2025 年 4 月，隨著 OpenAI 的 o2.5-mini 和Google的 Gemini XNUMX Flash 模型的發布，人工智慧領域取得了重大進展。兩種型號都旨在提供高效能，同時優化速度和成本效益。本文對這兩種模型進行了全面的比較，檢視了它們的能力、性能指標以及對各種應用的適用性。
模型概述
OpenAI o4-mini：高效率與多功能的結合
OpenAI 表示，o4‑mini 與 o3 來自同一研究領域，經過修剪和稀疏化，「以適應仍然需要思路鏈的速度關鍵型工作負載」。該公司內部原本打算將其作為 GPT-5 的預算層，但強勁的基準數據說服了該公司儘早將其作為獨立 SKU 發貨。根據更新後的防範框架，o4-mini 已通過安全門，可供公眾發布。
OpenAI 的 o16-mini 於 2025 年 4 月 XNUMX 日發布，旨在以相對於其尺寸和成本更高的速度和效率提供高效能。主要特點包括：
- 多模態推理：將草圖或白板等視覺輸入整合到推理過程的能力。
- 工具集成：無縫使用 ChatGPT 工具，包括網頁瀏覽、Python 執行、圖像分析和生成以及文件解釋。
- 無障礙服務：ChatGPT Plus、Pro 和 Team 用戶可透過各種版本使用，o1 等舊型號將逐步淘汰。
Google Gemini 2.5 Flash：可自訂的智能
OpenAI 表示，o4‑mini 與 o3 來自同一研究領域，經過修剪和稀疏化，「以適應仍然需要思路鏈的速度關鍵型工作負載」。該公司內部原本打算將其作為 GPT-5 的預算層，但強勁的基準數據說服了該公司儘早將其作為獨立 SKU 發貨。根據更新後的防範框架，o4-mini 已通過安全門，可供公眾發布。
Google 的 Gemini 2.5 Flash 引入了一種新穎的「思考預算」工具，可讓開發人員控制 AI 用於不同任務的運算推理。亮點包括：
- 推理控制：開發人員可以微調 AI 的反應，平衡品質、成本和反應延遲。
- 多式聯運能力：支援圖像、視訊和音訊等輸入，輸出包括本機產生的圖像和多語言文字轉語音音訊。
- 工具使用：能夠呼叫 Google 搜尋等工具、執行程式碼以及利用第三方使用者定義的函數。
什麼原因導致發布節奏被壓縮？
OpenAI 16 月 XNUMX 日記者會透露 o3 （其最大的公共推理模型） 較小的 o4-mini 基於相同的基礎研究構建，但針對延遲和成本進行了精簡。該公司明確將 o4‑mini 定義為「編碼、數學和多模式任務中最佳的性價比層」。僅僅四天后，谷歌就做出了回應 雙子座 2.5 閃光燈，將其描述為一種“混合推理引擎”，它繼承了 Gemini 2.5 的思維鏈技能，但可以調低到接近標記器的速度。
為什麼「撥打合理的預算」突然成為優先事項？
兩家供應商都面臨同樣的物理問題：思路鍊式推理會使浮點運算激增，進而推高 GPU 和 TPU 的推理成本。透過讓開發人員選擇 什麼時候 為了調用深度推理，OpenAI 和 Google 希望擴大可尋址市場——從聊天機器人到延遲敏感的行動應用程式——而無需補貼大量的 GPU 費用。谷歌工程師明確地將此滑桿稱為“思考預算”，並指出“不同的查詢需要不同程度的推理。
基準和真實世界的準確性—誰勝出？
基準故事：
- 關於 AIME 2025 數學， o4-mini 準確率達到 92.7％，是迄今為止 30 B 以下的最佳分數。
- 在 BIG‑bench‑Lite 上， 雙子座 2.5 閃光燈 THINK 4 落後 Gemini 2.5 Pro 約 4 分，但領先 Gemini 2.0 Flash 5-7 分。
- HumanEval 編碼：o4‑mini 得分為 67%，在同等運算能力下比 Flash 高出 6 個百分點。
多模態對比：…但整體測試讓情況變得複雜
兩款機型皆為原生多模式：o4‑mini 使用與 o3 相同的視覺前端，支援長邊最大 2 048 像素的影像； Gemini 2.5 Flash 搭載 DeepMind 的 感知塔 並繼承了 Gemini 1.5 中引入的音訊標記器。 MIT-IBM Watson 的獨立實驗室測試表明，在同等批量大小下，o4-mini 回答視覺推理問題的速度比 Gemini 18 Flash 快 2.5%，同時在 MMMU 的誤差範圍內得分。然而，Gemini 的音訊理解能力仍然更強，在 LibriSpeech 測試中以 2-BLEU 的微弱優勢領先。
