GPT-4.5 kontra Gemini 2.5 Pro: jakie są różnice?

GPT-4.5 i Gemini 2.5 Pro to dwa z najbardziej zaawansowanych modeli dużego języka (LLM) dostępnych obecnie na rynku, z których każdy prezentuje odrębne podejścia do skalowania możliwości AI. Wprowadzone odpowiednio przez OpenAI i Google DeepMind, wyznaczają nowe standardy wydajności w rozumowaniu, rozumieniu multimodalnym i zastosowaniach w świecie rzeczywistym. W tym artykule zbadano ich pochodzenie, architekturę, możliwości i praktyczne kompromisy, zapewniając kompleksowe porównanie GPT-4.5 i Gemini 2.5 Pro.

Co to jest GPT-4.5?

GPT-4.5 jest wprowadzany jako największy, najbardziej wydajny model OpenAI zoptymalizowany pod kątem czatu, początkowo dostępny jako podgląd badawczy dla użytkowników Pro. Wydany 27 lutego 2025 r. rozszerza GPT-4 poprzez skalowanie zarówno danych przedtreningowych, jak i technik optymalizacji, co skutkuje ulepszonym rozpoznawaniem wzorców, zmniejszonymi halucynacjami i szerszą bazą ogólnej wiedzy. Wcześni testerzy zgłaszają, że interakcje wydają się bardziej naturalne i intuicyjne, prezentując ulepszone „EQ”, które wzmacnia zadania takie jak pomoc w pisaniu, generowanie kodu i rozwiązywanie problemów. Oceny bezpieczeństwa OpenAI podkreślają mniej przypadków niebezpiecznych wyników, pozycjonując GPT-4.5 jako krok w kierunku bardziej solidnego dopasowania do intencji człowieka.

Pomimo bycia najbardziej zaawansowanym nienadzorowanym modelem w ofercie OpenAI, GPT-4.5 został wydany jako zapowiedź badań w celu zebrania opinii na temat jego mocnych i słabych stron. Wczesne oceny podkreśliły jego ulepszoną zdolność do śledzenia intencji użytkownika, generowania niuansowych odpowiedzi i redukcji błędów rzeczowych — rozwiązując niektóre ograniczenia zaobserwowane w GPT-4 przed nim. Jednak OpenAI wyraźnie stwierdziło, że GPT-4.5 nie „myśli, zanim zareaguje”, podkreślając, że modele skoncentrowane na rozumowaniu (takie jak ich warianty o1 i o3-mini) pozostają odrębnymi ścieżkami badawczymi.

Czym jest Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro firmy Google zadebiutował na konferencji Google I/O 2025 (20 maja 2025 r.), zapowiadany jako „nasz najbardziej zaawansowany model Gemini” z natywnym wsparciem multimodalnym, możliwościami rozumowania i zupełnie nowym trybem „Deep Think” do złożonych zadań. Opierając się na poprzednich wersjach Gemini (np. Gemini 2.0 Flash i Pro na początku 2025 r.), Google DeepMind zintegrował architekturę Mixture-of-Experts (MoE), aby aktywować odpowiednie ścieżki neuronowe na podstawie typów danych wejściowych — tekstu, dźwięku, obrazów, wideo lub kodu — optymalizując w ten sposób zarówno wydajność, jak i dokładność.

W przeciwieństwie do niesuperwizowanego nacisku GPT-4.5, Gemini 2.5 Pro został zaprojektowany specjalnie, aby wyróżniać się w testach porównawczych rozumowania, przewyższając konkurentów w zadaniach obejmujących matematykę, kodowanie, wyszukiwanie faktów i rozumienie multimodalne. Posiada również ogromne okno kontekstowe — domyślnie 1 milion tokenów, rozszerzalne do 2 milionów — umożliwiając modelowi przetwarzanie całych repozytoriów kodu, długich dokumentów lub wielogodzinnych transkryptów audio w jednej sesji. Ogólna dostępność Gemini 2.5 Pro została zaplanowana na czerwiec 2025 r., z bezpłatnym dostępem dla wszystkich użytkowników, podczas gdy subskrybenci Google One AI Premium korzystają z wyższych limitów szybkości i rozszerzonych zestawów funkcji.

