GPT-4.5 與 Gemini 2.5 Pro：有什麼不同？

GPT-4.5 和 Gemini 2.5 Pro 代表了當今最先進的兩種大型語言模型 (LLM)，它們各自展示了擴展 AI 能力的獨特方法。它們分別由 OpenAI 和 Google DeepMind 推出，為推理、多模態理解和實際應用的效能樹立了新的標竿。本文探討了它們的起源、架構、功能和實際權衡，並對 GPT-4.5 和 Gemini 2.5 Pro 進行了全面的比較。

什麼是GPT-4.5？

GPT-4.5 是 OpenAI 規模最大、功能最強的聊天最佳化模型，最初以研究預覽版的形式為 Pro 用戶推出。該模型於 27 年 2025 月 4 日發布，在 GPT-4.5 的基礎上進行了擴展，擴展了預訓練數據和優化技術，從而提升了模式識別能力，減少了幻覺，並拓展了常識基礎。早期測試人員報告稱，互動體驗更加自然直觀，展現了增強的「情緒智商」（EQ），從而增強了寫作輔助、程式碼產生和問題解決等任務。 OpenAI 的安全評估強調，不安全輸出的實例有所減少，這使得 GPT-XNUMX 朝著更穩健地與人類意圖保持一致邁出了一步。

儘管 GPT-4.5 是 OpenAI 產品線中最複雜的無監督模型，但它最初是以研究預覽版的形式發布的，旨在收集關於其優勢和局限性的反饋。早期評估強調了其在追蹤使用者意圖、產生細緻入微的回應和減少事實錯誤方面的能力有所提升，從而解決了先前 GPT-4 中觀察到的一些局限性。然而，OpenAI 明確表示，GPT-4.5 並非“先思考後反應”，並強調以推理為中心的模型（例如其 o1 和 o3-mini 變體）仍然是一條截然不同的研究路徑。

Gemini 2.5 Pro 是什麼

Google Gemini 2.5 Pro 在 2025 年 Google I/O 開發者大會（20 年 2025 月 2.0 日）上首次亮相，被譽為“我們最先進的 Gemini 模型”，它擁有原生的多模態支持、推理能力以及用於複雜任務的全新“深度思考”模式。在先前的 Gemini 版本（例如 2025 年初發布的 Gemini XNUMX Flash 和 Pro）的基礎上，Google DeepMind 整合了混合專家 (MoE) 架構，可根據輸入類型（文字、音訊、圖像、視訊或程式碼）激活相關的神經通路，從而優化效率和準確性。

與 GPT-4.5 的無監督重點不同，Gemini 2.5 Pro 專為在推理基準測試中取得優異成績而設計，在數學、編碼、事實檢索和多模態理解等任務上均超越競爭對手。它還擁有一個龐大的上下文視窗——預設 1 萬個 token，可擴展至 2 萬個——使模型能夠在單一會話中處理整個程式碼庫、長文件或長達數小時的音訊記錄。 Gemini 2.5 Pro 計劃於 2025 年 XNUMX 月全面上市，所有用戶均可免費使用，而 Google One AI Premium 訂閱用戶則可享受更高的速率限制和擴展的功能集。

快速比較

GPT-4.5 與 Gemini 2.5 Pro：架構與訓練方法

GPT-4.5 訓練與架構

OpenAI 的 GPT-4.5 建立在兩個互補的範式之上：擴展無監督學習和為未來推理能力做好準備。借助 Microsoft Azure AI 超級計算機，預先訓練資料集和計算預算得到了顯著擴展。 GPT-4 優先考慮結合無監督學習和人工回饋強化學習 (RLHF)，而 GPT-4.5 則強調更廣泛的無監督預訓練，以捕捉細微的世界模型。訓練後微調著重於人類偏好，增強同理心和協作行為。雖然 GPT-4.5 在推理過程中並未執行明確的思路鏈推理，但其更大的參數數量和數據多樣性使其在創意和對話環境中能夠產生更連貫、更具情境感知的輸出。

Gemini 2.5 Pro 培訓與架構

Gemini 2.5 Pro 融合了基礎模型改進與廣泛的訓練後最佳化－這項轉變稱為「Gemini 2.5」。在預訓練階段，DeepMind 增加了參數數量和多模態對齊，使模型能夠提取和推理異質資料類型。 2025 年 XNUMX 月推出的「深度思考」模式透過明確的推理流程增強了 Gemini 的架構：該模型可以產生中間「思考」步驟來解決複雜任務，類似於思維鏈，但整合在主推理中。訓練後對齊採用人在環評估來改善安全性和真實性。最終，該模型能夠同時分析大型資料集、程式碼庫和媒體輸入，使其成為一個靈活的推理、編碼和多媒體生成工具。

GPT-4.5 與 Gemini 2.5 Pro：推理、編碼與多模式任務？

推理基準

在純推理任務中，Gemini 2.5 Pro 的表現始終優於 GPT-4.5。在旨在拓展知識邊界的「人類的最後考試」（Humanity's Last Exam）資料集上，Gemini 2.5 Pro 在無需工具的情況下實現了 18.8% 的通過率，而 GPT-1 的得分僅為 4.5%。在Google的內部評估中，Gemini 6.4 Pro 也領先 Claude 2.5 和 Grok 3.7 Beta 等其他競爭對手。相較之下，GPT-3 在推理基準測試中比 GPT-4.5 有所提升，但其重點仍在於直覺對話，而非直接的符號或邏輯任務。早期測試表明，GPT-4 的得分相當有競爭力（例如，在 GPQA 科學測試中獲得了 4.5% 的分數），但在 GPQA 鑽石測試中仍落後於 Gemini 的 71.4%。

數學和科學基準

Gemini 2.5 Pro 在數學方面表現出色：它在 AIME 92.0 上的得分為 2024%，在 AIME 86.7 上的得分為 2025%（pass@1），而 GPT-4.5 在 AIME 36.7 上的得分僅為 2024%，並且沒有公開得分ME 的報告。在科學基準測試中，Gemini 的單次 GPQA 鑽石分數為 2025%，高於 GPT-84.0 的 4.5%。這一差距凸顯了 Gemini 先進的數學推理和科學問題解決能力，這歸功於其針對 STEM 資料集的專門訓練和 Deep Think 推理機制。與 GPT-71.4 相比，GPT-4.5 的改善顯著（GPQA 分數從 4% 提高到 53.6%），但對於嚴謹的學術任務而言，其表現仍略遜一籌。

編碼和代理任務

在程式設計和代理基準測試中，Gemini 2.5 Pro 再次領先。在 SWE-Bench Verified（代理代碼評估標準）上，Gemini 使用自訂代理設定，單次通過率達到 63.8%，而 GPT-1 僅為 4.5%。 Gemini 在 Aider Polyglot 程式碼編輯測試中的整體/差異比 (Whole/Diff) 為 38.0%，遠高於 GPT-74.0 的 4.5%。在即時編碼挑戰賽 (LiveCodeBench v44.9) 中，GPT-5 的表現尚未公開，但 GPT-4.5 在代碼編輯任務中的得分為 4%，這表明 GPT-44 的準確率可能達到 4.5% 至 45% 左右，仍然低於 Gemini 的 50%。更大的上下文視窗（70.4 萬個 token）使 Gemini 能夠原生處理和編輯大型程式碼庫。 GPT-1 的上下文視窗較短，依賴對長程式碼進行分塊策略，導致其代理能力在規模上受到較大限制。

多式聯運能力

Gemini 2.5 Pro 原生支援多模態輸入（文字、音訊、影像、視訊），並在視覺推理基準測試中超越 GPT-4.5：在 MMMU 上，Gemini 的單次嘗試得分為 81.7%，而 GPT-4.5 的得分為 74.4%。在影像理解（Vibe-Eval）方面，Gemini 的得分達到 69.4%，而 GPT-4.5 的表現則略遜一籌。 Gemini 擁有 1 萬個標記窗口，使其能夠並發分析大型媒體序列；GPT-4.5 支援影像輸入和檔案上傳，但初始版本不支援視訊或音訊處理。 Gemini 的多模態整合功能擴展到 Google AI Studio 等應用中的原生音訊輸出和即時視訊分析，使其在跨模態推理和涉及複雜輸入的創意任務中佔據優勢。

GPT-4.5 與 Gemini 2.5 Pro：實際應用與使用

GPT-4.5 應用：寫作、程式設計與協作

OpenAI 強調 GPT-4.5 在創意協作和情緒智商方面的優勢。早期採用者將其用於細緻入微的寫作任務——起草行銷文案、完善文案和創作創意故事情節——因為它提升了「情緒智商」並能理解細微的線索。在程式設計方面，GPT-4.5 擅長指導開發人員進行調試、提供程式碼重構和提供演算法解釋；然而，在大型程式碼庫上，其效能落後於 Gemini。 GPT-4.5 與 ChatGPT 的整合實現了文件和圖像的無縫上傳，使用戶能夠在同一聊天介面內迭代文件、設計資源和資料分析。其用例擴展到客戶支援自動化、輔導和個人化指導，其富有同理心的回應可以增強用戶參與度。

