Gemini 3 vs ChatGPT-4 vs Claude 2：全面比較

作者： Boxu Li

Google 的 Gemini 3 是來自 Google DeepMind 的最新多模態 AI 模型，代表了技術能力的一大飛躍。下面我們將探討 Gemini 3 的架構、訓練數據和基準表現，然後深入比較它與 OpenAI 的 GPT-4（包括更新版 GPT-4 Turbo）和 Anthropic 的 Claude 2/2.1 在推理、編碼、多模態性、效率、上下文長度、開發者工具和安全對齊方面的表現。我們還包括一個比較表，總結關鍵指標和特徵。

Gemini 3 技術能力

架構：Google 的 Gemini 模型使用稀疏專家混合（MoE）Transformer架構[1]。這意味著模型會動態地將標記路由到不同的專家子網絡，僅激活每個輸入標記的部分參數。MoE 設計允許擁有巨大總容量，而不會按比例增加每個標記的計算[2]。實際上，Gemini 可以非常龐大（參數億萬計，分布在專家之間），但仍然能有效運行，這有助於其高性能。相比之下，GPT-4 和 Claude 使用的是密集 Transformer 架構（其確切大小和細節未公開），這意味著所有模型參數都用於每個標記。Gemini 的架構也是本地多模態的——它從一開始就對文本、圖像和音頻（甚至視頻）進行了預訓練，而不是後來才附加上獨立的視覺模組[3]。這種整合設計幫助它比早期的多模態方法更有效地跨模態推理，這些方法通常是結合獨立的網絡[4]。

多模態能力：Gemini 3 是一個「原生多模態」模型。它可以接受文字、圖像、音頻和視頻作為輸入，並生成文字（甚至圖像）作為輸出[5][6]。例如，您可以將一張圖像與問題一起輸入給 Gemini，甚至是一段音頻或視頻片段，它將解釋內容並給出分析或答案。Google 報告稱，Gemini 在圖像理解基準測試中表現優於先前的最先進模型，而不依賴於外部 OCR 來處理圖像中的文字[7]——這證明了其端到端的視覺理解能力。通過從一開始就訓練多種模態並使用額外的多模態數據進行微調，Gemini 開發出統一的文字和視覺/音頻數據表示法[8]。值得注意的是，Gemini 可以從文字提示生成圖像（通過集成的 Gemini Image 模型），甚至可以通過文字指令進行圖像編輯操作[6]。這超越了 GPT‑4 的視覺能力——GPT‑4 可以解釋圖像（GPT‑4V）並用文字描述，但無法生成新圖像（圖像生成由 OpenAI 生態系統中的其他模型如 DALL·E 處理）。另一方面，Anthropic 的 Claude 2 目前是一個僅限文字的模型——默認情況下不接受或生成圖像/音頻。因此，Gemini 3 因其多模態 I/O 支持而脫穎而出，能夠在一個系統中無縫處理文字、視覺和音頻/視頻。

訓練數據與規模： 雖然 Gemini 3 (Ultra) 的確切參數尚未公開，但其訓練基於極其龐大且多樣化的數據集。Google 的較小型 Gemma 3 開放模型（27B 及以下）是在多達 14 兆的字元上進行訓練，涵蓋了 140 多種語言的 網頁文本、程式碼、數學和圖像[9][10]。我們可以推測，旗艦版的 Gemini 同樣利用了如此龐大的數據。Gemini 2.5 的知識截止日期（直接前身）是 2025 年 1 月[11]，意味著它訓練的信息非常近期，使其比 GPT-4 或 Claude 更為最新。（參考：GPT-4 的知識截止日期約為其初次發布於 2023 年 3 月的 2021 年 9 月，雖然 GPT-4 Turbo 後來更新至涵蓋到 2023 年 4 月的世界事件[12]。Claude 2 的訓練數據大致截至 2023 年初。）這表明截至 2025 年底，Gemini 3 擁有三者中最新的知識基礎。Google 也對數據進行了廣泛的安全過濾，從 Gemini 的訓練語料中刪除了問題內容（例如 CSAM 或敏感個人數據）[13]。

長上下文視窗：Gemini 的一個主要特點是其巨大的上下文長度。Gemini 3 可以在其上下文視窗中處理超過 100 萬個 tokens 的極長輸入。這比其他模型目前提供的要高出一個數量級。實際上，100 萬個 tokens 大約是 80 萬字或數千頁文本。Google 展示了 Gemini 2.5 能夠閱讀並總結 402 頁的阿波羅任務記錄，甚至能夠推理超過 3 小時的視頻內容 而沒有問題。相比之下，OpenAI 的基礎版 GPT-4 提供 8K 或 32K tokens 的上下文選項，而更新的 GPT-4 Turbo 支持多達 128K tokens 的上下文——大約 300 頁文本。Anthropic 的 Claude 2 起初有 100K tokens 的窗口，更新的 Claude 2.1 將其翻倍至 200K tokens（約 15 萬字或 500 多頁）。因此，雖然 Claude 2.1 在上下文大小上現在領先於 OpenAI（200K 對 128K），但Gemini 3 仍然以超過 1M 的 token 容量遠遠超過兩者。這種巨大的上下文特別適用於處理整個代碼庫、大型文件甚至同時多個文件的任務。然而，這也伴隨著計算成本——處理數十萬個 tokens 會比較慢（Anthropic 指出 200K-token 的查詢可能需要幾分鐘時間來處理 Claude 2.1）。Google 的優勢在於，他們在 TPUv5 基礎設施上，Gemini 可以分佈式並針對這些長上下文進行優化。

效能基準： 在標準學術基準上，Gemini 3（及其2.x前身）已達到最先進的成果。事實上，Gemini是首個在大型多任務MMLU考試中超越人類專家表現的模型[19]。 Gemini 1.0 Ultra在MMLU上取得90.0%的成績[20]，超過人類專家的基準（~89.8%）[21][22]，且遠高於GPT-4的成績。（GPT-4在相近的5次提示設置中的MMLU準確率報告為86.4%[23]。Gemini使用先進的提示技術——例如鏈式思維與多數投票——來「更仔細地思考」以達到90%的成績[24]。）Gemini在早期評估中還在許多其他任務中超越了GPT-4。例如，在Big-Bench Hard困難推理任務套件中，Gemini Ultra取得了83.6%的成績，而GPT-4為83.1%（基本上並列最先進）[25]。在GSM8K的數學文字題中，Gemini達到了94.4%的準確率（使用鏈式思維提示），而GPT-4約為92%[26]。在編碼方面，Gemini展現了卓越的能力：在HumanEval Python編碼基準（pass@1）中取得了74.4%的成績，顯著高於GPT-4在同一測試中的約67%[28]。事實上，Gemini的編碼能力在業界領先——Google指出它「在多個編碼基準中表現出色，包括HumanEval」，甚至推出了一個由Gemini驅動的AlphaCode 2系統，可以解決超出原始AlphaCode能力的競技編程問題[29][30]。總結來說，Gemini 3在知識推理、數學和編碼**方面提供了頂級的效能，經常在基準分數上超越GPT-4和Claude（詳細比較見下一節）。

增強的「深度思考」模式： Gemini 2.x 代的一個獨特功能是引入了一種叫做 「深層思考」 的推理模式。這種模式允許模型在產生最終答案之前，內部進行步驟推理[31][32]。在實踐中，它實施了像平行思維鏈和自我反思的技術，靈感來自於草稿紙推理和思維樹的研究。Google 報告指出，Gemini 2.5 深層思考顯著提高了模型解決需要創造力和逐步規劃的複雜問題的能力，因為模型會生成和評估多個候選推理路徑[33][34]。例如，啟用深層思考後，Gemini 2.5 Pro 在艱難的基準測試中得分更高（如 Google 的「思考 vs 非思考」評估模式所見）[35]。雖然在 Gemini 2.5 中這個模式是單獨的設置，但有傳聞稱 Gemini 3 默認整合了這些先進的推理策略，不再需要單獨切換[36]。GPT-4 和 Claude 都沒有向最終用戶公開等效的功能（雖然它們也可以通過提示被引導進入思維鏈推理）。Gemini 的*「自適應思考預算」* 也值得注意——開發者可以調整模型進行推理的程度（在成本/延遲與質量之間進行權衡），當沒有設定預算時，模型可以自動校準推理深度[37][38]。這種控制水平是 Google 提供的獨特功能，吸引了需要微調質量與速度權衡的開發者。

基礎設施和效率：Google 建立了 Gemini，以實現高度效率和可擴展性，並在其自訂的 TPU 硬體上運行。根據 Google 的說法，Gemini 是在 TPU v4 和 v5e pods 上訓練的，這是他們迄今為止訓練過的最具可擴展性和可靠性的模型[39][40]。事實上，在 Google 的發表會上，他們宣佈了一個新的 Cloud TPU v5p 超級電腦，專門用來加速 Gemini 和下一代 AI 的開發[40]。其中一個優勢是，儘管 Gemini 的規模龐大，但它在推理時間上比早期的模型運行得更快——Google 指出，在 TPUs 上，Gemini 在一個內部測試中對於英文查詢的延遲減少了 40%，相比於之前的模型[41]。此外，Google 提供了多種尺寸的 Gemini 以滿足不同需求：例如，Gemini Flash 和 Flash-Lite 是較小、較快的變體，優化於更低的延遲和成本，而 Gemini Pro（和 Ultra）則是較大以達到最高品質[42][43]。這類似於 OpenAI 提供的 GPT-3.5 Turbo 與 GPT-4，或 Anthropic 提供的 Claude Instant 與 Claude-v2。例如，Gemini 2.5 Flash-Lite 是為高量、成本敏感的任務設計，而 2.5 Pro 則是針對最複雜的任務[44][45]。藉由涵蓋整個成本與能力的「帕累托前緣」，Gemini 系列讓開發者能夠選擇適合其使用情境的模型[46]。其靈活性和 TPU 優化意味著 Gemini 可以高效部署，且 Google 可能在其產品（如 Search、Workspace、Android）中廣泛使用，並進行優化服務。

Gemini 3 概要： 簡而言之，Gemini 3 是一個具備創新 MoE 架構的多模態 AI 巨擘，擁有廣泛的訓練範疇（最新知識、代碼和視覺數據）、前所未有的上下文窗口（約 1 百萬個 tokens），並在學術基準上達到頂尖表現。它引入了新的推理層次（透過其「思考」模式）並為開發者提供控制選項，以平衡準確性與速度。接下來，我們將探討這些優勢如何與 OpenAI 的 GPT‑4 和 Anthropic 的 Claude 2 系列相比。

效能基準比較

為了進行比較，我們來看看每個模型在關鍵任務上的標準基準結果：知識與推理（MMLU 和 Big-Bench Hard）、數學文字題（GSM8K）以及編碼（HumanEval）。這些基準雖然不全面，但能夠定量地反映每個模型的能力。

MMLU（大規模多任務語言理解）：這是一項涵蓋57個科目的知識和推理測試。Gemini 3（Ultra）的準確率約為90%——顯著高於人類專家水平（人類約為89.8%）[21][22]。相比之下，GPT‑4在OpenAI報告中（5次提示設置）得分86.4%[23]。Claude 2稍低，Anthropic報告Claude 2在MMLU上得分為78.5%（5次提示加思維鏈）[47]。因此，對於廣泛的知識和推理，Gemini和GPT‑4都非常強大（Gemini略高），而Claude 2則落後於他們。值得注意的是，如果允許使用高級提示，所有這些模型都能改善（例如，GPT‑4可以通過思維鏈和投票達到約87–88%[48]），但Gemini的數據已經反映出在評估中利用了謹慎的推理[24]。
BIG-bench Hard (BBH)：這是一組特別具有挑戰性的推理任務。GPT‑4和Gemini在這裡基本持平——Gemini Ultra在BBH上得分83.6%，GPT‑4約為83.1%（都是在少次提示設置中）[25]。這些得分遠高於大多數舊模型。我們在已發表的資料中沒有看到Claude 2在BBH上的官方得分；第三方評估顯示Claude可能略低（可能在70%範圍內）。總體而言，GPT‑4和Gemini在許多複雜的推理測試中勢均力敵，各自在某些類別中略有優勢。Google聲稱Gemini在32個學術基準中超越了SOTA中的30個[49]，因此可以推測它至少在幾乎所有基準上與GPT‑4相當。
數學 – GSM8K：這個小學數學問題的基準需要多步推理（通常通過思維鏈解決）。Gemini展現了卓越的數學能力——在GSM8K上得分94.4%（通過32個推理路徑的大多數投票）[26]。GPT‑4在數學上也很出色；OpenAI報告在GSM8K上約為92%，使用少次提示的思維鏈[26]。Claude 2在無提示的情況下使用思維鏈測試得分88.0%，略低於GPT‑4[50]。這三個模型在數學文字問題上的表現遠遠優於前幾代（參考一下，GPT-3.5在GSM8K上的得分約為50-60%）。但Gemini目前在數學上佔有優勢，可能是因為其「平行思維」方法能以更高的可靠性找到解決方案[33]。
編程 – HumanEval（Python）：這衡量模型生成正確程式碼以應答編程提示的能力。Gemini 3在HumanEval上取得了約74–75%的pass@1[27]。這是在此基準上的行業最佳結果。Claude 2在編程方面也取得了巨大進步——它在pass@1上得分71.2%[50]，實際上超過了GPT‑4。GPT‑4在2023年3月的技術報告中在HumanEval上（0提示）達到67%[28]。因此，在純編程任務中，排名為Gemini > Claude 2 > GPT‑4。據說，使用者發現Claude在編程上表現不錯（它能輸出非常詳細的代碼並附有解釋），但Google的Gemini模型似乎受益於在代碼上進行大量訓練，或者可能採用了新技術（Google甚至為編程建立了一個內部基準WebDev Arena，其中Gemini 2.5 Pro在排行榜上名列前茅[51]）。值得注意的是，Google在AlphaCode 2中利用了Gemini，這解決了約2倍於原始AlphaCode的競賽問題（基於舊模型）[52]——暗示Gemini在編程/一般推理組合上在算法挑戰中非常強大。
其他評估：在知識密集型QA（TriviaQA）、長篇理解（QuALITY）和科學問題（ARC-Challenge）上，所有模型的表現都很強勁，GPT‑4和Gemini通常在高80%到90%範圍內，而Claude通常在80%範圍內。例如，Claude 2在ARC-Challenge上得分91%，幾乎與GPT‑4持平[53]。在常識推理（HellaSwag）中，GPT‑4實際上佔有優勢，得分約95%，相較於Gemini的87.8%[54]——可能反映出訓練數據或常識對齊的差異。在多語言任務中，Google報告Gemini表現出色；一個變體（「Global MMLU」）顯示Gemini 2.5 Pro約89%[55]，顯示出強大的多語言理解能力。所有三個模型在廣泛的NLP基準上都具有能力，但Gemini 3和GPT‑4通常位居最前列，根據任務交替領先，而Claude 2/2.1在整體學術基準表現上略低一級。

我們在下表中總結了一些這些基準比較：

比較表：關鍵指標和功能

下表突顯了 Google 的 Gemini 3、OpenAI 的 GPT-4（GPT-4 Turbo）和 Anthropic 的 Claude 2.1 的關鍵性能指標和功能：

功能 / 指標

谷歌 Gemini 3 (DeepMind)

OpenAI GPT‑4 (包括 GPT‑4 Turbo)

Anthropic Claude 2.1

模型架構

稀疏專家混合 Transformer；從頭開發的多模態[1]。在 TPU 上具高度可擴展性。

密集型 Transformer（具體細節為專有）；通過集成編碼器啟用視覺功能[56]。

密集型 Transformer（專有）；強調訓練中的 AI 安全性。使用憲法 AI 對齊。

多模態支持

是 – 原生文本、圖像、音頻、視頻輸入；生成文本（和圖像）[6]。具備先進的視覺理解能力[7]。

部分支持 – 接受文本 + 圖像（GPT-4V）；輸出文本。不生成圖像（使用單獨的 DALL·E）。

不支持（僅限文本）– 在 Claude 2.1 中，輸入/輸出僅限於文本。沒有內建的圖像或音頻功能。

最大上下文窗口

1,000,000+ 個標記（約 80 萬字）。支持大文檔[14]。

GPT-4 Turbo 中有 128K 個標記[16]（標準 GPT-4 是 8K/32K）。

Claude 2.1 中有 200K 個標記[17]（Claude 2.0 是 100K）。

MMLU（知識考試）

約 90%（超越人類專家）[20]。 <br>（首次在 MMLU 上達到 90%）

86.4%（5 次）[23]。 <br>在 Gemini 之前是最先進的；達到人類水平。

78.5%（5 次 CoT）[47]。 <br>強大，但落後於 GPT-4 和 Gemini。

BIG-Bench Hard（推理）

83.6%（3 次）[25]。 <br>與 GPT-4 並列最先進。

83.1%（3 次）[57]。

（無）無官方數據。估計 ~75–80% （Claude 2 可能低於 GPT-4/Gemini）。

GSM8K 數學（小學）

94.4%（使用 CoT 和多數投票）[26]。

約 92%（5 次 CoT）[58]。

88.0%（0 次 CoT）[50]。

HumanEval（Python 編碼）

74.4% 通過@1[27] – 一流的代碼生成。

67% 通過@1[28]。

71.2% 通過@1[50] – 在編碼上超過基礎 GPT-4。

推理模式（“CoT”）

由深度思考模式啟用的思維鏈推理。可以在內部以平行步驟進行推理[33]。開發者可調整的推理深度。

通過提示進行 CoT。沒有公開的“自我反思”模式，但 GPT-4 在要求時能夠進行詳細推理。

默認情況下傾向於解釋答案；不需要切換（Claude 經常給出逐步推理）。現在支持函數/工具調用[59]。

編碼/工具整合

優秀的編碼技能（多語言）。能夠在上下文中處理整個代碼庫。推動 AlphaCode 2 用於競賽編程[30]。通過 Vertex AI 提供（包括代碼筆記本等）。

頂級的編碼能力（尤其是使用代碼解釋器）。提供函數調用 API[60] 和插件以整合工具。GitHub Copilot X 使用 GPT-4。精細調整處於有限測試階段。

非常好的編碼幫助（接近 GPT-4 水平）。現在支持 API 工具使用（測試）來調用開發者定義的函數和網絡搜索[61][62]。強調互動式聊天進行編碼（Claude 在 Slack 等）。

精細調整可用性

有限 – 主要的 Gemini 模型是封閉源代碼；不公開提供精細調整（使用谷歌的內部 RLHF）。然而，Gemma 開放模型（1B–27B）可用於自定義精細調整[63][64]。

部分 – GPT-4 是封閉源代碼；OpenAI 提供 GPT-3.5 的精細調整，GPT-4 的精細調整處於受控預覽中。開發者可以通過系統指令和少量提示自定義行為。

無公開精細調整 – Claude 是封閉源代碼；Anthropic 沒有提供精細調整。用戶可以通過系統提示[65] 和憲法 AI 方法進行自定義。

速度與效率

在 TPU 上優化 – 在谷歌硬件上運行速度比更小的模型快[39]。Gemini Flash 模型提供更低的延遲。可以通過“思考”預算在速度和質量之間進行權衡[66]。

GPT-4 Turbo 比 GPT-4 快約 2 倍/便宜約 2 倍[16][67]。儘管如此，GPT-4 可能相對較慢，特別是在 32K/128K 上下文時。OpenAI 不斷改進延遲。

Claude 2 在正常上下文中相當快；在最大 200K 上下文時可能需要數分鐘[18]。Claude Instant 模型提供更快、更便宜的回應，但會有一些質量損失。

安全與對齊

通過人類反饋和紅隊測試的強化學習進行訓練。谷歌聲稱對 Gemini 進行了“最全面的安全評估”。特別研究風險（網絡安全、說服力）[69]。內建圖像/多模態輸出的防護措施。

