Gemini 2.5 kontra OpenAI o3: Który jest lepszy

Gemini 2.5 firmy Google i o3 firmy OpenAI reprezentują najnowocześniejszą generatywną sztuczną inteligencję, z których każda przesuwa granice rozumowania, multimodalnego rozumienia i narzędzi programistycznych. Gemini 2.5, wprowadzone na początku maja 2025 r., wprowadza najnowocześniejsze rozumowanie, rozszerzone okno kontekstowe do 1 miliona tokenów i natywne wsparcie dla tekstu, obrazów, dźwięku, wideo i kodu — wszystko to zawarte w platformach Google AI Studio i Vertex AI. O3 firmy OpenAI, wydane 16 kwietnia 2025 r., opiera się na swojej „serii o” poprzez wewnętrzne łączenie kroków myślowych w celu rozwiązywania złożonych zadań STEM, uzyskując najwyższe noty w testach porównawczych, takich jak GPQA i SWE‑Bench, a jednocześnie dodając przeglądanie stron internetowych, rozumowanie obrazowe i pełny dostęp do narzędzi (np. wykonywanie kodu, interpretacja plików) dla użytkowników ChatGPT Plus i Pro. Obie platformy oferują solidne interfejsy API i ścieżki integracji, ale różnią się strukturą kosztów, podejściami do dostosowania i specjalistycznymi możliwościami — porównanie to rzuca światło na obecny wyścig o bardziej wydajne, wszechstronne i bezpieczne systemy sztucznej inteligencji.

Czym jest Gemini 2.5 firmy Google?

Początki i wydanie

Google zaprezentowało Gemini 2.5 6 maja 2025 r., pozycjonując go jako „nasz najinteligentniejszy model AI” z eksperymentalną wersją „2.5 Pro” i flagowymi wariantami. Gemini 2.5 Pro pojawiło się po raz pierwszy w wersji eksperymentalnej 28 marca 2025 r., przed publiczną wersją zapoznawczą 9 kwietnia i edycją I/O 6 maja. Ogłoszenie nastąpiło przed Google I/O 2025, podkreślając wczesny dostęp dla programistów za pośrednictwem Google AI Studio, Vertex AI i aplikacji Gemini.

Kluczowe możliwości

Gemini 2.5 zapewnia zaawansowane rozumowanie w testach porównawczych z matematyki i nauk ścisłych, prowadząc bez technik zespołowych w czasie testu w zadaniach GPQA i AIME 2025. W kodowaniu uzyskuje 63.8% w zweryfikowanych ocenach agentów SWE‑Bench, co stanowi znaczny skok w porównaniu z Gemini 2.0, i może pochwalić się estetycznym „smakiem” dla rozwoju sieci — automatyczne sterowanie w celu tworzenia responsywnych interfejsów użytkownika z jednego monitu. Co wyjątkowe, Gemini 2.5 Pro obsługuje do 1 miliona tokenów (wkrótce 2 miliony tokenów), co umożliwia mu pobieranie całych baz kodu, długich dokumentów i multimodalnych strumieni danych.

Wdrażanie i dostępność

Programiści mogą wywołać Gemini 2.5 Pro za pośrednictwem interfejsu API Gemini w Google AI Studio lub Vertex AI, a edycja I/O jest dostępna natychmiast, a ogólna dostępność nastąpi w nadchodzących tygodniach. Google zintegrowało Gemini w całym swoim ekosystemie — od Android Auto i Wear OS po Google TV i Android XR — kierując ofertę do ponad 250 milionów użytkowników, aby zapewnić płynne doświadczenia oparte na sztucznej inteligencji. Podczas gdy subskrybenci Gemini Advanced cieszą się większą przepustowością i dłuższymi kontekstami, Google niedawno zaskoczyło użytkowników, udostępniając podstawową wersję 2.5 Pro za darmo, choć z ograniczeniami szybkości dla osób niebędących subskrybentami.

Czym jest o3 firmy OpenAI?

Początki i wydanie

OpenAI wprowadziło o3 i jego lżejszy odpowiednik o4‑mini 16 kwietnia 2025 r., co oznaczało kolejną ewolucję „serii o” w stosunku do wcześniejszej gałęzi o1. Mniejszy o3‑mini zadebiutował 31 stycznia 2025 r., oferując ekonomiczne rozumowanie dla zadań STEM, z trzema poziomami „wysiłku rozumowania” w celu zrównoważenia opóźnienia i głębokości. Pomimo wcześniejszego planu anulowania o3 w lutym 2025 r., OpenAI przeszło na ujednoliconą wersję o3 wraz z o4‑mini, odraczając uruchomienie „GPT‑5” na później.

