OpenAI、Anthropic 和 Google 持續推出其最新旗艦產品——OpenAI 的 o3（及其增強版 o3-pro）、Anthropic 的 Claude Opus 4 和 Google 的 Gemini 2.5 Pro，不斷突破大型語言模型的界限。這些模型各自帶來了獨特的架構創新、效能優勢和生態系統集成，以滿足從企業級編碼輔助到面向消費者的搜尋增強等不同用例的需求。本文深入比較了這些模型的發布歷史、技術能力、基準性能和推薦應用程序，旨在幫助企業根據自身需求選擇合適的模型。
OpenAI 的 o3 是什麼，它是如何發展的？
OpenAI 於 3 年 16 月 2025 日首次推出 o10，將其定位為“我們最聰明的模型”，旨在實現擴展語境和高度可靠的響應。此後不久，OpenAI 於 2025 年 3 月 XNUMX 日發布了 oXNUMX-pro——一款性能調優的版本，可供 ChatGPT 專業用戶以及透過 API 使用——在高負載下提供更快的推理速度和更高的吞吐量。
上下文視窗和吞吐量
OpenAI o3 提供 200萬代幣 輸入和輸出均使用上下文窗口，能夠處理大量文件、程式碼庫或多輪對話，且不會頻繁截斷。其吞吐量約為 37.6 個令牌/秒雖然不是領先者，但它能夠為持續的工作負載提供一致的反應能力。
高級審議推理
- “私人思想鏈”：o3 經過強化學習訓練，在產生最終輸出之前透過中間步驟進行規劃和推理，顯著提高了其邏輯推理和問題分解的能力。
- 協商一致：它結合了安全技術，透過逐步推理引導模型更可靠地遵守指導方針，減少複雜的現實任務中的重大錯誤。
定價和企業集成
OpenAI 對 o3 的定價約為 每百萬輸入令牌 2 美元 每百萬輸出代幣 8 美元這使得它定位於中端：在高負載情況下，它比 Claude Opus 4 等高階機型更實惠，但比 Gemini 2.5 Pro 等經濟實惠的替代品更昂貴。至關重要的是，企業可以受益於與更廣泛的 OpenAI API 生態系統（涵蓋嵌入、微調和專用端點）的無縫集成，從而最大限度地降低集成開銷。
Claude Opus 4 如何在市場上脫穎而出？
Anthropic 於 4 年 22 月 2025 日發布了 Claude Opus XNUMX，並將其宣傳為“世界上最好的編碼模型”，在複雜、長期運行的任務和代理工作流程中擁有持續的性能。它同時在 Anthropic 自己的 API 和 Amazon Bedrock 上發布，AWS 客戶可以透過 Bedrock 的 LLM 函數和 REST API 存取它。..
擴展的「思考」能力
Opus 4 的一個顯著特徵是 “延伸思考” Beta 模式可在模型推理和工具呼叫（例如搜尋、檢索、外部 API）之間動態分配運算資源。結合“思考摘要”，用戶可以深入了解模型的內部推理鏈，這對於金融和醫療保健領域合規性敏感的應用至關重要。
定價和環境權衡
At 每百萬輸入令牌 15 美元 每百萬輸出代幣 75 美元克勞德作品 4 號 (Claude Opus XNUMX) 的價格處於最高水準。其 200萬代幣 輸入視窗（帶有 32萬代幣 輸出上限）小於 Gemini 2.5 Pro 的 1M 令牌窗口，但足以應對大多數程式碼審查和長篇推理任務。 Anthropic 透過強調內部運算強度和持續的思維鏈保真度來證明其溢價的合理性，透過快速快取可節省高達 90% 的成本，透過批次可節省 50% 的成本。付費方案包含擴展思維預算；免費用戶只能存取 Sonnet 版本。
Gemini 2.5 Pro帶來了哪些獨特的功能與效能？
作為谷歌的下一代“Pro”級產品發布， 雙子座2.5專業版 目標客戶是需要海量上下文、多模態輸入和經濟高效擴展的組織。值得注意的是，它最多支持 1,048,576令牌 在一個提示中（入站） 65,535令牌 出站，實現跨越數十萬頁的端到端文件工作流程。
卓越的語境與多模態
Gemini 2.5 Pro 憑藉其 1M代幣 上下文窗口，方便法律合約分析、專利挖掘和全面程式碼庫重構等用例。該模型原生接受 文字、程式碼、圖像、音訊、PDF 和視訊幀，簡化多模式管道，無需單獨的預處理步驟。
Gemini 如何增強多模式和對話搜尋？
Gemini 2.5 Pro 以其「查詢扇出」方法脫穎而出：它將複雜的查詢分解為子問題，運行並行搜索，並動態合成全面的對話式答案。 AI 模式支援文字、語音和圖像輸入，並利用 Gemini 的多模態功能來滿足多樣化的用戶互動需求——儘管它仍處於早期階段，偶爾可能會誤解查詢。
有競爭力的價
