Gemini 3 vs ChatGPT-4 vs Claude 2: Isang Komprehensibong Paghahambing

May-akda: Boxu Li

Ang Gemini 3 ng Google ay ang pinakabagong multimodal AI model mula sa Google DeepMind, at ito'y kumakatawan sa isang malaking pag-unlad sa teknikal na kakayahan. Sa ibaba, ating susuriin ang arkitektura ng Gemini 3, ang training data nito, at ang benchmark performance, pagkatapos ay ihahambing ito nang malalim sa GPT-4 ng OpenAI (kasama ang mas bagong GPT-4 Turbo) at Claude 2/2.1 ng Anthropic sa mga aspeto ng pangangatwiran, pag-coding, multimodality, kahusayan, haba ng konteksto, mga tool ng developer, at pagkakahanay sa kaligtasan. Kasama rin namin ang isang talahanayan ng paghahambing na nagbubuod ng mga pangunahing sukatan at tampok.

Mga Teknikal na Kakayahan ng Gemini 3

Arkitektura: Ang mga modelo ng Google Gemini ay gumagamit ng sparse Mixture-of-Experts (MoE) Transformer na arkitektura[1]. Ibig sabihin, ang modelo ay dinamikong nagruruta ng mga token sa iba't ibang expert subnetworks, na ina-activate lamang ang isang subset ng mga parameter para sa bawat input token. Ang disenyo ng MoE ay nagpapahintulot ng malawak na kabuuang kapasidad nang hindi proporsyonal na nadaragdagan ang computation per token[2]. Sa praktikal na paggamit, ang Gemini ay maaaring maging napakalaki (bilyon-bilyong mga parameter na nakakalat sa mga eksperto) ngunit nananatiling epektibong patakbuhin, na nag-aambag sa mataas nitong pagganap. Sa kabaligtaran, ang GPT‑4 at Claude ay gumagamit ng dense Transformer na mga arkitektura (ang kanilang eksaktong laki at detalye ay hindi pampublikong isiniwalat), na nangangahulugang lahat ng mga parameter ng modelo ay ginagamit para sa bawat token. Ang arkitektura ng Gemini ay likas na multimodal – ito ay pre-trained mula sa simula sa teksto, mga imahe, at audio nang magkakasama (at maging video), imbes na idagdag ang hiwalay na vision modules pagkatapos[3]. Ang pinagsamang disenyo na ito ay nakakatulong na mag-reason nang sabay sa iba't ibang modalities nang mas epektibo kaysa sa mga naunang multimodal approaches, na kadalasang pinagsasama ang hiwalay na mga network[4].

Mga Kakayahan sa Multimodal: Ang Gemini 3 ay isang “natively multimodal” na modelo. Maaari itong tumanggap ng teksto, mga larawan, audio, at video bilang input, at makalikha ng teksto (at maging ng mga larawan) bilang output[5][6]. Halimbawa, maaari mong ipasok sa Gemini ang isang larawan kasama ang isang tanong, o kahit isang snippet ng audio o video, at ito ay mag-iinterpret ng nilalaman at tutugon ng may pagsusuri o kasagutan. Iniulat ng Google na mas pinapahusay ng Gemini ang mga naunang state-of-the-art na mga modelo sa mga benchmark ng pag-unawa sa larawan nang hindi umaasa sa panlabas na OCR para sa teksto sa mga larawan[7] – patunay ng kakayahan nito sa end-to-end na pag-unawa sa biswal. Sa pamamagitan ng pagsasanay sa maraming modality mula sa simula at pag-aayos ng karagdagang multimodal na data, ang Gemini ay nagkakaroon ng pinag-isang representasyon ng teksto at biswal/audio na data[8]. Notably, ang Gemini ay maaaring lumikha ng mga larawan mula sa mga text prompt (sa pamamagitan ng integrated na Gemini Image na modelo) at maging sa pagsasagawa ng mga operasyon sa pag-edit ng larawan sa pamamagitan ng mga text instruction[6]. Higit pa ito sa kakayahan ng GPT‑4 sa biswal – ang GPT‑4 ay maaaring mag-interpret ng mga larawan (GPT‑4V) at ilarawan ang mga ito sa teksto, ngunit hindi ito makakalikha ng mga bagong larawan (ang paglikha ng larawan ay hinahawakan ng mga hiwalay na modelo tulad ng DALL·E sa ecosystem ng OpenAI). Ang Claude 2 ng Anthropic, sa kabilang banda, ay kasalukuyang isang text-only na modelo – hindi ito tumatanggap o lumilikha ng mga larawan/audio bilang default. Kaya, ang Gemini 3 ay namumukod-tangi sa suporta nito para sa multimodal na input/output, na humahawak ng teksto, biswal, at audio/video nang walang kahirap-hirap sa isang sistema.

Mga Datos sa Pagsasanay at Sukat: Habang ang eksaktong mga parameter para sa Gemini 3 (Ultra) ay hindi pampubliko, ito ay sinanay sa isang napakalaking at magkakaibang dataset. Ang mas maliliit na bukas na modelo ng Google na Gemma 3 (27B pababa) ay sinanay sa hanggang 14 trilyong mga token na sumasaklaw sa web text, code, math, at mga imahe sa mahigit 140 na wika[9][10]. Maaari nating ipalagay na ang flagship Gemini ay gumamit ng katulad na malawak na data. Ang knowledge cutoff para sa Gemini 2.5 (ang agarang hinalinhan) ay Enero 2025[11], na nangangahulugang ito ay sinanay sa impormasyon hanggang kamakailan lamang, na ginagawa itong mas napapanahon kaysa sa GPT-4 o Claude. (Bilang sanggunian, ang GPT-4's knowledge cutoff ay nasa paligid ng Setyembre 2021 para sa paunang paglabas nito noong Marso 2023, kahit na ang GPT-4 Turbo ay kalaunan ay na-update na may kaalaman sa mga kaganapan sa mundo hanggang Abril 2023[12]. Ang data ng pagsasanay ng Claude 2 ay umaabot hanggang maagang 2023 sa pangkalahatan.) Ipinapahiwatig nito na ang Gemini 3 ay may pinaka-kamakailang knowledge base sa tatlo hanggang huling bahagi ng 2025. Ang Google ay naglapat din ng malawak na pag-filter ng data para sa kaligtasan, inaalis ang mga problematikong nilalaman (hal. CSAM o sensitibong personal na data) mula sa training corpus ng Gemini[13].

Mahabang Konteksto ng Bintana: Isang pangunahing tampok ng Gemini ay ang napakalawak na haba ng konteksto nito. Ang Gemini 3 ay kayang humawak ng sobrang hahabang input – higit sa 1 milyong token sa konteksto nitong bintana[14]. Ito ay isang sukat na higit pa sa inaalok ng ibang mga modelo sa kasalukuyan. Sa praktikal na pananalita, ang 1 milyong token ay tinatayang 800,000 salita, o ilang libong pahina ng teksto. Ipinakita ng Google na ang Gemini 2.5 ay kayang basahin at ibuod ang isang 402-pahinang Apollo mission transcript at kahit mag-reason sa 3 oras ng nilalamang video nang walang problema[15]. Bilang paghahambing, ang base GPT-4 ng OpenAI ay nag-aalok ng 8K o 32K token na mga opsyon sa konteksto, at ang mas bagong GPT-4 Turbo ay sumusuporta ng hanggang 128K token sa konteksto[16] – mga 300 pahina ng teksto. Ang Claude 2 ng Anthropic ay orihinal na may 100K na window ng token, at ang na-update na Claude 2.1 ay dinoble ito sa 200K token (tinatayang 150,000 salita o higit sa 500+ pahina)[17]. Kaya't habang ang Claude 2.1 ay nangunguna ngayon sa OpenAI sa sukat ng konteksto (200K vs 128K), ang Gemini 3 ay lampas pa rin sa pareho na may kapasidad na 1M+ token. Ang malaking konteksto na ito ay lalo na kapaki-pakinabang para sa mga gawain tulad ng pag-inom ng buong codebases, malalaking dokumento o kahit na maramihang dokumento nang sabay-sabay. Gayunpaman, ito ay may kasamang computational cost – ang pagproseso ng daan-daang libong mga token ay magiging mas mabagal (binanggit ng Anthropic na ang isang 200K-token query ay maaaring tumagal ng ilang minuto para sa Claude 2.1)[18]. Ang bentahe ng Google ay sa kanilang TPUv5 infrastructure, ang Gemini ay maaaring ipamahagi at i-optimize para sa mga mahahabang konteksto.

Benchmark Performance: Sa mga karaniwang akademikong benchmark, ang Gemini 3 (at ang mga naunang bersyon nito sa 2.x) ay nakamit ang state-of-the-art results. Sa katunayan, ang Gemini ang unang modelo na lumampas sa pagganap ng eksperto sa tao sa malawakang multitask MMLU exam[19]. Gemini 1.0 Ultra ay nakakuha ng 90.0% sa MMLU[20], bahagyang lumampas sa benchmark ng eksperto sa tao (~89.8%)[21][22] at mas mataas kaysa sa score ng GPT‑4. (Ang iniulat na MMLU accuracy ng GPT‑4 ay 86.4% sa maihahambing na 5-shot setting[23]. Naabot ng Gemini ang 90% sa pamamagitan ng paggamit ng advanced prompting – hal. chain-of-thought na may majority voting – upang “mas mag-isip nang mabuti” bago sumagot[24].) Lampas din ang Gemini sa GPT‑4 sa maraming iba pang mga gawain sa mga unang pagsusuri. Halimbawa, sa Big-Bench Hard suite ng mga mapanghamong reasoning tasks, ang Gemini Ultra ay nakakuha ng 83.6% laban sa 83.1% ng GPT‑4 (halos pantay para sa state-of-the-art)[25]. Para sa math word problems sa GSM8K, nakamit ng Gemini ang 94.4% accuracy (gamit ang chain-of-thought prompting) kumpara sa ~92% ng GPT‑4[26]. Sa coding, ipinakita ng Gemini ang kahanga-hangang kasanayan: nakakuha ito ng 74.4% sa HumanEval Python coding benchmark (pass@1)[27], na mas mataas kaysa sa ~67% ng GPT‑4 sa parehong pagsusulit[28]. Sa katunayan, ang kakayahan sa coding ng Gemini ay nangunguna sa industriya – binanggit ng Google na ito ay “nag-e-excel sa ilang coding benchmarks, kabilang ang HumanEval”, at ipinakilala pa ang isang AlphaCode 2 system na pinapagana ng Gemini na kayang lutasin ang mga problemang pangkompetisyon sa programming na lampas pa sa kayang gawin ng orihinal na AlphaCode[29][30]. Sa kabuuan, ang Gemini 3 ay naghahatid ng nangungunang pagganap sa knowledge reasoning, math, at coding, madalas na nalalampasan ang GPT-4 at Claude sa benchmark scores (ang detalyadong paghahambing ay susunod sa susunod na seksyon).

