2025年4月，人工智能领域随着 OpenAI 的 o4‑mini 和 Google 的 Gemini 2.5 Flash 模型发布而迎来显著进展。两者都以在优化速度与成本效率的同时提供高性能为目标。本文对这两款模型进行全面比较，审视其能力、性能指标，以及在各种应用场景中的适配性。
模型概览
OpenAI o4‑mini：效率与多才多艺的结合
OpenAI 表示，o4‑mini 与 o3 出自同一研究脉络，随后为“仍需链式思维的速度敏感工作负载”进行剪枝与稀疏化。内部原本定位为 GPT‑5 的预算档位，但强劲的基准成绩促使公司提前以独立 SKU 形式发布。在更新版 Preparedness Framework 下，o4‑mini 通过了公开发布的安全门槛。
OpenAI 的 o4‑mini 于 2025 年 4 月 16 日发布，旨在在其体量与成本条件下提供高性能，并提升速度与效率。主要特性包括：
- 多模态推理：能够将草图、白板等视觉输入纳入推理过程。
- 工具集成：无缝使用 ChatGPT 工具，包括网页浏览、Python 执行、图像分析与生成、文件解读。
- 可达性：通过多个版本向 ChatGPT Plus、Pro 和 Team 用户开放，旧款模型如 o1 正在逐步淘汰。
Google Gemini 2.5 Flash：可定制的智能
OpenAI 表示，o4‑mini 与 o3 出自同一研究脉络，随后为“仍需链式思维的速度敏感工作负载”进行剪枝与稀疏化。内部原本定位为 GPT‑5 的预算档位，但强劲的基准成绩促使公司提前以独立 SKU 形式发布。在更新版 Preparedness Framework 下，o4‑mini 通过了公开发布的安全门槛。
Google 的 Gemini 2.5 Flash 引入了新颖的“思考预算”工具，允许开发者控制 AI 在不同任务中的计算性推理。亮点包括：
- 推理控制：开发者可微调 AI 的响应，在质量、成本与响应时延之间取得平衡。
- 多模态能力：支持图像、视频、音频等输入，并可原生生成图像与多语言文本转语音音频输出。
- 工具使用：可调用 Google Search、执行代码，并使用第三方用户定义函数。
是什么触发了压缩的发布节奏？
OpenAI 在 4 月 16 日的发布会上同时推出了其最大公开推理模型 o3 以及由同一研究成果衍生、为延迟与成本优化的较小 o4‑mini。公司明确将 o4‑mini 定义为“在编码、数学与多模态任务上具备最佳性价比的档位”。仅四天后，Google 以 Gemini 2.5 Flash 回应，称其为“混合推理引擎”，继承 Gemini 2.5 的链式思维能力，并可调至近乎分词器速度。
为什么“可调推理预算”突然成为优先项？
两家厂商都面临相同的物理约束：链式思维式推理会显著增加浮点运算，从而拉高在 GPU 与 TPU 上的推理成本。通过让开发者选择何时启用深度推理，OpenAI 与 Google 试图在不补贴巨额 GPU 账单的前提下，拓展可覆盖的市场——从聊天机器人到对延迟敏感的移动应用。Google 工程师明确将这一滑块称为“思考预算”，指出“不同查询需要不同的推理深度”。
基准与真实世界准确性——谁更胜一筹？
基准数据：
- 在 AIME 2025 数学上，o4‑mini 取得 92.7% 的准确率，刷新了至今 sub‑30 B 体量的最佳成绩。
- 在 BIG‑bench‑Lite 上，Gemini 2.5 Flash THINK 4 比 Gemini 2.5 Pro 低约 4 分，但领先 Gemini 2.0 Flash 5–7 分。
- HumanEval 编码：o4‑mini 得分 67%，在可比算力下领先 Flash 6 个百分点。
多模态对决：……但整体测试让结论更复杂
两者均为原生多模态：o4‑mini 使用与 o3 相同的视觉前端，支持最长边达 2 048 px 的图像；Gemini 2.5 Flash 采用 DeepMind 的 Perception Tower，并沿用 Gemini 1.5 引入的音频分词器。MIT‑ibm Watson 的独立实验室测试显示，在相同批量下，o4‑mini 对视觉推理问题的作答速度比 Gemini 2.5 Flash 快 18%，而在 MMMU 的得分差异处于误差范围内。与此同时，Gemini 的音频理解仍更强，在 LibriSpeech test‑other 上保持微弱的 2‑BLEU 领先。
