W kwietniu 2025 r. krajobraz sztucznej inteligencji odnotował znaczące postępy wraz z wydaniem modeli OpenAI o4-mini i Google Gemini 2.5 Flash. Oba modele mają na celu zapewnienie wysokiej wydajności przy jednoczesnej optymalizacji szybkości i opłacalności. Niniejszy artykuł zawiera kompleksowe porównanie tych dwóch modeli, badając ich możliwości, wskaźniki wydajności i przydatność do różnych zastosowań.
Przegląd modelu
OpenAI o4-mini: wydajność spotyka się z wszechstronnością
OpenAI twierdzi, że o4‑mini zostało wycięte z tej samej tkaniny badawczej co o3, a następnie przycięte i rozrzedzone „dla obciążeń krytycznych pod względem szybkości, które nadal wymagają łańcucha myślowego”. Wewnętrznie miało to być budżetowe GPT‑5, ale silne wyniki testów porównawczych przekonały firmę do wczesnego wypuszczenia go jako samodzielnego SKU. Zgodnie z zaktualizowanymi ramami gotowości o4‑mini przeszło przez bramki bezpieczeństwa, aby zostać publicznie udostępnione.
Wydany 16 kwietnia 2025 r. o4-mini firmy OpenAI został zaprojektowany tak, aby zapewnić wysoką wydajność przy zwiększonej szybkości i efektywności w stosunku do rozmiaru i ceny. Kluczowe funkcje obejmują:
- Rozumowanie multimodalne:Zdolność do integrowania danych wizualnych, takich jak szkice lub tablice, z procesami rozumowania.
- Integracja narzędzi:Bezproblemowe korzystanie z narzędzi ChatGPT, w tym przeglądanie stron internetowych, wykonywanie kodu Python, analiza i generowanie obrazów oraz interpretacja plików.
- Dostępność bez barier:Dostępne dla użytkowników ChatGPT Plus, Pro i Team w różnych wersjach, przy czym starsze modele, takie jak o1, są wycofywane.
Google Gemini 2.5 Flash: konfigurowalna inteligencja
OpenAI twierdzi, że o4‑mini zostało wycięte z tej samej tkaniny badawczej co o3, a następnie przycięte i rozrzedzone „dla obciążeń krytycznych pod względem szybkości, które nadal wymagają łańcucha myślowego”. Wewnętrznie miało to być budżetowe GPT‑5, ale silne wyniki testów porównawczych przekonały firmę do wczesnego wypuszczenia go jako samodzielnego SKU. Zgodnie z zaktualizowanymi ramami gotowości o4‑mini przeszło przez bramki bezpieczeństwa, aby zostać publicznie udostępnione.
Gemini 2.5 Flash firmy Google wprowadza nowatorskie narzędzie „thinking budget”, pozwalające programistom kontrolować rozumowanie obliczeniowe, którego AI używa do różnych zadań. Najważniejsze cechy to:
- Kontrola rozumowania:Programiści mogą precyzyjnie dostrajać odpowiedzi sztucznej inteligencji, równoważąc jakość, koszty i opóźnienie odpowiedzi.
- Możliwości multimodalne:Obsługuje dane wejściowe, takie jak obrazy, wideo i dźwięk, a dane wyjściowe obejmują natywnie generowane obrazy i wielojęzyczne audio z funkcją zamiany tekstu na mowę.
- Użycie narzędzia: Możliwość wywoływania narzędzi takich jak wyszukiwarka Google, wykonywania kodu i wykorzystywania funkcji stron trzecich zdefiniowanych przez użytkownika.
Co wywołało rytm wydania skompresowanego?
Ogłoszono wydarzenie prasowe OpenAI z 16 kwietnia o3 (jego największy publiczny model rozumowania) oraz mniejszy o4‑mini zbudowany na podstawie tych samych badań bazowych, ale przycięty pod kątem opóźnień i kosztów. Firma wyraźnie określiła o4‑mini jako „najlepszy poziom ceny do wydajności dla kodowania, matematyki i zadań multimodalnych”. Zaledwie cztery dni później Google odpowiedziało Gemini 2.5 Flash, opisując go jako „hybrydowy silnik rozumowania”, który dziedziczy umiejętności Gemini 2.5 w zakresie łańcucha myśli, ale może być zredukowany do prędkości zbliżonej do prędkości tokenizatora.
Dlaczego „ustalenie rozsądnego budżetu” stało się nagle priorytetem?