Pinahusay na “Deep Thinking” Mode: Isang natatanging kakayahan sa Gemini 2.x generation ay ang pagpapakilala ng isang mode ng pangangatwiran na tinatawag na “Deep Think”. Ang mode na ito ay nagbibigay-daan sa modelo na tahasang mangatwiran sa mga hakbang sa loob bago magbigay ng panghuling sagot[31][32]. Sa praktika, ito ay nagpapatupad ng mga teknik tulad ng parallel chains-of-thought at self-reflection, na inspirasyon mula sa pananaliksik sa scratchpad reasoning at Tree-of-Thoughts. Iniulat ng Google na ang Gemini 2.5 Deep Think ay makabuluhang nagpabuti sa kakayahan ng modelo na lutasin ang mga kumplikadong problema na nangangailangan ng pagkamalikhain at sunud-sunod na pagpaplano, sa pamamagitan ng pagbuo at pagsusuri ng modelo sa maraming kandidato na landas ng pangangatwiran[33][34]. Halimbawa, sa pag-enable ng Deep Think, mas mataas ang na-score ng Gemini 2.5 Pro sa mahihirap na benchmark (tulad ng makikita sa “thinking vs non-thinking” evaluation modes ng Google)[35]. Habang ang mode na ito ay isang hiwalay na setting sa Gemini 2.5, may balitang ang Gemini 3 ay nagsasama ng mga advanced na estratehiya ng pangangatwiran bilang default, na tinatanggal ang pangangailangan para sa isang hiwalay na toggle[36]. Wala ni GPT‑4 o Claude ang may eksaktong katumbas na tampok na nakalantad sa mga end-users (bagaman maaari din silang hikayatin sa chain-of-thought reasoning sa pamamagitan ng prompting). Ang “adaptive thinking budget” ng Gemini ay kapansin-pansin din – maaaring isaayos ng mga developer kung gaano karaming pangangatwiran ang dapat gawin ng modelo (pinagpapalit ang cost/latency para sa kalidad), at ang modelo ay maaaring awtomatikong mag-calibrate ng lalim ng pangangatwiran kapag walang fixed na budget[37][38]. Ang antas ng kontrol na ito ay natatangi sa alok ng Google at kaakit-akit sa mga developer na kailangang i-fine-tune ang tradeoff sa kalidad-bilis.

Imprastraktura at Kahusayan: Ang Google ay bumuo ng Gemini na lubhang mahusay at madaling i-scale sa kanilang custom na TPU hardware. Ayon sa Google, ang Gemini ay na-train sa TPU v4 at v5e pods, at ito ang pinaka-scalable at maaasahang modelo na kanilang na-train hanggang ngayon[39][40]. Sa katunayan, sa paglulunsad ng Google, inihayag nila ang bagong Cloud TPU v5p supercomputer na partikular na ginawa para pabilisin ang Gemini at ang susunod na henerasyon ng AI development[40]. Isang benepisyo ay ang Gemini ay maaaring tumakbo nang mas mabilis sa inference time kumpara sa mga naunang modelo, sa kabila ng laki nito – binanggit ng Google na sa mga TPU, ang Gemini ay nakamit ang 40% na pagbawas sa latency para sa mga query sa Ingles sa isang internal na pagsubok, kumpara sa nakaraang modelo[41]. Bukod pa rito, ang Google ay may iba't ibang sukat ng Gemini para sa iba't ibang pangangailangan: halimbawa, ang Gemini Flash at Flash-Lite ay mas maliit, mas mabilis na mga variant na na-optimize para sa mas mababang latency at gastos, habang ang Gemini Pro (at Ultra) ay mas malaki para sa pinakamataas na kalidad[42][43]. Ito ay katulad ng OpenAI na nag-aalok ng GPT-3.5 Turbo kumpara sa GPT-4, o Anthropic na nag-aalok ng Claude Instant kumpara sa Claude-v2. Halimbawa, ang Gemini 2.5 Flash-Lite ay inilaan para sa mga task na may mataas na volume at sensitibo sa gastos, samantalang ang 2.5 Pro ay para sa mga pinaka-komplikadong task[44][45]. Sa pamamagitan ng pagsaklaw sa buong “Pareto frontier” ng kakayahan kumpara sa gastos, pinapayagan ng pamilya ng Gemini ang mga developer na piliin ang modelong angkop sa kanilang paggamit[46]. Ang flexibility at TPU optimization ay nangangahulugang ang Gemini ay maaaring ma-deploy nang mahusay, at malamang na ginagamit ito ng Google nang malawakan sa kanilang mga produkto (Search, Workspace, Android) na may na-optimize na serbisyo.

Buod ng Gemini 3: Sa diwa, ang Gemini 3 ay isang makapangyarihang multimodal na AI na may makabagong MoE architecture, malawak na saklaw ng pagsasanay (pinakabagong kaalaman, code, at visual na data), walang kapantay na context window (~1M na token), at nangungunang pagganap sa mga akademikong benchmark. Nagpapakilala ito ng mga bagong antas ng pagre-reason (sa pamamagitan ng mode na “pag-iisip”) at nagbibigay ng kontrol sa mga developer para balansehin ang katumpakan laban sa bilis. Susunod, susuriin natin kung paano ang mga kalakasan na ito ay ikinumpara sa GPT-4 ng OpenAI at Claude 2 series ng Anthropic.

Paghahambing ng Mga Benchmark sa Performance

Upang maging batayan ang paghahambing, tingnan natin ang mga karaniwang resulta ng benchmark para sa bawat modelo sa mga pangunahing gawain: kaalaman at pagre-reason (MMLU at Big-Bench Hard), mga problema sa salitang math (GSM8K), at pagko-code (HumanEval). Bagama't hindi ito kumpleto, ang mga benchmark na ito ay nagbibigay ng isang damdaming dami sa mga kakayahan ng bawat modelo.

• MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Ito ay isang pagsusulit ng kaalaman at pag-unawa sa 57 na mga paksa. Ang Gemini 3 (Ultra) ay nakakuha ng halos 90% na katumpakan – kapansin-pansin na lampas sa antas ng eksperto ng tao (mga tao ~89.8%)[21][22]. Sa paghahambing, nakakuha ang GPT‑4 ng 86.4% sa ulat ng OpenAI (5-shot setting)[23]. Medyo mas mababa ang Claude 2; iniulat ng Anthropic na 78.5% sa MMLU para sa Claude 2 (5-shot na may chain-of-thought prompting)[47]. Kaya para sa malawak na kaalaman at pag-unawa, napakalakas ng Gemini at GPT‑4 (medyo mas mataas ang Gemini), habang ang Claude 2 ay nasa likuran nila. Mahalaga ring tandaan na ang lahat ng mga modelong ito ay bumubuti kung pinapayagan na gumamit ng advanced prompting (hal. ang GPT‑4 ay maaaring umabot sa ~87–88% na may chain-of-thought at pagboto[48]), ngunit ang pigura ng Gemini ay sumasalamin na sa pagpapakita nito ng maingat na pag-unawa sa panahon ng pagsusuri[24].
• BIG-bench Hard (BBH): Ito ay isang koleksyon ng mga lalong mahihirap na gawain sa pag-unawa. Dito ay halos tabla ang GPT‑4 at Gemini – nakakuha ang Gemini Ultra ng 83.6% at ang GPT‑4 ng halos 83.1% sa BBH (parehong sa ilang-shot setting)[25]. Ang mga iskor na ito ay malayo sa karamihan ng mga mas lumang modelo. Wala kaming opisyal na iskor ng Claude 2 sa BBH sa mga nailathalang mapagkukunan; ang mga pagsusuri ng third-party ay nagpapahiwatig na maaaring medyo mas mababa ang Claude (potensyal na nasa saklaw ng 70s% sa BBH). Sa pangkalahatan, ang GPT‑4 at Gemini ay pantay sa maraming kumplikadong mga pagsusulit sa pag-unawa, bawat isa ay medyo nananalo sa ilang mga kategorya. Sinasabi ng Google na nalampasan ng Gemini ang SOTA sa 30 sa 32 na akademikong benchmark[49], kaya malamang na kahit papaano ay katugma ito sa GPT‑4 sa halos lahat.
• Math – GSM8K: Ang benchmark na ito ng mga problema sa math ng elementarya ay nangangailangan ng multi-step na pag-unawa (karaniwang nalulutas sa pamamagitan ng chain-of-thought). Nagpakita ang Gemini ng natatanging kakayahan sa math – nakakuha ng 94.4% sa GSM8K (na may majority voting sa 32 na landas ng pag-unawa)[26]. Mahusay din ang GPT‑4 sa math; iniulat ng OpenAI na humigit-kumulang 92% sa GSM8K na may ilang-shot CoT prompting[26]. Sinubok ang Claude 2 ng zero-shot na may CoT at umabot sa 88.0%[50], na bahagyang mas mababa kaysa sa GPT‑4. Ang tatlong modelong ito ay napakahusay sa mga problema sa math word kaysa sa mga nakaraang henerasyon (para sa konteksto, ang GPT-3.5 ay nakakuha ng ~50-60% sa GSM8K). Ngunit kasalukuyang nangunguna ang Gemini sa math, marahil dahil sa kanyang “parallel thinking” na pamamaraan na nakakatagpo ng mga solusyon na may mas mataas na pagiging maaasahan[33].
• Coding – HumanEval (Python): Sinusukat nito ang kakayahan ng modelo na bumuo ng tamang code para sa mga prompt sa programming. Nangunguna ang Gemini 3 dito na may ~74–75% pass@1 sa HumanEval[27]. Ito ay isang pinakamahusay na resulta sa industriya sa benchmark na ito. Malaki rin ang pag-unlad ng Claude 2 sa coding – nakakuha ito ng 71.2% pass@1[50], na talagang natalo ang GPT‑4. Ang GPT‑4 sa teknikal na ulat noong Marso 2023 ay nakakuha ng 67% sa HumanEval (0-shot)[28]. Kaya para sa mga purong gawain sa coding, ang ranggo ay Gemini > Claude 2 > GPT‑4. Sa mga anecdotal na ulat, natagpuan ng mga gumagamit na mahusay ang Claude sa coding (maaari itong mag-output ng napaka-detalyadong code na may mga paliwanag), ngunit ang mga modelo ng Gemini ng Google ay tila nakinabang sa masusing pagsasanay sa code at marahil sa mga bagong pamamaraan (nagtayo pa ang Google ng panloob na benchmark na WebDev Arena para sa coding, kung saan nanguna ang Gemini 2.5 Pro sa leaderboard[51]). Kapansin-pansin din na ginamit ng Google ang Gemini sa AlphaCode 2, na nakasagot ng ~2× na mas maraming mga problema sa kumpetisyon kaysa sa orihinal na AlphaCode (na nakabase sa mas lumang modelo)[52] – ipinapahiwatig na ang kombinasyon ng Gemini sa coding/pangkalahatang pag-unawa ay makapangyarihan para sa mga hamon sa algorithm.
• Iba pang Pagsusuri: Sa knowledge-intensive QA (TriviaQA), long-form comprehension (QuALITY), at mga tanong sa agham (ARC-Challenge), malakas ang pagganap ng lahat ng modelo, na ang GPT‑4 at Gemini ay karaniwang nasa mataas na 80s% hanggang 90% na saklaw, at ang Claude ay madalas na nasa 80s. Halimbawa, ang Claude 2 ay nakakuha ng 91% sa ARC-Challenge, halos kapantay ng GPT‑4[53]. Sa common-sense reasoning (HellaSwag), talagang may edge ang GPT‑4, nakakuha ng ~95% kumpara sa Gemini 87.8%[54] – marahil ay sumasalamin sa mga pagkakaiba sa data ng pagsasanay o pagkakahanay sa commonsense. At sa mga multilingual na gawain, iniulat ng Google na mahusay ang Gemini; isang variant (“Global MMLU”) ay nagpakita ng Gemini 2.5 Pro ~89%[55], na nagpapahiwatig ng matatag na pag-unawa sa maraming wika. Ang tatlong modelong ito ay may kakayahan sa malawak na hanay ng mga NLP benchmark, ngunit sa pangkalahatan, ang Gemini 3 at GPT‑4 ay nasa pinakatuktok, nagpapalit ng pangunguna ayon sa gawain, na ang Claude 2/2.1 ay bahagyang mas mababa sa pangkalahatang pagganap ng akademikong benchmark.

