本文對(duì)o3、o4-mini和Gemini 2.5 Pro這三種人工智能模型進(jìn)行了一系列測(cè)試，涵蓋物理謎題、數(shù)學(xué)問(wèn)題、編碼任務(wù)及現(xiàn)實(shí)世界智商測(cè)試等，旨在評(píng)估它們?cè)趬毫ο碌母呒?jí)推理能力。

隨著技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，人工智能模型越來(lái)越智能，但究竟哪一種人工智能模型能在壓力下展現(xiàn)出真正的推理能力？本文對(duì)o3、o4-mini和Gemini 2.5 Pro這三種人工智能模型進(jìn)行了一系列測(cè)試：物理謎題、數(shù)學(xué)問(wèn)題、編碼任務(wù)和現(xiàn)實(shí)世界的智商測(cè)試。

而應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并沒(méi)有任何捷徑，而只有對(duì)它們思維能力的考驗(yàn)。本文將深入剖析這三種人工智能模型在不同領(lǐng)域中的高級(jí)推理表現(xiàn)。無(wú)論是密切關(guān)注人工智能領(lǐng)域的最新動(dòng)態(tài)，還是了解哪種人工智能模型能夠脫穎而出，本文將進(jìn)行揭曉。

o3和o4-mini是什么？?

o3和o4 mini是??OpenAI公司最新推出的推理模型??，它們是o1和o3 mini的繼任者，通過(guò)運(yùn)行更深層次、更長(zhǎng)的內(nèi)部“思維鏈”，超越了模式匹配。它們可以自主地調(diào)用全套ChatGPT工具，并擅長(zhǎng)STEM、編碼和邏輯推理。?

• o3：作為旗艦?zāi)Ｐ停溆?jì)算能力是o1的10倍，具備“通過(guò)圖像進(jìn)行思考”的能力，可以直接進(jìn)行視覺(jué)推理；適用于深度分析任務(wù)。
• o4 mini：該模型是緊湊而高效的對(duì)應(yīng)模型，針對(duì)速度和吞吐量進(jìn)行了優(yōu)化；以較低的成本提供強(qiáng)大的數(shù)學(xué)、編碼和視覺(jué)性能。

用戶可以在ChatGPT中或通過(guò)響應(yīng)API訪問(wèn)。

o3和o4-mini的主要特性

以下是o3和o4-mini這兩種先進(jìn)且強(qiáng)大的推理模型的一些關(guān)鍵特性：

• 自主行為：o3和o4-mini都展現(xiàn)出主動(dòng)解決問(wèn)題的能力，能夠自主確定復(fù)雜任務(wù)的最佳方法，并高效執(zhí)行多步驟解決方案。
• 高級(jí)工具集成：這些模型能夠無(wú)縫地利用web瀏覽、代碼執(zhí)行和圖像生成等工具來(lái)增強(qiáng)它們的響應(yīng)，并有效地處理復(fù)雜的查詢。
• 多模態(tài)推理：它們能夠處理并將視覺(jué)信息直接整合到推理鏈中，從而能夠解讀和分析圖像以及文本數(shù)據(jù)。
• 高級(jí)視覺(jué)推理（“通過(guò)圖像進(jìn)行思考”）：這些模型能夠解讀復(fù)雜的視覺(jué)輸入，例如圖表、白板草圖，甚至模糊或低質(zhì)量的照片。它們甚至能夠在推理過(guò)程中操作這些圖像（例如如縮放、裁剪、旋轉(zhuǎn)、增強(qiáng)）以提取相關(guān)信息。

Gemini 2.5 Pro是什么？

Gemini 2.5 Pro是谷歌DeepMind最新的人工智能模型，旨在提供比其前身更好的性能、效率和功能。它是Gemini 2.5系列中的Pro級(jí)別版本，它為開(kāi)發(fā)人員和企業(yè)在功率和成本效率之間取得了平衡。