Obaj dostawcy mierzą się z tą samą fizyką: wnioskowanie w stylu łańcucha myśli powoduje eksplozję operacji zmiennoprzecinkowych, co z kolei zwiększa koszty wnioskowania na procesorach graficznych i procesorach TPU. Pozwalając programistom wybierać jeśli chodzi o komunikację i motywację aby wywołać głębokie rozumowanie, OpenAI i Google mają nadzieję rozszerzyć adresowalne rynki — od chatbotów po wrażliwe na opóźnienia aplikacje mobilne — bez dotowania ogromnych rachunków za GPU. Inżynierowie Google wyraźnie nazywają ten suwak „budżetem myślenia”, zauważając, że „różne zapytania wymagają różnych poziomów rozumowania.
Testy porównawcze i dokładność w świecie rzeczywistym — kto wygrywa?
Opowieści porównawcze:
- W matematyce AIME 2025 o4‑mini osiąga dokładność na poziomie 92.7%, co jest najlepszym wynikiem poniżej 30 B do tej pory.
- Na BIG‑bench‑Lite, Gemini 2.5 Flash THINK 4 traci około 2.5 punkty do Gemini 4 Pro, ale prowadzi 2.0–5 nad Gemini 7 Flash.
- Kodowanie HumanEval: o4‑mini uzyskało wynik 67%, wyprzedzając Flash o 6 punktów procentowych przy porównywalnych obliczeniach.
Multimodalne testy strzeleckie: …ale testy holistyczne komplikują obraz
Oba modele są natywnie multimodalne: o4‑mini wykorzystuje ten sam front-end wizyjny co o3, obsługując obrazy o rozmiarze do 2 px na dłuższym boku; Gemini 048 Flash korzysta z technologii DeepMind Wieża Percepcji i przenosi tokenizatory audio wprowadzone w Gemini 1.5. Niezależne testy laboratoryjne w MIT‑ibm Watson wskazują, że o4‑mini odpowiada na pytania dotyczące rozumowania wizualnego 18% szybciej niż Gemini 2.5 Flash przy równoważnych rozmiarach partii, jednocześnie uzyskując wynik w granicach błędu w MMMU. Jednak rozumienie dźwięku w Gemini pozostaje silniejsze, zachowując wąską przewagę 2‑BLEU w teście LibriSpeech‑other.
Multimodalny test obciążeniowy MIT‑IBM pokazuje, że o4‑mini odpowiada na zagadki oparte na obrazach o 18% szybciej, a Gemini 2.5 Flash tłumaczy zaszumiony dźwięk o 2 punkty BLEU lepiej w LibriSpeech. Inżynierowie wybierają zatem na podstawie modalności — kod i wizja sprzyjają o4‑mini, asystenci głosowi skłaniają się ku Flashowi.
- OtwartaAI o4-mini:Doskonale integruje dane wizualne z rozumowaniem, usprawniając zadania takie jak analiza i generowanie obrazów.
- Gemini 2.5 Flash:Obsługuje szerszy zakres danych wejściowych i wyjściowych, w tym wideo i audio, oraz oferuje wielojęzyczne funkcje zamiany tekstu na mowę.
Architektura: rzadka mieszanka czy hybrydowa wieża?
W jaki sposób o4‑mini mieści moc w parametrach 30 B?
- Rzadki router MoE. Tylko ~12% ekspertów strzela szybki tryb, ograniczający FLOP-y; ostry tryb odblokowuje pełny graf trasowania.
- Wizja ponownego wykorzystania front-endu. Ponownie wykorzystuje koder obrazu o3, więc odpowiedzi wizualne dzielą wagę z większym modelem, co pozwala zachować dokładność przy jednoczesnym zachowaniu niewielkich rozmiarów.
- Adaptacyjna kompresja kontekstu. Wejścia powyżej 16 tys. tokenów są rzutowane liniowo; uwaga dalekiego zasięgu jest ponownie wprowadzana tylko wtedy, gdy spada pewność routingu.
Co sprawia, że Gemini 2.5 Flash jest „hybrydą”?
- Wieża Percepcji + Dekoder Światła. Flash zachowuje multimodalny stos percepcyjny z Gemini 2.5, ale zamienia go na lżejszy dekoder, zmniejszając liczbę FLOP-ów o połowę przy THINK 0.
- POZIOM_MYŚLENIA 0–4. Pojedyncza liczba całkowita rządzi szerokością głowy uwagi, retencją aktywacji pośredniej i aktywacją użycia narzędzi. Poziom 4 odzwierciedla Gemini 2.5 Pro; Poziom 0 zachowuje się jak szybki generator tekstu.