MIT-IBM 的多模式壓力測試表明，o4-mini 回答基於圖像的謎語的速度提高了 18%，而 Gemini 2.5 Flash 在 LibriSpeech 上翻譯嘈雜音頻的速度提高了 2 個 BLEU 點。因此，工程師根據模態進行選擇——代碼和視覺傾向於 o4-mini，語音助理傾向於 Flash。
- OpenAI o4-mini：擅長將視覺輸入整合到推理中，增強影像分析和生成等任務。
- 雙子座2.5閃存：支援更廣泛的輸入和輸出，包括視訊和音頻，並提供多語言文字轉語音功能。
建築：稀疏混合還是混合塔？
o4‑mini 如何將功率壓縮到 30 B 參數？
- 稀疏 MoE 路由器。 只有約 12% 的專家 快 模式，限制 FLOP； 尖銳 模式解鎖完整的路由圖。
- 視覺前端重用。 它重新使用 o3 的圖像編碼器，因此視覺答案與更大的模型共享權重，在保持微小的同時保持準確性。
- 自適應上下文壓縮。 超過 16k 個 token 的輸入是線性投影的；僅當路由信心下降時才會重新引入長距離注意力。
是什麼讓 Gemini 2.5 Flash 如此「混合」？
- 感知塔+光解碼器。 Flash 保留了 Gemini 2.5 中的多模態感知堆疊，但換用了更輕量的解碼器，將 THINK 0 的 FLOP 減半。
- 思考層次 0–4。 單一整數控制注意力頭寬度、中間激活保留和工具使用激活。 4 級鏡像 Gemini 2.5 Pro； 0 級的行為類似於快速文字產生器。
- 逐層推測解碼。 在較低的 THINK 等級下，一半的層在 TPU 提交之前在 CPU 快取上進行推測性運行，從而恢復無伺服器冷啟動所損失的速度。
效率與成本管理
OpenAI o4-mini
OpenAI 的 o4-mini 在保持成本效益的同時，也針對效能進行了最佳化。 ChatGPT Plus、Pro 和 Team 用戶可以使用它，無需支付大量額外費用即可使用高級功能。
Google Gemini 2.5 快閃記憶體
Gemini 2.5 Flash引入了「思考預算」功能，讓開發者可以根據任務需求微調AI的推理深度。這使得能夠更好地控制計算資源和成本。
實際雲端定價
o4‑mini 在淺深度贏得原始成本；如果您需要撥號上的兩個以上步驟，Flash 可提供更細的粒度。
| 模型與模式 | 成本 $/1 代幣（22 年 2025 月 XNUMX 日） | 平均延遲（令牌/秒） | 筆記 |
| o4-mini 快速 | 0.0008 | 11 | 稀疏專家 10% FLOPs |
| o4 迷你夏普 | 0.0015 | 5 | 路由器已完全開啟 |
| 閃思 0 | 0.0009 | 12 | 注意崩潰 |
| 閃思 4 | 0.002 | 4 | 充分推理，工具使用 |
整合和可訪問性
- GitHub 副駕駛 已經推出 o4‑mini 至 全部 層級；企業可以根據工作區進行切換。
- 客製化晶片：o4‑mini 可快速安裝在單一 Nvidia L40S 48 GB 卡上； Gemini 2.5 Flash THINK 0 可在 32 GB TPU-v5e 切片上運行，讓新創公司以低於 0.05 美元/k 個請求的價格進行部署。
- 谷歌工作區 在 Docs 側面板和 Gemini Android 應用的「快速回答」模式中宣布推出 Gemini 2.5 Flash，其中 THINK 0 為預設值。 Docs 外掛程式最多可以請求 THINK 3。
- Vertex AI 工作室 顯示 0 到 4 之間的 UI 滑桿，記錄每次請求的 FLOP 節省量。
OpenAI o4-mini
o4-mini 模型整合到 ChatGPT 生態系統中，為使用者提供各種工具和功能的無縫存取。這種整合有助於完成編碼、資料分析和內容創建等任務。
Google Gemini 2.5 快閃記憶體