Kluczowe możliwości

Cechą charakterystyczną O3 jest mechanizm „prywatnego łańcucha myśli”, w którym model wewnętrznie rozważa pośrednie kroki rozumowania przed wygenerowaniem odpowiedzi, zwiększając wydajność w GPQA, AIME i niestandardowych zestawach danych ekspercko-ludzkich o dwucyfrowe marginesy w porównaniu z o1. W inżynierii oprogramowania o3 osiąga 71.7% wskaźnika zdawalności w SWE‑Bench Verified i ocenę ELO wynoszącą 2727 w Codeforces, znacznie przewyższając odpowiednio 1% i 48.9 o1891. Ponadto o3 natywnie „myśli” obrazami — powiększając, obracając i analizując szkice — i obsługuje pełne łańcuchy narzędzi ChatGPT: przeglądanie sieci, wykonywanie Pythona, interpretację plików i generowanie obrazów.

Wdrażanie i dostępność

Użytkownicy ChatGPT Plus, Pro i Team mogą uzyskać natychmiastowy dostęp do o3, a o3‑pro wkrótce pojawi się w celu integracji z przedsiębiorstwami. Interfejs API OpenAI udostępnia również parametry o3, limity szybkości i zasady dostępu do narzędzi, a zweryfikowane organizacje odblokowują jeszcze głębsze możliwości. Ceny są zgodne z poziomami z włączonymi narzędziami, a starsze modele (o1, starsze wersje mini) są stopniowo wycofywane.

Jak wypadają w porównaniu ich architektury i projekty modeli?

Mechanizmy rozumowania

Gemini 2.5 wykorzystuje architekturę „myślącą”, która ujawnia swój łańcuch myśli przed udzieleniem odpowiedzi, podobnie jak prywatny łańcuch OpenAI dla o3. Jednak rozumowanie Gemini wydaje się zintegrowane z jego podstawowym kanałem wnioskowania, optymalizując zarówno dokładność, jak i opóźnienie bez zewnętrznego głosowania lub zespołów głosów większościowych. O3, przeciwnie, wyraźnie ujawnia wiele poziomów wysiłku rozumowania i może dostosowywać głębokość rozważań na żądanie, wymieniając obliczenia na precyzję.

Okna kontekstowe

Gemini 2.5 Pro oferuje do 1 miliona tokenów, z planowanym rozszerzeniem do 2 milionów, co stawia go na pozycji lidera w zakresie analiz całych baz kodów, długich transkryptów i rozszerzonych multimodalnych danych wejściowych. O3 obsługuje bardziej konwencjonalną długość kontekstu (rzędu 100 tys. tokenów), odpowiednią do większości zadań na poziomie czatu i dokumentu, ale mniej idealną do ekstremalnie długiego rozumowania lub pobierania pojedynczego pliku repozytorium kodu.

Skala modelu i szkolenie

Chociaż Google nie opublikowało dokładnej liczby parametrów dla Gemini 2.5, wskazania z rankingów LMArena i dominacji benchmarków sugerują skalę modelu porównywalną z GPT‑4.1, prawdopodobnie w setkach miliardów parametrów. Opublikowane karty OpenAI dla o3‑mini opisują mniejszy ślad zoptymalizowany pod kątem wnioskowania o niskim opóźnieniu, podczas gdy sam o3 pasuje do skali GPT‑4.1 (~175 B parametrów) ze specjalistycznymi poprawkami architektury dla wnioskowania.

Czym różnią się ich testy wydajności?

Standardowe punkty odniesienia rozumowania

Gemini 2.5 Pro prowadzi w testach porównawczych WAN, takich jak Humanity's Last Exam, z wynikiem 18.8% wśród modeli beznarzędziowych i przebija GPQA i AIME 2025 bez wzmocnienia zespołu. O3 zgłasza 87.7% wskaźnik zdawalności w teście porównawczym GPQA Diamond i podobne zyski przewagi w pytaniach naukowych zaprojektowanych przez ekspertów, co odzwierciedla jego głęboki proces rozumowania.