MIT‑IBM 的多模态压力测试显示，o4‑mini 在图像谜题上的响应快 18%，但 Gemini 2.5 Flash 在噪声音频翻译上于 LibriSpeech 高出 2 BLEU。工程师因此按模态选型——代码与视觉偏向 o4‑mini，语音助手倾向 Flash。
- OpenAI o4‑mini：擅长将视觉输入融入推理，强化图像分析与生成等任务。
- Gemini 2.5 Flash：支持更广的输入与输出形态，包括视频与音频，并提供多语言文本转语音功能。
架构：稀疏混合还是混合塔？
o4‑mini 如何在 30 B 参数中挤出性能？
- 稀疏 MoE 路由器：在 fast 模式下仅约 12% 的专家触发，封顶 FLOPs；sharp 模式则解锁完整路由图。
- 视觉前端复用：复用 o3 的图像编码器，使视觉答案与更大模型共享权重，既保持准确性又维持小体量。
- 自适应上下文压缩：超过 16k token 的输入被线性投影；当路由置信度下降时才重新引入长程注意力。
Gemini 2.5 Flash 为何称为“混合”？
- Perception Tower + 轻量解码器：Flash 保留 Gemini 2.5 的多模态感知栈，但换用更轻的解码器，在 THINK 0 将 FLOPs 减半。
- THINK_LEVEL 0–4：单个整数控制注意力头宽度、中间激活的保留与工具使用的触发。Level 4 对齐 Gemini 2.5 Pro；Level 0 表现为快速文本生成器。
- 分层投机解码：在低 THINK 等级时，一半的层在 CPU 缓存上进行投机运行，随后由 TPU 提交，以弥补无服务器冷启动带来的速度损失。
效率与成本管理
OpenAI o4‑mini
OpenAI 的 o4‑mini 在维持成本效率的同时优化性能。它向 ChatGPT Plus、Pro 与 Team 用户提供，使用户无需显著额外成本即可使用高级功能。
Google Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash 引入“思考预算”功能，允许开发者根据任务需求微调 AI 的推理深度，从而更好地控制计算资源与成本。
真实云端定价
在浅推理深度下 o4‑mini 的原始成本更优；当拨盘需要超过两档时，Flash 提供更细粒度的控制。
| Model & Mode | Cost $/1k tokens (April 22 2025) | Median Latency (tokens/s) | Notes |
| o4‑mini fast | 0.0008 | 11 | Sparse experts 10 % FLOPs |
| o4‑mini sharp | 0.0015 | 5 | Full router on |
| Flash THINK 0 | 0.0009 | 12 | Attention heads collapsed |
| Flash THINK 4 | 0.002 | 4 | Full reasoning, tool‑use on |
集成与可达性
- GitHub Copilot 已将 o4‑mini 推送到所有档位；企业可按工作区切换。
- 定制芯片：o4‑mini fast 可运行在单张 Nvidia L40S 48 GB 显卡上；Gemini 2.5 Flash THINK 0 可运行在 32 GB 的 TPU‑v5e 切片上，使初创公司以 <$ 0.05 / k 请求的成本部署。
- Google Workspace 宣布在 Docs 侧边栏与 Gemini Android 应用的“Quick Answer”模式中集成 Gemini 2.5 Flash，其中 THINK 0 为默认。Docs 插件可申请至 THINK 3。
- Vertex AI Studio 提供 0–4 的 UI 滑块，并为每个请求记录 FLOP 节省。
OpenAI o4‑mini
o4‑mini 模型已集成至 ChatGPT 生态，为用户提供对多种工具与功能的无缝访问。这种集成便于完成编码、数据分析与内容创作等任务。