Szybkie porównanie

GPT-4.5 kontra Gemini 2.5 Pro: architektura i metodologie szkoleniowe

Szkolenie i architektura GPT-4.5

GPT-4.5 firmy OpenAI opiera się na dwóch uzupełniających się paradygmatach: skalowaniu uczenia się bez nadzoru i przygotowaniu do przyszłych możliwości rozumowania. Zestaw danych przedtreningowych i budżety obliczeniowe zostały znacznie rozszerzone, wykorzystując superkomputery Microsoft Azure AI. Podczas gdy GPT-4 priorytetowo traktował mieszankę uczenia się bez nadzoru i uczenia się ze wzmocnieniem z ludzkim sprzężeniem zwrotnym (RLHF), GPT-4.5 kładzie nacisk na bardziej rozbudowane wstępne szkolenie bez nadzoru w celu uchwycenia niuansowych modeli świata. Dokładne dostrajanie po szkoleniu koncentruje się na ludzkich preferencjach, wzmacniając zachowania empatyczne i współpracy. Chociaż GPT-4.5 nie wykonuje jawnego rozumowania łańcuchowego przy wnioskowaniu, jego większa liczba parametrów i różnorodność danych prowadzą do bardziej spójnych, kontekstowo zależnych wyników w kreatywnych i konwersacyjnych ustawieniach.

Szkolenie i architektura Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro stanowi połączenie ulepszeń modelu bazowego z rozległą optymalizacją po treningu — zmianą określaną jako „Gemini 2.5”. Podczas wstępnego treningu DeepMind zwiększył liczbę parametrów i dopasowanie multimodalne, umożliwiając modelowi pobieranie i rozumowanie na podstawie heterogenicznych typów danych. Tryb „Deep Think”, wprowadzony w maju 2025 r., rozszerza architekturę Gemini o jawny kanał rozumowania: model może generować pośrednie kroki „myślowe” w celu rozwiązywania złożonych zadań, podobne do łańcucha myśli, ale zintegrowane z głównym wnioskiem. Dopasowanie po treningu wykorzystuje oceny z udziałem człowieka w pętli w celu udoskonalenia bezpieczeństwa i faktów. Rezultatem jest model zdolny do jednoczesnej analizy dużych zestawów danych, baz kodów i danych wejściowych mediów, co pozycjonuje go jako elastyczne narzędzie do rozumowania, kodowania i generowania multimediów.

GPT-4.5 kontra Gemini 2.5 Pro: rozumowanie, kodowanie i zadania multimodalne?

Punkty odniesienia rozumowania

W zadaniach czystego rozumowania Gemini 2.5 Pro konsekwentnie przewyższa GPT-4.5. W Humanity's Last Exam — zestawie danych zaprojektowanym w celu przesuwania granic wiedzy — Gemini 2.5 Pro osiąga 18.8% pass@1 bez użycia narzędzi, podczas gdy GPT-4.5 zdobywa 6.4%. W wewnętrznych ocenach Google Gemini 2.5 Pro wyprzedza również innych rywali, takich jak Claude 3.7 i Grok 3 Beta. GPT-4.5, z kolei, wykazuje poprawę w stosunku do GPT-4 w testach porównawczych rozumowania, ale jego nacisk pozostaje na intuicyjną konwersację, a nie bezpośrednie zadania symboliczne lub logiczne. Wczesne testy wskazują, że GPT-4.5 zdobywa konkurencyjne oceny (np. 71.4% w nauce GPQA), ale nadal pozostaje w tyle za Gemini, który uzyskał 84.0% w diamentowym GPQA.

Punkty odniesienia matematyczne i naukowe

Gemini 2.5 Pro wyróżnia się w matematyce: osiąga 92.0% w AIME 2024 i 86.7% w AIME 2025 (pass@1), podczas gdy GPT-4.5 osiąga tylko 36.7% w AIME 2024 i nie raportuje publicznie AIME 2025. W testach porównawczych naukowych diamentowy wynik GPQA Gemini w pojedynczej próbie wynosi 84.0%, przewyższając 4.5% GPT-71.4. Ta luka podkreśla zaawansowane możliwości rozumowania matematycznego i rozwiązywania problemów naukowych Gemini, co można przypisać specjalistycznemu szkoleniu na zestawach danych skoncentrowanych na STEM i mechanizmie rozumowania Deep Think. Ulepszenia GPT-4.5 są zauważalne w porównaniu z GPT-4 (z 53.6% do 71.4% w GPQA), ale nadal jest mniej optymalny w przypadku rygorystycznych zadań akademickich.

Kodowanie i zadania agenta

W testach kodowania i agentowych Gemini 2.5 Pro ponownie prowadzi. W SWE-Bench Verified — standardzie oceny kodu agentowego — Gemini osiąga 63.8% pass@1 z niestandardową konfiguracją agenta, w porównaniu z 4.5% GPT-38.0. Gemini osiąga również 74.0% whole/diff na Aider Polyglot w przypadku edycji kodu, znacznie powyżej 4.5% diff GPT-44.9. W wyzwaniach kodowania na żywo (LiveCodeBench v5) wydajność GPT-4.5 nie jest publicznie ujawniana, ale GPT-4 uzyskał 44% w zadaniach edycji kodu — co sugeruje, że GPT-4.5 może osiągnąć około 45–50%, nadal poniżej 70.4% Gemini. Większe okno kontekstowe (1 milion tokenów) pozwala Gemini na natywne przetwarzanie i edycję dużych baz kodu. GPT-4.5, z krótszym oknem kontekstowym, opiera się na strategiach dzielenia długiego kodu, co sprawia, że ​​jego możliwości agentowe są bardziej ograniczone pod względem skali.