Gemini 2.5 Pro的主要特性

Gemini 2.5 Pro引入了一些顯著增強(qiáng)的功能：

• 多模態(tài)功能：該模型支持文本、圖像、視頻、音頻、代碼庫(kù)等多種數(shù)據(jù)類(lèi)型，能夠處理各種輸入和輸出，使其成為跨不同領(lǐng)域的通用工具。
• 高級(jí)推理系統(tǒng)：Gemini 2.5 Pro的核心是其復(fù)雜的推理系統(tǒng)，它使人工智能能夠在系統(tǒng)地生成響應(yīng)之前分析信息。這種深思熟慮的方法允許更準(zhǔn)確和與上下文相關(guān)的輸出。
• 擴(kuò)展上下文窗口：它具有100萬(wàn)個(gè)令牌的擴(kuò)展上下文窗口。這使其能夠同時(shí)處理和理解大量信息。
• 增強(qiáng)的編碼性能：該模型展示了編碼任務(wù)的顯著改進(jìn)，為開(kāi)發(fā)人員提供了更高效、更準(zhǔn)確的代碼生成和幫助。
• 擴(kuò)展知識(shí)庫(kù)：與大多數(shù)其他模型相比，它是在最近的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練的，知識(shí)截止日期為2025年1月。

用戶可以通過(guò)Google AI Studio或Gemini網(wǎng)站訪問(wèn)Gemini 2.5 Pro。

o3 vs o4 mini vs Gemini 2.5：任務(wù)比較對(duì)決

為了探究哪一款模型真正能夠在現(xiàn)實(shí)世界的挑戰(zhàn)中脫穎而出，讓o3、o4 mini和Gemini 2.5分別完成了五項(xiàng)截然不同的任務(wù)并進(jìn)行對(duì)比：

• 諧振衰減推理：計(jì)算光線色散氣體介質(zhì)的吸收系數(shù)，相速度排序和諧振折射率。
• 數(shù)值序列謎題：破解一個(gè)逐漸增長(zhǎng)的數(shù)列，找出缺失的項(xiàng)。
• LRU緩存實(shí)現(xiàn)：在代碼中設(shè)計(jì)一個(gè)高性能，常數(shù)時(shí)間最近最少使用的緩存。
• 響應(yīng)式作品網(wǎng)頁(yè)：運(yùn)用語(yǔ)義化 HTML 和自定義 CSS 打造簡(jiǎn)潔且適配移動(dòng)設(shè)備的個(gè)人網(wǎng)站。
• 多模態(tài)任務(wù)分解：分析每個(gè)模型如何處理基于圖像的挑戰(zhàn)。

每項(xiàng)測(cè)試都探討了不同的優(yōu)勢(shì)，包括深度物理推理、模式識(shí)別、編碼能力、設(shè)計(jì)流暢性和圖像上下文理解；因此，可以準(zhǔn)確地看到每個(gè)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。

任務(wù)1：推理?

輸入提示：色散氣體介質(zhì)。研究發(fā)現(xiàn)，稀薄氣體介質(zhì)在頻率上表現(xiàn)出單一的光學(xué)諧振 \\(\omega ＿0 = 2 \pi\cdot 10^{15} \\赫茲。頻率上平面波的電場(chǎng) \\（\omega ＿0） \\)在這種介質(zhì)中傳播，在10米的距離上衰減了2倍。吸收共振的頻率寬度為 \\（ \Delta \omega \\）. (a)吸收系數(shù)是多少 \\（ \alpha \\)共振？(b)按升序排列各頻率的傳播速度是多少 \\(\omega ＿0, \omega ＿0 + \Delta\omega / 10 \\)，和 \\(\omega ＿0 - \Delta\omega / 10 \\）？并展示推理。(c)如果介質(zhì)中不存在其他諧振，諧振時(shí)折射率和傳播速度的近似數(shù)值是多少？

（1）o3的輸出：

（2）o4-mini的輸出：

（3）Gemini 2.5的輸出：

（4）輸出比較

（5）最終結(jié)論

這三種人工智能模型都提供了正確和連貫的答案，但Gemini 2.5整體表現(xiàn)最好。o3提供了最嚴(yán)格的技術(shù)，但o4-mini在速度和清晰度方面表現(xiàn)出色。Gemini 2.5在深度、概念清晰度和結(jié)構(gòu)化演示之間達(dá)到了最佳平衡。它不僅提供了正確的結(jié)果，而且還用直觀的推理解釋了底層物理原理，使其成為理解和驗(yàn)證的理想選擇。

