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o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5 pro:終極推理之戰(zhàn) 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-5-13 08:20
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本文對o3、o4-mini和Gemini 2.5 Pro這三種人工智能模型進行了一系列測試,涵蓋物理謎題、數(shù)學問題、編碼任務及現(xiàn)實世界智商測試等,旨在評估它們在壓力下的高級推理能力。

隨著技術的發(fā)展和進步,人工智能模型越來越智能,但究竟哪一種人工智能模型能在壓力下展現(xiàn)出真正的推理能力?本文對o3、o4-mini和Gemini 2.5 Pro這三種人工智能模型進行了一系列測試:物理謎題、數(shù)學問題、編碼任務和現(xiàn)實世界的智商測試。

而應對這些挑戰(zhàn)并沒有任何捷徑,而只有對它們思維能力的考驗。本文將深入剖析這三種人工智能模型在不同領域中的高級推理表現(xiàn)。無論是密切關注人工智能領域的最新動態(tài),還是了解哪種人工智能模型能夠脫穎而出,本文將進行揭曉。

o3和o4-mini是什么??

o3和o4 mini是??OpenAI公司最新推出的推理模型??,它們是o1和o3 mini的繼任者,通過運行更深層次、更長的內(nèi)部“思維鏈”,超越了模式匹配。它們可以自主地調(diào)用全套ChatGPT工具,并擅長STEM、編碼和邏輯推理。?

  • o3:作為旗艦模型,其計算能力是o1的10倍,具備“通過圖像進行思考”的能力,可以直接進行視覺推理;適用于深度分析任務。
  • o4 mini:該模型是緊湊而高效的對應模型,針對速度和吞吐量進行了優(yōu)化;以較低的成本提供強大的數(shù)學、編碼和視覺性能。

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用戶可以在ChatGPT中或通過響應API訪問。

o3和o4-mini的主要特性

以下是o3和o4-mini這兩種先進且強大的推理模型的一些關鍵特性:

  • 自主行為:o3和o4-mini都展現(xiàn)出主動解決問題的能力,能夠自主確定復雜任務的最佳方法,并高效執(zhí)行多步驟解決方案。
  • 高級工具集成:這些模型能夠無縫地利用web瀏覽、代碼執(zhí)行和圖像生成等工具來增強它們的響應,并有效地處理復雜的查詢。
  • 多模態(tài)推理:它們能夠處理并將視覺信息直接整合到推理鏈中,從而能夠解讀和分析圖像以及文本數(shù)據(jù)。
  • 高級視覺推理(“通過圖像進行思考”):這些模型能夠解讀復雜的視覺輸入,例如圖表、白板草圖,甚至模糊或低質(zhì)量的照片。它們甚至能夠在推理過程中操作這些圖像(例如如縮放、裁剪、旋轉(zhuǎn)、增強)以提取相關信息。

Gemini 2.5 Pro是什么?

Gemini 2.5 Pro是谷歌DeepMind最新的人工智能模型,旨在提供比其前身更好的性能、效率和功能。它是Gemini 2.5系列中的Pro級別版本,它為開發(fā)人員和企業(yè)在功率和成本效率之間取得了平衡。

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Gemini 2.5 Pro的主要特性

Gemini 2.5 Pro引入了一些顯著增強的功能:

  • 多模態(tài)功能:該模型支持文本、圖像、視頻、音頻、代碼庫等多種數(shù)據(jù)類型,能夠處理各種輸入和輸出,使其成為跨不同領域的通用工具。
  • 高級推理系統(tǒng):Gemini 2.5 Pro的核心是其復雜的推理系統(tǒng),它使人工智能能夠在系統(tǒng)地生成響應之前分析信息。這種深思熟慮的方法允許更準確和與上下文相關的輸出。
  • 擴展上下文窗口:它具有100萬個令牌的擴展上下文窗口。這使其能夠同時處理和理解大量信息。
  • 增強的編碼性能:該模型展示了編碼任務的顯著改進,為開發(fā)人員提供了更高效、更準確的代碼生成和幫助。
  • 擴展知識庫:與大多數(shù)其他模型相比,它是在最近的數(shù)據(jù)上進行訓練的,知識截止日期為2025年1月。

用戶可以通過Google AI Studio或Gemini網(wǎng)站訪問Gemini 2.5 Pro。

o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5:任務比較對決

為了探究哪一款模型真正能夠在現(xiàn)實世界的挑戰(zhàn)中脫穎而出,讓o3、o4 mini和Gemini 2.5分別完成了五項截然不同的任務并進行對比:

