GPT-4.5 vs. Gemini 2.5 Pro: Hva er forskjellene?

GPT-4.5 og Gemini 2.5 Pro representerer to av de mest avanserte store språkmodellene (LLM-ene) som er tilgjengelige i dag, og hver av dem viser frem forskjellige tilnærminger til skalering av AI-funksjoner. De ble lansert av henholdsvis OpenAI og Google DeepMind, og satte nye standarder for ytelse innen resonnering, multimodal forståelse og anvendelse i den virkelige verden. Denne artikkelen undersøker deres opprinnelse, arkitekturer, funksjoner og praktiske avveininger, og gir en omfattende sammenligning mellom GPT-4.5 og Gemini 2.5 Pro.

Hva er GPT-4.5?

GPT-4.5 introduseres som OpenAIs største og mest kapable chat-optimaliserte modell, og er i utgangspunktet tilgjengelig som en forhåndsvisning for Pro-brukere. Den ble utgitt 27. februar 2025 og utvider GPT-4 ved å skalere både data før trening og optimaliseringsteknikker, noe som resulterer i forbedret mønstergjenkjenning, reduserte hallusinasjoner og en bredere base av generell kunnskap. Tidlige testere rapporterer at interaksjoner føles mer naturlige og intuitive, og viser frem forbedret «EQ» som styrker oppgaver som skrivehjelp, kodegenerering og problemløsning. OpenAIs sikkerhetsevalueringer fremhever færre tilfeller av usikre utdata, og plasserer GPT-4.5 som et skritt mot mer robust samsvar med menneskelig intensjon.

Til tross for at den er den mest sofistikerte, uovervåkede modellen i OpenAIs utvalg, ble GPT-4.5 utgitt som en forhåndsvisning av forskning for å samle tilbakemeldinger på dens styrker og begrensninger. Tidlige evalueringer fremhevet den forbedrede evnen til å følge brukerens intensjon, generere nyanserte svar og redusere faktiske feil – og adresserte noen begrensninger observert i GPT-4 før den. OpenAI uttalte imidlertid tydelig at GPT-4.5 ikke «tenker før den svarer», og understreket at resonnementsentriske modeller (som deres o1- og o3-mini-varianter) forblir separate forskningsveier.

Hva er Gemini 2.5 Pro

Googles Gemini 2.5 Pro debuterte på Google I/O 2025 (20. mai 2025), og ble hyllet som «vår mest avanserte Gemini-modell» med innebygd multimodal støtte, resonneringsmuligheter og en helt ny «Deep Think»-modus for komplekse oppgaver. Google DeepMind bygger på tidligere Gemini-utgivelser (f.eks. Gemini 2.0 Flash og Pro tidlig i 2025) og integrerte Mixture-of-Experts (MoE)-arkitektur for å aktivere relevante nevrale baner basert på inputtyper – tekst, lyd, bilder, video eller kode – og optimaliserer dermed både effektivitet og nøyaktighet.

I motsetning til GPT-4.5s uovervåkede vekt, ble Gemini 2.5 Pro spesielt utviklet for å utmerke seg på resonnementstester, og overgå konkurrenter på oppgaver som spenner over matematikk, koding, gjenfinning av fakta og multimodal forståelse. Den har også et massivt kontekstvindu – 1 million tokens som standard, utvidbart til 2 millioner – som gjør det mulig for modellen å behandle hele kodelagre, lange dokumenter eller lydtranskripter på flere timer i én økt. Generell tilgjengelighet for Gemini 2.5 Pro var planlagt til juni 2025, med gratis tilgang for alle brukere, mens Google One AI Premium-abonnenter får høyere prisgrenser og utvidede funksjonssett.

Rask sammenligning

GPT-4.5 vs. Gemini 2.5 Pro: Arkitektur og treningsmetoder

GPT-4.5-opplæring og -arkitektur

OpenAIs GPT-4.5 bygger på to komplementære paradigmer: skalering av uovervåket læring og forberedelse til fremtidige resonneringsmuligheter. Datasettet og beregningsbudsjettene før trening ble betydelig utvidet, noe som utnyttet Microsoft Azure AI-superdatamaskiner. Mens GPT-4 prioriterte en blanding av uovervåket læring og forsterkende læring med menneskelig tilbakemelding (RLHF), vektlegger GPT-4.5 mer omfattende uovervåket forhåndstrening for å fange opp nyanserte verdensmodeller. Finjustering etter trening fokuserer på menneskelige preferanser, og forbedrer empatisk og samarbeidsbasert atferd. Selv om GPT-4.5 ikke utfører eksplisitt tankekjederesonnement ved slutning, fører det større parameterantallet og datamangfoldet til mer sammenhengende, kontekstbevisste resultater i kreative og samtalemessige sammenhenger.

