Salesforce ma własny model Koa - w komunikacie dogania laby, w pracy naukowej jest za GPT-5.5

Wpis „Salesforce właśnie zbudował własny model AI” krąży od wtorku po LinkedInie, także wśród polskich handlowców. Brzmi jak koniec zależności od OpenAI i Anthropic. Warto przeczytać, co Salesforce napisało w dwóch dokumentach tego samego dnia, bo każdy mówi co innego.

Co ogłoszono

Koa to model rozumujący do zadań w Agentforce, czyli platformie agentów Salesforce. Zadania to na przykład kwalifikowanie szans sprzedaży, kierowanie zgłoszeń i planowanie kolejnych kroków. Model powstał z dotrenowania Nemotron 3 Super, otwartego modelu Nvidii ze 120 mld parametrów (12 mld aktywnych), metodą uczenia ze wzmocnieniem na pięciu serwerach z układami B200. Dane treningowe to syntetyczne scenariusze i dane publiczne, bez danych klientów: wirtualni klienci, w tym „wściekli, którzy dzwonią do centrum obsługi”, i wirtualni handlowcy domykający transakcje. Rohan Kumar, szef platformy i inżynierii: „nie użyto ani jednego bajta danych klientów”. Salesforce zachowuje kontrolę nad wagami modelu i uruchamia go na własnej infrastrukturze. Wewnątrz firmy Koa już działa jako agent w Slacku, pilotaże u klientów dopiero ruszają (Nvidia pisze: w październiku), między innymi w Formule 1, Xero i szpitalu Uniwersytetu Chicagowskiego. Model ma być powszechnie dostępny „zimą 2026, w regionach USA”. Ceny nie podano, terminu dla Europy też nie.

Dwa dokumenty, dwie prawdy

Komunikat prasowy: Koa w benchmarku CRM Salesforce „dorównuje czołowym modelom lub je przewyższa w zadaniach CRM, z trzykrotnie mniejszą liczbą błędów”. Na stronie produktu podano także „+11% precyzji”, „2,1 raza większą niezawodność” i „15% lepszą pamięć kontekstu”, bez podania nazw modeli, z którymi porównano Koa.

Praca naukowa „Salesforce Koa: An Enterprise Language Model for Agentic Tool Use”, napisana przez 25 autorów z Salesforce i złożona na arXiv w poniedziałek, zawiera tabelę. W benchmarku CRM Bench: GPT-5.5 0,90, Claude Opus 4.8 0,87, Koa 0,86, bazowy Nemotron 0,84, GPT-4.1 0,81. Wniosek autorów: Koa „przewyższa mocny model zamknięty (GPT-4.1), ale ustępuje najsilniejszym modelom frontier”. Najbardziej wymierny zysk z dotrenowania to wzrost trafności wywołań narzędzi na CRM Bench z 0,71 do 0,77. Frazy „trzy razy mniej błędów” w pracy nie ma i żadna para liczb z tabeli nie daje trzykrotności. Rozbieżności jest więcej: komunikat mówi o dotrenowaniu nadzorowanym i uczeniu ze wzmocnieniem, praca, że gotowy model powstał z samego uczenia ze wzmocnieniem, bez etapu nadzorowanego. Jason Andersen z Moor Insights: „Salesforce sam ocenia własny test, więc konkretne liczby traktowałbym jako deklarację do sprawdzenia, a nie ustalony fakt”.

Co się naprawdę zmieniło

Nie to, że Koa jest najlepszy. To, że istnieje. Jayesh Govindarajan, szef AI w Salesforce, w TechCrunchu: „Rozumowanie zawsze braliśmy od dostawców modeli frontier. Aż do dziś”. Trzy tygodnie temu Salesforce ogłosiło Claudeforce: Claude jest domyślnym modelem w Slacku i w agentach Agentforce Coworker i Vibes, a według Benioffa firma wydaje w tym roku około 300 mln dolarów na tokeny Anthropic, głównie na kodowanie (kwoty żadna ze stron oficjalnie nie potwierdziła). Koa niczego nie zastępuje, staje się czwartym dostawcą modeli do wyboru w ustawieniach. Ale firma z 30 tysiącami klientów Agentforce pokazała, że dzięki otwartemu modelowi, syntetycznym danym i kilkudziesięciu GPU można zbudować własny model rozumujący. Dlaczego Nemotron? Govindarajan: „nie mamy pojęcia, na czym trenowano Qwena”, a amerykańskiego otwartego modelu klasy frontier o jasnym pochodzeniu danych wcześniej nie było. Jensen Huang na scenie, w relacji Nvidii: udział modeli otwartych wzrósł z 30% na początku zeszłego roku do około 70%.

Poza LinkedInem odzew był niewielki. Na Hacker News dwa wątki po dwa punkty, tekstu z TechCruncha „to wszystko, czego laby powinny się bać” nikt nawet nie wrzucił. Nvidia w żadnym wpisie na X nie napisała słowa „Koa”. Na reddicie r/salesforce jedyny wątek ma 1 punkt, a komentujący czytają „27 lat wiedzy CRM” po swojemu: „czyli trenowali na danych klientów z trzech dekad i nikt nic nie mówi?”. Salesforce mówi, że nie, i praca naukowa to powtarza. Ale tak wygląda zaufanie po dwóch latach obietnic dotyczących Agentforce.

Dla polskiej firmy korzystającej z Salesforce nic się jeszcze nie zmienia: nie podano ceny Koa ani terminu dla Europy, a wśród języków wspieranych przez Nemotron nie ma polskiego. Od 7 września Salesforce ma za to nowego szefa odpowiedzialnego za Polskę i region (Tomasz Olejnik z AWS) i nowe biuro w Warszawie. Według globalnej ankiety TD Cowen wśród partnerów wdrożeniowych żaden nie ma jeszcze znaczących przychodów z Agentforce.

W sobotę szef Anthropic apelował, żeby laby zwolniły. We wtorek jeden z ich największych klientów pokazał, że na wszelki wypadek buduje własny model. Nazywa się Koa, po hawajsku „odwaga”. Tak wabił się golden retriever Benioffa, którego firma od lat pokazuje jako maskotkę z tytułem „Chief Love Officer”.

Model rozumujący (reasoning model) - model, który przed odpowiedzią rozpisuje rozumowanie na kroki i wybiera narzędzia, zamiast odpowiadać od razu. Post-training - dotrenowanie gotowego modelu do konkretnych zadań, tańsze niż trening od zera. Frontier - modele najmocniejsze w danym momencie, tu GPT-5.5 i Claude Opus 4.8. Agentforce - platforma Salesforce do budowy agentów AI; opłaty nalicza się m.in. za rozmowę (2 dolary) albo za akcję (10 centów).