  • 諧振衰減推理:計算光線色散氣體介質(zhì)的吸收系數(shù),相速度排序和諧振折射率。
  • 數(shù)值序列謎題:破解一個逐漸增長的數(shù)列,找出缺失的項。
  • LRU緩存實現(xiàn):在代碼中設計一個高性能,常數(shù)時間最近最少使用的緩存。
  • 響應式作品網(wǎng)頁:運用語義化 HTML 和自定義 CSS 打造簡潔且適配移動設備的個人網(wǎng)站。
  • 多模態(tài)任務分解:分析每個模型如何處理基于圖像的挑戰(zhàn)。

每項測試都探討了不同的優(yōu)勢,包括深度物理推理、模式識別、編碼能力、設計流暢性和圖像上下文理解;因此,可以準確地看到每個模型的優(yōu)缺點。

任務1:推理?

輸入提示:色散氣體介質(zhì)。研究發(fā)現(xiàn),稀薄氣體介質(zhì)在頻率上表現(xiàn)出單一的光學諧振 \\(\omega _0 = 2 \pi\cdot 10^{15} \\赫茲。頻率上平面波的電場 \\(\omega _0) \\)在這種介質(zhì)中傳播,在10米的距離上衰減了2倍。吸收共振的頻率寬度為 \\( \Delta \omega \\). (a)吸收系數(shù)是多少 \\( \alpha \\)共振?(b)按升序排列各頻率的傳播速度是多少 \\(\omega _0, \omega _0 + \Delta\omega / 10 \\),和 \\(\omega _0 - \Delta\omega / 10 \\)?并展示推理。(c)如果介質(zhì)中不存在其他諧振,諧振時折射率和傳播速度的近似數(shù)值是多少?

(1)o3的輸出:

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(2)o4-mini的輸出:

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(3)Gemini 2.5的輸出:

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(4)輸出比較

評判標準?

o3?

o4-mini?

Gemini 2.5?

吸收系數(shù)的計算方法?

推導正確;使用場衰變方程和比爾-朗伯定律

表述準確簡明;清晰關聯(lián)消光系數(shù)κ與吸收系數(shù)α

正確并詳細;使用對數(shù)變換并包含單位

相速度的排序方式?

正確的數(shù)學清晰度和物理解釋

邏輯嚴謹,推導簡潔

正確,有很強的概念背景和直觀的推理能力

諧振時的折射率和速度?

具有單位轉(zhuǎn)換和含義的精確值

近似處理但表述清晰;假設背景折射率≈1

定性解釋;定量略低

解釋的清晰度與深度?

深刻但技術性強

簡潔易懂,適合學生理解

概念豐富且結(jié)構(gòu)良好;高度可讀的

(5)最終結(jié)論

這三種人工智能模型都提供了正確和連貫的答案,但Gemini 2.5整體表現(xiàn)最好。o3提供了最嚴格的技術,但o4-mini在速度和清晰度方面表現(xiàn)出色。Gemini 2.5在深度、概念清晰度和結(jié)構(gòu)化演示之間達到了最佳平衡。它不僅提供了正確的結(jié)果,而且還用直觀的推理解釋了底層物理原理,使其成為理解和驗證的理想選擇。

任務2:數(shù)值推理

輸入提示:在下列序列中,從給定的選項中選擇可替換問號(?)的數(shù)字:16、33、100、401、?

  • 1235
  • 804
  • 1588
  • 2006

(1)o3的輸出:

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(2)o4-mini的輸出:

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(3)Gemini 2.5的輸出:

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(4)輸出比較

評判標準

o3?

o4-mini

Gemini 2.5

正確性?

正確答案為2006

正確答案為2006

正確答案為2006

模式識別?

清楚識別增加的乘數(shù)+1

簡潔地標識遞歸公式

逐步地講解邏輯

解釋風格?

有點技術性,但很簡潔

干凈簡約

最詳細直觀

清晰易懂的表達?