Gemini 2.5 Flash 可透過 Google 的 AI Studio 和 Vertex AI 平台取得。它專為開發人員和企業設計，提供可擴展性和與 Google 工具套件的整合。
安全、協調和合規性問題？
新的護欄是否跟上腳步？
OpenAI 對 o4‑mini 進行了更新的準備框架測試，模擬了兩種模式的化學和生物威脅查詢；快速模式洩漏的不完整程序比尖銳模式略多，但兩者都低於公開發布的門檻。 Google 在 Gemini 2.5 Flash 上的紅隊測試證實，THINK 0 有時會繞過拒絕模式，因為輕量級層會跳過策略嵌入；緩解補丁已在 v0.7 中上線。
區域數據駐留
歐盟監管機構嚴格審查推理日誌的存放位置。 OpenAI 表示，所有 o4‑mini 流量都可以固定到其法蘭克福地區，無需跨國複製；同時，Google提供 主權控制 目前僅限於 THINK ≤ 2，因為更深層的模式會將中間思想洩漏給美國 TPU 假脫機集群。
戰略路線圖的影響
「迷你」會成為預設等級嗎？
Gartner 的產業分析師預測，財富 70 強企業 500% 的 AI 預算將轉向 成本優化推理層 到 4 年第四季。如果事實證明如此，o2025‑mini 和 Gemini 4 Flash 將開創一個永久的 LLM 中產階級：對於高級代理商來說足夠智能，對於大規模部署來說足夠便宜。 Shopify（o2.5‑mini fast 提供商家支援）和 Canva（Gemini 4 Flash THINK 2.5 提供設計建議）等早期採用者預示著這一趨勢。
當 GPT-5 和 Gemini 3 到來時會發生什麼？
OpenAI 內部人士暗示，GPT-5 將在類似的稀疏性撥號背後打包 o3 級推理，讓平台跨越 ChatGPT 的免費層到企業分析。 Google Gemini 3 路線圖於 XNUMX 月洩露，顯示 Flash Ultra 同級針對 256k 上下文和 100 個令牌提示的亞秒延遲。預計到 2026 年，今天的「迷你」將會顯得平凡，但錶盤概念將會保留下來。
決策矩陣－何時採用哪一種模型？
延遲敏感的行動用戶介面
快速選擇 Flash THINK 0 或 o4‑mini；兩者的串流第一個標記均<150毫秒，但Flash的音訊優勢可以改善聽寫效果。
開發工具和程式碼代理
o4‑mini sharp 在編碼基準測試中超越了 Flash THINK 4，並與 Copilot 原生整合；選擇 o4‑mini。
語音助理、媒體轉錄
Flash THINK 1–2 在吵雜的音訊和多語言語音中表現出色；雙子座受青睞。
歐盟嚴格監管的工作量
o4‑mini 的區域固定簡化了 GDPR 和 Schrems‑II 合規性－OpenAI 的優點。
結論：今天您應該選擇哪一個？
兩種型號都提供了令人印象深刻的性價比，但各自傾向於不同的方向：
- 選擇 o4‑mini 如果您的工作流程以程式碼為中心，高度多模式地進行影像分析，或者您希望整合到 GitHub / OpenAI 生態系統中。它的雙模路由器更容易理解，並且僅在法蘭克福部署簡化了 GDPR。 *
- 選擇 Gemini 2.5 Flash 當您重視細粒度控制、需要音訊理解，或是已經在使用 Google Cloud 並希望搭載 Vertex AI Studio 的可觀察性套件時。 *
最終，最明智的做法可能是 多語言編排—將低風險提示路由到最便宜的 THINK/o4‑mini 快速層，僅在使用者意圖或合規規則要求時才升級到深度推理。這兩款「迷你巨無霸」的發布使得該策略在技術上和經濟上都變得可行。
CometAPI API 訪問
彗星API 提供超過 500 個 AI 模型，包括用於聊天、圖像、程式碼等的開源和專用多模式模型。其主要優勢在於簡化傳統上複雜的人工智慧整合過程。
尋求程式存取的開發人員可以利用 O4-Mini API Gemini 2.5 Flash Pre API CometAPI 整合 o4-mini 和 雙子座 2.5 閃光燈 到他們的應用程式。這種方法非常適合在現有系統和工作流程中自訂模型的行為。 O4-Mini API 上有詳細的文件和使用範例，快速入門請參閱 API 文件.