Gemini 2.5 Pro 應用：進階推理、多媒體與企業 AI

Gemini 2.5 Pro 定位於高端研究、企業分析與高階內容創作。例如，在財務分析領域，它能夠在一個提示中解析整個收益電話會議記錄（數百頁），從而產生全面的報告。在科學研究中，使用者可以利用其深度思考模式來設計實驗和進行假設檢定。其原生的視訊和音訊理解功能使媒體公司能夠產生記錄、編輯多媒體內容，甚至製作具有同步音訊的短片。在程式設計團隊中，Gemini 可以提取大型程式碼庫、提出架構重構建議並建立新功能原型——所有這些都只需一個提示即可完成。使用 Vertex AI 的企業客戶可以靈活地存取這些功能，並將 Gemini 2.5 Pro 整合到 Google Workspace、YouTube 內容生成以及 Imagen 4 和 Veo 3 等 AI 驅動的設計工具的工作流程中。

GPT-4.5 與 Gemini 2.5 Pro：成本、可訪問性、部署考慮

GPT-4.5 的可用性和定價

GPT 4.5 最初作為 ChatGPT Pro 訂閱用戶（每月 200 美元）的研究預覽版於 2025 年 2025 月推出。 ChatGPT Plus、Team、Enterprise 和 Edu 用戶將分階段推出，直到 4.5 年 4 月。對於開發者來說，可以透過 Chat Completions API、Assistant API 和 Batch API 存取 GPT-75——儘管使用費用「比 GPT-150o」更高，在預覽階段，費率約為每百萬輸入令牌 4.5 美元，每百萬輸出令牌 XNUMX 美元。微軟 Azure 的 OpenAI 服務也提供 GPT-XNUMX 預覽版，但通常採用企業級定價。

由於計算強度高，GPT 4.5 對於常規任務而言可能並不划算；組織必須權衡其更高的情緒智商與創造力所帶來的優勢與預算限制。 OpenAI 表示，他們正在評估該模型在 API 中的長期可行性，具體取決於用戶對 GPT 4.5 優於輕量級模型的獨特用例的回饋。

Gemini 2.5 Pro 上市日期及價格

Gemini 2.5 Pro Experimental 最初於 2025 年 2025 月下旬面向 Google AI Studio 和 Gemini Advanced 用戶推出，並於 250 年 2.5 月在 Vertex AI 和 Google Cloud 上全面上市。 Gemini Advanced 捆綁在新的「AI Ultra」訂閱中，每月 3 美元，可優先使用 Gemini 4 Pro、Veo 2.5、Imagen 4.5 和 Flow 工具。 Vertex AI 客戶可以設定 Gemini XNUMX Pro 的專用實例，但具體定價取決於使用層級和 GPU/TPU 分配情況。早期指標表明，企業合約包含批量折扣，但由於上下文視窗更大且需要多模態計算，在高吞吐量場景下，每個代幣的成本可能超過 GPT-XNUMX。研究人員可以根據 Google 的學術資助計劃申請免費訪問，該計劃鼓勵在全面部署生產環境之前對複雜任務進行評估。

入門

CometAPI 提供了一個統一的 REST 接口，該接口在一致的端點下聚合了數百個 AI 模型（包括 ChatGPT 系列），並具有內建的 API 金鑰管理、使用配額和計費儀表板。而不需要處理多個供應商 URL 和憑證。

開發者可以存取最新的 chatgpt API GPT-4.5 API （型號名稱： gpt-4.5-preview ;gpt-4.5）和 Gemini 2.5 Pro API 通過 彗星API。首先，探索該模型的功能 游乐场 並諮詢 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 彗星API 提供遠低於官方價格的價格，助您整合：

總結：

截至2025年4.5月，GPT-2.5和Gemini 4.5 Pro已站在人工智慧研究和應用的前沿。 GPT-2.5強調自然、情感協調的協作，提升了人工智慧在創意產業、客戶服務和教育領域的角色。它標誌著OpenAI致力於逐步將無監督學習與未來的推理能力結合，為更多功能的智能體奠定基礎。同時，Gemini XNUMX Pro的整合推理（「深度思考」）、擴展的上下文視窗和多模態處理展現了人工智慧能夠處理企業級任務的願景——從處理冗長的法律文件到按需生成多媒體內容。

兩種模型可能會相互影響：OpenAI 可能會探索多模態推理流程，而 Google DeepMind 則可能專注於提升對話同理心。競爭加速了基準測試、成本優化和安全框架的創新。隨著企業和開發者採用這些技術，現實世界的回饋將塑造下一代迭代——GPT-5 和 Gemini 3.0——重點關注可擴展推理、降低部署成本和更深層的協同。最終，GPT-4.5 與 Gemini 2.5 Pro 時代的對比，凸顯了人工智慧系統更廣泛的轉變，這些系統不僅注重準確性，更注重與人類工作流程和創作過程的無縫集成，預示著人機協作日益增強的未來。