Gemini 2.5 Pro-opplæring og -arkitektur

Gemini 2.5 Pro representerer en sammensmelting av forbedringer i basismodellen med omfattende optimalisering etter trening – et skifte referert til som «Gemini 2.5». Under førtreningen økte DeepMind parameterantallet og multimodal justering, noe som gjorde det mulig for modellen å innta og resonnere over heterogene datatyper. «Deep Think»-modusen, introdusert i mai 2025, utvider Geminis arkitektur med en eksplisitt resonneringspipeline: modellen kan generere mellomliggende «tanketrinn» for å løse komplekse oppgaver, i likhet med tankekjeden, men integrert i hovedslutningen. Ettertreningsjustering benytter human-in-the-loop-evalueringer for å forbedre sikkerhet og fakta. Resultatet er en modell som er i stand til å analysere store datasett, kodebaser og medieinndata samtidig, og posisjonerer den som et fleksibelt verktøy for resonnering, koding og multimediagenerering.

GPT-4.5 vs Gemini 2.5 Pro: Resonnering, koding og multimodale oppgaver?

Resoneringsbenchmarks

I rene resonneringsoppgaver overgår Gemini 2.5 Pro konsekvent GPT-4.5. På Humanity's Last Exam – et datasett utviklet for å flytte kunnskapsgrensene – oppnår Gemini 2.5 Pro 18.8 % bestått@1 uten bruk av verktøy, mens GPT-4.5 scorer 6.4 %. I Googles interne evalueringer leder Gemini 2.5 Pro også andre rivaler som Claude 3.7 og Grok 3 Beta. GPT-4.5 viser derimot forbedring i forhold til GPT-4 i resonneringsbenchmarks, men fokuset er fortsatt på intuitiv samtale snarere enn direkte symbolske eller logiske oppgaver. Tidlige tester indikerer at GPT-4.5 scorer konkurransedyktige karakterer (f.eks. 71.4 % på GPQA-vitenskap), men fortsatt ligger bak Geminis 84.0 % på GPQA-diamant.

Matematiske og vitenskapelige referansepunkter

Gemini 2.5 Pro utmerker seg i matematikk: den oppnår 92.0 % på AIME 2024 og 86.7 % på AIME 2025 (pass@1), mens GPT-4.5 bare når 36.7 % på AIME 2024 og ikke rapporteres offentlig på AIME 2025. I vitenskapelige benchmarks er Geminis GPQA-diamantpoengsum for ett forsøk 84.0 %, og overgår GPT-4.5s 71.4 %. Dette gapet fremhever Geminis avanserte matematiske resonnement og vitenskapelige problemløsningsevner, som kan tilskrives spesialisert trening på STEM-fokuserte datasett og Deep Think-resonnementsmekanismen. GPT-4.5s forbedringer er bemerkelsesverdige sammenlignet med GPT-4 (fra 53.6 % til 71.4 % på GPQA), men den er fortsatt mindre optimal for krevende akademiske oppgaver.

Koding og agentoppgaver

På koding og agentiske benchmarks leder Gemini 2.5 Pro igjen. På SWE-Bench Verified – en standard for evaluering av agentisk kode – oppnår Gemini 63.8 % pass@1 med et tilpasset agentoppsett, mot GPT-4.5s 38.0 %. Gemini legger også opp til 74.0 % whole/diff på Aider Polyglot for koderedigering, godt over GPT-4.5s 44.9 % diff. I utfordringer med live-koding (LiveCodeBench v5) er ikke GPT-4.5s ytelse offentliggjort, men GPT-4 scoret 44 % på koderedigeringsoppgaver – noe som tyder på at GPT-4.5 kan nå rundt 45–50 %, fortsatt under Geminis 70.4 %. Det større kontekstvinduet (1 million tokens) lar Gemini behandle og redigere store kodebaser direkte. GPT-4.5, med et kortere kontekstvindu, er avhengig av chunking-strategier for lang kode, noe som gjør agentiske muligheter mer begrensede i skala.