Pinagsasama-sama namin ang ilan sa mga pag-compara ng benchmark sa talahanayan sa ibaba:

Talahanayan ng Paghahambing: Pangunahing Sukatan at Kakayahan

Ang talahanayan sa ibaba ay nagtatampok ng pangunahing sukatan ng pagganap at kakayahan ng Google’s Gemini 3, OpenAI’s GPT-4 (GPT-4 Turbo), at Anthropic’s Claude 2.1:

Mga Pinagmulan: Ang mga sukatan ng pagganap ay mula sa mga opisyal na ulat: teknikal na blog ng Google DeepMind na Gemini[72][27], dokumentasyon ng GPT-4 ng OpenAI[28], at ang model card ni Anthropic na Claude[50]. Ang konteksto at impormasyon sa tampok ay mula sa mga anunsyo ng Google[14][6], balita sa OpenAI DevDay[16], at mga update mula sa Anthropic[17].

Masusing Paghahambing ng Gemini 3, GPT‑4, at Claude 2.1

Ngayon na nakita na natin ang mga pangkalahatang numero, ihambing natin ang mga modelo sa iba't ibang aspeto nang detalyado:

Pangangatwiran at Pangkalahatang Talino

Ang tatlong modelo – Gemini 3, GPT‑4, at Claude 2 – ay nasa pinakamodernong antas ng kakayahan sa pangangatwiran ng AI, ngunit mas malakas ang Gemini at GPT‑4 sa mga pinaka-mahirap na gawain. Ang GPT‑4 ay nagtakda ng bagong pamantayan nang ilabas ito, madalas na umaabot o lumalampas sa antas ng tao sa mga pagsusulit ng kaalaman at pangangatwiran. Ang Gemini ng Google ay idinisenyo upang lampasan ang pamantayang iyon, at sa katunayan ay bahagyang nalampasan nito ang GPT‑4 sa maraming akademikong pamantayan (MMLU, matematika, pag-coding, atbp., gaya ng nabanggit sa itaas). Sa praktikal na paggamit, parehong nagpapakita ang GPT‑4 at Gemini ng mahusay na pagkakapare-pareho sa lohika, multi-step na pangangatwiran (hal. paglutas ng mga kumplikadong problema hakbang-hakbang), at malawak na kaalaman. Napansin ng mga gumagamit na ang GPT‑4 ay may napaka-pinong, maaasahang istilo ng pangangatwiran – karaniwan itong sumusunod ng maingat sa mga tagubilin at gumagawa ng maayos na nakaayos, makatwirang mga sagot. Ang Gemini 3, lalo na sa kakayahan nitong Deep Think, ay mas analitikal sa mga mahihirap na problema, epektibong gumagawa ng panloob na “chain-of-thought” upang mapataas ang katumpakan sa mga masalimuot na tanong[33][34]. Ipinakita ng Google na kayang lutasin ng Gemini ang mga detalyadong gawain tulad ng paggawa ng mga simulation, pagsusulat ng kumplikadong code, at maging sa paglalaro ng mga laro ng estratehiya sa pamamagitan ng pangangatwiran sa maraming hakbang[73][74]. Isang bentahe para sa Gemini ay ang pagka-recency ng data ng pagsasanay nito – na may kaalaman hanggang 2024/2025, maaaring mayroon itong mas napapanahong impormasyon sa mga bagong kaganapan o pananaliksik, samantalang ang GPT‑4 (2023 cutoff) ay minsang kulang sa napakabagong mga katotohanan.

Claude 2, kahit na may kakayahan, ay madalas na inilalarawan bilang bahagyang mas mababa sa “intelligent” o rigoroso kumpara sa GPT‑4 sa masalimuot na pangangatwiran. Ang MMLU score nito (78.5%) ay nagpapahiwatig na hindi nito naaabot ang parehong antas ng mastery sa exam-level[47]. Gayunpaman, mahusay si Claude sa natural na pag-unawa at pagpapaliwanag ng wika – may talento ito sa paggawa ng malinaw at parang-tao na paliwanag ng pangangatwiran nito. Sinanay ng Anthropic si Claude sa isang dialog format (ang “Assistant” persona), at mas madalas nitong naipapahayag ang proseso ng pag-iisip nito kumpara sa GPT‑4 (na sa default ay nagbibigay ng mga huling sagot maliban kung hinihingi ang mga hakbang). Para sa maraming pangkaraniwang-sense o pang-araw-araw na mga gawain sa pangangatwiran, kapantay ni Claude ang GPT‑4. Pero sa lalo na mahihirap na lohikal na palaisipan o napaka-teknikal na mga tanong, mas may kalamangan pa rin ang GPT‑4 pagdating sa katumpakan. Iniulat din ng mga gumagamit na mas handa si Claude na aminin ang kawalang-katiyakan o magsabi ng “Hindi ako sigurado” kapag hindi tiyak (isang sinadyang disenyo para sa katapatan)[71], samantalang maaaring subukan ng GPT‑4 na magbigay ng sagot. Ito ay maaaring magdulot na si Claude ay pakiramdam na mas maingat o limitado minsan, ngunit nangangahulugan din ito na maaaring mas kaunti itong magkamali sa mga katotohanan.

Buod: Ang GPT-4 at Gemini 3 ay kumakatawan sa pinakabagong teknolohiya sa pangkalahatang pangangatwiran, kung saan ang Gemini ay nagpapakita ng katumbas o bahagyang mas mahusay na pagganap sa mga bagong benchmark (salamat sa mga advanced na teknik at posibleng mas maraming data ng pagsasanay). Ang Claude 2 ay hindi rin nalalayo para sa maraming gawain at madalas na nagbibigay ng napaka-detalye na pangangatwiran sa mga sagot nito, ngunit hindi nito naabot ang parehong taas ng benchmark. Kung ang iyong paggamit ay nangangailangan ng pinakamalakas na pangangatwiran sa mahihirap na problema (hal. kumplikadong eksaminasyon, mahihirap na word problem), Gemini 3 o GPT-4 ang magiging nangungunang mga pagpipilian, na may Claude bilang isang maaasahang alternatibong mas maingat sa pagbibigay ng mga sagot.

Coding at Software Assistance

Ang Gemini 3 at GPT‑4 ng OpenAI ay parehong napakahusay na mga coder, at kapansin-pansin, ang Claude 2 ng Anthropic ay napatunayan ding mahusay na coding assistant. Sa mga pagsusuri sa coding tulad ng HumanEval at competitive programming, ang Gemini ay kasalukuyang may bahagyang kalamangan (tulad ng nabanggit, 74% kumpara sa 67% na pass rate ng GPT‑4)[27][28]. Ipinakita ng Google ang Gemini na bumubuo ng komplikadong interactive code – halimbawa, paglikha ng fractal visualizations, browser games, o data visualizations mula sa simula, na binigyan lamang ng high-level na mga prompt[73][74]. Kaya nitong hawakan ang napakalaking codebases salamat sa million-token context nito – literal na maaaring i-paste ng isang developer ang buong repositoryo o maramihang source files sa Gemini at hilingin dito na i-refactor ang code o hanapin ang mga bugs. Ito ay nagiging transformative para sa mga workflow sa pag-develop: Maaaring “tandaan” at gamitin ng Gemini ang buong code context ng isang proyekto habang ito ay nagrereason. Ang context ng GPT‑4 ay hanggang 128K (na sapat pa rin para sa marahil ~100 files ng code, depende sa laki)[56], at ang Claude 2.1 sa 200K tokens ay maaaring makapag-manage ng bahagyang higit pa. Ngunit wala sa kanila ang lumalapit sa kakayahan ng Gemini para sa buong pag-unawa sa codebase.

Sa pang-araw-araw na tulong sa pag-code (tulad ng pagsulat ng mga function, pagpapaliwanag ng code, o pagmumungkahi ng mga pagpapabuti), lahat ng tatlong modelo ay mahusay ang performance. Ang GPT-4 ay kilala na napaka-maasahan sa pagbuo ng tamang, syntactically valid code sa mga wika tulad ng Python, JavaScript, atbp. Ito ang unang modelong isinama sa GitHub Copilot (bilang backend ng Copilot X) at popular sa mga developer para sa mga gawain tulad ng pagsulat ng unit tests, pag-convert ng pseudocode sa code, at debugging. Ang mga code output ng GPT-4 ay maaaring mas maikli at direkta sa punto, samantalang ang Claude ay madalas magbigay ng napaka-haba na mga paliwanag kasama ng code, na pinapahalagahan ng ilang developer (parang programming kasama ang isang madaldal na senior engineer). Sa usaping kakayahan, ang Claude 2 ay talagang nalampasan ang GPT-4 sa ilang coding benchmarks (71% kumpara sa 67% sa HumanEval) [50][28], na nagpapahiwatig na ginawa ng Anthropic na pokus ang pag-coding sa update ng pagsasanay ni Claude. Napansin ng mga user na si Claude ay lalo nang mahusay sa pag-unawa ng mga hindi malinaw na kahilingan at sa pagdaragdag ng mga detalye sa code (mas hindi ito malamang na tumanggi lang kung kulang ang detalye ng prompt; sinusubukan nitong hulaan ang layunin at lumikha ng isang bagay na magagamit).

Pagpapahusay at mga tool para sa pag-coding: Nag-aalok ang OpenAI ng mga espesyal na tool tulad ng Code Interpreter (ngayon ay tinatawag na Advanced Data Analysis) at may mga plugin integration para sa pag-coding (hal. isang terminal plugin o database plugin), na nagpapalawak ng kapakinabangan ng GPT‑4 sa pag-coding. Hindi pa inihahayag ng Google ang ganitong partikular na mga tool para sa “code execution” sa Gemini, ngunit dahil sa integrasyon ng Gemini sa cloud ng Google, maaaring gamitin ito sa mga Colab notebook o konektado sa isang execution environment para sa pagsubok ng code. Kamakailan lamang, ipinakilala ng Anthropic ang isang tool use API sa Claude 2.1 na nagbibigay kakayahan dito na isagawa ang mga function na ibinigay ng developer – halimbawa, maaaring pahintulutan ang Claude na patakbuhin ang isang compile o test function sa kanyang nabubuong code[61][75]. Ito ay katulad ng function calling ng OpenAI, na nagbibigay-daan sa isang uri ng dynamic coding agent na maaaring subukan ang sariling outputs at itama ang mga error. Ang lahat ng modelo ay maaaring makinabang mula sa ganitong mga feedback loop, ngunit kasalukuyang nakasalalay ito sa implementasyon ng developer.

Sa buod, lahat ng tatlong modelo ay mahusay na coding assistants, ngunit ang malaking konteksto ng Gemini 3 at bahagyang mas mataas na coding benchmark ay nagpapahiwatig na kaya nitong sakupin ang mas malalaki at mas kumplikadong mga gawain sa programming sa isang hakbang (hal. pagsusuri ng libu-libong linya ng code nang sabay-sabay). Ang GPT‑4 ay napatunayan na sa komunidad ng mga developer sa pamamagitan ng mga tool at integrasyon, at ang Claude 2 ay isang malakas na alternatibo, lalo na para sa mga pabor sa kanyang istilo ng pagpapaliwanag o nangangailangan ng 200K na konteksto para sa malalaking code files. Para sa purong coding accuracy, Gemini 3 ay tila may bahagyang kalamangan, kasama ang Claude 2 na hindi nalalayo, at GPT‑4 na nananatiling napakalakas at marahil ang pinaka-subok sa tunay na mga senaryo ng pag-coding.

Multimodal Input/Output

Dito talagang nagkakaiba ang Gemini 3. Ang Gemini ay binuo bilang isang multimodal AI mula sa unang araw, samantalang ang GPT‑4 ay nagdagdag ng mga kakayahan sa bisyon bilang isang karagdagan, at ang Claude ay nananatiling text-only sa ngayon.

• Gemini 3: Tumatanggap ng mga imahe (isa o kahit maramihan) bilang bahagi ng prompt at nauunawaan ito nang malalim – hindi lang basta inilalarawan, kundi sinusuri ang mga tsart, binabasa ang mga grap, at binibigyang-kahulugan ang mga screenshot, at iba pa. Maaari rin itong kumuha ng audio at video. Halimbawa, maaaring magbigay ng audio clip sa Gemini at magtanong tungkol sa nilalaman nito, o magbigay ng bahagi ng video (mga frame o transcript) at makakuha ng buod o sagot. Ipinakita ng Google ang kakayahan ng Gemini sa pagsusuri ng mga tahimik na pelikula at kumplikadong biswal na datos[76]. Sa output, teksto ang default na nililikha ng Gemini, pero mayroon din itong kakayahang gumawa ng mga imahe mula sa text prompts (katulad ng DALL·E o Imagen) sa loob ng Gemini Image mode[6]. Ibig sabihin, maaaring hilingin ng user sa Gemini na gumawa ng isang piraso ng sining o i-edit ang isang ibinigay na imahe (“gawing parang painting ang litrato na ito”) lahat sa loob ng parehong AI system. Ang ganitong multimodal na paglikha ay isang malaking hakbang na lampas sa kung ano ang kayang gawin ng GPT-4/Claude nang natively. Bukod pa rito, maaaring gumana ang Gemini gamit ang video output sa ilang konteksto (halimbawa, maaari itong lumikha ng code para sa mga animasyon o posibleng ilarawan ang mga eksena ng video – bagaman ang aktwal na pagbuo ng mga frame ng video ay marahil pinangangasiwaan ng isang kaugnay na modelo tulad ng Phenaki o Imagen Video). Sa kabuuan, ang multimodal na kapangyarihan ng Gemini ay talagang makabago; nauunawaan at ikinakabit nito ang iba't ibang modality nang natively. Halimbawa, maaari nitong suriin ang isang imahe at pagkatapos ay gamitin ang impormasyong iyon sa isang textual reasoning chain o code generation task, nang walang kahirap-hirap.
• GPT‑4: Bahagyang multimodal lamang. Ang GPT‑4 (ang base model) ay tumatanggap ng mga imahe bilang input – maaari kang magbigay rito ng larawan at magtanong tungkol dito. Ito ang feature na “Vision” ng GPT-4 (na unang inilabas sa isang limitadong beta noong 2023). Ito ay malakas: kayang ilarawan ng GPT-4 ang mga imahe, tukuyin ang mga bagay, basahin ang teksto sa mga imahe, at mag-isip tungkol sa nilalamang biswal. Halimbawa, ipinakita ng mga user ang GPT-4 Vision na binibigyang-kahulugan ang mga meme o sinusuri ang laman ng imahen ng refrigerator upang magmungkahi ng mga recipe. Gayunpaman, hindi kayang mag-output ng mga imahe o audio ang GPT‑4 – ang mga output nito ay purong teksto lamang. Kung hihilingin mong gumuhit ito ng larawan, makakalikha lang ito ng deskripsyon sa teksto o ASCII art sa pinakamaganda. Ang OpenAI ay gumagamit ng hiwalay na modelo (DALL·E 3) para sa pagbuo ng imahe, ngunit ito ay labas sa GPT-4 mismo. Kaya ang multimodal na kakayahan ng GPT-4 ay isang-daan lamang (vision input sa text output). Hindi rin nito direktang hinahawakan ang audio o video input (ginagawa ng modelo ng OpenAI na Whisper ang speech-to-text, ngunit ito ay hiwalay at hindi isinama sa conversational interface ng GPT-4 bilang isang solong modality pipeline). Ipinakilala ng GPT‑4 Turbo ang voice output para sa ChatGPT (text-to-speech), ngunit hindi iyon ang modelong bumubuo ng audio; ito ay isang hiwalay na TTS system. Sa buod, ang GPT‑4 ay bahagyang multimodal (text+vision), samantalang ang Gemini ay ganap na multimodal (text+vision+audio+video) sa pag-unawa, at bukod pa rito, ang Gemini ay maaaring magsagawa ng pagbuo ng nilalaman sa maraming modality.
• Claude 2.1: Sa kasalukuyan ay hindi sumusuporta sa input ng imahe o audio. Ito ay purong text-based na conversational model. Hindi mo maaaring ipasok ang isang imahe kay Claude o hilingin dito na bigyang-kahulugan ang isang imahe (sasabihin lang nito na hindi nito nakikita ang mga imahe). Nakatuon ang Anthropic sa teksto at hindi nag-anunsyo ng mga vision feature sa Claude 2.1. May mga pahiwatig na maaaring pag-aralan nila ang multimodal sa hinaharap, ngunit sa kasalukuyan, nahuhuli si Claude sa aspetong ito. Kaya kung ang iyong gawain ay may kinalaman sa mga imahe o iba pang non-text na datos, hindi opsyon si Claude maliban kung iko-convert ang mga input na iyon sa teksto (halimbawa, isusulat ang audio at pagkatapos ay ibibigay ito kay Claude).

Sa praktikal na usapan, binubuksan ng multimodal na kakayahan ng Gemini 3 ang maraming posibilidad: maaari mo itong gamitin bilang isang AI agent para suriin ang isang PDF na naglalaman ng teksto at mga larawan (mga talahanayan, diagram), o para sagutin ang mga tanong tungkol sa nilalaman ng isang video, at iba pa. Halimbawa, ipinakita ng Google na sa isang bagong multimodal na benchmark (tinawag na MMMU), ang Gemini Ultra ay nagtakda ng bagong estado-ng-sining na may 59.4%, samantalang ang mga naunang modelo ay nahirapan[77][78]. Ang kakayahang paghaluin ang mga modalidad sa isang prompt ay nangangahulugan din na maaari mong gawin ang mga bagay tulad ng: “Narito ang isang imahe ng grap – anong trend ang ipinapakita nito? Ngayon igawa ng ulat (teksto) tungkol sa trend na ito.” Maaaring inges ng Gemini ang grap at direktang makagawa ng tekstuwal na ulat na nagsusuri nito. Ang GPT-4 ay maaari ring suriin ang isang imahe ng grap nang kasinghusay, ngunit si Claude ay hindi magawa.

Punto sa ilalim: Para sa anumang kaso ng paggamit na nangangailangan ng pag-unawa sa bisyon o audio kasabay ng wika, ang Gemini 3 ang pinaka-kakayahan at flexible na modelo. Malakas ang bisyon ng GPT-4, pero mas maraming uri ng data ang nasasaklawan ng Gemini at kaya rin nitong bumuo ng visual na nilalaman. Ang Claude ay kasalukuyang limitado sa mga tekstwal na gawain. Kaya, sa isang multimodal na paghahambing, panalo ang Gemini 3 sa kabuuang kakayahan nito sa multi-sense, na may GPT-4 sa pangalawang puwesto (biswal lamang), at Claude na nakatuon sa teksto.

Window ng Konteksto at Kahusayan

Nabanggit na natin ang haba ng konteksto, ngunit ulitin natin at palawakin ang mga pagsasaalang-alang sa kahusayan. Ang window ng konteksto ay tumutukoy sa kung gaano karaming input (at nalikhang output) ang maaaring isaalang-alang ng modelo nang sabay-sabay. Ang mas malaking konteksto ay nagbibigay-daan sa modelo na tandaan ang mas maagang pag-uusap o mas malalaking dokumento. Tulad ng nabanggit:

• Gemini 3: ~1 milyon token na konteksto ang window[14]. Mas mataas ito kaysa iba. Ibig sabihin, kayang tanggapin ng Gemini ang napakahahabang teksto (tulad ng buong libro, mahahabang teknikal na dokumento, o malalaking kasaysayan ng prompt). Para sa mga negosyo, maaaring ito ay magbago ng laro: isipin na maipasok ang buong corporate knowledge base o daan-daang pahina ng regulasyon sa modelo nang sabay-sabay. Kaya nitong sagutin ang mga tanong o gumawa ng buod mula sa anumang bahagi ng malaking input na iyon. Ang 1M-token na konteksto ay nagbibigay-daan din sa kumplikadong agentic behavior – maaaring bumuo ng mga plano o code ang Gemini sa napakahabang scratchpad kung kinakailangan. Ang praktikal na downside ay memorya at bilis: mabigat ang pagproseso ng 1M na token ng input. Malamang gumagamit ang Google ng mahusay na implementasyon (at nakakatulong ang MoE dahil hindi lahat ng eksperto ay nakakakita ng lahat ng token). Nag-ulat din sila ng dalawang sukat sa kanilang teknikal na ulat: isang 128k token scenario kumpara sa 1M token scenario, na nagpapahiwatig na alam nila na lampas sa isang tiyak na haba, maaaring gumamit ng ibang estratehiya ang modelo (ang 128k ay sinuri sa isang “averaged” na paraan, ang 1M naman ay sa “pointwise” na paraan)[79][80]. Gayunpaman, para sa karamihan ng mga paggamit, hindi mo maaabot ang limitasyong iyon, ngunit nagbibigay ito ng napakalaking kaluwagan.
• Claude 2.1: 200k token na konteksto[17]. Napakataas din nito, pangalawa lamang sa Gemini. Dinoble ito ng Anthropic mula 100k tungo sa 200k sa Claude 2.1, tinutukoy ito bilang “industry-leading” na konteksto noong panahong iyon[17]. Ang 200k na token ay tinatayang katumbas ng 150k na salita (humigit-kumulang 500 pahina ng teksto). Tinutukoy ng Anthropic ang mga paggamit tulad ng pagpasok ng mahahabang ulat sa pananalapi, buong codebases, o mahahabang literatura at pagpapaanalisa ng Claude sa mga ito[81]. Ang caveat ay habang kayang ingest ng Claude ang dami na iyon, maaari itong maging mabagal (binabanggit nila na maaaring tumagal ng ilang minuto upang iproseso ang pinakamaraming haba ng prompts)[18]. Gayundin, mas mahal ito (ang presyo ay umaayon sa mga token). Nagtatrabaho sila sa pag-optimize nito. Ngunit mula sa pananaw ng availability, ang buong 200k context mode ng Claude 2.1 ay maa-access ng mga developer (Pro tier), na kahanga-hanga.
• GPT‑4 / GPT‑4 Turbo: Sa simula, nag-alok ang GPT‑4 ng 8k at 32k na token na mga modelo. Noong huling bahagi ng 2023, inihayag ng OpenAI ang GPT‑4 Turbo na may 128k konteksto, na nagbibigay ng mas malapit sa saklaw ng Claude[16]. Ang 128k na modelo ng konteksto ay kasalukuyang nasa beta/preview para sa mga developer, ngunit inaasahang magiging production sa lalong madaling panahon. Ang 128k na token (~96k na salita) ay humigit-kumulang 4× ng 32k konteksto at sapat para sa karamihan ng praktikal na gawain (humigit-kumulang 300 pahina ng teksto). Nagpakita pa ang OpenAI ng demo ng GPT‑4 na nagbabasa ng buong nobela (Ang Emma ni Jane Austen) at sumasagot ng mga tanong, na nagpapakita ng mahabang konteksto ng pag-unawa. Kaya't malaki ang isinara ng GPT‑4 ang agwat sa haba ng konteksto. Gayunpaman, 1/8 ito ng teoretikal na max ng Gemini at halos kalahati ng max ng Claude. Para sa napakalalaking input, kakailanganin ng GPT‑4 ang mga estratehiya sa pag-chunking samantalang ang Claude o Gemini ay maaaring hawakan ito nang sabay-sabay. Hindi pa binanggit ng OpenAI ang mga plano lampas sa 128k.

Kahusayan at latency: Sa mas malalaking konteksto at modelo, nagiging alalahanin ang bilis ng inference. GPT‑4 sa kanyang base form ay kilala na mas mabagal kaysa sa GPT-3.5, madalas na mas matagal sa pagbibigay ng tugon (lalo na kapag tumataas ang haba ng konteksto). Sinolusyonan ito ng OpenAI sa pamamagitan ng pag-optimize ng GPT‑4 Turbo upang maging mas mabilis at mas mura – iniulat nila na 3× mas mura ang input tokens at 2× mas mura ang output tokens para sa GPT‑4 Turbo kumpara sa orihinal na GPT-4[16][67], na nagpapahiwatig din ng ilang bilis na pag-gain o kahit man lang kahusayan sa gastos. Maraming developer ang nakapansin na ang GPT‑4 Turbo ay bahagyang mas mabilis sa pagtugon. Claude 2 ay karaniwang mabilis para sa maiikli hanggang katamtamang haba ng mga prompt – madalas na mas mabilis kaysa sa GPT‑4 (dahil mas maliit ang Claude at na-optimize para sa mataas na throughput). Para sa mahahabang konteksto, tumataas ang latency ng Claude; sa buong 200k, gaya ng nabanggit, ito ay maaaring umabot ng ilang minuto (na inaasahan – iyon ay isang napakalaking dami ng teksto na iproseso). Pagganap ng Gemini 3 sa bilis ay hindi pa direktang nasusukat ng mga tagalabas, ngunit ang pahayag ng Google na “significantly faster than earlier models on TPUs”[82] ay nagmumungkahi na ito ay mahusay. Bukod pa rito, ang pagbibigay ng Google ng mas magagaan na “Flash” variants ng Gemini ay nangangahulugang kung ang latency ay kritikal, maaaring pumili ang isang developer ng Gemini Flash o Flash-Lite na mas mabilis ang pagtugon (sa ilang gastos sa katumpakan)[83][84]. Sa kabaligtaran, ang OpenAI at Anthropic ay mayroon ding ideya ng mas maliliit na modelo: Ang GPT-3.5 Turbo ay isang mabilis na alternatibo para sa mas simpleng mga gawain, at ang Claude Instant ay ang mabilis na modelo ng Anthropics.

Isang aspeto pa ang kahusayan sa gastos: Lahat ng provider ay naniningil ng mas mataas para sa paggamit ng pinakamalaking konteksto. Ang 128k GPT-4 ng OpenAI ay magiging mahal sa bawat tawag, at ang Claude ng Anthropic na may 100k/200k na konteksto ay mas mataas din ang gastos (inayos nila ang pagpepresyo sa 2.1 para maging mas paborable sa paggamit ng malaking konteksto [17][85]). Ang pagpepresyo ng Google para sa Gemini sa pamamagitan ng API ay nagpapakita ng gradient: Halimbawa, ang Gemini 2.5 Pro (na may >200k na konteksto) ay may input cost na humigit-kumulang $1.25 bawat 1M token (o $2.50 para sa “thinking” mode) [35], samantalang ang mas maliit na Flash-Lite ay $0.10 bawat 1M token [35] – isang napakalaking saklaw. Ipinapahiwatig nito na inaasahan ng Google na tanging mga mabibigat na gumagamit lamang ang gagamit ng napakalaking konteksto sa mataas na presyo, habang ang pang-araw-araw na paggamit ay maaaring nasa mas murang mga modelo.

Konklusyon sa konteksto/kahusayan: Kung kailangan mong magtrabaho sa napakalalaking dokumento o konteksto, walang kapantay ang Gemini 3 sa 1M token window nito – kaya nitong i-absorb ang buong libro, koleksyon ng multi-dokumento, o oras ng mga transcript ng pagsasalita nang sabay-sabay. Pumapangalawa ang Claude 2.1 na may napakalawak na 200k window na sa praktika ay sakop ang halos lahat ng paggamit (maliban na lang siguro sa buong aklatan). Ang 128k ng GPT-4 ay malaki rin ngayon, bagaman bahagyang nahuhuli pa rin. Sa karaniwang paggamit ng ilang libong token, lahat ng modelo ay makatwirang mabilis, na may GPT-4 na siyang pinakamabagal ngunit pinaka-tiyak, at si Claude na mabilis at ang Gemini na tila optimized sa backend ng Google (bagaman mahirap ang eksaktong paghahambing ng bilis nang walang pampublikong datos). Ang diskarte ng Google ay nagbibigay ng higit na kakayahang umangkop (iba't ibang laki ng modelo, naaayos na pangangatwiran), samantalang ang OpenAI at Anthropic ay nakatuon sa mas simpleng hanay ng modelo at umaasa sa gumagamit na pumili ng mas mataas o mas mababang antas (GPT-4 kumpara sa 3.5, Claude kumpara sa Claude Instant).