任務(wù)2：數(shù)值推理

輸入提示：在下列序列中，從給定的選項(xiàng)中選擇可替換問(wèn)號(hào)（?）的數(shù)字：16、33、100、401、？

• 1235
• 804
• 1588
• 2006

（1）o3的輸出：

（2）o4-mini的輸出：

（3）Gemini 2.5的輸出：

（4）輸出比較

（5）最終結(jié)論

所有三個(gè)模型都正確地識(shí)別了模式并得出了正確的答案（2006）。Gemini 2.5提供了詳細(xì)的逐步的解釋?zhuān)鴒3則清晰地解釋了邏輯，而o4-mini則以其優(yōu)雅和數(shù)學(xué)精度脫穎而出。

通過(guò)將序列表示為一般公式，an=an-1×n+1a_n=a{n-1}\times n+1an=a?1×n+1，o4 mini以最簡(jiǎn)潔和結(jié)構(gòu)化的方式捕獲了底層模式。這使得它非常適合那些欣賞清晰和簡(jiǎn)潔推理的學(xué)習(xí)者。o4 mini提供了最佳的整體解釋。

任務(wù)3：編碼任務(wù)?

輸入提示：設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)最近最少使用（Least Recently Used，LRU）緩存的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。用以下方法實(shí)現(xiàn)LRUCache類(lèi)：

- ' get(key: int) -> int '：如果存在則返回鍵的值，否則返回-1。

—“put（key: int, value: int）”—“> None”：如果存在鍵值，則更新鍵值，如果不存在則插入鍵值對(duì)。當(dāng)緩存達(dá)到其容量時(shí)，它應(yīng)該使最近最少使用的項(xiàng)無(wú)效。

對(duì)于這兩個(gè)操作，緩存的時(shí)間復(fù)雜度應(yīng)該為0(1)。

（1）o3的編碼：

class Node:
 """Doubly linked list node holding a cache entry (key, value)."""
 __slots__ = ("key", "value", "prev", "next")

 def __init__(self, key: int, value: int):
 self.key = key
 self.value = value
 self.prev = None
 self.next = None
class LRUCache:
 def __init__(self, capacity: int):
 if capacity <= 0:
 raise ValueError("Capacity must be positive")
 self.cap = capacity
 self.map: dict[int, Node] = {}

 # Dummy head/tail simplify edge case handling
 self.head = Node(0, 0) # Most recently used sentinel
 self.tail = Node(0, 0) # Least recently used sentinel
 self.head.next = self.tail
 self.tail.prev = self.head

 # ───────────────────────── Internal helpers ──────────────────────────
 def _add_to_front(self, node: Node) -> None:
 """Insert node right after head (MRU position)."""
 node.prev = self.head
 node.next = self.head.next
 self.head.next.prev = node
 self.head.next = node

 def _remove(self, node: Node) -> None:
 """Unlink node from list."""
 node.prev.next = node.next
 node.next.prev = node.prev

 # ───────────────────────── Public API ────────────────────────────────
 def get(self, key: int) -> int:
 """Return value if present; else 1. Marks entry as recently used."""
 if key not in self.map:
 return -1
 node = self.map[key]
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 return node.value

 def put(self, key: int, value: int) -> None:
 """
 Insert/update (key,value). 
 If capacity exceeded, evict the least recently used entry.
 """
 if key in self.map: # Update existing
 node = self.map[key]
 node.value = value
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 return

 # Insert new key
 node = Node(key, value)
 self.map[key] = node
 self._add_to_front(node)

 # Evict if over capacity
 if len(self.map) > self.cap:
 lru = self.tail.prev # Real LRU node
 self._remove(lru)
 del self.map[lru.key]

（2） o4-mini的編碼：

class Node:
 __slots__ = ('key', 'value', 'prev', 'next')
 def __init__(self, key: int = None, value: int = None):
 self.key = key
 self.value = value
 self.prev = None
 self.next = None

class LRUCache:
 def __init__(self, capacity: int):
 self.capacity = capacity
 self.cache = {} # key → Node
 # Dummy head/tail
 self.head = Node()
 self.tail = Node()
 self.head.next = self.tail
 self.tail.prev = self.head

 def _remove(self, node: Node):
 """Disconnect node from list."""
 prev, nxt = node.prev, node.next
 prev.next = nxt
 nxt.prev = prev

 def _add_to_front(self, node: Node):
 """Insert node right after head."""
 node.next = self.head.next
 node.prev = self.head
 self.head.next.prev = node
 self.head.next = node