輸入率為 1.25–2.50 每百萬個代幣和 10–15 每百萬輸出令牌，Gemini 2.5 Pro 提供最佳 價格與代幣比率 三者之間的比率。這使得它對於高容量、文件密集型應用程式尤其具有吸引力——在這些應用程式中，長上下文比原始效能指標更能驅動令牌消耗。高級計劃可解鎖「深度思考」預算和更高的吞吐量。 Google AI Pro 和 Ultra 訂閱捆綁了 Gemini 2.5 Pro 以及其他工具，例如 Veo 視訊生成和 NotebookLM。
底層架構和功能
OpenAI o3：大規模反射推理
OpenAI 的 o3 是一款反射式生成預訓練 Transformer，旨在為逐步邏輯推理任務投入更多思考時間。從架構上講，它基於 GPT-4 的 Transformer 主幹，但加入了「思考預算」機制：該模型會動態地為複雜問題分配更多計算週期，在生成輸出之前創建內部思維鏈。這顯著提升了在需要多步驟推理的領域（例如高等數學、科學探究和程式碼合成）的表現。
Claude Opus 4：擴展工作流程的混合推理
Anthropic 的 Claude Opus 4 是其迄今為止最強大的模型，針對編碼和持續代理工作流程進行了最佳化。與 o3 類似，它利用了 Transformer 核心，但引入了混合推理模式——近乎即時的回應（「快速思考」）與延時思考（「深度思考」）——使其能夠在數千個步驟和數小時的計算中保持上下文。這種混合方法使 Opus 4 特別適用於長期運作的軟體工程流程、多階段研究任務和自主代理編排。
Gemini 2.5 Pro：具有自適應預算的多模式思維
Google DeepMind 的 Gemini 2.5 Pro 擴展了 Gemini 原生的多模態和推理能力。它引入了「深度思考」（Deep Think），這是一種自適應平行思維機制，可在內部模組之間展開子任務，將結果合成為連貫的反應。 Gemini 2.5 Pro 還擁有超長的上下文窗口，使其能夠一次提取整個程式碼庫、大型資料集（文字、音訊、視訊）和設計文檔，同時提供對思考預算的細粒度控制，以實現效能與成本的平衡。
這些模型的效能基準如何比較？
學術和科學推理
在最近的 SciArena 排行榜中，o3 在研究人員評估的技術推理問題上名列前茅，反映出社群對其科學準確性的高度信任。同時，Claude Opus 4 在需要持續數小時解決問題的基於代理的基準測試中表現出色，在 TAU-bench 和預測推理任務中的表現比 Sonnet 模型高出 30%。 Gemini 2.5 Pro 也在許多學術基準測試中處於領先地位，在 LMArena 的人類偏好測量中排名第一，並在數學和科學測試中表現出色。
編碼和軟體工程
在編碼排行榜上，Gemini 2.5 Pro 憑藉其加載和推理整個存儲庫的能力，在“流行的 WebDev Arena”中名列前茅，並在常見的編碼基準測試中名列前茅。 Claude Opus 4 擁有「世界最佳編碼模型」的稱號，在 SWE-bench 上得分為 72.5%，在 Terminal-bench 上得分為 43.2%——這些基準測試側重於複雜、長時間運行的軟體任務。 o3 在程式碼合成和調試方面也表現出色，但在多步驟、大規模工程場景中略微落後於 Opus 4 和 Gemini；儘管如此，其直觀的思路鏈使其在單一編碼任務中高度可靠。
工具使用和多模式整合
Gemini 2.5 Pro 的多模式設計（可處理文字、圖像、音訊和視訊）使其在互動式模擬、視覺化資料分析和視訊分鏡等創意工作流程中佔據優勢。 Claude Opus 4 的代理工具使用（包括 Claude Code CLI 和整合檔案系統操作）擅長建立跨 API 和資料庫的自主管道。 o3 支援網頁瀏覽、文件分析、Python 執行和圖像推理，使其成為混合格式任務的多功能“瑞士軍刀”，儘管其上下文限制比 Gemini 2.5 Pro 更短。
這些模型在現實世界的編碼場景中如何比較？
說到程式設計輔助，基準測試只是冰山一角。開發人員尋求的是準確的程式碼產生、強大的重構能力，以及理解跨多個文件的專案上下文的能力。
準確率和幻覺率
- 克勞德作品 4 在避免幻覺方面處於領先地位，不存在的 API 引用或錯誤的庫簽署的情況更少——這對於關鍵任務程式碼庫至關重要。其幻覺發生率報告為 〜12％ 廣泛的代碼審計與 〜18％ 雙子座和 〜20％ 對於 o3。
- 雙子座2.5專業版 由於其巨大的上下文窗口，它擅長批量轉換（例如，跨數萬行遷移程式碼模式），但偶爾會在大型程式碼區塊中遇到細微的邏輯錯誤。