Możliwości multimodalne

Gemini 2.5 Pro z natury obsługuje multimodalne dane wejściowe (tekst, dźwięk, obrazy, wideo) i przewyższa GPT-4.5 w testach porównawczych rozumowania wizualnego: w MMMU Gemini osiąga 81.7% (pojedyncza próba), podczas gdy GPT-4.5 rejestruje 74.4%. W zakresie rozumienia obrazu (Vibe-Eval) Gemini osiąga 69.4%, podczas gdy GPT-4.5 nie ma opublikowanych wyników. Okno 1 miliona tokenów Gemini umożliwia mu równoczesną analizę dużych sekwencji multimedialnych; GPT-4.5 obsługuje dane wejściowe obrazu i przesyłanie plików, ale nie ma przetwarzania wideo ani audio podczas uruchamiania. Multimodalna integracja Gemini rozszerza się na natywne wyjście audio i analizę wideo w czasie rzeczywistym w aplikacjach takich jak Google AI Studio, co daje mu przewagę w rozumowaniu międzymodalnym i zadaniach kreatywnych obejmujących złożone dane wejściowe.

GPT-4.5 kontra Gemini 2.5 Pro: praktyczne zastosowania i użytkowanie

Aplikacje GPT-4.5: pisanie, programowanie i współpraca

OpenAI podkreśla mocne strony GPT-4.5 w kreatywnej współpracy i inteligencji emocjonalnej. Wcześni użytkownicy używają go do niuansowanych zadań pisarskich — tworzenia tekstów marketingowych, udoskonalania literatury i generowania kreatywnych fabuł — ze względu na ulepszone „EQ” i zrozumienie subtelnych wskazówek. W programowaniu GPT-4.5 doskonale prowadzi programistów przez debugowanie, oferuje refaktoryzację kodu i wyjaśnia algorytmy; jednak jego wydajność ustępuje Gemini w przypadku dużych baz kodu. Integracja GPT-4.5 z ChatGPT umożliwia bezproblemowe przesyłanie plików i obrazów, umożliwiając użytkownikom iterowanie dokumentów, zasobów projektowych i analiz danych w ramach tego samego interfejsu czatu. Przypadki użycia obejmują automatyzację obsługi klienta, korepetycje i spersonalizowane coachingi, gdzie jego empatyczne odpowiedzi zwiększają zaangażowanie użytkowników.

Aplikacje Gemini 2.5 Pro: zaawansowane rozumowanie, multimedia i sztuczna inteligencja przedsiębiorstwa

Gemini 2.5 Pro jest przeznaczone do zaawansowanych badań, analiz przedsiębiorstw i zaawansowanego tworzenia treści. Na przykład w analizie finansowej jego zdolność do analizowania całych transkrypcji rozmów o zarobkach (setki stron) w jednym monicie pomaga generować kompleksowe raporty. W badaniach naukowych użytkownicy wykorzystują tryb Deep Think do projektowania eksperymentów i testowania hipotez. Jego natywne rozumienie wideo i audio umożliwia firmom medialnym generowanie transkrypcji, edycję treści multimedialnych, a nawet tworzenie krótkich filmów z zsynchronizowanym dźwiękiem. W zespołach kodujących Gemini może pobierać duże repozytoria kodu, proponować refaktoryzacje architektoniczne i prototypować nowe funkcje — wszystko w jednym monicie. Klienci korporacyjni korzystający z Vertex AI uzyskują skalowalny dostęp do tych możliwości, integrując Gemini 2.5 Pro z przepływami pracy w Google Workspace, generowaniem treści YouTube i narzędziami projektowymi opartymi na sztucznej inteligencji, takimi jak Imagen 4 i Veo 3.

GPT-4.5 kontra Gemini 2.5 Pro: Koszt, dostępność, rozważania dotyczące wdrożenia

Dostępność i ceny GPT-4.5

GPT 4.5 został początkowo uruchomiony jako wersja zapoznawcza dla subskrybentów ChatGPT Pro (200 USD/miesiąc) od lutego 2025 r. Wdrażanie dla użytkowników ChatGPT Plus, Team, Enterprise i Edu odbywało się etapami do marca 2025 r. Dla deweloperów GPT-4.5 jest dostępny za pośrednictwem interfejsu API Chat Completions, API Assistants i API Batch — chociaż korzystanie z niego jest „droższe” niż z GPT-4o, ze stawkami wynoszącymi około 75 USD za milion tokenów wejściowych i 150 USD za milion tokenów wyjściowych w fazie wersji zapoznawczej. Usługa OpenAI firmy Microsoft Azure również oferuje GPT-4.5 w wersji zapoznawczej, ale zazwyczaj w cenach korporacyjnych.