Wydajność kodowania

W SWE‑Bench Verified Gemini 2.5 Pro uzyskało 63.8% przy użyciu niestandardowej konfiguracji agenta, podczas gdy o3 uzyskało 71.7% w standardowych zadaniach SWE‑Bench, co pokazuje silniejsze rozwiązywanie problemów z kodem. Oceny ELO Codeforces dodatkowo ilustrują tę różnicę: o3 na poziomie 2727 w porównaniu z wcześniejszymi testami Gemini, których entuzjaści LMArena oszacowali na 2500–2600.

Multimodalne zrozumienie

Natywny rdzeń multimodalny Gemini obsługuje tekst, dźwięk, obrazy, wideo i kod za pomocą zunifikowanej architektury, osiągając 84.8% w testach porównawczych VideoMME i obsługując aplikacje „Video to Learning” w AI Studio. Wizualne rozumowanie O3 — w tym interpretacja szkiców, manipulacja obrazami i integracja z narzędziami do obrazów ChatGPT — oznacza pierwsze takie osiągnięcie dla OpenAI, ale nieznacznie odstaje w specjalistycznych testach porównawczych wideo, w których Gemini prowadzi.

Jak sobie radzą z multimodalnością?

Multimodalna integracja Gemini

Od samego początku modele Gemini łączyły modalności w swoim wstępnym szkoleniu, umożliwiając płynne przejście od podsumowania tekstu do zrozumienia wideo. W wersji 2.5 niejawne buforowanie i obsługa przesyłania strumieniowego jeszcze bardziej optymalizują przepływy multimodalne w czasie rzeczywistym w AI Studio i Vertex AI. Programiści mogą wprowadzać całe pliki wideo lub repozytoria kodu i otrzymywać odpowiedzi zależne od kontekstu oraz makiety interfejsu użytkownika w ciągu kilku sekund.

Wizualne rozumowanie OpenAI

O3 rozszerza możliwości ChatGPT: użytkownicy mogą przesyłać obrazy, instruować model, aby je powiększał, obracał lub adnotował, i otrzymywać kroki rozumowania, które odwołują się do cech wizualnych. Ta integracja wykorzystuje ten sam framework „narzędzi”, co przeglądanie stron internetowych i wykonywanie Pythona, umożliwiając złożone łańcuchy multimodalne — na przykład analizowanie wykresu, a następnie pisanie kodu w celu jego odtworzenia.

Jak zorganizowany jest ekosystem programistów i obsługa API?

API i ekosystem Gemini

Google oferuje Gemini 2.5 Pro za pośrednictwem interfejsu internetowego AI Studio i interfejsu API RESTful, z bibliotekami klienckimi dla Pythona, Node.js i Java. Integracja Vertex AI zapewnia SLA klasy korporacyjnej, obsługę VPC‑SC i specjalistyczne poziomy cenowe dla płatności za użytkowanie lub zobowiązanego użytkowania. Sama aplikacja Gemini zawiera funkcje, takie jak Canvas do wizualnej burzy mózgów i generowania kodu, demokratyzując dostęp dla osób niebędących programistami.

API i narzędzia OpenAI

Interfejs API OpenAI udostępnia o3 z parametrami dla wysiłku rozumowania, wywoływania funkcji, przesyłania strumieniowego i definicji niestandardowych narzędzi. Interfejsy API Chat Completions i Function Calling umożliwiają bezproblemową integrację narzędzi innych firm. Status organizacji zweryfikowanej odblokowuje wyższe limity szybkości i wczesny dostęp do nowych wariantów modelu. Ekosystem obejmuje również LangChain, AutoGPT i inne struktury zoptymalizowane pod kątem mocnych stron rozumowania o3.

Jakie są przypadki użycia i zastosowania?

Przypadki użycia w przedsiębiorstwie

• Analityka danych i BI:Rozszerzony kontekst i zrozumienie wideo Gemini pasują do procesów analitycznych wymagających dużej ilości danych, natomiast prywatny łańcuch myślowy o3 zapewnia możliwość audytu w finansach i opiece zdrowotnej.
• Tworzenie oprogramowania:Oba modele umożliwiają generowanie i przeglądanie kodu, ale wyższe wyniki SWE‑Bench modelu o3 sprawiają, że jest on faworytem w przypadku skomplikowanego usuwania błędów. Gemini wyróżnia się natomiast w tworzeniu pełnozakresowych prototypów stron internetowych.

