# Wskaźniki odrzuceń według rodziny modeli

> Wskaźniki odrzuceń według rodziny modeli, liczone z produkcyjnych zadań na tej stronie: cytatu nie znaleziono, drugi model się nie zgodził, duplikat, wada, przyjęte, wraz z N.

Kopia w Markdown strony https://meduniexam.com/pl/stats/rejections (strony HTML), opublikowana przez MedUni Exam. Opublikowano 14 września 2026, zaktualizowano 23 września 2026. Przewodnik po stronie dla agentów: https://meduniexam.com/llms.txt.

Każde pytanie napisane dla tej strony przechodzi przez te same kontrole, niezależnie od tego, który model je napisał. Tyle z nich traci każda rodzina modeli w ciągu ostatnich 30 dni, wraz z liczbą, od której liczone są wskaźniki.

Te wskaźniki są liczone z dziennika wywołań, prowadzonego od 14 września 2026. Sumy bieżące drukowane w innych miejscach strony liczą każde pytanie od otwarcia strony 11 września 2026, więc oba zestawy liczb obejmują różne okresy i nie mają się do siebie sumować.

Policzone od 14 września 2026 do 24 września 2026: 2 459 wywołań generowania, które zwróciły 6 183 pytań. Rodzina modeli jest publikowana, gdy zwróci w tym okresie 200 pytań; poniżej tego progu strona to mówi, zamiast podawać wskaźnik z garstki wywołań.

| Rodzina modeli | Napisane pytania | Cytatu nie ma na wskazanej stronie | Drugi model się nie zgodził | Duplikat | Wada | Niezamówione albo za późno | Przyjęte |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| qwen | 4,583 | 6.2% | 6.1% | 14.0% | 28.9% | 2.1% | 42.7% |
| deepseek | 503 | 14.3% | 3.0% | 2.4% | 11.5% | 2.0% | 66.8% |
| glm | 410 | 2.0% | 7.3% | 5.6% | 51.5% | 2.2% | 31.5% |
| nemotron | 393 | 3.1% | 0.5% | 2.5% | 53.9% | 1.3% | 38.7% |
| gpt-oss | 281 | 7.8% | 1.4% | 1.8% | 38.4% | 1.8% | 48.8% |
| openrouter-primary | 13 | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych |
| gemma | 0 | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych |

## Według toru

Darmowy tor najpierw uruchamia DeepSeek V4 Flash w Cloudflare Workers AI, a inne modele o otwartych wagach służą jako zapasowe. Płatny tor używa modeli priorytetowych: DeepSeek V4 Pro pisze, a Kimi K2,6 odpowiada w ciemno. Oba tory przechodzą te same sprawdzenia i oba są tu liczone, dlatego ta strona mówi o rodzinach modeli, a nie o torach.

| Tor | Napisane pytania | Cytatu nie ma na wskazanej stronie | Drugi model się nie zgodził | Duplikat | Wada | Niezamówione albo za późno | Przyjęte |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| darmowy | 6,140 | 6.5% | 5.3% | 11.2% | 31.1% | 2.0% | 43.9% |
| płatny | 43 | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych | za mało danych |

## Co znaczy każda kolumna

- **Napisane pytania**: pytania, które model zwrócił w odpowiedzi dającej się przetworzyć. Odpowiedzi, których nie dało się odczytać jako JSON, są liczone osobno w CSV, na każde wywołanie, bo nie zwróciły żadnych pytań do policzenia.
- **Cytatu nie ma na wskazanej stronie**: dosłownego cytatu nie było w zapisanym tekście strony, którą model wskazał, albo model przywołał stronę spoza fragmentu, który dostał. CSV rozdziela te dwa przypadki.
- **Drugi model się nie zgodził**: model z innej rodziny, któremu pokazano pytanie i jego cytaty, ale nigdy klucza odpowiedzi, wybrał inną odpowiedź.
- **Duplikat**: pytanie powtarzało inne, już przyjęte z tego samego dokumentu.
- **Wada**: odrzuciła je reguła strukturalna albo jakościowa, na przykład zestaw opcji z podpowiedzią albo polecenie bez jednej najlepszej odpowiedzi. Te reguły są tymi, które [sprawdzarka wad pytań MCQ](https://meduniexam.com/pl/tools/mcq-checker.md) uruchamia w Twojej przeglądarce.
- **Niezamówione albo za późne**: pytanie było poprawne, ale i tak nigdy nie trafiło do studenta. Albo było typem, o który zadanie nie prosiło (pytanie otwarte w zadaniu z pytaniami wielokrotnego wyboru), albo zadanie zapełniło się z innych wywołań, gdy to pytanie było jeszcze pisane. Oba są liczone, żeby wiersz się sumował; żadne nie jest zarzutem wobec modelu.
- **Przyjęte**: to, co przeszło przez wszystko i trafiło do studenta.

## Metoda

Każda liczba tutaj pochodzi z produkcyjnych zadań na tej stronie. Jeden wiersz jest zapisywany na każde wywołanie dostawcy, w chwili gdy znany jest wynik wywołania, i zawiera liczniki i nic więcej: żadnej treści pytania, żadnej treści dokumentu i żadnego użytkownika. Liczniki są przypisywane do modelu, który faktycznie odpowiedział, a nie zawsze jest to model, o który prosiło zadanie, bo pula sięga po inny model, gdy jeden jest ograniczany limitem albo powolny. Przypisanie odpowiedzi zastępczej do modelu, który nie zadziałał, oznaczałoby opublikowanie liczby o niewłaściwym modelu.

Okno to ostatnie 30 dni, przeliczane najwyżej dwa razy na godzinę, i jest jednym z trzech stałych okien. Wskaźniki to udziały w pytaniach, które zwróciła dana rodzina, a każde pytanie zwrócone przez wywołanie jest w dokładnie jednej z tych kolumn, więc razem z udziałem przyjętych sumują się do całości. Wywołanie, które wróciło do zadania już zakończonego, nie zapisuje żadnego wiersza: na jego pytania nikt nie patrzył, a model, który odpowiedział późno, to nie model, który odpowiedział źle. Rodzina poniżej 200 zwróconych pytań jest oznaczona jako za mało danych, bo przy takiej wielkości jeden zły fragment przesuwa wskaźnik o kilka punktów.

[Pobierz te same liczby jako CSV](https://meduniexam.com/api/stats/rejections.csv?days=30) albo przeczytaj je jako [JSON](https://meduniexam.com/api/stats/rejections?days=30). Liczby są publikowane na licencji [Creative Commons Attribution 4,0](https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/): korzystaj z nich, cytuj je i podawaj MedUni Exam jako źródło.

Zaktualizowano 24 września 2026.

[Wygeneruj z własnego rozdziału](https://meduniexam.com/#/?lang=pl)

[Zobacz cennik](https://meduniexam.com/pl/pricing.md)

Żeby spróbować, konto nie jest potrzebne. Rejestracja zachowuje bibliotekę, oceny i kolejkę powtórek na wszystkich urządzeniach.

## Powiązane strony

- [Jak dokładne są pytania egzaminacyjne pisane przez AI?](https://meduniexam.com/pl/blog/how-accurate-are-ai-exam-questions.md): Co odrzucają testy, policzone z prawdziwych zadań z ostatnich 30 dni, i jak samemu sprawdzić pytanie napisane przez AI.
- [Jak to działa](https://meduniexam.com/pl/how-it-works.md): Proces weryfikacji krok po kroku, razem z tym, co jest odrzucane i dlaczego.
- [Sprawdzarka wad pytań MCQ](https://meduniexam.com/pl/tools/mcq-checker.md): Działająca w przeglądarce sprawdzarka, która stosuje własne reguły strukturalne generatora do jednego wklejonego pytania.
- [PDFToQuiz a MedUni Exam: limity, ceny, cytaty i sprawdzanie](https://meduniexam.com/pl/compare/pdftoquiz.md): Wiersze specyfikacji wobec PDFToQuiz, razem z wierszami, w których oni są z przodu.
- [Co się zmieniło w MedUni Exam i kiedy: lista zmian z datami](https://meduniexam.com/pl/changes.md): Datowana lista zmian, od najnowszych.