Mga Tool para sa Developer at Pino na Pag-tune

Bawat isa sa mga tagapagbigay ng AI na ito ay nag-aalok ng iba't ibang ecosystem para sa mga developer:

• Google Gemini (sa pamamagitan ng Vertex AI & AI Studio): Ginagawang available ng Google ang Gemini sa pamamagitan ng kanilang cloud platform (Vertex AI) at API (Google AI Studio)[86]. Maaaring gamitin ng mga developer ang Gemini sa mga aplikasyon sa Google Cloud at isama ito sa mga produkto (halimbawa, isinasama ng Google ang Gemini sa mga Workspace apps tulad ng Gmail, Docs, atbp., sa pamamagitan ng kanilang Duet AI). Isang kapansin-pansing alok ay ang Gemma – isang pamilya ng mga open-source (o open-weight) na modelo na nauugnay sa Gemini[63]. Ang mga modelong Gemma 3 (27B, 12B, 4B, atbp.) ay mas maliit, bukas na magagamit at maaaring i-fine-tune ng mga developer sa kanilang sariling data[64]. Ang mga modelong ito ay nagbabahagi ng ilang teknolohiya sa Gemini, na nagbibigay sa komunidad ng access sa mga de-kalidad na modelo nang hindi kinakailangan ang API ng Google. Para sa pag-fine-tune ng pinakamalaking Gemini (Ultra/Pro) mismo, hindi ito binuksan ng Google sa mga customer (presumably fine-tuned internally gamit ang RLHF at nananatiling sarado). Gayunpaman, nagbibigay ang Google ng mga tool para sa prompt engineering at grounding – halimbawa, pinapayagan ng platform na Vertex AI ang retrieval-augmented generation, kaya maaaring gamitin ng mga developer ang kanilang pribadong data gamit ang vector search imbes na baguhin ang mga timbang ng modelo. Binibigyang-diin din ng Google ang “responsible AI” toolkits[87] upang tulungan ang mga developer na subukan at ayusin ang mga prompt upang mabawasan ang toxicity o bias kapag nagtatayo sa Gemini. Isa pang natatanging aspeto ay ang thinking budget control na nabanggit – maaaring programatically magdesisyon ang isang developer kung ang isang ibinigay na query ay dapat i-handle gamit ang “fast mode” (mababaw na pangangatuwiran) o “deep think mode” para sa mas tumpak na resulta[66]. Ito ay isang bagong lever para sa pag-optimize ng mga gastos.
• OpenAI GPT‑4: Inaalok ng OpenAI ang GPT-4 sa pamamagitan ng API nito at sa interface ng ChatGPT. Para sa mga developer, bumuo ang OpenAI ng isang mayamang ecosystem: function calling (na nagpapahintulot sa GPT-4 na mag-output ng JSON at mag-trigger ng external functions)[88], ang Assistants API (na inanunsyo sa DevDay) na tumutulong sa pagpapanatili ng agent-like state at paggamit ng tool, at mga plugin frameworks na nagpapahintulot sa GPT-4 na ma-access ang mga external na tool (halimbawa, browsing, databases, pag-execute ng code). Ang fine-tuning ng GPT-4 mismo ay hindi pa pangkalahatang available sa lahat – nagkaroon ang OpenAI ng waitlist para sa GPT-4 fine-tuning na nasa experimental stages[89]. Pinayagan nila ang fine-tuning sa GPT-3.5 Turbo. Kaya sa ngayon, karamihan sa mga developer ay gumagamit ng GPT-4 sa zero-shot o few-shot na paraan, posibleng sinusuportahan ng retrieval (ang bagong retrieval API ng OpenAI ay tumutulong na ikonekta ang GPT-4 sa vector databases nang madali). Kilala ang platform ng OpenAI para sa kadalian ng paggamit – maraming mga library at integration ang umiiral. Nagbibigay din sila ng mga system message para sa pag-stear sa modelo (na idinagdag lamang ng Anthropic kalaunan, at malamang na may katulad na mga construct ang API ng Google). Sa kabuuan, ang mga tool ng OpenAI ay lubos na maunlad na may mga bagay tulad ng function calling (na may mga kahalintulad na ngayon sa Gemini at Claude) at multi-turn conversation management. Kung ang isang developer ay nais na mabilis na i-plug ang isang AI model sa kanilang app, ang mga API ng OpenAI ay direkta at mahusay na dokumentado. Ang downside ay ang modelo ay isang black-box (closed weights) at ang customization lampas sa prompt at few-shot ay limitado maliban kung makapasok ka sa fine-tuning program.
• Anthropic Claude 2/2.1: Nagbibigay ang Anthropic ng Claude sa pamamagitan ng API (at isang chat interface sa claude.ai). Mas kaunti silang pampublikong inanunsyong “mga tampok” kaysa sa OpenAI, ngunit simula sa Claude 2.1 ipinakilala nila ang suporta para sa system prompts (katulad ng system message ng OpenAI, upang itakda ang pag-uugali sa simula)[90] at ang tool use API sa beta[61]. Ang tampok na tool use ay esensyal na sagot ng Anthropic sa function calling ng OpenAI – maaaring tukuyin ng mga developer ang mga tool (halimbawa, isang calculator, isang web search, database query) at maaaring magdesisyon si Claude na i-invoke ang mga ito sa panahon ng isang pag-uusap[62]. Ito ay isang malaking pagpapabuti, na ginagawang mas extensible ang Claude sa mga aplikasyon (maaari itong kumuha ng impormasyon o magsagawa ng mga aksyon sa halip na umasa lamang sa training data nito). Wala pang fine-tuning options na pampubliko si Claude. Ang “Constitutional AI” alignment nito ay nangangahulugan na ito ay medyo constrained upang sundin ang ilang mga prinsipyo, na hindi direktang naaayos ng mga user – bagaman ang system prompts ay nagpapahintulot ng ilang customization ng tono at istilo. Malakas na itinataguyod ng Anthropic ang Claude para sa paggamit sa negosyo (mayroon silang mga pakikipagsosyo sa AWS, atbp.), na itinatampok ang malaking konteksto nito para sa pagsusuri ng mga dokumento ng negosyo at ang mga tampok na pangkaligtasan nito. Mayroon din silang Claude Instant, isang mas mabilis at mas murang bersyon (na may mas mababang kalidad) na maaaring gamitin ng mga developer para sa mga magagaan na gawain. Ang karanasan ng developer sa Claude ay patuloy na umuunlad: kamakailan lamang inilunsad ng Anthropic ang isang web Workbench para sa prompt development[91] at nagtatrabaho sa documentation parity sa OpenAI. Isang kapansin-pansing bagay: maraming user ang nakikitang napakahusay ni Claude sa pagpapanatili ng kontekstong pang-usapan sa mahabang chat. Maaaring mas kaunti itong magpasok ng mga hindi kaugnay na tangents at mas malamang na hindi ito tumanggi sa mga hindi nakakapinsalang kahilingan (dahil sa iba't ibang diskarte sa alignment nito), na mas gusto ng ilang developer para sa mga chatbot na nakaharap sa user.

Pagsasama sa ibang mga produkto: Isinasama ng Google ang Gemini sa sarili nitong mga produkto (mayroong mga API ang Android para sa mga on-device na Nano models), na nangangahulugang kung ikaw ay nasa Google ecosystem, magiging maaabot ang Gemini sa maraming lugar. Ang modelo ng OpenAI ay isinama sa pamamagitan ng mga pakikipagsosyo (halimbawa, ang Bing Chat ay gumagamit ng GPT-4, ang ilang mga tampok ng Office 365 ay gumagamit ng OpenAI sa pamamagitan ng Azure). Ang Claude ng Anthropic ay isinama sa mas kaunting mga produkto para sa end-user ngunit ito ay magagamit sa mga platform tulad ng Slack (Claude app), at nakikipagtulungan sila sa mga vendor tulad ng Quora (ang Poe ay gumagamit ng Claude at GPT-4).

Komunidad ng developer at suporta: Sa ngayon, ang OpenAI ang may pinakamalaking komunidad ng gumagamit dahil sa kasikatan ng ChatGPT – kaya posibleng ang GPT-4 ang may pinakamaraming third-party tutorial, library, at tulong mula sa komunidad. Ang relasyon ng Google sa mga developer para sa AI ay lumalawak na may mga mapagkukunan sa AI.Google.dev para sa Gemini, at ang Anthropic ay medyo bago sa pag-abot pero aktibong pinapalawak ang pagkakaroon (kamakailan ay binuksan nila ang claude.ai sa buong mundo para sa mga libreng user, na tumutulong sa mga developer na maging pamilyar).

Sa kabuuan, magandang opsyon ang lahat ng tatlo para sa mga developer: Kung gusto mo ng maximum control at posibleng self-hosting para sa mas maliliit na modelo, kaakit-akit ang approach ng Google na Gemma/Gemini (open mas maliliit na modelo + powerful API para sa malaking modelo). Kung gusto mo ng diretsong API na may maraming handang features, malakas na pagpipilian ang GPT-4 ng OpenAI. Kung inuuna mo ang mahabang konteksto at mas ligtas na modelo mula sa simula, nakakaengganyo ang Claude 2.1 ng Anthropic. Wala sa mga modelong ito ang open-source sa pinakamataas na antas (maliban sa mas maliliit na Gemma ng Google), kaya sa lahat ng kaso, umaasa ka sa provider para sa malalaking modelo. Ngunit ang kumpetisyon ay nagdulot ng pagkakapareho ng mga features: ngayon, lahat ng tatlo ay may ilang anyo ng tool use API, lahat ay sumusuporta sa system instructions, lahat ay nag-aalok ng malalaking konteksto (100k+), at lahat ay naglalaan ng pagsisikap para sa safety at reliability tooling.