Przypadki użycia konsumenckiego i kreatywnego

• Wykształcenie:Aplikacje „Video to Learning” wykorzystujące Gemini 2.5 zamieniają wykłady w interaktywne samouczki; funkcja rozumowania obrazowego o3 umożliwia dynamiczne generowanie diagramów.
• Tworzenie treści:Narzędzia Gemini do obsługi wielu formatów ułatwiają edycję wideo i tworzenie scenariuszy; wtyczki ChatGPT pakietu o3 obsługują sprawdzanie faktów w czasie rzeczywistym i przepływy pracy związane z publikacją multimediów.

Jak wypadają w porównaniu pod względem bezpieczeństwa i ustawienia?

Ramy bezpieczeństwa

Google stosuje swoje Zasady odpowiedzialnej sztucznej inteligencji, z testowaniem stronniczości w różnych językach, ocenami odporności na ataki i pętlą sprzężenia zwrotnego za pośrednictwem raportowania w przeglądarce w AI Studio. OpenAI wykorzystuje zaktualizowane ramy gotowości, testowanie zespołu red-team i „zweryfikowane” kanały dla wdrożeń wysokiego ryzyka, a także raporty przejrzystości dotyczące korzystania z narzędzi i ujawniania łańcucha myśli w o3-mini.

Przejrzystość i wytłumaczalność

Gemini wyświetla na żądanie kroki swojego rozumowania, umożliwiając programistom weryfikację decyzji. Konfigurowalny wysiłek rozumowania o3 sprawia, że ​​kompromisy są jawne, chociaż ciąg myślowy pozostaje domyślnie prywatny w celu ochrony własności intelektualnej i strategii dopasowania.

Jakie są kierunki rozwoju i plany na przyszłość?

Gemini

Google planuje rozszerzenie kontekstu o 2 miliony tokenów, głębszą integrację z urządzeniami z systemem Android i Wear OS oraz rozszerzone multimodalne testy porównawcze dla obrazów satelitarnych i danych naukowych. Vertex AI zyska zarządzanych agentów zbudowanych na Gemini, a nadchodzący „Agentspace” pozwoli przedsiębiorstwom wdrażać wieloagentowe potoki w różnych modelach.

OpenAI

OpenAI sugeruje GPT‑5, oczekiwany pod koniec 2025 r., który może zunifikować rozumowanie serii o w jeden model z dynamicznym skalowaniem. Rozszerzone łańcuchy narzędzi do robotyki, tłumaczenia w czasie rzeczywistym i zaawansowanego planowania są w trakcie aktywnego rozwoju, podobnie jak ściślejsza integracja o3 z ofertami Azure AI firmy Microsoft.

Podsumowując

Gemini 2.5 i OpenAI o3 stanowią kluczowy krok w kierunku bardziej inteligentnej, wszechstronnej AI. Gemini koncentruje się na skali — ogromnym oknie kontekstowym i natywnej fuzji multimodalnej — podczas gdy o3 kładzie nacisk na wyrafinowane rozumowanie i elastyczność narzędzi. Obie platformy oferują solidne ekosystemy i środki bezpieczeństwa, przygotowując grunt pod aplikacje AI nowej generacji, od edukacji po automatyzację przedsiębiorstw. Ponieważ obie mapy drogowe zbiegają się w kierunku ujednoliconych ram agentów i jeszcze większych horyzontów kontekstowych, deweloperzy i organizacje mogą skorzystać z wyboru modelu, który najlepiej odpowiada ich potrzebom wydajnościowym, preferencjom integracji i priorytetom dopasowania.

Użyj Grok 3 i O3 w CometAPI

Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą od oficjalnej, aby ułatwić Ci integrację Interfejs API O3 (nazwa modelu: o3/ o3-2025-04-16) i Interfejs API Gemini 2.5 Pro  (nazwa modelu: gemini-2.5-pro-preview-03-25; gemini-2.5-pro-preview-05-06), a otrzymasz 1$ na swoje konto po zarejestrowaniu się i zalogowaniu! Zapraszamy do rejestracji i doświadczenia CometAPI.

Na początek zapoznaj się z możliwościami modelu na placu zabaw i skonsultuj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Należy pamiętać, że niektórzy deweloperzy mogą potrzebować zweryfikować swoją organizację przed użyciem modelu.

Cennik w CometAPI jest następujący: