagu wydania są ogólnie dostępne. Możesz użyć tego modelu do skalowania i użytku produkcyjnego. W większości przypadków ogólnie dostępne modele nie mają ograniczeń dotyczących dostępności i jakości, ale niektóre mogą nadal mieć pewne ograniczenia, na przykład w dostępności regionalnej.
  • Domyślny: domyślny model dla wszystkich agentów i zwykle najlepiej działający ogólnie dostępny model. Domyślny model jest okresowo uaktualniany i jako nowy, bardziej zdolny model staje się ogólnie dostępny. Agenty używają również modelu domyślnego jako rezerwowego, jeśli wybrany model jest wyłączony lub niedostępny.
  • Wycofany: Gdy nowy model staje się modelem domyślnym, poprzedni model domyślny zostaje wycofany. Możesz nadal korzystać z wycofanego modelu przez okres do jednego miesiąca po jego wycofaniu. Dowiedz się więcej w Kontynuowanie korzystania z wycofanego modelu AI.
  • Między lokalizacjami geograficznymi: Może wymagać przetwarzania i przechowywania danych poza granicami geograficznymi organizacji. Twój administrator może włączyć lub wyłączyć przesyłanie danych między regionami.
  • Środowisko wczesnego dostępu: środowisko cyklu wczesnego wydania. Te środowiska najpierw otrzymują nowe aktualizacje i funkcje. Więcej informacji znajdziesz w sekcji Środowiska wczesnego cyklu wydawniczego.

Modele zewnętrzne

Możesz także dodać zewnętrzne modele AI z Anthropic, xAI lub Mistral do swojego agenta. Dowiedz się więcej w: Wybieranie modelu zewnętrznego jako podstawowego modelu AI.

Ograniczenia modeli eksperymentalnych i wersji zapoznawczych

Możesz eksplorować i testować modele eksperymentalne i wersje zapoznawcze, ale nie używaj ich do celów produkcyjnych:

  • Mogą wykazywać wahania pod względem wydajności, jakości odpowiedzi, opóźnień lub zużycia wiadomości, a także mogą przekroczyć limit czasu lub być niedostępne.

  • Jeśli opublikujesz agenta z modelem eksperymentalnym lub z modelem w wersji zapoznawczej i użytkownicy będą korzystać z tego agenta, opłaty za użycie będą naliczane według ustalonych stawek.

Możesz eksperymentować z tymi modelami. Należy zachować ostrożność przy wdrażaniu ich w środowisku produkcyjnym.

Modele eksperymentalne i testowe podlegają warunkom wersji zapoznawczej. Firma Microsoft udostępnia te modele przed oficjalną premierą, aby umożliwić użytkownikom wczesny dostęp i przekazywanie opinii. Jeśli kompilowany jest agent gotowy do użycia w środowiskach produkcyjnych, zobacz temat Omówienie narzędzia Copilot Studio.

Zmień model AI agenta

Agent domyślnie korzysta z modelu zoptymalizowanego do większości scenariuszy. Aby zmienić model swojego agenta:

  1. Przejdź do strony Omówienie swojego agenta.

  2. W sekcji Model wybierz główny model swojego agenta. W dowolnym momencie można przełączać się między modelami eksperymentalnymi a produkcyjnymi.

Zrzut ekranu pokazujący lokalizację rozwijanego menu wyboru modelu w sekcji Model w ustawieniach.

Opcje administracyjne wyboru modelu AI

Administratorzy mogą zezwolić lub zablokować autorom agentów dodawanie modeli AI w wersji zapoznawczej oraz eksperymentalnych do agentów, korzystając z następujących ustawień:

  • Administratorzy mogą zezwalać lub nie blokować na korzystanie z wersji zapoznawczej i modeli eksperymentalnych w środowisku. Aby korzystać z tych modeli, ustawienie Modele AI w wersji zapoznawczej i eksperymentalnej musi być włączone w Twoim środowisku.

  • Dane przetwarzane w ramach wersji zapoznawczej lub modelu eksperymentalnego mogą być przetwarzane i przechowywane poza granicami geograficznymi organizacji. Aby udostępnić modele eksperymentalne, ustawienie Przenoszenie danych między regionami musi być włączone w środowisku. Administrator dzierżawy zarządza tym ustawieniem środowiska w Centrum administracyjnym platformy Power Platform.

Kontrole administracyjne i wymagania dla modeli zewnętrznych

Administratorzy kontrolują, czy twórcy mogą dodawać modele zewnętrzne do agentów. Aby przyznać dostęp do modeli zewnętrznych, administratorzy muszą wykonać następujące czynności:

Modele w wersji zapoznawczej i modele zewnętrzne to dwa różne zestawy, które mogą się pokrywać, ale nie są tym samym, a ich ustawienia są oddzielne. Na przykład:

  • Administratorzy mogą zablokować dostęp do modeli zewnętrznych, ale umożliwić korzystanie z modeli w wersji zapoznawczej lub eksperymentalnych. W tym przypadku twórcy nie mogą korzystać z modeli zewnętrznych, ale mogą korzystać z modeli w wersji zapoznawczej, eksperymentalnych oraz ogólnie dostępnych modeli wewnętrznych.

  • Administratorzy mogą zablokować modele w wersji zapoznawczej lub eksperymentalne, ale dopuścić modele zewnętrzne. W tym przypadku twórcy nie mogą korzystać z żadnych modeli w wersji zapoznawczej ani eksperymentalnej, ale mogą korzystać z ogólnie dostępnych modeli zewnętrznych i wewnętrznych.