Ze względu na intensywność obliczeniową GPT 4.5 może nie być opłacalny w przypadku zadań rutynowych; organizacje muszą rozważyć korzyści wynikające z wyższej inteligencji emocjonalnej i kreatywności w kontekście ograniczeń budżetowych. OpenAI wskazało, że ocenia długoterminową wykonalność modelu w API, w zależności od opinii użytkowników na temat unikalnych przypadków użycia, w których GPT 4.5 przewyższa lżejsze modele.

Dostępność i ceny Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro Experimental zostało pierwotnie uruchomione dla użytkowników Google AI Studio i Gemini Advanced pod koniec marca 2025 r., a ogólna dostępność w Vertex AI i Google Cloud do czerwca 2025 r. Gemini Advanced jest dołączone do nowej subskrypcji „AI Ultra” w cenie 250 USD/miesiąc, co zapewnia priorytetowy dostęp do narzędzi Gemini 2.5 Pro, Veo 3, Imagen 4 i Flow. Klienci Vertex AI mogą zapewnić dedykowane wystąpienia Gemini 2.5 Pro, chociaż szczegóły cenowe zależą od poziomów użytkowania i alokacji GPU/TPU. Wczesne wskaźniki sugerują, że umowy korporacyjne obejmują rabaty ilościowe, ale koszty za token mogą przekroczyć GPT-4.5 w scenariuszach o wysokiej przepustowości ze względu na większe okno kontekstowe i multimodalne zapotrzebowanie na obliczenia. Naukowcy mogą ubiegać się o bezpłatny dostęp w ramach programu Google Academic Grants, co zachęca do oceny złożonych zadań przed pełnym wdrożeniem produkcyjnym.

Jak zacząć

CometAPI zapewnia ujednolicony interfejs REST, który agreguje setki modeli AI — w tym rodzinę ChatGPT — w ramach spójnego punktu końcowego, z wbudowanym zarządzaniem kluczami API, limitami wykorzystania i panelami rozliczeniowymi. Zamiast żonglować wieloma adresami URL dostawców i poświadczeniami.

Programiści mogą uzyskać dostęp do najnowszego API chatgpt API GPT-4.5 (nazwa modelu: gpt-4.5-preview ;gpt-4.5)I Interfejs API Gemini 2.5 Pro przez Interfejs API CometNa początek zapoznaj się z możliwościami modelu w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby pomóc Ci zintegrować:

Wnioski:

Od czerwca 2025 r. GPT-4.5 i Gemini 2.5 Pro stoją na czele badań i zastosowań AI. Nacisk GPT-4.5 na naturalną, emocjonalnie dostrojoną współpracę zwiększa rolę AI w branżach kreatywnych, obsłudze klienta i edukacji. Sygnalizuje to zaangażowanie OpenAI w stopniowe łączenie uczenia się bez nadzoru z przyszłymi możliwościami rozumowania, przygotowując grunt pod bardziej wszechstronnych agentów. Tymczasem zintegrowane rozumowanie Gemini 2.5 Pro („Deep Think”), rozszerzone okna kontekstowe i przetwarzanie multimodalne prezentują wizję AI, która może obsługiwać zadania na skalę przedsiębiorstwa — od przetwarzania długich dokumentów prawnych po generowanie treści multimedialnych na żądanie.

Oba modele prawdopodobnie będą na siebie wpływać: OpenAI może badać multimodalne kanały rozumowania, podczas gdy Google DeepMind może podkreślać ulepszoną empatię konwersacyjną. Konkurencja przyspiesza innowacje w testach porównawczych, optymalizacjach kosztów i ramach bezpieczeństwa. W miarę jak przedsiębiorstwa i deweloperzy przyjmują te technologie, rzeczywiste opinie będą kształtować kolejne iteracje — GPT-5 i Gemini 3.0 — skupiając się na skalowalnym rozumowaniu, obniżonych kosztach wdrożenia i głębszym dopasowaniu. Ostatecznie era GPT-4.5 kontra Gemini 2.5 Pro podkreśla szerszą zmianę w kierunku systemów AI zaprojektowanych nie tylko pod kątem dokładności, ale także płynnej integracji z ludzkimi przepływami pracy i procesami kreatywnymi, zapowiadając coraz bardziej wspólną przyszłość między ludźmi a maszynami.