Införa PLLuM i företaget: så väljer du rätt implementationspartner och kommer igång

Vad är PLLuM år 2026

PLLuM är en öppen familj av modeller tränade med fokus på polska språket, finansierad av Ministerstwo Cyfryzacji. Projektet startade 2024 i ett konsortium av universitet och institut och utvecklas sedan 2025 av konsortiet HIVE AI under ledning av NASK. Modellerna används redan bl.a. i mObywatel och i stadshus. Den fulla användningsskalan känner dock ingen, eftersom den öppna licensen inte kräver att man rapporterar införanden (Rzeczpospolita).

Den 21 maj 2026 tillkom 11 nya modeller i familjen i storlekarna 4, 8, 12 och 70 miljarder parametrar (PLLuM-projektets blogg). De släpptes tillsammans med dokumentation anpassad till EU:s AI Act: datakällor, beskrivning av deras bearbetning samt tränings- och utvärderingsmetoder. För ett företag som måste visa efterlevnad av AI Act är detta en tydlig fördel jämfört med många utländska modeller.

För näringslivet är licensen viktigast, eftersom inte varje variant av PLLuM lämpar sig för kommersiellt bruk:

Källor: pllum.org.pl, Hugging Face – profil CYFRAGOVPL, instytut.ai. Kontrollera alltid licensen på den enskilda modellens sida innan införande – den beror på version, inte bara storlek.

Välj varianter med tillägget ”chat” eller ”instruct” för applikationer, och lämna ”base”-versioner för vidare träning. Llama 3.1‑licensen för 8B- och 70B‑modellerna kräver bl.a. märkningen ”Built with Llama” i produkten eller dess dokumentation.

När PLLuM är rätt i företaget

PLLuM fungerar bäst där två villkor möts: data får inte lämna företaget och arbetet gäller text på polska. Typiska användningar är:

• Kunskapsassistent baserad på företagets dokument. En medarbetare frågar om en rutin, ett avtal eller teknisk dokumentation och systemet svarar utifrån företagets filer och visar källa.
• Hantering av förfrågningar och reklamationer på polska. Modellen klassificerar meddelanden, extraherar nyckeldata och tar fram ett utkast till svar för godkännande.
• Arbete med dokument. Sammanfattning, versionsjämförelse och anonymisering är moduler som NASK har tagit fram i den juridiska assistenten för förvaltningen.
• Chatt i ERP‑system. Comarch använde den största varianten av PLLuM (70B) i en chattjänst för sitt ERP‑system (PFR, intervju med AI Lab OPI).

PLLuM är däremot inte förstahandsvalet för flerstegiga agenter, kodgenerering eller uppgifter på många språk. Där har ledande kommersiella modeller övertaget. I praktiken fungerar därför ofta en hybridarkitektur bäst:

En rimlig uppdelning ser därför ut så här: PLLuM bearbetar känsliga data lokalt, medan en kommersiell modell får uppgifter utan personuppgifter och företagshemligheter. När uppgiften kräver en kraftfullare modell kan PLLuM först anonymisera dokumentet och därefter skicka det vidare. Välj mellan PLLuM, Bielik och en utländsk modell utifrån tester på dina egna data – inte utifrån varumärke.

Införande av PLLuM från idé till fungerande system i fem steg

PLLuM:s skapare rekommenderar att organisationen först själv definierar behov, förbereder data och hårdvara och först därefter anlitar en leverantör (pllum.org.pl). Det är klokt, men de flesta företag saknar team för att gå igenom stegen själva. Så här ser vägen ut med en implementeringspartner:

1. Scope‑workshop. Vi väljer en process och ett mätbart mål, t.ex. svarstid på kundförfrågningar. Vi fastställer vem som ska använda systemet, deras behörigheter och var datat kommer ifrån.
2. Datagranskning och förberedelse. Dokument måste konverteras till ren text, utan OCR‑fel och onödiga taggar, och sedan delas upp i avsnitt som systemet kan söka i. Parallellt återbildar vi behörigheter, eftersom assistenten inte får visa filer som medarbetaren saknar åtkomst till.
3. Validering på historiska data. Vi bygger ett testset av riktiga frågor och korrekta svar framtagna av experter. På detta jämför vi varianter av PLLuM, Bielik och en kommersiell modell avseende träffsäkerhet i sökning, svarets följsamhet till källor, svarstid och kostnad.
4. Pilot med användare. Systemet används i några veckor av en liten grupp medarbetare. Vi samlar deras omdömen och förbättrar sökning, instruktioner och skydd.
5. Integration och löpande förvaltning. Vi kopplar systemet till ERP, CRM eller dokumentrepo, med Single Sign‑On (SSO) och monitorering. Kvalitetstester körs automatiskt, så vid varje ny version av PLLuM vet man om ett byte lönar sig.

Steg 3 avgör oftast framgången. Utan ett testset går det inte att svara ärligt på om PLLuM räcker eller om en större modell behövs.

I RAG‑system avgör sökningen oftare kvaliteten än själva generatorn. Polsk böjning försvårar nyckelordssökning eftersom ”umowa”, ”umowy” och ”umowie” är olika teckensträngar för sökmotorn. Därför kombinerar vi semantisk sökning, baserad på en embeddings‑modell testad på polska texter, med fulltextsökning på grundformer (lemmor).

Vill du gå igenom stegen med en partner? Det första steget, scope‑workshoppen, leder vi tillsammans med ditt team och avslutar med en konkret rekommendation. Boka en scope‑workshop med SH

Infrastruktur, säkerhet och kostnader

PLLuM:s licens är gratis, men modellen kräver en server med grafikkort (GPU). Kraven ökar med modellstorleken och till generatorn tillkommer moduler för sökning och utvärdering av RAG‑systemets träffsäkerhet:

Källa: tekniska krav på pllum.org.pl.