Kaligtasan at Pagkakatugma

Ang pagtitiyak na ang mga modelo ay kumikilos nang kapaki-pakinabang at hindi naglalabas ng mapaminsalang nilalaman ay isang pangunahing pokus para sa lahat ng tatlong organisasyon, bawat isa ay may bahagyang magkakaibang pamamaraan:

• Google Gemini (DeepMind): Binibigyang-diin ng Google ang “pagtatayo nang may pananagutan sa panahon ng agentic”[93]. Ang DeepMind ay matagal nang nakatuon sa kaligtasan ng AI, at sa Gemini, isinagawa nila ang pinakamalawak na mga pagsusuri sa kaligtasan ng anumang modelo ng Google AI hanggang ngayon[68]. Ayon sa Google, ang Gemini ay sinuri para sa bias, toxicity, at mga senaryong may panganib gaya ng maling paggamit sa cybersecurity at mapanghikayat na manipulasyon[69]. Mayroon silang mga internal na red teams na sinubukan ang mga jailbreaks at mapanirang paggamit upang ayusin ang mga tugon ng Gemini. Isinasama rin ng Google ang mga proactive guardrails sa modelo at API – halimbawa, ang modelo ng Gemini ay maaaring tumanggi sa mga kahilingang lumalabag sa polisiyang pangnilalaman (tulad ng ginagawa ng ChatGPT o Claude), lalo na't isinama ito sa mga produktong nakaharap sa gumagamit (hindi nila kayang payagan itong lumikha ng hindi pinahihintulutang nilalaman). Bukod dito, dahil kayang gumamit ng mga tool at lumikha ng code ng Gemini, malamang na may mga limitasyon ang Google upang pigilan itong gumawa ng mapanganib na bagay kung ito ay kumikilos nang autonomously. Mayroon ding aspeto ng reinforcement learning with human feedback (RLHF) na katulad ng sa OpenAI: ang mga human evaluator ay pinino ang mga sagot ng Gemini upang maging kapaki-pakinabang at hindi nakapipinsala. Isang kawili-wiling pananaliksik mula sa DeepMind ay tungkol sa “Scalable Alignment via Constitutional AI” at iba pang mga teknolohiya – posibleng hiniram ng Google ang ilan sa mga ideyang iyon o hindi bababa sa pinag-aralan ang mga ito (mga nakaraang gawain ng DeepMind sa Sparrow, atbp.). Gayunpaman, hindi pa inilarawan ng Google sa publiko ang paggamit ng isang paraan na katulad ng konstitusyon; malamang na ginamit nila ang isang halo ng maingat na piniling de-kalidad na data at feedback ng tao. Sa praktika, natuklasan ng mga unang gumagamit na ang Gemini ay magalang at karaniwang tumatanggi sa mga hindi naaangkop na kahilingan, alinsunod sa Mga Prinsipyo ng AI ng Google[68]. Maaaring mas mapagbigyan ito kaysa sa GPT-4 sa mga nilalamang nasa hangganan, ayon sa ilang anekdotal na pagsusuri, ngunit sa pangkalahatan ay nananatili ito sa loob ng ligtas na mga hangganan. Naglunsad din ang Google ng isang Secure AI Framework (SAIF) at isang Responsible AI Toolkit[87] para sa mga developer na gumagamit ng Gemini, upang makatulong na tukuyin at mabawasan ang mga potensyal na isyu gaya ng sensitibong data sa mga prompt o bias na output.
• OpenAI GPT‑4: Ang pag-ayon ng GPT-4 ay isang malaking bahagi ng pagbuo nito. Gumamit ang OpenAI ng RLHF nang malawakan, kasama ang panghuling pag-tune gamit ang “model-assisted optimization” kung saan gumamit din sila ng mga AI evaluator. Naglathala rin sila ng isang GPT-4 System Card na nagdedetalye kung paano nila sinuri ang maling paggamit (hal., pagsubok kung maibibigay ng GPT-4 ang mga mapanganib na instruksiyon, atbp.). Ang GPT-4 ay karaniwang itinuturing na napaka-ligtas at kontrolado – tumatanggi itong makisali sa mga kahilingang may kinalaman sa karahasan, poot, sekswal na pang-aabuso, iligal na pag-uugali, atbp., na may pamilyar na “Paumanhin, hindi ko maitutulong iyon” na mga mensahe. Gayunpaman, walang modelong perpekto: madalas na nakakahahanap ng mga paraan ang mga bihasang prompt engineer at jailbreakers upang malampasan ang mga limitasyon. Patuloy na ina-update ng OpenAI ang modelo upang isara ang mga puwang na ito. Minsan ay nakaka-frustrate ang pag-ayon ng GPT‑4 para sa mga gumagamit (halimbawa, maaari itong tumanggi sa mga walang kasalanang kahilingan dahil sa konserbatibong pag-tune, o labis na humingi ng paumanhin), ngunit ito ay bumuti sa paglipas ng panahon. Ang system message sa API ng OpenAI ay nagbibigay-daan sa mga developer na magpasok ng mga polisiya ng organisasyon o ninanais na persona na susundin ng GPT-4, na nagbibigay ng ilang flexibility sa tono at papel. Halimbawa, maaari mong utusan ang GPT-4 na maging isang terse assistant o magpatibay ng tiyak na istilo, hangga't hindi ito sumasalungat sa mga pangunahing patakaran. Nagbibigay din ang OpenAI ng isang opsyon na tinatawag na “OpenAI Moderation API” upang i-pre-screen ang mga input/output ng gumagamit para sa hindi pinahihintulutang nilalaman. Sa mga tuntunin ng katapatan, ang GPT-4 ay mas totoo kaysa sa mga nauna nito ngunit maaari pa ring mag-imagine nang may kumpiyansa. Iniulat ng OpenAI na ang GPT-4 ay may halos 40% na mas mababang rate ng imahinasyon sa ilang pagsusuri kumpara sa GPT-3.5, ngunit paminsan-minsan pa rin itong nag-iimbento ng mga sanggunian o code na mukhang tama ngunit hindi. Isang bukas na hamon ito sa lahat ng mga modelo.
• Anthropic Claude 2/2.1: Ang diskarte ng Anthropic ay Constitutional AI (CAI) – binibigyan nila ang AI ng isang hanay ng mga nakasulat na prinsipyo (isang “konstitusyon”) at hinahayaan itong kritikal na suriin at baguhin ang mga output nito upang sumunod sa mga prinsipyong iyon. Ang ideya ay i-align ang mga halaga ng modelo nang hindi nangangailangan ng mas maraming feedback ng tao sa bawat halimbawa. Kasama sa konstitusyon ni Claude ang mga bagay tulad ng “piliin ang tugon na pinaka-makatutulong at hindi nakapipinsala” at ito ay binabanggit ang mga ideyal mula sa mga mapagkukunan tulad ng UN Declaration of Human Rights. Sa praktikal na mga termino, napaka-ayaw ni Claude na lumikha ng mapanganib o bias na nilalaman – ito ay tatanggi sa mga kahilingan nang magalang sa pamamagitan ng pag-imbita ng mga prinsipyo (“Paumanhin, ngunit hindi ko maitutulong ang kahilingang iyon”). Madalas na napapansin ng mga gumagamit na si Claude ay may magiliw, medyo mahaba-habang istilo ng pagtanggi, at sinusubukan nitong ipaliwanag ang pangangatwiran nito. Sa Claude 2.1, partikular na tinarget ng Anthropic ang mga imahinasyon at nagtagumpay: iniulat nila ang isang 2× na pagbawas sa maling mga pahayag kumpara sa Claude 2.0[70] at na mas madalas na aminin ng Claude 2.1 ang kawalang-katiyakan kaysa sa manghula[71]. Nakamit din nila ang isang 30% na pagbawas sa mga maling sagot sa mga masalimuot na factual na gawain at isang malaking pagbaba sa mga pagkakataon kung saan mali ang interpretasyon ni Claude sa impormasyon ng dokumento[94][95]. Ang mga pagbabagong ito ay bahagi ng ethos ng Anthropic ng paglikha ng isang tapat at hindi nakapipinsalang AI. Dahil sa CAI, minsan ay kumukuha si Claude ng mas neutral o di-komitadong tindig sa mga kontrobersyal na paksa, at madalas itong nagdaragdag ng mga caveat tulad ng “Isa lamang akong AI, ngunit…” na ang ilan sa mga gumagamit ay natutuklasan bilang maingat. Isang potensyal na downside ay si Claude ay historically mas madali ang i-jailbreak sa mga role-playing scenarios, kahit na sa 2.1 ito ay naging mas mahigpit. Ang pagpapakilala ng mga system prompts sa 2.1 ay nagbibigay-daan sa mga developer na sa katunayan ay ayusin ang “konstitusyon” ni Claude sa takbo (halimbawa, maaari mong bigyang-diin na ito ay dapat sumunod sa patakaran ng isang kumpanya).

Sa usaping kung aling modelo ang “pinakaligtas,” mahirap itong sukatin nang walang konteksto. Ang tatlo ay itinuturing na nangunguna sa larangan ng alignment para sa kanilang mga kaukulang oras ng paglabas. Ayon sa kwento, si Claude ay may reputasyon na napaka-resistensya sa pagtanggi para sa walang malisyang nilalaman – ibig sabihin, karaniwan itong hindi tumatanggi maliban kung talagang kinakailangan. Minsan, ang GPT-4 ay mas maingat (halimbawa, nangangailangan ng maingat na pag-rephrase kung ang isang prompt ng user ay may bahagyang pahiwatig ng bagay na labag sa patakaran). Ang alignment ni Gemini ay patuloy na sinusubaybayan ng komunidad; tila nagtataglay ito ng balanse na katulad ng GPT-4 (matatag sa hindi pinapahintulutang nilalaman, ngunit hindi masyadong masigasig na tumanggi sa mga neutral na tanong). Ang karanasan ng DeepMind sa kaligtasan ng reinforcement learning (binanggit nila ang pananaliksik sa “red-teaming” para sa panghihikayat, atbp.[68]) ay malamang na nag-ambag sa mas matatag na pagsasanay sa kaligtasan para kay Gemini. Gayundin, dahil maaaring mag-output ng mga imahe si Gemini, kailangang tiyakin ng Google na sumusunod ito sa mga patakaran doon (halimbawa, hindi nag-generate ng tahasang o naka-copyright na imahe), na nagdadagdag pa ng isa pang layer ng kaligtasan na dapat isaalang-alang.