適合中級學習者

有助于快速理解

適合所有級別

(5)最終結(jié)論

所有三個模型都正確地識別了模式并得出了正確的答案(2006)。Gemini 2.5提供了詳細的逐步的解釋,而o3則清晰地解釋了邏輯,而o4-mini則以其優(yōu)雅和數(shù)學精度脫穎而出。

通過將序列表示為一般公式,an=an-1×n+1a_n=a{n-1}\times n+1an=a?1×n+1,o4 mini以最簡潔和結(jié)構(gòu)化的方式捕獲了底層模式。這使得它非常適合那些欣賞清晰和簡潔推理的學習者。o4 mini提供了最佳的整體解釋。

任務3:編碼任務?

輸入提示:設計并實現(xiàn)最近最少使用(Least Recently Used,LRU)緩存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。用以下方法實現(xiàn)LRUCache類:

- ' get(key: int) -> int ':如果存在則返回鍵的值,否則返回-1。

—“put(key: int, value: int)”—“> None”:如果存在鍵值,則更新鍵值,如果不存在則插入鍵值對。當緩存達到其容量時,它應該使最近最少使用的項無效。

對于這兩個操作,緩存的時間復雜度應該為0(1)。

(1)o3的編碼:

class Node:
 """Doubly linked list node holding a cache entry (key, value)."""
 __slots__ = ("key", "value", "prev", "next")

 def __init__(self, key: int, value: int):
 self.key = key
 self.value = value
 self.prev = None
 self.next = None
class LRUCache:
 def __init__(self, capacity: int):
 if capacity <= 0:
 raise ValueError("Capacity must be positive")
 self.cap = capacity
 self.map: dict[int, Node] = {}

 # Dummy head/tail simplify edge case handling
 self.head = Node(0, 0) # Most recently used sentinel
 self.tail = Node(0, 0) # Least recently used sentinel
 self.head.next = self.tail
 self.tail.prev = self.head

 # ───────────────────────── Internal helpers ──────────────────────────
 def _add_to_front(self, node: Node) -> None:
 """Insert node right after head (MRU position)."""
 node.prev = self.head
 node.next = self.head.next
 self.head.next.prev = node
 self.head.next = node

 def _remove(self, node: Node) -> None:
 """Unlink node from list."""
 node.prev.next = node.next
 node.next.prev = node.prev

 # ───────────────────────── Public API ────────────────────────────────
 def get(self, key: int) -> int:
 """Return value if present; else 1. Marks entry as recently used."""
 if key not in self.map:
 return -1
 node = self.map[key]
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 return node.value

 def put(self, key: int, value: int) -> None:
 """
 Insert/update (key,value). 
 If capacity exceeded, evict the least recently used entry.
 """
 if key in self.map: # Update existing
 node = self.map[key]
 node.value = value
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 return

 # Insert new key
 node = Node(key, value)
 self.map[key] = node
 self._add_to_front(node)

 # Evict if over capacity
 if len(self.map) > self.cap:
 lru = self.tail.prev # Real LRU node
 self._remove(lru)
 del self.map[lru.key]

(2) o4-mini的編碼:

class Node:
 __slots__ = ('key', 'value', 'prev', 'next')
 def __init__(self, key: int = None, value: int = None):
 self.key = key
 self.value = value
 self.prev = None
 self.next = None

class LRUCache:
 def __init__(self, capacity: int):
 self.capacity = capacity
 self.cache = {} # key → Node
 # Dummy head/tail
 self.head = Node()
 self.tail = Node()
 self.head.next = self.tail
 self.tail.prev = self.head

 def _remove(self, node: Node):
 """Disconnect node from list."""
 prev, nxt = node.prev, node.next
 prev.next = nxt
 nxt.prev = prev

 def _add_to_front(self, node: Node):
 """Insert node right after head."""
 node.next = self.head.next
 node.prev = self.head
 self.head.next.prev = node
 self.head.next = node

 def get(self, key: int) -> int:
 if key not in self.cache:
 return -1
 node = self.cache[key]
 # Move to front
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 return node.value

 def put(self, key: int, value: int) -> None:
 if key in self.cache:
 # Update existing node and move it to front
 node = self.cache[key]
 node.value = value
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 else:
 # Insert new node
 new_node = Node(key, value)
 self.cache[key] = new_node
 self._add_to_front(new_node)
 # Evict LRU if over capacity
 if len(self.cache) > self.capacity:
 # Tail.prev is LRU
 lru = self.tail.prev
 self._remove(lru)
 del self.cache[lru.key]
(3)Gemini 2.5的編碼:
import collections
class Node:
 """Node for the doubly linked list."""
 def __init__(self, key, value):
 self.key = key
 self.value = value
 self.prev = None
 self.next = None