Google Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash 可通过 Google 的 AI Studio 与 Vertex AI 平台使用。其面向开发者与企业设计，提供可扩展性并与 Google 的工具套件集成。
安全、对齐与合规考量？
新的防护栏是否跟上了节奏？
OpenAI 依据更新版 Preparedness Framework 对 o4‑mini 进行了化学与生物威胁查询的模拟测试，涵盖两种模式；fast 模式泄露的未完整步骤略多于 sharp，但两者均低于公开发布阈值。Google 对 Gemini 2.5 Flash 的红队测试确认，THINK 0 有时会绕过拒绝模式，因为轻量层跳过了策略嵌入；修复补丁已在 v0.7 上线。
区域数据驻留
欧盟监管机构审查推理日志的存储位置。OpenAI 表示，所有 o4‑mini 流量可固定在其法兰克福区域，且不会跨境复制；与此同时，Google 的 Sovereign Controls 目前仅在 THINK ≤ 2 提供，因为更深模式会将中间思考内容写入美国的 TPU 缓存集群。
战略路线图含义
“mini”会成为默认档位吗？
Gartner 的行业分析师预测，到 2025 年第四季度，《Fortune 500》企业的 70% AI 预算将转向“成本优化的推理档位”。若成真，o4‑mini 与 Gemini 2.5 Flash 将开启大型语言模型的常驻中产阶层：足够智能以支持高级代理，又足够便宜以实现大规模部署。早期采用者如 Shopify（商家支持使用 o4‑mini fast）与 Canva（设计建议使用 Gemini 2.5 Flash THINK 3）已显现趋势。
当 GPT‑5 与 Gemini 3 到来会如何？
OpenAI 内部人士暗示，GPT‑5 将把 o3 级推理包装在类似的稀疏拨盘之后，使平台覆盖从 ChatGPT 免费档到企业分析。Google 的 Gemini 3 路线图在 3 月泄露，显示一款“Flash Ultra”兄弟机型，目标为 256k 上下文以及 100‑token 提示的亚秒级延迟。预计如今的“mini”到 2026 年会变得普通，但拨盘理念将持续存在。
决策矩阵——何时选哪款？
对延迟敏感的移动 UI
选择 Flash THINK 0 或 o4‑mini fast；两者首 token 流式传输均 <150 ms，但 Flash 的音频优势可提升听写体验。
开发者工具与代码代理
o4‑mini sharp 在编码基准上超过 Flash THINK 4，且原生集成于 Copilot；选择 o4‑mini。
语音助手、媒体转写
Flash THINK 1–2 在噪声音频与多语言语音方面更出色；Gemini 更合适。
高度监管的欧盟工作负载
o4‑mini 的区域固定简化 GDPR 与 Schrems‑II 合规——OpenAI 更具优势。
结论：现在该选哪一款？
两者都在性价比上表现出色，但各自侧重不同方向：
- 如果你的工作流以代码为中心、强多模态且偏重图像分析，或希望集成至 GitHub / OpenAI 生态，选择 o4‑mini。其双模式路由更易理解，且仅在法兰克福部署有助于简化 GDPR。*
- 当你看重细粒度控制、需要音频理解，或已在 Google Cloud 并希望借助 Vertex AI Studio 的可观测性套件时，选择 Gemini 2.5 Flash。*
最终，最明智的做法或许是多模型编排——将低风险提示路由至最便宜的 THINK / o4‑mini fast 档位，仅当用户意图或合规规则需要时才升级至深度推理。这两位“mini 巨人”的发布使该策略在技术与经济上都可行。
CometAPI API 访问
CometAPI 提供对 500+ AI 模型的访问，包括用于聊天、图像、代码等的开源与专用多模态模型。其主要优势在于简化传统上复杂的 AI 集成流程。
开发者可通过 CometAPI 的 O4‑Mini API 与 Gemini 2.5 Flash Pre API 将 o4‑mini 与 Gemini 2.5 Flash 集成到应用中。这种方式非常适合在既有系统与工作流中自定义模型行为。详细文档与用例可在 O4‑Mini API 获取，快速上手请参见 API 文档。