 def get(self, key: int) -> int:
 if key not in self.cache:
 return -1
 node = self.cache[key]
 # Move to front
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 return node.value

 def put(self, key: int, value: int) -> None:
 if key in self.cache:
 # Update existing node and move it to front
 node = self.cache[key]
 node.value = value
 self._remove(node)
 self._add_to_front(node)
 else:
 # Insert new node
 new_node = Node(key, value)
 self.cache[key] = new_node
 self._add_to_front(new_node)
 # Evict LRU if over capacity
 if len(self.cache) > self.capacity:
 # Tail.prev is LRU
 lru = self.tail.prev
 self._remove(lru)
 del self.cache[lru.key]
（3）Gemini 2.5的編碼：
import collections
class Node:
 """Node for the doubly linked list."""
 def __init__(self, key, value):
 self.key = key
 self.value = value
 self.prev = None
 self.next = None

class LRUCache:

 def __init__(self, capacity: int):
 if capacity <= 0:
 raise ValueError("Capacity must be a positive integer")
 self.capacity = capacity
 self.cache = {} # Stores key -> Node mapping
 # Initialize sentinel nodes for the doubly linked list
 self.head = Node(0, 0) # Dummy head
 self.tail = Node(0, 0) # Dummy tail
 self.head.next = self.tail
 self.tail.prev = self.head

 def _remove_node(self, node: Node):
 """Removes an existing node from the linked list."""
 prev_node = node.prev
 next_node = node.next
 prev_node.next = next_node
 next_node.prev = prev_node
 # Optional: clear node pointers for garbage collection if needed
 # node.prev = None
 # node.next = None

 def _add_to_front(self, node: Node):
 """Adds a node right after the head (most recently used)."""
 node.prev = self.head
 node.next = self.head.next
 self.head.next.prev = node
 self.head.next = node

 def get(self, key: int) -> int:
 """
 Return the value of the key if it exists, otherwise return -1.
 Moves the accessed node to the front (most recently used).
 """
 if key in self.cache:
 node = self.cache[key]
 # Move accessed node to the front
 self._remove_node(node)
 self._add_to_front(node)
 return node.value
 else:
 return -1

 def put(self, key: int, value: int) -> None:
 """
 Update the value of the key if it exists, or insert the key-value pair.
 Moves the updated/inserted node to the front.
 Evicts the least recently used item if capacity is exceeded.
 """
 if key in self.cache:
 # Key exists, update value and move to front
 node = self.cache[key]
 node.value = value
 self._remove_node(node)
 self._add_to_front(node)
 else:
 # Key doesn't exist, insert new node
 new_node = Node(key, value)
 self.cache[key] = new_node
 self._add_to_front(new_node)

 # Check if capacity is exceeded
 if len(self.cache) > self.capacity:
 # Evict the least recently used item (node before tail)
 lru_node = self.tail.prev
 self._remove_node(lru_node)
 # Remove from cache as well
 del self.cache[lru_node.key]

# Example Usage:
try:
 cache = LRUCache(2)
 cache.put(1, 1) # cache is {1=1}
 print(f"Cache after put(1, 1): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 cache.put(2, 2) # cache is {1=1, 2=2}
 print(f"Cache after put(2, 2): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(1): {cache.get(1)}") # returns 1, cache is {2=2, 1=1} (1 is now MRU)
 print(f"Cache after get(1): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}") # Order in dict might not reflect LRU order
 cache.put(3, 3) # LRU key 2 was evicted, cache is {1=1, 3=3}
 print(f"Cache after put(3, 3): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(2): {cache.get(2)}") # returns -1 (not found)
 cache.put(4, 4) # LRU key 1 was evicted, cache is {3=3, 4=4}
 print(f"Cache after put(4, 4): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(1): {cache.get(1)}") # returns -1 (not found)
 print(f"get(3): {cache.get(3)}") # returns 3
 print(f"Cache after get(3): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")
 print(f"get(4): {cache.get(4)}") # returns 4
 print(f"Cache after get(4): {[(k, v.value) for k, v in cache.cache.items()]}")

except ValueError as e:
 print(f"Error: {e}")