通過 RLHF 和廣泛的精細調整進行對齊。GPT-4 經過嚴格的紅隊測試並有官方使用政策。系統消息允許引導行為。容易在不允許的內容上拒絕，並進行持續調整。

通過憲法 AI 進行對齊 – Claude 受一系列原則指導。傾向於更冗長，當查詢與其“憲法”相衝突時拒絕。Claude 2.1 的幻覺率比 Claude 2.0 低 2 倍[70]，並提高了誠實性（寧可避免而非猜測）[71]。專注於無害性和透明性。

**來源：**效能指標來自官方報告：Google DeepMind 的 Gemini 技術部落格[72][27]、OpenAI 的 GPT-4 文件[28]，以及 Anthropic 的 Claude 模型卡[50]。Google 公告的背景和功能信息[14][6]、OpenAI DevDay 新聞[16]，以及 Anthropic 更新[17]。

深入比較 Gemini 3、GPT‑4 和 Claude 2.1

現在我們已經看過高層數據，讓我們詳細比較這些模型在各個維度上的表現：

推理和一般智能

三款模型——Gemini 3、GPT-4 和 Claude 2——都在 AI 推理能力上處於前沿，但 Gemini 和 GPT-4 在最具挑戰性的任務上通常更強。 GPT-4 在發布時設立了新的標準，經常在知識和推理測試中達到或超過人類水平。谷歌的 Gemini 明確設計為超越這一標準，並且它確實在許多學術基準（例如 MMLU、數學、編碼等，如上所述）上稍微超過了 GPT-4。在實際應用中，GPT-4 和 Gemini 均表現出卓越的邏輯一致性、多步推理（例如一步步解決複雜問題）和廣泛的知識。用戶觀察到 GPT-4 擁有非常成熟且可靠的推理風格——通常仔細遵循指示並產生結構良好、理由充分的答案。Gemini 3， 特別是其深度思考能力，對於困難問題可以更具分析性，有效地進行內部的“思維鏈”以提高對棘手問題的準確性[33][34]。谷歌展示了 Gemini 解決複雜任務的能力，如創建模擬、編寫複雜代碼，甚至通過多步推理來玩策略遊戲[73][74]。Gemini 的一個優勢是其訓練數據的時間較新——擁有至 2024/2025 年的知識，可能對於更新事件或研究有更及時的信息，而 GPT-4（2023 截止）有時缺乏最新的事實。

Claude 2雖然非常有能力，但在複雜推理上經常被形容為稍微不如 GPT-4 聰明或嚴謹。其 MMLU 得分為 78.5%，這表明它尚未達到同樣的考試級掌握水平[47]。話雖如此，Claude 在自然語言理解和解釋方面表現出色，擁有生成類似人類的清晰推理解釋的能力。Anthropic 以對話格式（“助手”角色）訓練 Claude，因此它比 GPT-4 更容易表達其思維過程（GPT-4 默認給出最終答案，除非提示需要步驟）。在許多常識或日常推理任務中，Claude 與 GPT-4 不相上下。但在特別困難的邏輯謎題或高度技術性問題上，GPT-4 仍在準確性上佔據優勢。用戶也反映 Claude 更願意承認不確定性或在不確定時說“我不確定”（這是為誠實而設計的）[71]，而 GPT-4 可能會試著給出答案。這可能會讓 Claude 顯得更謹慎或受限，但也意味著它可能較少幻覺出錯誤的事實。

摘要： GPT‑4 和 Gemini 3 代表了通用推理的最先進技術，Gemini 在新的基準測試中表現出色，甚至略勝一籌（歸功於先進技術和可能更多的訓練數據）。Claude 2 在許多任務中也不遜色，經常在回答中提供非常詳細的推理，但未能達到相同的基準高度。如果你的使用案例需要在困難問題上有絕對強大的推理能力（例如複雜考試、棘手的文字問題），Gemini 3 或 GPT‑4 是最佳選擇，而 Claude 是一個可靠的替代選擇，回答中偏向謹慎。

編碼和軟體協助

Gemini 3 和 OpenAI 的 GPT-4 都是非常強大的程式編寫工具，值得注意的是，Anthropic 的 Claude 2 也被證明是出色的程式設計助手。在程式設計評估如 HumanEval 和競賽編程中，Gemini 目前略有領先（如所述，通過率為 74% 對比 GPT-4 的 67%）[27][28]。Google 已展示了 Gemini 生成複雜互動代碼的能力——例如，從頭開始創建分形視覺化、瀏覽器遊戲或數據視覺化，只需高層次提示[73][74]。它可以處理非常大的代碼庫，得益於其百萬字符的上下文——開發者可以直接將整個倉庫或多個源文件粘貼到 Gemini 中，並要求它重構代碼或查找錯誤。這對開發工作流程具有變革性意義：Gemini 可以在推理過程中“記住”並利用整個項目的代碼上下文。GPT-4 的上下文最大為 128K（這仍然足夠處理大約 100 個代碼文件，具體取決於大小）[56]，而 Claude 2.1 在 200K 字符可能處理得稍多一些。但都無法達到 Gemini 對整個代碼庫理解的能力。

在日常編程協助中（如編寫函數、解釋代碼或建議改進），這三個模型都表現得很好。GPT-4 以其在生成正確、語法有效的代碼方面的可靠性而聞名，適用於 Python、JavaScript 等語言。它是首個集成到 GitHub Copilot 中的模型（作為 Copilot X 的後端），在開發者中很受歡迎，用於編寫單元測試、將偽代碼轉換為代碼和調試。GPT-4 的代碼輸出可能會更簡潔且直指要點，而 Claude 通常會輸出非常詳盡的解釋和代碼，這一點受到一些開發者的青睞（就像與健談的高級工程師一起編程）。在能力方面，Claude 2 在某些編碼基準測試中實際上超過了 GPT-4（在 HumanEval 上為 71% 對 67%）[50][28]，這表明 Anthropic 在 Claude 的訓練更新中專注於編程。用戶注意到 Claude 尤其擅長理解模糊的請求並在代碼中填充細節（它不太可能因為提示不夠明確而拒絕；它會嘗試猜測意圖並生成可行的結果）。

編碼的微調和工具： OpenAI 提供了像 Code Interpreter（現稱為 Advanced Data Analysis）這樣的專業工具，並且有編碼的插件集成（例如終端插件或資料庫插件），這些工具擴展了 GPT-4 的編碼效用。Google 尚未公開宣布 Gemini 的具體「代碼執行」工具，但考慮到 Gemini 在 Google 雲中的集成，可以想像它會被用於 Colab 筆記本或連接到執行環境來測試代碼。Anthropic 最近在 Claude 2.1 中推出了一個 工具使用 API，讓它能執行開發者提供的功能——例如，可以允許 Claude 在其生成的代碼上運行編譯或測試功能[61][75]。這類似於 OpenAI 的函數調用，能夠啟用一種動態編碼代理，可以測試其輸出並修正錯誤。所有模型都能受益於這種反饋迴路，但目前依賴於開發者的實施。

總結來說，這三個模型都是出色的編碼助手，但Gemini 3 的巨大上下文和稍高的編碼基準表明它可以一次性處理更大和更複雜的編程任務（例如一起分析數千行代碼）。GPT-4 在開發者社群中已經被廣泛證明是有效的，並且擁有多種工具和整合，而 Claude 2 尤其適合那些喜歡其解釋風格或需要 200K 上下文來處理大型代碼文件的人。就純粹的編碼準確性而言，Gemini 3 似乎略勝一籌，Claude 2 也不遑多讓，而 GPT-4 在真實世界的編碼場景中依然非常強大，並且可能是最經得起考驗的。

多模態輸入/輸出

這就是 Gemini 3 真正與眾不同的地方。 Gemini 從一開始就被打造為多模態 AI，而 GPT-4 的視覺能力是後來加上的擴展，Claude 目前仍然僅支持文本。

Gemini 3：接受圖片（單張甚至多張圖片）作為提示的一部分，並能深入理解它們——不僅僅是描述，還能分析圖表、閱讀圖形、解釋截圖等。它還能處理音訊和影片。例如，你可以給 Gemini 一段音訊剪輯並詢問其內容，或提供一段影片（畫面或文字稿）以獲得摘要或答案。Google 已展示過 Gemini 分析無聲電影和複雜視覺數據[76]。在輸出方面，Gemini 預設生成文字，但在其 Gemini Image 模式下也能從文字提示生成圖片（類似於 DALL·E 或 Imagen）[6]。這意味著用戶可以要求 Gemini 創作一件藝術品或編輯某張圖片（“讓這張照片看起來像一幅畫”），全部在同一 AI 系統中完成。這種多模態生成是超越 GPT-4/Claude 原生能力的一大步。此外，Gemini 在某些情境下還可以處理影片輸出（例如，它可以生成動畫的程式碼或可能描述影片場景——雖然生成實際影片畫面可能由相關模型如 Phenaki 或 Imagen Video 處理）。總體而言，Gemini 的多模態實力是尖端的；它能夠原生理解並連結不同的模態。例如，它可以分析一張圖片，然後在文本推理鏈或程式碼生成任務中使用該信息，流暢地進行。
GPT-4：僅部分支持多模態。GPT-4（基礎模型）接受圖片作為輸入——你可以給它一張圖片並詢問問題。這是 GPT-4 的“視覺”功能（最初在 2023 年以有限測試版形式提供）。它相當強大： GPT-4 能夠描述圖片、識別物體、讀取圖片中的文字，並對視覺內容進行推理。例如，用戶展示了 GPT-4 視覺功能解釋迷因或分析冰箱圖片內容以建議食譜。然而，GPT-4 無法輸出圖片或音訊——其輸出僅為文字。如果你要求它畫一幅畫，它最多只能生成文字描述或 ASCII 藝術。OpenAI 通過一個單獨的模型（DALL·E 3）來處理圖像生成，但這是在 GPT-4 之外的。因此，GPT-4 的多模態能力是單向的（視覺輸入到文字輸出）。它也無法直接處理音訊或影片輸入（OpenAI 的 Whisper 模型進行語音轉文字，但這同樣是單獨的，並未整合到 GPT-4 的對話介面中作為單一模態管道）。GPT-4 Turbo 為 ChatGPT 引入語音輸出（文字轉語音），但那不是模型生成音訊；這是一個單獨的 TTS 系統。總之，GPT-4 是部分多模態（文字+視覺），而 Gemini 在理解上是完全多模態（文字+視覺+音訊+影片），並且 Gemini 在多模態內容生成方面也能執行。
**Claude 2.1：**目前不支持圖片或音訊輸入。它純粹是一個基於文字的對話模型。你無法將圖片提供給 Claude 或要求它解釋圖片（它只會說它無法看到圖片）。Anthropic 專注於文字，至 Claude 2.1 為止並未宣佈視覺功能。已經有跡象表明他們可能會在未來探索多模態，但目前 Claude 在這方面落後。因此，如果你的任務涉及圖片或其他非文字數據，Claude 除非轉換這些輸入為文字（例如，轉錄音訊後再提供給 Claude），否則不是一個選擇。

在實際應用中，Gemini 3 的多模態能力開啟了許多可能性：您可以用它作為一個單一的 AI 助手來分析包含文字和圖片（表格、圖表）的 PDF，或者回答有關影片內容的問題等。例如，Google 展示了在一個新的多模態基準（稱為 MMMU）上，Gemini Ultra 創下了 59.4% 的新紀錄，而之前的模型都顯得困難。混合多種模式於一個提示中的能力也意味著您可以做一些事情，比如：「這是一張圖表圖片——它顯示了什麼趨勢？現在草擬一份關於這個趨勢的報告（文字）。」Gemini 可以讀取圖表並直接生成分析它的文字報告。GPT-4 也能類似地分析圖表圖片，但 Claude 則完全無法。

**結論：**對於任何需要視覺或音頻理解與語言結合的應用場景，Gemini 3 是最具能力和靈活的模型。GPT-4 的視覺能力強大，但 Gemini 涵蓋的數據類型更多，還能生成視覺內容。Claude 目前僅限於文字任務。因此，在多模態比較中，Gemini 3 以其全面的多感官能力勝出，GPT-4 位居第二（僅限於視覺），而 Claude 專注於文本。

上下文窗口與效率

我們已經提到過上下文長度，但讓我們重申並擴展效率考量。上下文窗口指的是模型一次可以考慮多少輸入（和生成的輸出）。較大的上下文使模型能夠記住先前的對話或較大的文件。如前所述：

Gemini 3： ~1 百萬 tokens 的上下文窗口[14]。這遠高於其他模型。這意味著 Gemini 可以處理非常長的文本（如整本書籍、冗長的技術文件或大量的提示歷史）。對企業而言，這可能具有顛覆性：想像一下將整個公司知識庫或數百頁的監管文本一次性輸入模型。Gemini 可以從這些巨大輸入中任意部分回答問題或生成摘要。1M-token 的上下文還允許複雜的 代理行為——如果需要，Gemini 可以在長時間的草稿本上內部生成計劃或代碼。實際缺點是記憶和速度：處理 1M tokens 的輸入是相當沉重的。Google 可能使用高效的實現（且 MoE 幫助因為並非所有專家都會看到所有 tokens）。他們在技術報告中還報告了兩個指標：128k token 情境 與 1M token 情境，表明他們意識到在某個長度之外，模型可能會採用不同的策略（128k 是以“平均”方式評估，1M 是以“逐點”方式評估）[79][80]。無論如何，對於大多數用途，你不會達到這個限制，但它提供了巨大的餘地。
Claude 2.1： 200k tokens 的上下文[17]。這也非常高，僅次於 Gemini。Anthropic 將 Claude 2.1 的上下文從 100k 擴大到 200k，宣稱這是當時的“業界領先”上下文[17]。200k tokens 大約是 150k 字（約 500 頁文本）。Anthropic 特別提到的用例包括輸入長篇財務報告、整個代碼庫或長篇文學作品，讓 Claude 分析它們[81]。但需注意的是，儘管 Claude 可以攝入這麼多，但可能會很慢（他們提到處理最大長度提示可能需要幾分鐘）[18]。此外，成本更高（價格隨 tokens 增長）。他們正在努力優化這一點。但從可用性角度來看，Claude 2.1 的全 200k 上下文模式對開發者（專業級）開放，這很令人印象深刻。
GPT-4 / GPT-4 Turbo： 起初，GPT-4 提供 8k 和 32k token 模型。在 2023 年末，OpenAI 宣布推出 GPT-4 Turbo，擁有 128k 的上下文，這使其更接近 Claude 的範圍[16]。128k 的上下文模型目前對開發者處於測試/預覽階段，但預計很快會投入生產。128k tokens（~96k 字）大約是 32k 上下文的 4 倍，足夠應付大多數實際任務（約 300 頁文本）。OpenAI 還演示了 GPT-4 閱讀整本小說（Jane Austen 的《Emma》）並回答問題，展示了長上下文理解能力。因此，GPT-4 在上下文長度上大幅縮小了差距。但它仍然是 Gemini 理論最大值的 1/8，約是 Claude 最大值的一半。對於極大的輸入，GPT-4 需要分塊策略，而 Claude 或 Gemini 可能一次處理完。OpenAI 尚未提到超過 128k 的計劃。

**效率與延遲：**隨著上下文和模型的增大，推理速度成為一個問題。GPT-4在其基本形式中被認為比GPT-3.5慢，尤其是在上下文長度增加時，回應時間明顯更長。OpenAI通過優化GPT-4 Turbo來解決這一問題，使其更快且更便宜——報告顯示，GPT-4 Turbo的輸入代幣比原始GPT-4便宜3倍，輸出代幣便宜2倍[16][67]，這也意味著一定的速度增益或至少成本效率。許多開發者觀察到GPT-4 Turbo在回應速度上略快。Claude 2在短至中等提示上通常相當快——常常比GPT-4快（因為Claude的尺寸較小且針對高吞吐量進行了優化）。對於長上下文，Claude的延遲會增加；如同在完整的200k時，可能需要數分鐘（這是預期的——處理如此大量文本需要時間）。Gemini 3的性能在速度上尚未被外部人士直接測量，但根據Google的聲稱「在TPU上的速度顯著快於早期模型」[82]表明其效率高。此外，Google提供了Gemini的輕量級「Flash」變體，這意味著如果延遲至關重要，開發者可以選擇Gemini Flash或Flash-Lite以更快地回應（在一定的準確性成本下）[83][84]。相比之下，OpenAI和Anthropic也有小型模型的概念：GPT-3.5 Turbo是一個快速替代方案，用於簡單任務，而Claude Instant是Anthropic的快速模型。

另一個方面是成本效益：所有供應商在使用最大上下文時都會收取更多費用。OpenAI 的 128k GPT-4 每次調用都會很昂貴，Anthropic 的 Claude 使用 100k/200k 上下文也成本較高（他們在 2.1 中調整了定價，使大上下文使用更具成本效益[17][85]）。Google 透過 API 提供的 Gemini 定價顯示了一個梯度：例如，Gemini 2.5 Pro（具有 >200k 上下文）的輸入成本約為每百萬個 token 1.25 美元（或“思考”模式下 2.50 美元）[35]，而較小的 Flash-Lite 則為每百萬個 token 0.10 美元[35]——範圍巨大。這表明 Google 預期只有重度用戶會在高價時調用大量上下文，而日常使用則可以選擇更便宜的型號。

上下文/效率結論： 如果您需要處理非常大的文件或上下文，Gemini 3 是無與倫比的，擁有 1M 代幣窗口——理論上可以一次吸收整本書、多文檔集合或數小時的語音記錄。Claude 2.1 以非常慷慨的 200k 窗口位居第二，實際上涵蓋了幾乎所有使用案例（除了可能整個圖書館）。GPT-4 的 128k 現在也相當大，儘管仍稍遜一籌。在通常的幾千個代幣使用中，所有模型的速度都相當快，GPT-4 最慢但最精確，Claude 十分快速，而 Gemini 可能在 Google 的後端進行了優化（雖然沒有公開數據進行精確的速度比較）。Google 的方法提供了更多靈活性（不同的模型尺寸、可調整的推理），而 OpenAI 和 Anthropic 專注於更簡單的模型陣容，並依賴用戶選擇高或低級別（GPT-4 對比 3.5，Claude 對比 Claude Instant）。