- OpenAI o3 由於其穩定的延遲和高可用性，它仍然是快速片段、樣板生成和互動式偵錯的首選——但開發人員經常與另一個模型進行交叉驗證，以捕捉邊緣情況錯誤。
工具和 API 生態系統
- 任何一種 o3 雙子座 利用廣泛的工具——分別是 OpenAI 的函數呼叫 API 和 Google 的整合 Actions 框架——允許無縫協調資料檢索、資料庫查詢和外部 API 呼叫。
- 克勞德作品 4 正在整合到 Claude Code（Anthropic 的 CLI 工具）和 Amazon Bedrock 等代理框架中，為建立無需手動編排的自主工作流程提供高級抽象。
哪款型號性價比最高？
平衡原始能力、情境長度和成本會根據工作負載特徵得出不同的「最佳價值」結論。
大量以文檔為中心的用例
如果處理大量語料庫（例如法律儲存庫、科學文獻或企業檔案），雙子座2.5專業版 往往會成為贏家。它的 1M代幣 窗口和價格點 1.25- 2.50 （輸入）和 10- 15 （輸出）標記為長上下文任務提供了無與倫比的成本結構。
深度推理和多步驟工作流程
當準確性、思路保真度和長期運作的代理能力至關重要時（例如在財務建模、法律合規性檢查或研發管道中），克勞德作品 4儘管價格較高，但可以透過最大限度地減少重新運行和人工審查週期來減少錯誤處理開銷並提高端到端吞吐量。
平衡的企業採用
對於尋求可靠的通用性能且無需極端規模的團隊來說， OpenAI o3 提供了一個折中方案。憑藉廣泛的 API 支援、適中的定價和可靠的基準測試結果，它仍然是資料科學平台、客戶支援自動化和早期產品整合的理想之選。
您應該根據您的特定需求選擇哪一種 AI 模型？
最終，您的理想模型取決於三個主要因素：
- 情境規模：對於需要大量輸入視窗的工作負載，Gemini 2.5 Pro 佔據主導地位。
- 推理深度：如果您的任務涉及多步驟邏輯且對錯誤的容忍度較低，Claude Opus 4 可提供卓越的一致性。
- 成本敏感性和生態系統適應性：對於 OpenAI 堆疊內的通用任務（尤其是與現有資料管道整合很重要的任務），o3 提供了平衡、經濟高效的選擇。
透過評估應用程式的令牌配置（輸入與輸出）、對幻覺的容忍度以及工具要求，您可以選擇最符合技術需求和預算限制的模型。
以下是並排比較圖表，總結了 OpenAI o3、Anthropic Claude Opus 4 和 Google Gemini 2.5 Pro 的主要規格、效能指標、定價和理想用例：
| 特徵/指標 | OpenAI o3 | 克勞德作品 4 | 雙子座2.5專業版 |
|---|---|---|---|
| 上下文視窗（入站/出站） | 200萬個代幣 / 200萬個代幣 | 200萬個代幣 / 32萬個代幣 | 1 048 576 個代幣 / 65 535 個代幣 |
| 吞吐量（令牌/秒） | 〜37.6 | 〜42.1 | 〜83.7 |
| 平均延遲 | ~2.8秒 | ~3.5秒 | ~2.52秒 |
| 編碼基準（SWE-bench） | 69.1％ | 72.5％ | 63.2％ |
| 數學基準（AIME-2025） | 78.4% XNUMX | 81.7% XNUMX | 83.0％ |
| 幻覺率（代碼審計） | 〜20% | 〜12% | 〜18% |
| 多模式輸入 | 文字和程式碼 | 文字和程式碼 | 文字、程式碼、圖像、音頻、PDF、視頻 |
| 「思路鏈」支持 | 標準版 | 拓展思考與總結 | 標準版 |
| 函數/工具呼叫 API | 是（OpenAI 函數） | 是的（透過 Anthropic 代理程式和 Bedrock） | 是（Google Actions） |
| 定價（輸入代幣） | 2.00 美元/百萬代幣 | 15.00 美元/百萬代幣 | 1.25–2.50 / M 代幣 |
| 定價（輸出代幣） | 8.00 美元/百萬代幣 | 75.00 美元/百萬代幣 | 10–15 / M 代幣 |
| 理想用例 | 通用聊天機器人、客戶支援、快速程式碼片段 | 深度推理、複雜程式碼庫、自主代理 | 大規模文件分析、多模式工作流程 |
根據報告的基準，AIME-2025 的 o3 和 Opus 4 數學分數是近似的中間值。
入門
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作者註： 截至 31 年 2025 月 XNUMX 日，這些模型都在持續演進，經常進行小幅更新和生態系統改進。在做出最終決定之前，請務必參考最新的 CometAPI API 文件和效能基準測試。