（4）輸出比較

（5）最終結(jié)論

o3在可讀性、安全性、設(shè)計(jì)和性能方面提供了最佳平衡，使其最適合用于生產(chǎn)和長(zhǎng)期使用。

任務(wù)4：創(chuàng)建網(wǎng)頁(yè)

輸入提示：設(shè)計(jì)一個(gè)響應(yīng)的個(gè)人投資組合網(wǎng)頁(yè)使用HTML和CSS。該頁(yè)面應(yīng)包括以下部分：

• 頁(yè)眉：顯示用戶名和簡(jiǎn)短的標(biāo)題。
• 關(guān)于：簡(jiǎn)短描述用戶背景和技能的段落。
• 項(xiàng)目：展示至少三個(gè)帶有標(biāo)題、描述和鏈接的項(xiàng)目。
• 聯(lián)系人：提供聯(lián)系方式或聯(lián)系表。

確保設(shè)計(jì)干凈，便于移動(dòng)設(shè)備使用。使用語(yǔ)義HTML元素并包含基本的CSS樣式來(lái)增強(qiáng)視覺(jué)吸引力。避免使用外部CSS框架；為樣式編寫(xiě)自定義CSS。

實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)在一個(gè)單一的HTML文件與嵌入CSS。

（Design a responsive personal portfolio webpage using HTML and CSS. The page should include the following sections:
1. Header: Display the user’s name and a brief tagline.
2. About Me: A short paragraph describing the user’s background and skills.
3. Projects: Showcase at least three projects with titles, descriptions, and links.
4. Contact: Provide contact information or a contact form.
Ensure the design is clean and mobile-friendly. Use semantic HTML elements and include basic CSS styling to enhance the visual appeal. Avoid using external CSS frameworks; write custom CSS for styling.
Implement the webpage in a single HTML file with embedded CSS.）

（1）o3的輸出：

（2）o4-mini的輸出：

（3）Gemini 2.5的輸出：

（4）輸出比較

（5）最終結(jié)論

它具有更精致的用戶界面（UI），改進(jìn)的響應(yīng)性，現(xiàn)代CSS技術(shù)（如變量和clamp）以及專(zhuān)業(yè)的整體呈現(xiàn)。它可以用于生產(chǎn)，并展示了對(duì)CSS的更深入的掌握。

任務(wù)5：圖像分析?

輸入圖像：

輸入提示：采用簡(jiǎn)單的單詞解釋圖像，大約60個(gè)單詞

（1）o3的輸出：

（2）o4-mini的輸出：

（3）Gemini 2.5的輸出：

（4）輸出比較

（5）最終結(jié)論

o3模型在清晰度、完整性和簡(jiǎn)潔性之間取得了最佳平衡，使其成為普通受眾的理想選擇。它清晰解釋了彩虹的形成過(guò)程，既未讓讀者被過(guò)多細(xì)節(jié)淹沒(méi)，又涵蓋了折射、內(nèi)部反射以及多個(gè)水滴如何共同作用形成彩虹等關(guān)鍵內(nèi)容。其簡(jiǎn)潔的風(fēng)格易于理解和吸收，是解釋彩虹現(xiàn)象的最有效選擇。

總體評(píng)價(jià)?

o3模型在所有維度上都是整體表現(xiàn)最好的。它在科學(xué)準(zhǔn)確性和易于理解之間取得了完美的平衡。雖然Gemini 2.5適合非?；A(chǔ)的理解，而o4-mini適合更多的技術(shù)讀者，但o3最適合普通受眾和教育目的，提供完整而引人入勝的解釋?zhuān)粫?huì)過(guò)于技術(shù)化或過(guò)于簡(jiǎn)單化。

基準(zhǔn)比較

為了更好地了解尖端人工智能模型的性能，可以在一系列標(biāo)準(zhǔn)化基準(zhǔn)測(cè)試中比較Gemini 2.5 Pro、o4 mini和o3。這些基準(zhǔn)測(cè)試評(píng)估了各種能力的模型，其范圍從高等數(shù)學(xué)和物理到軟件工程和復(fù)雜推理。

關(guān)鍵要點(diǎn)?