class LRUCache:

 def __init__(self, capacity: int):
 if capacity <= 0:
 raise ValueError("Capacity must be a positive integer")
 self.capacity = capacity
 self.cache = {} # Stores key -> Node mapping
 # Initialize sentinel nodes for the doubly linked list
 self.head = Node(0, 0) # Dummy head
 self.tail = Node(0, 0) # Dummy tail
 self.head.next = self.tail
 self.tail.prev = self.head

 def _remove_node(self, node: Node):
 """Removes an existing node from the linked list."""
 prev_node = node.prev
 next_node = node.next
 prev_node.next = next_node
 next_node.prev = prev_node
 # Optional: clear node pointers for garbage collection if needed
 # node.prev = None
 # node.next = None

 def _add_to_front(self, node: Node):
 """Adds a node right after the head (most recently used)."""
 node.prev = self.head
 node.next = self.head.next
 self.head.next.prev = node
 self.head.next = node

 def get(self, key: int) -> int:
 """
 Return the value of the key if it exists, otherwise return -1.
 Moves the accessed node to the front (most recently used).
 """
 if key in self.cache:
 node = self.cache[key]
 # Move accessed node to the front
 self._remove_node(node)
 self._add_to_front(node)
 return node.value
 else:
 return -1

 def put(self, key: int, value: int) -> None:
 """
 Update the value of the key if it exists, or insert the key-value pair.
 Moves the updated/inserted node to the front.
 Evicts the least recently used item if capacity is exceeded.
 """
 if key in self.cache:
 # Key exists, update value and move to front
 node = self.cache[key]
 node.value = value
 self._remove_node(node)
 self._add_to_front(node)
 else:
 # Key doesn't exist, insert new node
 new_node = Node(key, value)
 self.cache[key] = new_node
 self._add_to_front(new_node)

 # Check if capacity is exceeded
 if len(self.cache) > self.capacity:
 # Evict the least recently used item (node before tail)
 lru_node = self.tail.prev
 self._remove_node(lru_node)
 # Remove from cache as well
 del self.cache[lru_node.key]

# Example Usage:
try:
 cache = LRUCache(2)
 cache.put(1, 1) # cache is {1=1}
 print(f"Cache after put(1, 1): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 cache.put(2, 2) # cache is {1=1, 2=2}
 print(f"Cache after put(2, 2): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(1): {cache.get(1)}") # returns 1, cache is {2=2, 1=1} (1 is now MRU)
 print(f"Cache after get(1): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}") # Order in dict might not reflect LRU order
 cache.put(3, 3) # LRU key 2 was evicted, cache is {1=1, 3=3}
 print(f"Cache after put(3, 3): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(2): {cache.get(2)}") # returns -1 (not found)
 cache.put(4, 4) # LRU key 1 was evicted, cache is {3=3, 4=4}
 print(f"Cache after put(4, 4): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(1): {cache.get(1)}") # returns -1 (not found)
 print(f"get(3): {cache.get(3)}") # returns 3
 print(f"Cache after get(3): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(4): {cache.get(4)}") # returns 4
 print(f"Cache after get(4): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")

except ValueError as e:
 print(f"Error: {e}")

(4)輸出比較

評判標準

o3

o4-mini

Gemini 2.5

可讀性?

優(yōu)秀的結(jié)構(gòu)與注釋

非常簡潔,但可讀性較差

清晰易懂,附帶有用的注釋

設計與模塊化?

模塊化設計出色,使用私有方法

極簡設計,缺乏模塊化安全性

模塊化設計,包含輔助方法和檢查

性能?

結(jié)合 __slots__ 和哨兵值實現(xiàn)最優(yōu)方案

最優(yōu)且內(nèi)存高效

最優(yōu)方案,提供可選的GC建議

安全性和穩(wěn)健性?