Multimodale muligheter

Gemini 2.5 Pro støtter iboende multimodale innganger (tekst, lyd, bilder, video) og overgår GPT-4.5 på visuelle resonnementstester: på MMMU scorer Gemini 81.7 % (enkelt forsøk), mens GPT-4.5 registrerer 74.4 %. På bildeforståelse (Vibe-Eval) når Gemini 69.4 %, mens GPT-4.5 mangler publisert ytelse. Geminis vindu på 1 million tokens gjør det mulig å analysere store mediesekvenser samtidig; GPT-4.5 støtter bildeinnganger og filopplastinger, men har ingen video- eller lydbehandling ved lansering. Geminis multimodale integrasjon strekker seg til innebygd lydutgang og videoanalyse i sanntid i apper som Google AI Studio, noe som gir den et fortrinn i kryssmodal resonnement og kreative oppgaver som involverer komplekse innganger.

GPT-4.5 vs Gemini 2.5 Pro: Praktiske anvendelser og bruk

GPT-4.5-applikasjoner: skriving, programmering og samarbeid

OpenAI vektlegger GPT-4.5s styrker innen kreativt samarbeid og emosjonell intelligens. Tidlige brukere bruker det til nyanserte skriveoppgaver – å utarbeide markedsføringstekster, forbedre litteratur og generere kreative historier – på grunn av den forbedrede «EQ» og forståelsen av subtile signaler. Innen programmering utmerker GPT-4.5 seg ved å veilede utviklere gjennom feilsøking, tilby kodeomstruktureringer og gi forklaringer på algoritmer. Ytelsen henger imidlertid etter Gemini på store kodebaser. GPT-4.5s integrasjon med ChatGPT muliggjør sømløse fil- og bildeopplastinger, slik at brukere kan iterere på dokumenter, designressurser og dataanalyser i samme chatgrensesnitt. Brukstilfeller strekker seg til automatisering av kundesupport, veiledning og personlig coaching, der dens empatiske responser forbedrer brukerengasjementet.

Gemini 2.5 Pro-applikasjoner: avansert resonnering, multimedia og kunstig intelligens for bedrifter

Gemini 2.5 Pro er posisjonert for avansert forskning, bedriftsanalyse og avansert innholdsproduksjon. Innen økonomisk analyse, for eksempel, bidrar muligheten til å analysere hele transkripsjoner av inntjeningssamtaler (hundrevis av sider) i én ledetekst til å generere omfattende rapporter. Innen vitenskapelig forskning kan brukerne utnytte Deep Think-modusen for å designe eksperimenter og hypotesetesting. Den innebygde video- og lydforståelsen gjør det mulig for mediebedrifter å generere transkripsjoner, redigere multimedieinnhold og til og med lage kortfilmer med synkronisert lyd. I kodeteam kan Gemini innta store kodelagre, foreslå arkitektoniske refaktorer og prototype nye funksjoner – alt i én ledetekst. Bedriftskunder som bruker Vertex AI får skalerbar tilgang til disse funksjonene, og integrerer Gemini 2.5 Pro i arbeidsflyter på tvers av Google Workspace, YouTube-innholdsgenerering og AI-drevne designverktøy som Imagen 4 og Veo 3.

GPT-4.5 vs Gemini 2.5 Pro: Kostnad, tilgjengelighet, implementeringshensyn

Tilgjengelighet og priser for GPT-4.5

GPT 4.5 ble opprinnelig lansert som en forhåndsvisning for ChatGPT Pro-abonnenter (200 USD/måned) fra februar 2025. Utrullingen til ChatGPT Plus-, Team-, Enterprise- og Edu-brukere skjedde i etapper frem til mars 2025. For utviklere er GPT-4.5 tilgjengelig via Chat Completions API, Assistants API og Batch API – selv om bruken er «dyrere» enn GPT-4o, med priser på omtrent 75 USD per million input-tokener og 150 USD per million output-tokener i forhåndsvisningsfasen. Microsoft Azures OpenAI-tjeneste tilbyr også GPT-4.5 i forhåndsvisning, men vanligvis på prisnivåer i bedriftsklassen.