Sa wakas, ang tatlong kumpanya ay patuloy na nagkukumit sa patuloy na pagpapabuti. Regular silang naglalathala ng mga update (ang GPT-4 ng OpenAI ay naging mas ligtas sa mga update ng ChatGPT, ang Claude ng Anthropic ay nag-improve sa 2.1, tiyak na ia-update ng Google ang Gemini batay sa feedback). Para sa isang developer o organisasyon, maaaring umakit ang Claude kung ang kaligtasan ang pinakamataas na priyoridad, dahil sa dobleng pokus nito sa hindi nakasasakit at katapatan. Ang GPT‑4 ay halos kasunod, na may maraming pagsisiyasat at maraming tampok sa kaligtasan (kasama ang suporta ng mga pamantayan sa pagsunod at pagmamanman ng OpenAI). Ang Gemini ay malamang na napakaligtas din (malaki ang nakataya sa Google na hindi maglabas ng mapanganib na outputs sa pamamagitan ng kanilang mga serbisyo); nagdadala ito ng mga bagong kakayahan tulad ng pagbuo ng imahe na pinamamahalaan ng hiwalay na mga patakaran (halimbawa, hindi ito magpo-produce ng marahas o pang-adultong mga imahe – marahil ay katulad ng kung paano na-filter ang Imagen).

Sa buod, ang tatlong modelo ay lubos na nakaayon at medyo ligtas para sa pangkalahatang paggamit, na may maliliit na pagkakaiba sa pilosopiya: Ang OpenAI at Google ay gumagamit ng RLHF sa pangunahing feedback ng tao (kasama ang ilang AI feedback), samantalang ang Anthropic ay mas umaasa sa AI self-regulation sa pamamagitan ng konstitusyon. Maaaring mapansin ng mga gumagamit na ang mga tugon mula sa GPT-4 at Gemini ay medyo mas maigsi sa pagtanggi, samantalang si Claude ay maaaring magbigay ng mas magalang na mini-essay dahil sa mga prinsipyo nito. Sa usaping katumpakan ng impormasyon, ang GPT-4 at Gemini ay may bahagyang kalamangan sa mga benchmark, ngunit ang mga pagpapabuti ng Claude 2.1 ay nagbawas ng agwat sa pagbabawas ng mga hallucination[70][94]. Ang pinakamahusay na kasanayan ay manatiling magpatupad ng mga pagsusuri at huwag bulag na magtiwala sa anumang solong output ng modelo para sa mga kritikal na aplikasyon.

Konklusyon

Ang Gemini 3 ng Google, GPT‑4 (Turbo) ng OpenAI, at Claude 2.1 ng Anthropic ay kumakatawan sa pinakapinuno ng mga modelo ng AI sa 2025. Ang Gemini 3 ay lumitaw bilang isang makapangyarihang katunggali ng GPT‑4, na may state-of-the-art na pagganap sa maraming larangan, mas maraming sinusuportahang modalidad, at isang walang kapantay na haba ng konteksto na nagbibigay-daan sa ganap na bagong gamit. Ang GPT‑4 ay nananatiling isang gintong pamantayan para sa pagiging maaasahan, na may mahusay na pangangatwiran at isang malawak na ecosystem ng mga developer, na ngayon ay pinalakas ng input ng bisyon at isang 128K na konteksto. Ang Claude 2.1 ay nag-aalok ng isang nakakaakit na halo ng mga kakayahan – napakalakas na kasanayan sa wika at coding, ang pinakamalaking naa-access na window ng konteksto (200K), at isang disenyo na nakatuon sa kaligtasan na kaakit-akit sa mga negosyo.

Ang pagpili sa pagitan nila ay nakasalalay sa aplikasyon: Kung kailangan mo ng multimodal na pag-unawa o paglikha ng imahe na isinama sa teksto, ang Gemini 3 ang malinaw na panalo. Kung kailangan mo ng pinakamahusay na analytical text model na may maraming integrasyon at hindi alintana ang mga limitasyon sa rate, ang GPT‑4 ay isang subok na pagpipilian. Kung kailangan mong suriin ang mahahabang dokumento o gusto mo ng modelong nakatutok sa pagiging mataas na transparent at mas malamang na hindi magkamali, ang Claude 2.1 ay mahusay.

Isang bagay ang tiyak – ang kumpetisyon sa pagitan ng mga modelong ito ay nagdudulot ng mabilis na pag-unlad. Ang lahat ng tatlo ay patuloy na nagpapabuti, at maaaring magdikit ang mga pagkakaiba sa bawat pag-update. Sa ngayon, inilatag namin ang kanilang mga pagkakaiba sa arkitektura, kakayahan sa pangangatwiran, kakayahan sa pag-coding, mga tampok na multimodal, bilis, paghawak ng konteksto, mga tool para sa developer, at pagkakahanay. Sa pamamagitan ng paggamit ng mga mapagkakatiwalaang benchmark at mapagkukunan, umaasa kaming ang komprehensibong paghahambing na ito ay makakatulong sa mga developer at mahilig sa teknolohiya na maunawaan kung saan nakatayo ang mga makabagong AI modelong ito kumpara sa isa't isa[72][27][96].

Mga Inirekomendang SEO-Optimized na Pamagat ng Blog

Sa wakas, kung iniisip mong magsulat ng blog post tungkol sa paksang ito, narito ang ilang SEO-friendly na pamagat na ideya na nakatuon sa mga kaugnay na keyword at umaakit ng interes mula sa parehong mga developer at pangkalahatang mga tech na mambabasa:

• “Google Gemini 3 vs OpenAI GPT-4 vs Anthropic Claude 2: Ang Pinakamahusay na AI Model Showdown (2025)” – Isang kaakit-akit na pamagat na nagbibigay-diin sa paghahambing at kasalukuyang taon, na malamang na makakaakit ng mga naghahanap ng paghahambing ng mga modelong AI na ito.
• “Gemini 3 vs GPT-4 vs Claude 2 – Alin sa Mga Susunod na Henerasyon ng AI Model ang Nangunguna sa Coding, Pangangatwiran at Multimodal na AI?” – Binibigyang-diin ang mga pangunahing punto ng paghahambing (coding, pangangatwiran, multimodal) at gumagamit ng mga pangalan ng modelo para sa SEO, umaapela sa mga developer na nagsusuri ng teknikal na lakas.
• “Google’s Gemini 3 vs OpenAI GPT-4: Mga Resulta ng Benchmark at Mga Pangunahing Pagkakaiba sa 2025” – Nakatuon sa mga benchmark at pagkakaiba, gamit ang mga pangalan ng organisasyon (Google, OpenAI) kasama ang mga pangalan ng modelo para sa mga high-value na keyword.

Ang bawat isa sa mga pamagat na ito ay naglalaman ng mga sikat na termino sa paghahanap (Gemini 3, GPT-4, Claude 2, paghahambing ng modelo ng AI) at nangangako ng malinaw na pagsusuri, na makakatulong sa magandang pagraranggo at pag-akit ng mga mambabasang interesado sa mga paghahambing at kakayahan ng modelo ng AI.

Mga Pinagmulan: Ang impormasyon sa paghahambing na ito ay sinusuportahan ng mga opisyal na pinagmulan: mga anunsyo ng Google at teknikal na ulat para sa Gemini[72][1], dokumentasyon ng GPT-4 ng OpenAI[16], card ng modelo at mga tala ng update ng Claude ng Anthropic[50][17], kasama ang iba pang binanggit na pananaliksik at mga resulta ng benchmark sa buong artikulong ito. Ang lahat ng benchmark at mga pahayag ay binanggit mula sa mga mapagkakatiwalaang pinagmulan para sa pag-verify.

[1] [2] [11] [14] [15] [46] storage.googleapis.com

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf

[3] [4] [5] [7] [8] [20] [24] [29] [30] [39] [40] [41] [49] [52] [68] [69] [72] [77] [78] [82] Pagpapakilala sa Gemini: Pinakamahusay na AI model ng Google hanggang ngayon

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[6] [31] [32] [33] [34] [35] [37] [38] [42] [43] [44] [45] [51] [55] [66] [73] [74] [79] [80] [83] [84] [86] [93] Gemini - Google DeepMind

https://deepmind.google/models/gemini/

[9] [10] [13] [63] [64] [87] [92] Gemma 3 model card  |  Google AI para sa mga Developer

https://ai.google.dev/gemma/docs/core/model_card_3

[12] [16] [56] [60] [67] [88] Mga bagong modelo at produktong pambuo na inanunsyo sa DevDay | OpenAI

https://openai.com/index/new-models-and-developer-products-announced-at-devday/

[17] [18] [59] [61] [62] [65] [70] [71] [75] [81] [85] [91] [94] [95] Pagpapakilala sa Claude 2.1 \ Anthropic

https://www.anthropic.com/news/claude-2-1

[19] [21] [22] [23] [25] [26] [27] [28] [48] [54] [57] [58] [76] Gemini - Google DeepMind

https://nabinkhair42.github.io/gemini-ui-clone/

[36] Mga Usap-usapan Tungkol sa Google Gemini 3 Pro: Petsa ng Paglabas, Mga Tampok, at Ano ang Aasahan sa Huling Bahagi ng 2025

https://www.ainewshub.org/post/google-gemini-3-pro-rumors-release-date-features-and-what-to-expect-in-late-2025

[47] [50] [53] [96] anthropic.com

https://www.anthropic.com/claude-2-model-card

[89] Access sa GPT-4 finetuning - API - OpenAI Developer Community

https://community.openai.com/t/access-to-gpt-4-finetuning/555372

[90] Ang modelo ng pundasyon ng Claude 2.1 mula sa Anthropic ay ngayon ay pangkalahatan na ...

https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2023/11/claude-2-1-foundation-model-anthropic-amazon-bedrock/