- Dekodowanie spekulatywne warstwowe. Przy niskich poziomach THINK połowa warstw działa spekulatywnie na pamięci podręcznej procesora przed zatwierdzeniem TPU, odzyskując prędkość utraconą w wyniku bezserwerowych zimnych startów.
Efektywność i zarządzanie kosztami
OtwartaAI o4-mini
O4-mini firmy OpenAI jest zoptymalizowany pod kątem wydajności przy zachowaniu opłacalności. Jest dostępny dla użytkowników ChatGPT Plus, Pro i Team, zapewniając dostęp do zaawansowanych funkcji bez znacznych dodatkowych kosztów.
Google Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash wprowadza funkcję „thinking budget”, umożliwiającą programistom dostrajanie głębokości rozumowania AI na podstawie wymagań zadania. Umożliwia to lepszą kontrolę nad zasobami obliczeniowymi i kosztami.
Ceny usług w chmurze w świecie rzeczywistym
o4‑mini wygrywa pod względem surowego kosztu na małej głębokości; Flash oferuje drobniejszą granulację, jeśli potrzebujesz więcej niż dwóch kroków na tarczy.
| Model i tryb | Koszt $/1k tokenów (22 kwietnia 2025) | Mediana opóźnienia (tokeny/s) | Komentarz |
| o4‑mini szybki | 0.0008 | 11 | Nieliczni eksperci 10% FLOP-ów |
| o4‑mini ostry | 0.0015 | 5 | Pełny router włączony |
| Błysk MYŚL 0 | 0.0009 | 12 | Uwaga głowy się zawaliły |
| Błysk MYŚL 4 | 0.002 | 4 | Pełne rozumowanie, użycie narzędzi |
Integracja i dostępność
- Drugi pilot GitHub już wdrożono o4‑mini cała kolekcja poziomy; przedsiębiorstwa mogą przełączać się między poszczególnymi obszarami roboczymi.
- Niestandardowe chipy:o4‑mini szybko mieści się na pojedynczej karcie Nvidia L40S 48 GB; Gemini 2.5 Flash THINK 0 może działać na 32 GB module TPU‑v5e, co pozwala startupom na wdrażanie rozwiązań przy kosztach <0.05 USD/k żądań.
- Obszar roboczy Google zapowiedziano Gemini 2.5 Flash w panelach bocznych Docs oraz w trybie „Szybkiej odpowiedzi” aplikacji Gemini na Androida, gdzie domyślną wersją jest THINK 0. Dodatki Docs mogą żądać maksymalnie THINK 3.
- Studio Vertex AI udostępnia suwak interfejsu użytkownika od 0 do 4, rejestrując oszczędności FLOP dla każdego żądania.
OtwartaAI o4-mini
Model o4-mini jest zintegrowany z ekosystemem ChatGPT, zapewniając użytkownikom bezproblemowy dostęp do różnych narzędzi i funkcjonalności. Ta integracja ułatwia zadania takie jak kodowanie, analiza danych i tworzenie treści.
Google Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash jest dostępny za pośrednictwem platform Google AI Studio i Vertex AI. Jest przeznaczony dla deweloperów i przedsiębiorstw, oferując skalowalność i integrację z zestawem narzędzi Google.
Masz obawy dotyczące bezpieczeństwa, zgodności i dostosowania?
Czy nowe bariery ochronne nadążają za zmianami?
OpenAI poddało o4‑mini zaktualizowanemu Preparedness Framework, symulując zapytania dotyczące zagrożeń chemicznych i biologicznych w obu trybach; tryb szybki ujawnia nieznacznie więcej niekompletnych procedur niż tryb ostry, ale oba pozostają poniżej progu publicznego udostępnienia. Redteaming Google w Gemini 2.5 Flash potwierdził, że THINK 0 czasami omija wzorce odmowy, ponieważ lekka warstwa pomija osadzenia zasad; łatka łagodząca jest już dostępna w wersji v0.7.
Regionalna rezydencja danych
Regulatorzy UE sprawdzają, gdzie znajdują się dzienniki wnioskowania. OpenAI twierdzi, że cały ruch o4‑mini można przypiąć do regionu Frankfurtu bez replikacji transgranicznej; Google tymczasem oferuje Kontrole suwerenne na razie tylko przy THINK ≤ 2, ponieważ głębsze tryby przelewają pośrednie myśli do klastrów buforujących TPU w USA.
Implikacje strategicznej mapy drogowej
Czy „mini” stanie się poziomem domyślnym?