驗證機制強大,錯誤處理清晰

缺少輸入檢查(例如:容量≤0的情況)

包含驗證和安全防護機制

(5)最終結(jié)論

o3在可讀性、安全性、設計和性能方面提供了最佳平衡,使其最適合用于生產(chǎn)和長期使用。

任務4:創(chuàng)建網(wǎng)頁

輸入提示:設計一個響應的個人投資組合網(wǎng)頁使用HTML和CSS。該頁面應包括以下部分:

  • 頁眉:顯示用戶名和簡短的標題。
  • 關于:簡短描述用戶背景和技能的段落。
  • 項目:展示至少三個帶有標題、描述和鏈接的項目。
  • 聯(lián)系人:提供聯(lián)系方式或聯(lián)系表。

確保設計干凈,便于移動設備使用。使用語義HTML元素并包含基本的CSS樣式來增強視覺吸引力。避免使用外部CSS框架;為樣式編寫自定義CSS。

實現(xiàn)網(wǎng)頁在一個單一的HTML文件與嵌入CSS。

(Design a responsive personal portfolio webpage using HTML and CSS. The page should include the following sections:
1. Header: Display the user’s name and a brief tagline.
2. About Me: A short paragraph describing the user’s background and skills.
3. Projects: Showcase at least three projects with titles, descriptions, and links.
4. Contact: Provide contact information or a contact form.
Ensure the design is clean and mobile-friendly. Use semantic HTML elements and include basic CSS styling to enhance the visual appeal. Avoid using external CSS frameworks; write custom CSS for styling.
Implement the webpage in a single HTML file with embedded CSS.)

(1)o3的輸出:

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(2)o4-mini的輸出:

o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5 pro:終極推理之戰(zhàn)-AI.x社區(qū)

(3)Gemini 2.5的輸出:

o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5 pro:終極推理之戰(zhàn)-AI.x社區(qū)

(4)輸出比較

特性?

o3?

o4-mini?

Gemini 2.5?

設計美學?

現(xiàn)代,彩色漸變標題和一致的主題顏色

簡潔明了,帶有基本邊框和方框陰影

簡潔的布局和極簡主義的設計。利用容器寬度和填充來提高響應速度

代碼結(jié)構(gòu)與語義?

出色地使用語義HTML和注釋;一致的邊界元風格類命名

簡潔的語義HTML,但模塊化或注釋較少

結(jié)構(gòu)良好,HTML、CSS和JS清晰分離。專注于語義HTML,正確使用<header>、<section>和<footer>等元素

響應性(適配性)?

通過clamp()、自動調(diào)整網(wǎng)格和媒體查詢實現(xiàn)高度響應

通過靈活包裝和簡單的媒體查詢實現(xiàn)基本響應

響應良好,可動態(tài)調(diào)整各種屏幕尺寸,確保跨設備的適當用戶體驗

包含的功能?

完整功能集:頁眉、關于、項目網(wǎng)格、聯(lián)系人(表單和信息)、干凈的頁腳

類似的部分,但在布局、交互性和造型技巧方面缺乏潤色

類似的部分,但在布局、交互性和造型技巧方面缺乏潤色

(5)最終結(jié)論

它具有更精致的用戶界面(UI),改進的響應性,現(xiàn)代CSS技術(如變量和clamp)以及專業(yè)的整體呈現(xiàn)。它可以用于生產(chǎn),并展示了對CSS的更深入的掌握。

任務5:圖像分析?

輸入圖像:

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輸入提示:采用簡單的單詞解釋圖像,大約60個單詞

(1)o3的輸出:

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(2)o4-mini的輸出:

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(3)Gemini 2.5的輸出:

o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5 pro:終極推理之戰(zhàn)-AI.x社區(qū)

(4)輸出比較

評判標準?

o3的輸出?

o4-mini的輸出?

Gemini 2.5的輸出?

清晰度?

清晰、簡單、易于理解。

稍微詳細一點,仍然清晰。

簡單,容易理解。

解釋深度?

平衡的解釋和必要的細節(jié)。

關于色彩如何漸變的更多細節(jié)

對這個概念的非常基本的解釋

語氣/風格?

中立、科學,但易于理解

有點像對話,但還是很正式

非常有教育意義,旨在快速理解

長度?

緊湊,簡潔,涵蓋所有要點

更長,提供了更多的深度

非常簡明扼要

(5)最終結(jié)論

o3模型在清晰度、完整性和簡潔性之間取得了最佳平衡,使其成為普通受眾的理想選擇。它清晰解釋了彩虹的形成過程,既未讓讀者被過多細節(jié)淹沒,又涵蓋了折射、內(nèi)部反射以及多個水滴如何共同作用形成彩虹等關鍵內(nèi)容。其簡潔的風格易于理解和吸收,是解釋彩虹現(xiàn)象的最有效選擇。

總體評價?

o3模型在所有維度上都是整體表現(xiàn)最好的。它在科學準確性和易于理解之間取得了完美的平衡。雖然Gemini 2.5適合非常基礎的理解,而o4-mini適合更多的技術讀者,但o3最適合普通受眾和教育目的,提供完整而引人入勝的解釋,而不會過于技術化或過于簡單化。

基準比較

為了更好地了解尖端人工智能模型的性能,可以在一系列標準化基準測試中比較Gemini 2.5 Pro、o4 mini和o3。這些基準測試評估了各種能力的模型,其范圍從高等數(shù)學和物理到軟件工程和復雜推理。

o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5 pro:終極推理之戰(zhàn)-AI.x社區(qū)

關鍵要點?

  • 數(shù)學推理:o4-mini在AIME 2024(93.4%)和AIME 2025(92.7%)中領先,略優(yōu)于o3和Gemini 2.5 Pro。
  • 物理知識:Gemin i2.5 Pro在GPQA中得分最高(84%),表明其在研究生級別的物理方面具有很強的領域?qū)I(yè)知識。
  • 復雜推理挑戰(zhàn):所有模型在“人類終極考試”中表現(xiàn)不佳(<21%),其中o3以20.3%的成績領先。
  • 軟件工程:o3在SWE-Bench中取得69.1%的成績,略高于o4-mini(68.1%)和Gemini 2.5 Pro(63.8%)。
  • 多模態(tài)任務:o3在MMMU中以82.9%的成績領先,盡管差距微小。

解釋與啟示?

這些結(jié)果突出了各個模型的優(yōu)勢:o4-mini在結(jié)構(gòu)化數(shù)學基準方面表現(xiàn)出色,Gemini 2.5 Pro在專業(yè)物理方面表現(xiàn)出色,而o3在編碼和多模態(tài)理解方面表現(xiàn)出平衡的能力。所有模型在“人類終極考試”中的低分表明,抽象推理任務仍有改進空間。

結(jié)論?

最終,o3、o4-mini和Gemini 2.5 Pro這三種模型都代表了人工智能推理的最前沿,每種模型都有不同的優(yōu)勢。o3因其在軟件工程、深度分析任務和多模態(tài)理解方面的平衡能力而脫穎而出,這要歸功于其圖像驅(qū)動的思維鏈和跨基準測試的強大性能。o4-mini憑借其優(yōu)化的設計和較低的延遲,在結(jié)構(gòu)化數(shù)學和邏輯挑戰(zhàn)方面表現(xiàn)出色,使其成為高吞吐量編碼和定量分析的理想選擇。

Gemini 2.5 Pro的大型上下文窗口和對文本、圖像、音頻和視頻的原生支持使其在研究生級別的物理和大規(guī)模多模態(tài)工作流程中具有明顯的優(yōu)勢。在它們之間進行選擇取決于用戶的特定需求(例如,o3的分析深度、o4-mini的快速數(shù)學精度或Gemini 2.5 Pro的大規(guī)模多模態(tài)推理),但在每種情況下,這些模型都在重新定義人工智能可以完成的任務。

常見問題解答?

O模型(o3, o4-mini)和Gemini 2.5的主要區(qū)別是什么??

Gemini 2.5 pro支持多達200萬個令牌的上下文窗口,明顯大于O模型。

哪個模型更適合編碼任務:O模型還是Gemini 2.5??

在高級編碼和軟件工程任務中,o3和o 4-mini的表現(xiàn)普遍優(yōu)于Gemini 2.5。然而,Gemini 2.5更適合需要大型上下文窗口或多模式輸入的編碼項目。

這些模型在定價方面如何比較??

Gemini 2.5 Pro在輸入和輸出令牌方面的成本效益大約是o3的4.4倍。這使得Gemini 2.5成為大規(guī)模或預算緊張的應用程序的強有力的選擇。

這些模型的上下文窗口大小是多少??

  • Gemini 2.5 Pro:最多200萬個令牌。
  • o3和o4-mini:通常支持多達20萬個令牌。
  • Gemini龐大的上下文窗口使其能夠一次性處理更大的文檔或數(shù)據(jù)集。

所有這些模型都支持多模態(tài)嗎??

支持,但關鍵的區(qū)別是:o3和o4-mini包括視覺功能(圖像輸入)。

Gemini 2.5 Pro本身是多模式的,可以處理文本、圖像、音頻和視頻,更適合跨模態(tài)任務。

原文標題:??o3 vs o4-mini vs Gemini 2.5 pro: The Ultimate Reasoning Battle?,作者:Soumil Jain

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