Gemini 2.5 vs. OpenAI o3: Hvilken er bedre

Googles Gemini 2.5 og OpenAIs o3 repræsenterer forkanten af ​​generativ AI, der begge flytter grænserne for ræsonnement, multimodal forståelse og udviklerværktøjer. Gemini 2.5, der blev introduceret i begyndelsen af ​​maj 2025, introducerer state-of-the-art ræsonnement, et udvidet kontekstvindue på op til 1 million tokens og native understøttelse af tekst, billeder, lyd, video og kode - alt sammen pakket ind i Googles AI Studio og Vertex AI-platforme. OpenAIs o3, der blev udgivet den 16. april 2025, bygger videre på sin "o-serie" ved internt at kæde tanketrin sammen for at håndtere komplekse STEM-opgaver og scorer topkarakterer på benchmarks som GPQA og SWE-Bench, samtidig med at den tilføjer webbrowser, billedræsonnement og fuld værktøjsadgang (f.eks. kodeudførelse, filfortolkning) for ChatGPT Plus- og Pro-brugere. Begge platforme tilbyder robuste API'er og integrationsstier, men adskiller sig i omkostningsstruktur, tilpasningsmetoder og specialiserede funktioner - en sammenligning, der belyser nutidens kapløb mod mere kapable, alsidige og sikre AI-systemer.

Hvad er Googles Gemini 2.5?

Oprindelse og udgivelse

Google afslørede Gemini 2.5 den 6. maj 2025 og positionerede den som "vores mest intelligente AI-model" med eksperimentelle "2.5 Pro" og flagskibsvarianter. Gemini 2.5 Pro dukkede først op i en eksperimentel udgivelse den 28. marts 2025, før dens offentlige forhåndsvisning den 9. april og I/O-udgaven den 6. maj. Meddelelsen kom forud for Google I/O 2025 med vægt på tidlig adgang for udviklere via Google AI Studio, Vertex AI og Gemini-appen.

Nøglefunktioner

Gemini 2.5 leverer avanceret ræsonnement på tværs af matematiske og naturvidenskabelige benchmarks og er førende uden testtids-ensembleteknikker på GPQA- og AIME 2025-opgaver. Inden for kodning scorer den 63.8 % på SWE-Bench Verified agentic-evalueringer, et betydeligt spring over Gemini 2.0, og kan prale af en æstetisk "smag" for webudvikling - automatisk styrbar for at skabe responsive brugergrænseflader fra en enkelt prompt. Unikt nok understøtter Gemini 2.5 Pro op til 1 million tokens (med 2 millioner tokens på vej snart), hvilket gør det muligt at indtage hele kodebaser, lange dokumenter og multimodale datastrømme.

Implementering og tilgængelighed

Udviklere kan aktivere Gemini 2.5 Pro via Gemini API i Google AI Studio eller Vertex AI, med en I/O-udgave tilgængelig med det samme og generel tilgængelighed i de kommende uger. Google har integreret Gemini på tværs af sit økosystem - fra Android Auto og Wear OS til Google TV og Android XR - og har til formål at nå ud til over 250 millioner brugere for at opnå problemfri AI-drevne oplevelser. Mens Gemini Advanced-abonnenter nyder godt af højere dataoverførselshastighed og længere kontekster, overraskede Google for nylig brugerne ved at gøre den grundlæggende version 2.5 Pro gratis, omend med prisbegrænsninger for ikke-abonnenter.

Hvad er OpenAIs o3?

Oprindelse og udgivelse

OpenAI introducerede o3 og dens lettere modstykke o4-mini den 16. april 2025, hvilket markerede den næste udvikling af dens "o-serie" i forhold til den tidligere o1-gren. Den mindre o3-mini debuterede den 31. januar 2025 og tilbød omkostningseffektiv ræsonnement til STEM-opgaver med tre "ræsonnementsindsats"-niveauer for at balancere latenstid og dybde. Trods en tidligere plan om at annullere o3 i februar 2025, skiftede OpenAI til en samlet udgivelse af o3 sammen med o4-mini og udskød en "GPT-5"-lancering til senere.

Nøglefunktioner

O3's kendetegn er dens "private tankekæde"-mekanisme, hvor modellen internt overvejer mellemliggende ræsonnementstrin, før den producerer et svar, hvilket forbedrer ydeevnen på GPQA, AIME og brugerdefinerede human-expert-datasæt med tocifrede marginer i forhold til o1. Inden for softwareudvikling opnår o3 en beståelsesrate på 71.7 % på SWE-Bench Verified og en Elo-vurdering på 2727 på Codeforces, hvilket overgår henholdsvis o1's 48.9 % og 1891 betydeligt. Derudover "tænker" o3 native med billeder - zoomer, roterer og analyserer skitser - og understøtter komplette ChatGPT-værktøjskæder: webbrowsing, Python-udførelse, filfortolkning og billedgenerering.