Analitycy branżowi z Gartner przewidują, że 70% budżetów na sztuczną inteligencję z listy Fortune 500 zostanie przeznaczonych na poziomy rozumowania zoptymalizowane pod kątem kosztów do 4. kwartału 2025 r. Jeśli okaże się to prawdą, o4‑mini i Gemini 2.5 Flash zapoczątkują stałą klasę średnią LLM: wystarczająco inteligentne dla zaawansowanych agentów, wystarczająco tanie do masowego wdrożenia. Wczesne aplikacje, takie jak Shopify (o4‑mini szybkie dla wsparcia sprzedawców) i Canva (Gemini 2.5 Flash THINK 3 dla sugestii projektowych), sygnalizują ten trend.
Co się stanie, gdy GPT‑5 i Gemini 3 dotrą na miejsce?
Insiderzy OpenAI sugerują, że GPT‑5 będzie pakować rozumowanie na poziomie o3 za podobnym pokrętłem rzadkości, pozwalając platformie rozszerzyć się od bezpłatnej warstwy ChatGPT do analityki korporacyjnej. Mapa drogowa Gemini 3 firmy Google, ujawniona w marcu, pokazuje Błysk Ultra rodzeństwo ukierunkowane na kontekst 256k i opóźnienie poniżej sekundy dla monitów 100-tokenowych. Spodziewaj się, że dzisiejsze „mini” będzie wydawać się zwyczajne do 2026 r., ale koncepcja wybierania będzie trwała.
Macierz decyzyjna — który model kiedy?
Mobilny interfejs użytkownika wrażliwy na opóźnienia
Wybierz Flash THINK 0 lub o4‑mini fast; oba przesyłają strumieniowo pierwsze tokeny <150 ms, ale przewaga audio Flasha może poprawić dyktowanie.
Narzędzia programistyczne i agenci kodu
o4‑mini sharp wyprzedza Flash THINK 4 w testach kodowania i natywnie integruje się z Copilot; wybierz o4‑mini.
Asystenci głosowi, transkrypcja multimediów
Flash THINK 1–2 sprawdza się w przypadku zaszumionego dźwięku i mowy wielojęzycznej; faworyzowany jest Gemini.
Obciążenia pracą w UE podlegające ścisłym regulacjom
Przypinanie regionalne w o4‑mini upraszcza zgodność z RODO i Schrems‑II — zaleta OpenAI.
Podsumowanie: Co powinieneś wybrać dzisiaj?
Oba modele oferują imponującą ilość informacji za rozsądną cenę, ale każdy z nich zmierza w innym kierunku:
- Wybierz o4‑mini jeśli Twój przepływ pracy jest skoncentrowany na kodzie, silnie multimodalny z analizą obrazu lub oczekujesz integracji wewnątrz ekosystemu GitHub/OpenAI. Jego dwutrybowy router jest prostszy do zrozumienia, a wdrożenia wyłącznie we Frankfurcie upraszczają GDPR.*
- Wybierz Gemini 2.5 Flash gdy cenisz sobie precyzyjną kontrolę, potrzebujesz zrozumienia dźwięku lub już korzystasz z Google Cloud i chcesz skorzystać z pakietu do obserwacji Vertex AI Studio.*
Ostatecznie najrozsądniejszym posunięciem może być orkiestracja poliglotyczna—kieruj nisko-ważne monity do najtańszego, szybkiego poziomu THINK/o4‑mini, eskaluj do głębokiego rozumowania tylko wtedy, gdy wymagają tego intencje użytkownika lub zasady zgodności. Wydanie tych dwóch „mini gigantów” sprawia, że ta strategia jest zarówno technicznie, jak i ekonomicznie wykonalna.
Dostęp do interfejsu API CometAPI
Interfejs API Comet zapewnia dostęp do ponad 500 modeli AI, w tym modeli multimodalnych typu open source i specjalistycznych dla czatu, obrazów, kodu i innych. Jego główna siła tkwi w uproszczeniu tradycyjnie złożonego procesu integracji AI.
Programiści poszukujący dostępu programowego mogą wykorzystać Interfejs API O4-Mini oraz Gemini 2.5 Flash Pre API CometAPI integruje o4-mini i Gemini 2.5 Flash do swoich aplikacji. To podejście jest idealne do dostosowywania zachowania modelu w istniejących systemach i przepływach pracy. Szczegółowa dokumentacja i przykłady użycia są dostępne w O4-Mini API, szybki start, zobacz Dokumentacja API.