På grunn av beregningsintensiteten er GPT 4.5 kanskje ikke kostnadseffektiv for rutineoppgaver. Organisasjoner må veie fordelene med høyere emosjonell intelligens og kreativitet opp mot budsjettbegrensninger. OpenAI har indikert at de evaluerer modellens langsiktige levedyktighet i API-et, avhengig av tilbakemeldinger fra brukere om unike brukstilfeller der GPT 4.5 overgår lettere modeller.

Gemini 2.5 Pro tilgjengelighet og priser

Gemini 2.5 Pro Experimental ble opprinnelig lansert for brukere av Google AI Studio og Gemini Advanced sent i mars 2025, med generell tilgjengelighet på Vertex AI og Google Cloud innen juni 2025. Gemini Advanced er inkludert i det nye abonnementet «AI Ultra» til 250 dollar/måned, noe som gir prioritert tilgang til Gemini 2.5 Pro, Veo 3, Imagen 4 og Flow-verktøy. Vertex AI-kunder kan klargjøre dedikerte instanser av Gemini 2.5 Pro, men prisdetaljene avhenger av bruksnivåer og GPU/TPU-allokeringer. Tidlige indikatorer tyder på at bedriftskontrakter inkluderer volumrabatter, men kostnadene per token kan overstige GPT-4.5 i scenarier med høy gjennomstrømning på grunn av det større kontekstvinduet og multimodale databehandlingskrav. Forskere kan søke om gratis tilgang under Googles Academic Grants-program, som oppmuntrer til evaluering av komplekse oppgaver før full produksjonsdistribusjon.

Komme i gang

CometAPI tilbyr et enhetlig REST-grensesnitt som samler hundrevis av AI-modeller – inkludert ChatGPT-familien – under et konsistent endepunkt, med innebygd API-nøkkeladministrasjon, brukskvoter og faktureringsdashboards. I stedet for å sjonglere flere leverandør-URL-er og legitimasjonsinformasjon.

Utviklere kan få tilgang til det nyeste chatgpt API-et GPT-4.5 API (modellnavn: gpt-4.5-preview ;gpt-4.5)og Gemini 2.5 Pro API gjennom CometAPIFor å begynne, utforsk modellens muligheter i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere:

Konklusjon:

Per juni 2025 står GPT-4.5 og Gemini 2.5 Pro i forkant av forskning og anvendelse av kunstig intelligens. GPT-4.5s vekt på naturlig, følelsesmessig tilpasset samarbeid fremmer kunstig intelligens sin rolle i kreative næringer, kundeservice og utdanning. Det signaliserer OpenAIs forpliktelse til gradvis å blande uovervåket læring med fremtidige resonneringsmuligheter, og legger grunnlaget for mer allsidige agenter. Samtidig viser Gemini 2.5 Pros integrerte resonnement («Deep Think»), utvidede kontekstvinduer og multimodale prosessering en visjon for kunstig intelligens som kan håndtere oppgaver i bedriftsskala – fra å behandle lange juridiske dokumenter til å generere multimedieinnhold på forespørsel.

Begge modellene vil sannsynligvis påvirke hverandre: OpenAI kan utforske multimodale resonneringskanaler, mens Google DeepMind kan legge vekt på forbedret samtaleempati. Konkurransen akselererer innovasjon på tvers av referansepunkter, kostnadsoptimaliseringer og sikkerhetsrammeverk. Etter hvert som bedrifter og utviklere tar i bruk disse teknologiene, vil tilbakemeldinger fra den virkelige verden forme de neste iterasjonene – GPT-5 og Gemini 3.0 – med fokus på skalerbar resonnering, reduserte distribusjonskostnader og dypere tilpasning. Til syvende og sist understreker GPT-4.5 vs. Gemini 2.5 Pro-æraen et bredere skifte mot AI-systemer som ikke bare er designet for nøyaktighet, men også for sømløs integrering i menneskelige arbeidsflyter og kreative prosesser, noe som varsler en stadig mer samarbeidende fremtid mellom mennesker og maskiner.