Implementering og tilgængelighed

ChatGPT Plus-, Pro- og Team-brugere kan få adgang til o3 med det samme, og o3-pro kommer snart til virksomhedsintegration. OpenAI API'en afslører også o3-parametre, hastighedsgrænser og politikker for værktøjsadgang, hvor verificerede organisationer låser op for endnu dybere funktioner. Priserne stemmer overens med værktøjsaktiverede niveauer, og ældre modeller (o1, ældre miniversioner) udfases over tid.

Hvordan er deres arkitekturer og modeldesigns sammenlignelige?

Ræsonnementsmekanismer

Gemini 2.5 anvender en "tænkende" arkitektur, der afslører sin tankekæde, før den svarer, ligesom OpenAIs private kæde til o3. Geminis ræsonnement synes dog at være integreret i dens centrale inferenspipeline, hvilket optimerer både nøjagtighed og latenstid uden ekstern afstemning eller flertalsstemmeensembler. O3 eksponerer derimod eksplicit flere niveauer af ræsonnementsindsats og kan justere sin overvejelsesdybde pr. anmodning, hvor beregning byttes ud med præcision.

Kontekstvinduer

Gemini 2.5 Pro tilbyder op til 1 million tokens, som forventes at blive udvidet til 2 millioner, hvilket positionerer den som førende inden for analyser af hele kodebaser, lange transkripter og udvidede multimodale input. O3 understøtter en mere konventionel kontekstlængde (i størrelsesordenen 100 tokens), der er egnet til de fleste chat- og dokumentniveauopgaver, men mindre ideel til ekstrem langformatsræsonnement eller indtagelse af kodelager i enkeltfiler.

Modelskala og træning

Selvom Google ikke har offentliggjort de nøjagtige parameterantal for Gemini 2.5, tyder indikationer fra LMArena-rangeringer og benchmarkdominans på en modelskala, der kan sammenlignes med GPT-4.1, sandsynligvis i hundredvis af milliarder af parametre. OpenAIs offentliggjorte kort til o3-mini beskriver et mindre fodaftryk, der er optimeret til inferens med lav latenstid, hvorimod o3 i sig selv matcher GPT-4.1's skala (~175 B parametre) med specialiserede arkitekturjusteringer til ræsonnement.

Hvordan adskiller deres præstationsbenchmarks sig?

Standardræsonnement-benchmarks

Gemini 2.5 Pro fører an på WAN-benchmarks som Humanity's Last Exam med 18.8 % blandt værktøjsfri modeller og topper GPQA og AIME 2025 uden ensemble-boosts. O3 rapporterer en beståelsesrate på 87.7 % på GPQA Diamond-benchmarken og lignende fordele på ekspertdesignede videnskabelige spørgsmål, hvilket afspejler dens dybdegående ræsonnement-pipeline.

Kodningsydelse

På SWE‑Bench Verified scorer Gemini 2.5 Pro 63.8 % ved brug af en brugerdefineret agentopsætning, mens o3 opnår 71.7 % på standard SWE‑Bench-opgaver, hvilket demonstrerer stærkere løsning af kodeproblemer. Codeforces Elo-vurderinger illustrerer yderligere forskellen: o3 ligger på 2727 vs. tidligere Gemini-benchmarks, der af LMArena-entusiaster blev anslået til at være 2500-2600.

Multimodal forståelse

Gemini's native multimodale kerne håndterer tekst, lyd, billeder, video og kode med en samlet arkitektur og opnår 84.8 % på VideoMME-benchmarks og driver "Video to Learning"-apps i AI Studio. O3's visuelle ræsonnement - inklusive skitsefortolkning, billedmanipulation og integration med ChatGPT's billedværktøjer - markerer en førstegangsoplevelse for OpenAI, men halter en smule i specialiserede videobenchmarks, hvor Gemini fører an.

Hvordan håndterer de multimodalitet?

Gemini's multimodale integration

Fra starten har Gemini-modellen kombineret modaliteter i deres prætræning, hvilket muliggør problemfri skift fra tekstopsummering til videoforståelse. Med version 2.5 optimerer implicit caching og streamingunderstøttelse yderligere multimodale flows i realtid i AI Studio og Vertex AI. Udviklere kan indlæse hele videofiler eller kodelagre og modtage kontekstbevidste svar og UI-mockups på få sekunder.

OpenAIs visuelle ræsonnement

O3 udvider ChatGPTs muligheder: brugere kan uploade billeder, instruere modellen i at zoome, rotere eller annotere dem og modtage ræsonnementstrin, der refererer til visuelle funktioner. Denne integration bruger det samme "værktøjs"-framework som websurfing og Python-udførelse, hvilket muliggør komplekse multimodale kæder - for eksempel at analysere et diagram og derefter skrive kode for at reproducere det.

Hvordan er udviklerosystemet og API-support struktureret?