• 數(shù)學(xué)推理：o4-mini在AIME 2024（93.4%）和AIME 2025（92.7%）中領(lǐng)先，略優(yōu)于o3和Gemini 2.5 Pro。
• 物理知識(shí)：Gemin i2.5 Pro在GPQA中得分最高（84%），表明其在研究生級(jí)別的物理方面具有很強(qiáng)的領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)。
• 復(fù)雜推理挑戰(zhàn)：所有模型在“人類(lèi)終極考試”中表現(xiàn)不佳（<21%），其中o3以20.3%的成績(jī)領(lǐng)先。
• 軟件工程：o3在SWE-Bench中取得69.1%的成績(jī)，略高于o4-mini（68.1%）和Gemini 2.5 Pro（63.8%）。
• 多模態(tài)任務(wù)：o3在MMMU中以82.9%的成績(jī)領(lǐng)先，盡管差距微小。

解釋與啟示?

這些結(jié)果突出了各個(gè)模型的優(yōu)勢(shì)：o4-mini在結(jié)構(gòu)化數(shù)學(xué)基準(zhǔn)方面表現(xiàn)出色，Gemini 2.5 Pro在專(zhuān)業(yè)物理方面表現(xiàn)出色，而o3在編碼和多模態(tài)理解方面表現(xiàn)出平衡的能力。所有模型在“人類(lèi)終極考試”中的低分表明，抽象推理任務(wù)仍有改進(jìn)空間。

結(jié)論?

最終，o3、o4-mini和Gemini 2.5 Pro這三種模型都代表了人工智能推理的最前沿，每種模型都有不同的優(yōu)勢(shì)。o3因其在軟件工程、深度分析任務(wù)和多模態(tài)理解方面的平衡能力而脫穎而出，這要?dú)w功于其圖像驅(qū)動(dòng)的思維鏈和跨基準(zhǔn)測(cè)試的強(qiáng)大性能。o4-mini憑借其優(yōu)化的設(shè)計(jì)和較低的延遲，在結(jié)構(gòu)化數(shù)學(xué)和邏輯挑戰(zhàn)方面表現(xiàn)出色，使其成為高吞吐量編碼和定量分析的理想選擇。

Gemini 2.5 Pro的大型上下文窗口和對(duì)文本、圖像、音頻和視頻的原生支持使其在研究生級(jí)別的物理和大規(guī)模多模態(tài)工作流程中具有明顯的優(yōu)勢(shì)。在它們之間進(jìn)行選擇取決于用戶的特定需求（例如，o3的分析深度、o4-mini的快速數(shù)學(xué)精度或Gemini 2.5 Pro的大規(guī)模多模態(tài)推理），但在每種情況下，這些模型都在重新定義人工智能可以完成的任務(wù)。

常見(jiàn)問(wèn)題解答?

O模型（o3, o4-mini）和Gemini 2.5的主要區(qū)別是什么？?

Gemini 2.5 pro支持多達(dá)200萬(wàn)個(gè)令牌的上下文窗口，明顯大于O模型。

哪個(gè)模型更適合編碼任務(wù)：O模型還是Gemini 2.5？?

在高級(jí)編碼和軟件工程任務(wù)中，o3和o 4-mini的表現(xiàn)普遍優(yōu)于Gemini 2.5。然而，Gemini 2.5更適合需要大型上下文窗口或多模式輸入的編碼項(xiàng)目。

這些模型在定價(jià)方面如何比較？?

Gemini 2.5 Pro在輸入和輸出令牌方面的成本效益大約是o3的4.4倍。這使得Gemini 2.5成為大規(guī)模或預(yù)算緊張的應(yīng)用程序的強(qiáng)有力的選擇。

這些模型的上下文窗口大小是多少？?

• Gemini 2.5 Pro：最多200萬(wàn)個(gè)令牌。
• o3和o4-mini：通常支持多達(dá)20萬(wàn)個(gè)令牌。
• Gemini龐大的上下文窗口使其能夠一次性處理更大的文檔或數(shù)據(jù)集。

所有這些模型都支持多模態(tài)嗎？?

支持，但關(guān)鍵的區(qū)別是：o3和o4-mini包括視覺(jué)功能（圖像輸入）。

Gemini 2.5 Pro本身是多模式的，可以處理文本、圖像、音頻和視頻，更適合跨模態(tài)任務(wù)。

原文標(biāo)題：??o3 vs o4-mini vs Gemini 2.5 pro: The Ultimate Reasoning Battle?，作者：Soumil Jain