I många företagsmässiga RAG‑tillämpningar räcker 8B‑ eller 12B‑modeller, och själva generatorn får då plats på ett eller två serverkort. Michał Brzezicki, CTO på SentiOne, bedömer att polska modeller har mycket bra förhållande mellan kvalitet och kostnad och körs på infrastruktur som de flesta polska företag redan har (PFR). 70B‑modellen kräver en investering i flera H100‑ eller A100‑kort, så välj den först efter tester.

Tabellen är en utgångspunkt, inte en färdig design. Antalet kort styrs också av trafik, dvs. antal samtidiga förfrågningar och kontextlängd, som upptar modellens KV‑cache. Kvantisering till 8 eller 4 bitar minskar tydligt minnesbehovet, men dess påverkan på kvaliteten måste mätas på testsetet. Modellen exponeras via en inference‑motor, t.ex. vLLM, som hanterar många förfrågningar samtidigt.

Den totala införandekostnaden består av fyra delar: köp eller hyra av GPU, datapreparering, integration med företagets system samt löpande drift och monitorering. Egna servrar lönar sig vid stabil, hög belastning. Vid låg belastning blir det billigare att hyra GPU per timme eller använda en molnmodell med debitering per förfrågan.

Att köra modellen på egna servrar innebär inte automatiskt säkerhet. NASK beskrev ett fall där en modell på engelska kände igen en farlig fråga och vägrade svara, men på polska genererade skadligt innehåll (PFR, intervju med NASK). Därför gör vi säkerhetstester på polska. Vi kontrollerar också dokumentbehörigheter, skyddar systemet mot prompt injection och loggar varje svar.

Hur man väljer implementeringspartner för PLLuM

Implementationsbolaget ansvarar för allt som modellen inte levererar: data, sökning, integrationer, kvalitetstester och säkerhet. Innan du väljer leverantör, ställ sex frågor:

Finansiering av införandet

Införandet av en polsk AI‑modell kan vara en del av ett digitaliseringsprojekt finansierat med EU‑medel eller förmånligt lån. Då måste den tekniska omfattningen, budgeten och mätbara effekter beskrivas redan i ansökan. Som implementeringspartner hjälper vi att förbereda denna del så att projektet kan genomföras enligt plan.

Webbinarium ”PLLuM. Polski model AI. Od rozwoju modelu do pierwszych wdrożeń”

Polski Fundusz Rozwoju bjuder in till webbinariet ”PLLuM. Polski model AI. Od rozwoju modelu do pierwszych wdrożeń”, som äger rum den 24 november 2026 kl. 10.00–11.00 (anmälan på pfr.pl). Experter från projektteamet berättar hur de polska modellerna skapas, vad de kan, hur de skiljer sig från andra lösningar och i vilken riktning de kommer att utvecklas.

Om du planerar ett införande, förbered frågor om licenser, hårdvarukrav och planer för kommande versioner. Efter webbinariet boka en scope‑workshop med SH: vi kontrollerar om PLLuM klarar ditt företags data.

Vanliga frågor om införandet av PLLuM

Kan PLLuM användas kommersiellt?

Ja, varianter som släppts under licenserna Apache 2.0 och Llama 3.1. Versioner märkta ”nc” är endast för forskning och icke‑kommersiellt bruk.

Fungerar PLLuM utan moln?

Ja. Modellen kan köras lokalt, på en server med GPU i företaget eller i ett valt datacenter. Data skickas då inte till modellleverantörer.

Vad kostar ett införande av PLLuM?

Licensen är gratis. Kostnaden består av hårdvara eller GPU‑hyra, datapreparering, integrationer samt förvaltning. En rättvisande offert kan tas fram efter en scope‑workshop när process och data är kända.

PLLuM eller Bielik?

Båda modellerna är polska och öppna. Valet ska avgöras av tester på företagets data, inte av varumärket.

Vilket företag kan införa PLLuM?

Ett implementationsbolag med erfarenhet av RAG‑system, integrationer och kvalitetstester av språkmodeller. SH arbetar med PLLuM, Bielik och kommersiella modeller och väljer modell utifrån tester på kundens data.

SH – implementeringspartner för PLLuM och polska AI‑modeller

SH är ett polskt AI‑implementationsbolag verksamt sedan 2016. I SH AI Studio inför vi lösningar baserade på språkmodeller: från kunskapsassistenter till multi‑agent‑system i produktion. Vi är ISO 27001‑certifierade och kunddata används aldrig för att träna modeller.

Vi arbetar bl.a. för tillverkande företag, finans och cybersäkerhet. Exempel: efter att vi byggt in ett AI‑lager i en cybersäkerhetsplattform minskade tiden för onboarding av nya användare med 95%.

Vi låser oss inte vid en enda modell. Vi använder PLLuM och Bielik där datasuveränitet är avgörande och kommersiella modeller där deras kapacitet behövs. Valet avgörs av tester på kundens data.

Börja med en scope‑workshop. Vi väljer en process tillsammans med dig, granskar data och jämför PLLuM med alternativ på exempel från ditt företag. Efter workshopen får du:

• rekommendation av modell (PLLuM, Bielik eller kommersiell) med motivering,
• en preliminär kostnadsuppskattning för infrastruktur och införande,
• en pilotplan med ett mätbart mål.

Boka en scope‑workshop med SH