開發者工具和微調

這些 AI 提供商中的每一家都為開發者提供了不同的生態系統：

Google Gemini（透過 Vertex AI 和 AI Studio）： Google 透過其雲端平台（Vertex AI）和 API（Google AI Studio）提供 Gemini。開發者可以在 Google Cloud 上使用 Gemini 並將其整合到產品中（例如，Google 正在將 Gemini 整合到 Gmail、Docs 等 Workspace 應用中，透過其 Duet AI）。其中一個值得注意的產品是 Gemma——一系列與 Gemini 相關的開源（或開放權重）模型[63]。Gemma 3 模型（27B, 12B, 4B 等）體積較小，公開可用，開發者可以在自己的數據上進行微調[64]。這些模型與 Gemini 共享一些技術，使社群可以在不需要 Google API 的情況下訪問高品質模型。對於微調最大的 Gemini（Ultra/Pro）本身，Google 尚未向客戶開放（據推測是內部使用 RLHF 微調並保持封閉）。然而，Google 提供了 提示工程和基礎設施 的工具——例如，Vertex AI 平台允許檢索增強生成，開發者可以讓 Gemini 使用他們的私有數據進行向量搜索，而不是改變模型權重。Google 也強調 「負責任的 AI」 工具包[87]，幫助開發者測試和調整提示，以減少建構 Gemini 時的毒性或偏見。另一個獨特的方面是 思考預算控制，如所述，開發者可以以編程方式決定是否應使用「快速模式」（淺層推理）或「深思模式」來處理查詢以提高準確性[66]。這是一個優化成本的新方法。
OpenAI GPT‑4： OpenAI 通過其 API 和 ChatGPT 介面提供 GPT-4。對於開發者，OpenAI 建立了一個豐富的生態系統：函數調用（允許 GPT-4 輸出 JSON 並觸發外部函數）[88]，在 DevDay 上宣布的 助理 API 幫助維持類代理的狀態和工具使用，以及允許 GPT-4 訪問外部工具的插件框架（例如瀏覽、數據庫、代碼執行）。GPT-4 自身的微調尚未普遍提供——OpenAI 為 GPT-4 微調 設立了一個等待名單，目前處於實驗階段[89]。他們允許對 GPT-3.5 Turbo 進行微調。因此，目前大多數開發者以零樣本或少樣本方式使用 GPT-4，可能輔以檢索（OpenAI 的新檢索 API 有助於輕鬆連接 GPT-4 與向量數據庫）。OpenAI 的平台以易用性著稱——有許多庫和整合存在。他們還提供系統消息以引導模型（Anthropic 只有稍後才添加，Google 的 API 可能有類似構造）。總而言之，OpenAI 的工具相當成熟，具備類似函數調用（現在在 Gemini 和 Claude 中也有類似功能）和多輪會話管理等功能。如果開發者想要快速將 AI 模型插入他們的應用，OpenAI 的 API 非常簡單易用。缺點是模型是個黑盒子（封閉權重），除非進入微調計劃，否則自定義超出提示和少樣本的能力有限。
Anthropic Claude 2/2.1： Anthropic 通過其 API 提供 Claude（在 claude.ai 的聊天介面上）。他們宣布的「功能」少於 OpenAI，但在 Claude 2.1 中引入了 系統提示 支持（類似於 OpenAI 的系統消息，用於預設行為）[90] 和 工具使用 API 的測試版本[61]。工具使用功能本質上是 Anthropic 對 OpenAI 函數調用的回應——開發者可以定義工具（例如計算器、網頁搜索、數據庫查詢），Claude 可以在對話中決定調用它們[62]。這是一個很大的改進，使 Claude 在應用中更具可擴展性（它可以獲取信息或執行操作，而不僅僅依賴於其訓練數據）。Claude 沒有公開的微調選項。其「憲法 AI」對齊意味著它在某種程度上受到遵循某些原則的限制，這些原則不能由用戶直接調整——不過系統提示允許對語氣和風格進行一定的自定義。Anthropic 大力推廣 Claude 用於企業用途（他們與 AWS 等有合作），強調其大上下文用於分析商業文件及其安全功能。他們還有 Claude Instant，一個更快更便宜的版本（質量較低），開發者可以用於輕量級任務。使用 Claude 的 開發者體驗 正在穩步提高：Anthropic 最近推出了一個網頁工作台，用於提示開發[91]，並正在努力達到與 OpenAI 的文件對等。值得注意的是：許多用戶發現 Claude 非常擅長在長時間聊天中維持對話上下文。它可能引入的無關緊要的題外話較少，並且不太可能拒絕無害的請求（由於其不同的對齊策略），這是一些開發者對用戶面向聊天機器人更喜歡的。

**與其他產品的整合：**Google 正將 Gemini 編入其自家產品（Android 有設備上的 Nano 模型 API[87]，Chrome 也將獲得 Gemini 的功能等），這意味著如果你在 Google 生態系統中，Gemini 將在許多地方可以使用。OpenAI 的模型透過合作夥伴關係進行整合（例如，Bing Chat 使用 GPT-4，某些 Office 365 功能透過 Azure 使用 OpenAI）。Anthropic 的 Claude 較少整合到終端使用者產品中，但可在 Slack（Claude 應用）等平台上使用，並與 Quora 等供應商合作（Poe 使用 Claude 和 GPT-4）。

**開發者社群與支援：**由於 ChatGPT 的普及，OpenAI 目前擁有最大的社群使用量——因此 GPT-4 可能擁有最多的第三方教程、庫和社群幫助。Google 的 AI 開發者關係正在提升，提供 AI.Google.dev 上的資源來支援 Gemini[92]，而 Anthropic 的推廣較新，但正在積極擴展可用性（最近他們為免費用戶在全球開放了 claude.ai，有助於開發者熟悉）。

總結來說，開發者對這三種選擇都有很好的選擇：如果你想要最大控制權，並可能自行託管較小的模型，Google 的 Gemma/Gemini 方法很有吸引力（開放較小的模型 + 強大的大模型 API）。如果你想要簡單易用的 API 並具有許多現成功能，OpenAI 的 GPT-4 是個強而有力的選擇。如果你優先考慮長上下文和更安全的即用型模型，Anthropic 的 Claude 2.1 很有吸引力。這些模型中，頂級版本都不是開源的（除了 Google 的較小型 Gemmas），因此在所有情況下，你都需要依賴提供者的大模型。但競爭已經導致功能的趨同：現在三者都有某種形式的工具使用 API，全部支持系統指令，全部提供大上下文（10萬+），並且都在安全和可靠性工具上下很大功夫。

安全性與一致性

確保模型表現得有幫助且不產生有害內容是這三個組織的主要關注點，各自採取略有不同的方法：

Google Gemini (DeepMind)： Google 強調*「在代理時代負責任地構建」[93]。DeepMind 長期以來專注於 AI 安全性，並且在 Gemini 上進行了迄今為止 Google AI 模型中最廣泛的安全評估[68]。據 Google 表示，Gemini 在偏見、毒性以及網絡安全誤用和說服性操控等風險場景中進行了測試[69]。他們有內部的紅隊試圖破解和惡意使用以修補 Gemini 的回應。Google 還在模型和 API 中加入了主動防護措施——例如，Gemini 模型可能會拒絕違反內容政策的請求（就像 ChatGPT 或 Claude 一樣），尤其是在它整合到面向用戶的產品中時（他們不能讓它生成不允許的內容）。此外，由於 Gemini 可以使用工具和生成代碼，Google 可能會設置限制以防止它在自主行動時做出危險行為。還有一個類似於 OpenAI 的人類反饋強化學習（RLHF）的方面：人類評估者微調了 Gemini 的答案以確保其有用且無害。DeepMind 的一項有趣研究是“通過憲法 AI 實現可擴展對齊”，以及其他技術——Google 可能借鑒了一些這些想法或至少研究過它們（DeepMind 過去在 Sparrow 的工作等）。然而，Google 尚未公開描述使用類似憲法的方法；他們可能使用了精選的高質量數據和人類反饋的混合方法。實際上，早期用戶發現 Gemini 禮貌且通常拒絕不當請求，符合 Google 的 AI 原則[68]。根據一些零星的測試，它可能對邊界內容比 GPT‑4 更寬鬆*，但通常保持在安全範圍內。Google 還為使用 Gemini 的開發者推出了安全 AI 框架 (SAIF) 和負責任的 AI 工具包[87]，以幫助識別和緩解潛在問題，如提示中的敏感數據或偏見輸出。
OpenAI GPT‑4： GPT-4 的對齊是其開發的重要部分。OpenAI 廣泛使用了RLHF，再加上“模型輔助優化”的最終改進，其中他們也使用了 AI 評估器。他們還發布了一份GPT-4 系統卡，詳細說明了他們如何測試誤用（例如，測試 GPT-4 是否能給出危險指令等）。GPT-4 被普遍認為非常安全且可控——它拒絕涉及暴力、仇恨、性虐待、非法行為等的請求，並帶有熟悉的*“抱歉，我無法協助這個要求”的消息。然而，沒有模型是完美的：聰明的提示工程師和破解者偶爾找到繞過限制的方法。OpenAI 不斷更新模型以彌補這些漏洞。GPT‑4 的對齊有時會讓用戶感到沮喪（例如，由於保守的調整，它可能會拒絕無害的請求，或過度道歉），但它已經隨著時間的推移而改進。OpenAI 的 API 中的系統消息允許開發者插入組織政策或期望的角色，GPT-4 將嘗試遵循，這提供了在語氣和角色上的一些靈活性。例如，你可以告訴 GPT-4 成為一個簡潔的助手或採用某種風格，只要不與核心政策衝突。OpenAI 還提供了一個名為“OpenAI Moderation API”的選項，用於預先篩選用戶輸入/輸出中的不允許內容。在誠實性方面，GPT-4 比其前輩更具事實性，但仍可能自信地產生幻覺*。OpenAI 報告稱，GPT-4 在某些測試中的幻覺率比 GPT-3.5 低近 40%，但有時仍會創造看似正確的引用或代碼。這是所有模型面臨的開放挑戰。
Anthropic Claude 2/2.1： Anthropic 的方法是憲法 AI (CAI)——他們給 AI 一套書面原則（“憲法”），並讓其自我批評和修改輸出以遵循這些原則。這個想法是不需要在人類反饋的每個例子上花費那麼多精力來對齊模型的價值觀。Claude 的憲法包括“選擇最有幫助和無害的回應”等內容，並引用了聯合國人權宣言等來源的理想。在實際操作中，Claude 非常避免產生有害或偏見的內容——它會優雅地拒絕請求，並引用原則（“抱歉，我無法協助此請求”）。用戶經常注意到 Claude 有一種友好、有些冗長的拒絕風格，並試圖解釋其理由。在 Claude 2.1 中，Anthropic 專門針對幻覺問題進行了改進：他們報告稱，與 Claude 2.0 相比，錯誤陳述減少了一倍[70]，Claude 2.1 更常承認不確定性而不是胡亂猜測[71]。他們還在棘手的事實任務上實現了錯誤答案減少了 30%，以及 Claude 誤解文檔信息的情況大幅下降[94][95]。這些變化是 Anthropic 創建誠實無害 AI 理念的一部分。由於 CAI，Claude 有時在爭議話題上採取更中立或不具承諾的立場，並經常加上類似“我只是一個 AI，但…”的警告，這讓一些用戶覺得謹慎。潛在的缺點之一是，Claude 在角色扮演場景中一直以來更容易被破解，但在 2.1 中變得更嚴格。2.1 中引入的系統提示允許開發者實際上即時調整 Claude 的“憲法”（例如，你可以強調它應該遵循公司的政策）。

關於「哪個模型是“最安全的”」，沒有上下文很難量化。這三個模型的發布時間各自都被認為是頂級對齊的。據說，Claude 對於良性內容的拒絕非常有抵抗力，通常只有在真正必要時才會拒絕。GPT-4 有時可能更加謹慎（例如，如果用戶提示中甚至暗示了違反政策的內容，可能需要仔細重述）。社群仍在觀察 Gemini 的對齊情況；它似乎在不允許的內容上與 GPT-4 類似，但不會過於熱衷於拒絕中性查詢。DeepMind 在強化學習安全方面的經驗（他們提到有關“紅隊”說服研究等的研究）可能為 Gemini 的安全訓練做出了貢獻。此外，由於 Gemini 能夠輸出圖像，Google 必須確保它遵循相關規則（例如，不生成露骨或有版權的圖像），這又增加了一層需要考慮的安全性。

最後，所有三家公司都致力於持續改進。他們定期發布更新（OpenAI 的 GPT-4 在 ChatGPT 更新中變得更安全，Anthropic 的 Claude 在 2.1 中改進，Google 無疑會根據反饋更新 Gemini）。對於開發人員或組織來說，如果安全性是絕對的首要任務，Claude 可能更具吸引力，因為它雙重關注無害性和誠實性。GPT-4 緊隨其後，經過大量審查並具有許多安全功能（加上 OpenAI 的合規標準和監控的支持）。Gemini 可能也非常安全（Google 在其服務中不產生有害輸出的風險很大）；它帶來新功能，如圖像生成，這些功能受不同政策的管控（例如，它不會生成暴力或成人圖像 —— 可能類似於 Imagen 的過濾方式）。

總結來說，三個模型都高度一致且相對安全適用於一般使用，只在理念上有些微差異：OpenAI 和 Google 主要使用 RLHF 加上人類反饋（以及一些 AI 反饋），而 Anthropic 則更依賴 AI 自我調節的憲法。用戶可能會發現 GPT-4 和 Gemini 在拒絕時比較簡潔，而 Claude 可能會根據其原則給出較為禮貌的小短文。在事實準確性方面，GPT-4 和 Gemini 在基準測試中有些微優勢，但 Claude 2.1 的改進已縮小了幻覺減少的差距[70][94]。最好的做法仍然是執行檢查，而不是盲目相信任何單一模型的輸出來應用於關鍵用途。

結論

Google 的 Gemini 3、OpenAI 的 GPT-4 (Turbo) 和 Anthropic 的 Claude 2.1 代表了 2025 年 AI 模型的前沿。Gemini 3 成為 GPT-4 的強大挑戰者，在許多領域展現出最尖端的性能，支持更多的模態，並擁有前所未有的上下文長度，從而實現全新的用例。GPT-4 仍然是可靠性的黃金標準，具有卓越的推理能力和廣泛的開發者生態系統，現在增強了視覺輸入和 128K 的上下文。Claude 2.1 提供了一種引人注目的能力組合——非常強大的語言和編碼技能、最大的可訪問上下文窗口（200K），以及吸引企業的安全優先設計。

選擇它們取決於應用：如果你需要多模態理解或將圖像生成與文本結合，Gemini 3 是明顯的贏家。如果你需要絕對最佳的分析文本模型並且不在意速率限制，GPT-4 是久經考驗的選擇。如果你需要分析長篇文件或希望模型高度透明且不易幻覺，Claude 2.1 是極佳的選擇。

有一件事是確定的——這些模型之間的競爭正在推動快速的進步。這三者都在不斷改進，隨著每次更新，它們之間的差異可能會縮小。目前，我們已經詳細介紹了它們在架構、推理能力、編碼能力、多模態特徵、速度、上下文處理、開發者工具和一致性方面的區別。通過利用可信的基準和來源，我們希望這份全面的比較能幫助開發者和科技愛好者了解這些尖端 AI 模型彼此之間的相對位置[72][27][96].