Gemini API og økosystem

Google tilbyder Gemini 2.5 Pro via AI Studios webgrænseflade og en RESTful API med klientbiblioteker til Python, Node.js og Java. Vertex AI-integration leverer SLA'er i virksomhedsklassen, VPC-SC-support og specialiserede prisniveauer til pay-as-you-go eller dedicated use. Selve Gemini-appen indeholder funktioner som Canvas til visuel brainstorming og kodegenerering, hvilket demokratiserer adgangen for ikke-udviklere.

OpenAI API og værktøjer

OpenAIs API eksponerer o3 med parametre for ræsonnementindsats, funktionskald, streaming og definitioner af brugerdefinerede værktøjer. Chat Completions og Function Calling API'erne muliggør problemfri integration af tredjepartsværktøjer. Verificeret organisationsstatus låser op for højere hastighedsgrænser og tidlig adgang til nye modelvarianter. Økosystemet inkluderer også LangChain, AutoGPT og andre frameworks, der er optimeret til o3's styrker inden for ræsonnement.

Hvad er brugsscenarier og applikationer?

Enterprise Use Cases

• Dataanalyse og BIGemini's lange kontekst- og videoforståelse passer til dataintensive analysepipelines, mens o3's private tankekæde sikrer revisionsbarhed inden for finans og sundhedspleje.
• Software DevelopmentBegge modeller driver kodegenerering og -gennemgang, men o3's højere SWE-Bench-scorer gør den til en favorit til kompleks fejlretning; Gemini skinner i at skabe full-stack webprototyper.

Forbruger- og kreative brugsscenarier

• Uddannelse"Video to Learning"-apps, der bruger Gemini 2.5, forvandler forelæsninger til interaktive vejledninger; o3's billedræsonnement muliggør dynamisk diagramgenerering.
• Content CreationGemini's multiformat-lærredsværktøjer hjælper med videoredigering og oprettelse af storyboards; o3's ChatGPT-plugins understøtter faktatjek i realtid og arbejdsgange til multimedieudgivelse.

Hvordan klarer de sig i forhold til sikkerhed og justering?

Sikkerhedsrammer

Google anvender sine principper for ansvarlig AI med bias-testning på tværs af sprog, kontradiktoriske robusthedsevalueringer og en feedback-loop via AI Studios rapportering i browseren. OpenAI udnytter sit opdaterede beredskabsframework, red-team-testning og "verificerede" kanaler til højrisiko-implementeringer, sammen med gennemsigtighedsrapporter for værktøjsbrug og afsløringer af tankekæden på o3-mini.

Gennemsigtighed og forklaring

Gemini viser sine ræsonnementstrin frem efter anmodning, hvilket giver udviklere mulighed for at revidere beslutninger; o3's konfigurerbare ræsonnementsindsats gør afvejninger eksplicitte, selvom tankekæden som standard forbliver privat for at beskytte IP og justeringsstrategier.

Hvad er de fremtidige retninger og køreplaner?

Gemini

Google planlægger en kontekstudvidelse med 2 millioner tokens, dybere integration med Android- og Wear OS-enheder og udvidede multimodale benchmarks for satellitbilleder og videnskabelige data. Vertex AI vil få administrerede agenter bygget på Gemini, og et kommende "Agentspace" vil give virksomheder mulighed for at implementere multi-agent pipelines på tværs af modeller.

OpenAI

OpenAI antyder GPT-5, som forventes at finde sted i slutningen af ​​2025, og som muligvis kan forene o-serie-ræsonnement i én model med dynamisk skalering. Udvidede værktøjskæder til robotteknologi, realtidsoversættelse og avanceret planlægning er under aktiv udvikling, ligesom en tættere integration af o3 med Microsofts Azure AI-tilbud.

Afslutningsvis

Gemini 2.5 og OpenAI o3 repræsenterer begge et afgørende skridt mod mere intelligent og alsidig AI. Gemini fokuserer på skala – et massivt kontekstvindue og native multimodal fusion – mens o3 understreger raffineret ræsonnement og værktøjsfleksibilitet. Begge platforme tilbyder robuste økosystemer og sikkerhedsforanstaltninger, der baner vejen for næste generations AI-applikationer fra uddannelse til virksomhedsautomatisering. Efterhånden som begge roadmaps konvergerer mod unified agent frameworks og endnu større konteksthorisonter, vil udviklere og organisationer drage fordel af at vælge den model, der bedst stemmer overens med deres ydeevnebehov, integrationspræferencer og tilpasningsprioriteter.

Brug Grok 3 og O3 i CometAPI

CometAPI tilbyde en pris langt lavere end den officielle pris for at hjælpe dig med at integrere O3 API (modelnavn: o3/ o3-2025-04-16) og Gemini 2.5 Pro API  (modelnavn: gemini-2.5-pro-preview-03-25; gemini-2.5-pro-preview-05-06), og du får $1 på din konto efter registrering og login! Velkommen til at registrere dig og opleve CometAPI.

For at begynde, udforsk modellens muligheder på Legepladsen og konsulter API guide for detaljerede instruktioner. Bemærk, at nogle udviklere muligvis skal bekræfte deres organisation, før de bruger modellen.

Prissætning i CometAPI er struktureret som følger: