Gemini 3 vs ChatGPT‑4 vs Claude 2: A Comprehensive Comparison

Author: Boxu Li

Google’s Gemini 3 is the latest multimodal AI model from Google DeepMind, and it represents a major leap in technical capabilities. Below we explore Gemini 3’s architecture, training data, and benchmark performance, then compare it in depth to OpenAI’s GPT‑4 (including the newer GPT‑4 Turbo) and Anthropic’s Claude 2/2.1 across reasoning, coding, multimodality, efficiency, context length, developer tools, and safety alignment. We also include a comparison table summarizing key metrics and features.

Gemini 3 Technical Capabilities

架构： 谷歌的 Gemini 模型采用稀疏专家混合 (MoE) Transformer 架构[1]。这意味着模型动态地将标记路由到不同的专家子网络，为每个输入标记激活只有一部分参数。MoE 设计允许巨大的总容量，而不需要每个标记的计算量成比例增加[2]。实际上，Gemini 可以非常庞大（数十亿个参数分布在专家之间）但仍然高效运行，这有助于其高性能。相比之下，GPT-4 和 Claude 使用密集的 Transformer 架构（其具体尺寸和细节未公开），意味着每个标记都使用所有模型参数。Gemini 的架构也是原生多模态的——它从一开始就对文本、图像和音频（甚至视频）进行联合预训练，而不是后来附加单独的视觉模块[3]。这种集成设计帮助它比早期多模态方法更有效地跨模态进行推理，这些早期方法通常是组合不同的网络[4]。

多模态能力：Gemini 3 是一个“原生多模态”模型。它可以接受文本、图像、音频和视频作为输入，并生成文本（甚至图像）作为输出[5][6]。例如，你可以给 Gemini 输入一张图像和一个问题，甚至是音频或视频片段，它会解读内容并提供分析或答案。谷歌报告称，Gemini 在图像理解基准测试中优于之前的先进模型，而无需依赖于外部 OCR 来识别图像中的文本[7]——这是其端到端视觉理解能力的证明。通过从一开始就进行多模态训练，并通过额外的多模态数据进行微调，Gemini 形成了文本和视觉/音频数据的统一表示[8]。值得注意的是，Gemini 能够从文本提示生成图像（通过集成的 Gemini Image 模型），甚至可以通过文本指令执行图像编辑操作[6]。这超越了 GPT-4 的视觉能力——GPT-4 可以解读图像（GPT-4V）并用文本描述它们，但不能生成新图像（图像生成由 OpenAI 生态系统中的独立模型如 DALL·E 处理）。而 Anthropic 的 Claude 2 则是一个仅支持文本的模型——默认情况下不接受或生成图像/音频。因此，Gemini 3 因多模态输入/输出支持而脱颖而出，在一个系统中无缝处理文本、视觉和音频/视频。

**训练数据和规模：**虽然 Gemini 3 (Ultra) 的具体参数尚未公开，但其训练数据集极其庞大且多样化。Google 的较小型 Gemma 3 开放模型（27B 及以下）在 140 多种语言中使用了多达 14 万亿个标记进行训练，涵盖网络文本、代码、数学和图像[9][10]。我们可以推测旗舰版 Gemini 也利用了类似庞大的数据。Gemini 2.5 的知识截止日期（其直接前身）为 2025 年 1 月[11]，这意味着它训练的信息非常新，使其比 GPT-4 或 Claude 更为最新。（参考：GPT-4 的知识截止日期大约为其 2023 年 3 月初次发布的 2021 年 9 月，尽管 GPT-4 Turbo 后来更新了截至 2023 年 4 月的世界事件知识[12]。Claude 2 的训练数据大致截至 2023 年初。）这表明截至 2025 年底，Gemini 3 可能拥有这三者中最新的知识库。Google 还为安全性进行了广泛的数据过滤，从 Gemini 的训练语料库中移除了问题内容（例如 CSAM 或敏感个人数据）[13]。

长上下文窗口：Gemini 的一大特色是其庞大的上下文长度。Gemini 3 可以处理超过 100 万个 token 的超长输入[14]。这比其他模型提供的上下文长度要大得多。从实际应用来看，100 万个 token 大约相当于 80 万字，或几千页的文本。Google 曾展示 Gemini 2.5 可以阅读并总结 402 页的阿波罗任务记录，并且能够轻松推理超过3 小时的视频内容[15]。相比之下，OpenAI 的基本版 GPT-4 提供 8K 或 32K 的 token 上下文选项，而较新的GPT-4 Turbo 支持最多128K token 的上下文[16] —— 大约 300 页文本。Anthropic 的 Claude 2 最初提供 100K token 窗口，升级版Claude 2.1 将其翻倍至200K token（约 15 万字或超过 500 页）[17]。因此，尽管 Claude 2.1 现在在上下文大小上领先于 OpenAI (200K 对 128K)，但 Gemini 3 仍然以 1M+ token 的容量远超两者。这种巨大的上下文特别适用于处理整个代码库、大型文档甚至一次处理多个文档的任务。然而，这也带来了计算成本——处理几十万个 token 会更慢（Anthropic 指出，处理 200K-token 的查询，Claude 2.1 可能需要几分钟）[18]。Google 的优势在于，借助其 TPUv5 基础设施，Gemini 可以被分布并优化以处理这些长上下文。

基准性能： 在标准学术基准测试中，Gemini 3（及其 2.x 前代）已取得最先进的成果。事实上，Gemini 是第一个在庞大的多任务 MMLU 考试中超越人类专家表现的模型。Gemini 1.0 Ultra 在 MMLU 上取得了 90.0% 的成绩，略高于人类专家的基准（约 89.8%），且远超 GPT-4 的得分。（GPT-4 的报告显示，在可比的 5-shot 设置中，MMLU 准确率为 86.4%。）Gemini 通过使用先进的提示技术——例如链式思考与多数投票——来在回答前“更仔细地思考”，从而达到 90% 的成绩。Gemini 在早期评估中也在许多其他任务上超越了 GPT-4。例如，在 Big-Bench Hard 的挑战性推理任务中，Gemini Ultra 的得分为 83.6%，而 GPT-4 为 83.1%（基本上并列为最先进）。在 GSM8K 的数学文字题中，Gemini 达到了 94.4% 的准确率（通过链式思考提示），相比之下 GPT-4 为约 92%。在编码方面，Gemini 展现了卓越的技能：在 HumanEval Python 编码基准测试（pass@1）中取得了 74.4% 的成绩，显著高于 GPT-4 在同一测试中的约 67%。事实上，Gemini 的编码能力在行业中处于领先地位——谷歌指出它*“在多个编码基准测试中表现出色，包括 HumanEval”*，甚至推出了由 Gemini 驱动的 AlphaCode 2 系统，能够解决原版 AlphaCode 无法超越的竞赛编程问题。总之，Gemini 3 在知识推理、数学和编码方面提供了顶级性能，常常在基准分数上超越 GPT-4 和 Claude（详细比较将在下一节中提供）。

增强的「深度思考」模式： 在 Gemini 2.x 代中，一个独特的能力是引入了一种称为「深度思考」的推理模式。这种模式允许模型在给出最终答案前通过内部步骤进行显式推理[31][32]。实际上，它采用了并行思维链和自我反思等技术，灵感来自于草稿推理和思维树的研究。谷歌报告称，Gemini 2.5 深度思考显著提高了模型解决需要创造性和逐步规划的复杂问题的能力，通过让模型生成和评估多个候选推理路径[33][34]。例如，启用深度思考后，Gemini 2.5 Pro 在艰难的基准测试中得分更高（如在谷歌的“思考与非思考”评估模式中所见）[35]。虽然这种模式在 Gemini 2.5 中是一个单独的设置，但有传言称Gemini 3 默认整合了这些先进的推理策略，无需单独切换[36]。GPT-4 和 Claude 都没有对终端用户公开的完全相同的功能（尽管它们也可以通过提示进行思维链推理）。Gemini 的“自适应思维预算”也值得注意——开发者可以调整模型应进行多少推理（在成本/延迟与质量之间进行权衡），并且当没有固定预算时，模型可以自动校准推理深度[37][38]。这种控制水平是谷歌独有的，吸引了需要微调质量和速度权衡的开发者。

基础设施和效率： 谷歌构建了 Gemini，使其在定制的 TPU 硬件上具有高效性和可扩展性。据谷歌称，Gemini 是在 TPU v4 和 v5e pods 上训练的，是迄今为止他们训练过的最具可扩展性和可靠性的模型[39][40]。事实上，在谷歌的发布会上，他们宣布了一款新的 Cloud TPU v5p 超级计算机，专门用于加速 Gemini 和下一代 AI 的开发[40]。一个好处是，Gemini 在推理时间比早期模型运行得更快，尽管其体积庞大——谷歌指出，在 TPU 上，Gemini 在一项内部测试中，对于英文查询实现了40% 的延迟减少，相比于以前的模型[41]。此外，谷歌有多种尺寸的 Gemini 以满足不同需求：例如，Gemini Flash 和 Flash-Lite 是较小、更快速的变体，优化了较低的延迟和成本，而 Gemini Pro（和 Ultra）则较大，以追求最高质量[42][43]。这类似于 OpenAI 提供 GPT-3.5 Turbo 对比 GPT-4，或 Anthropic 提供 Claude Instant 对比 Claude-v2。例如，Gemini 2.5 Flash-Lite 适用于高容量、成本敏感的任务，而 2.5 Pro 则适用于最复杂的任务[44][45]。通过覆盖能力与成本的整个“帕累托前沿”，Gemini 系列让开发者可以选择适合其使用场景的模型[46]。灵活性和 TPU 优化意味着 Gemini 可以高效部署，谷歌可能在其产品（搜索、工作区、安卓）中广泛使用，优化了服务性能。

Gemini 3 概要： 从本质上讲，Gemini 3 是一个多模态 AI 强者，采用创新的 MoE 架构，具有广泛的训练范围（最新的知识、代码和视觉数据）、前所未有的上下文窗口（约 100 万个标记）以及在学术基准测试中的最先进性能。它通过“思考”模式引入了新的推理水平，并为开发者提供了在准确性与速度之间进行平衡的控制。接下来，我们将分析这些优势与 OpenAI 的 GPT-4 和 Anthropic 的 Claude 2 系列相比如何。

性能基准比较

为使比较有依据，我们来看每个模型在关键任务上的标准基准测试结果：知识与推理（MMLU 和 Big-Bench Hard）、数学文字题（GSM8K）和编码（HumanEval）。这些基准测试虽然不全面，但可以定量地感受每个模型的能力。

MMLU（大规模多任务语言理解）： 这是一项涵盖57个科目的知识和推理测试。Gemini 3（超高级） 取得了约 90% 的准确率——显著高于人类专家水平（人类约为89.8%）[21][22]。相比之下，GPT‑4 在OpenAI报告中得分为 86.4%（5次提示设置）[23]。Claude 2 稍低一些；Anthropic 报告 Claude 2 在 MMLU 上得分为 78.5%（5次提示结合思维链）[47]。所以在广泛的知识和推理方面，Gemini 和 GPT‑4 表现都很强（Gemini 略高），而 Claude 2 落后于它们。值得注意的是，如果允许使用高级提示，所有这些模型都会有所改进（例如，GPT‑4 可以通过思维链和投票达到约 87–88% [48]），但 Gemini 的数据已经反映出它在评估中利用了细致的推理[24]。
BIG-bench Hard (BBH)： 这是一个特别具有挑战性的推理任务集合。GPT‑4 和 Gemini 在这里基本持平——Gemini Ultra 在 BBH 上得分 83.6%，而 GPT‑4 大约为 83.1%（均为少次提示设置）[25]。这些分数远高于大多数旧模型。我们没有出版来源中关于 Claude 2 在 BBH 上的官方得分；第三方评估表明 Claude 可能会稍低（可能在 BBH 上为 70% 范围）。总体而言，GPT‑4 和 Gemini 在许多复杂推理测试中处于平衡状态，各自略赢一些类别。谷歌声称 Gemini 在 32 项学术基准测试中超过 SOTA 30 项[49]，因此可以推测它至少在几乎所有方面与 GPT‑4 匹敌。
数学 – GSM8K： 这个小学数学问题的基准测试需要多步骤推理（通常通过思维链解决）。Gemini 展现了出色的数学能力——在 GSM8K 上取得了 94.4%（通过32条推理路径的多数投票）[26]。GPT‑4 的数学能力也很优秀；OpenAI 报告在 GSM8K 上达到约 92%（少次提示思维链）[26]。Claude 2 在零次提示下使用思维链测试达到了 88.0% [50]，略低于 GPT‑4。所有三个模型在数学文字题上都比以前的版本好很多（作为对比，GPT-3.5 在 GSM8K 上得分约为 50-60%）。但 Gemini 目前在数学上占据优势，这可能是由于其“并行思维”方法找到了更高可靠性的解决方案[33]。
编程 – HumanEval（Python）： 这衡量模型生成编程提示正确代码的能力。Gemini 3 在 HumanEval 上以 ~74–75% 的 pass@1 领先[27]。这是该基准测试的行业最佳结果。Claude 2 在编程方面也取得了巨大进步——得分 71.2% pass@1 [50]，实际上超过了 GPT‑4。GPT‑4 在 2023 年 3 月的技术报告中在 HumanEval 上取得了 67%（零次提示）[28]。所以在纯粹的编程任务中，排名是 Gemini > Claude 2 > GPT‑4。据传用户发现 Claude 在编程方面相当不错（它可以输出非常详细的代码并附带解释），但谷歌的 Gemini 模型似乎从大量代码训练中受益并可能采用了新技术（谷歌甚至为编程构建了一个内部基准 WebDev Arena，Gemini 2.5 Pro 在排行榜上名列前茅[51]。谷歌还在 AlphaCode 2 中利用了 Gemini，解决了原始 AlphaCode（基于旧模型）的约 2 倍竞赛问题[52]——这表明 Gemini 的编程/通用推理组合在算法挑战中很有力。
其他评估： 在知识密集型问答（TriviaQA）、长篇阅读理解（QuALITY）和科学问题（ARC-Challenge）上，所有模型表现都很强，GPT‑4 和 Gemini 通常在 80% 至 90% 之间，而 Claude 通常在 80% 范围。比如，Claude 2 在 ARC-Challenge 上得分 91%，几乎与 GPT‑4 持平[53]。在常识推理（HellaSwag）中，GPT‑4 实际上有优势，得分约为 95% 对比 Gemini 87.8% [54]——这可能反映了训练数据或常识对齐方面的差异。而在多语言任务中，谷歌报告 Gemini 表现出色；一个变体（“全球 MMLU”）显示 Gemini 2.5 Pro 约为 89% [55]，表明其具备强大的多语言理解能力。所有三个模型在广泛的 NLP 基准上都具备能力，但 Gemini 3 和 GPT‑4 通常位于最顶端，根据任务交换领先地位，而 Claude 2/2.1 在整体学术基准表现上稍逊一筹。

我们在下表中总结了一些这些基准比较：

比较表：关键指标和功能

下表突出了谷歌的Gemini 3、OpenAI的GPT-4（GPT-4 Turbo）和Anthropic的Claude 2.1的关键性能指标和功能：

功能 / 指标

Google Gemini 3 (DeepMind)

OpenAI GPT‑4 (incl. GPT‑4 Turbo)

Anthropic Claude 2.1

模型架构

稀疏专家混合变压器；从头开始的多模态[1]。在 TPU 上高度可扩展。

密集变压器（具体细节为专有）；通过集成编码器实现视觉功能[56]。

密集变压器（专有）；在训练中强调 AI 安全性。使用宪法 AI 对齐。

多模态支持

是 – 原生支持文本、图像、音频、视频输入；生成文本（和图像）[6]。最先进的视觉理解[7]。

部分支持 – 接受文本 + 图像（GPT-4V）；输出文本。不生成图像（使用单独的 DALL·E）。

否（仅文本） – Claude 2.1 的输入/输出仅为文本。没有内置的图像或音频功能。

最大上下文窗口

1,000,000+ 个标记（≈80 万字）。支持超长文档[14]。

GPT-4 Turbo 中为 128K 标记[16]（标准 GPT-4 为 8K/32K）。

Claude 2.1 为 200K 标记[17]（Claude 2.0 为 100K）。

MMLU（知识考试）

≈90%（超越人类专家）[20]。<br>（首个在 MMLU 上达到 90%）

86.4%（5 次尝试）[23]。<br>在 Gemini 之前是最先进的；达到人类水平。

78.5%（5 次尝试 CoT）[47]。<br>强大，但落后于 GPT-4 和 Gemini。

BIG-Bench Hard（推理）

83.6%（3 次尝试）[25]。<br>与 GPT-4 并列最先进。

83.1%（3 次尝试）[57]。

（不适用）无官方数据。估计 ~75–80% （Claude 2 可能低于 GPT-4/Gemini）。

GSM8K 数学（小学水平）

94.4%（使用 CoT 和多数投票）[26]。

~92%（5 次尝试 CoT）[58]。

88.0%（0 次尝试 CoT）[50]。

HumanEval（Python 编码）

74.4% pass@1[27] – 卓越的代码生成能力。

67% pass@1[28]。

71.2% pass@1[50] – 在编码方面优于基础 GPT-4。

推理模式（“CoT”）

通过 Deep Think 模式启用链式思维。可以内部并行推理步骤[33]。开发者可调节推理深度。

通过提示进行 CoT。没有公开的“自我反思”模式，但 GPT-4 在请求时能够进行详细推理。

默认倾向于解释答案；无需切换（Claude 通常提供逐步推理）。现在支持功能/工具调用[59]。

编码/工具集成

优秀的编码技能（多语言）。可以在上下文中处理整个代码库。支持 AlphaCode 2 用于竞赛编程[30]。通过 Vertex AI 提供（带有代码笔记本等）。

顶级的编码能力（特别是使用代码解释器）。提供功能调用 API[60] 和插件来集成工具。GitHub Copilot X 使用 GPT-4。有限测试中进行微调。

非常好的编码帮助（几乎达到了 GPT-4 水平）。现在支持 API 工具使用（测试版）以调用开发者定义的功能和网络搜索[61][62]。强调交互式聊天以进行编码（Claude in Slack 等）。

微调可用性

有限 – 主要的 Gemini 模型是闭源的；不公开提供微调（使用 Google 的内部 RLHF）。不过，Gemma 开放模型（1B–27B）可用于定制微调[63][64]。

部分 – GPT-4 是闭源的；OpenAI 为 GPT-3.5 提供微调，GPT-4 微调在受控预览中。开发者可以通过系统指令和少量示例进行行为定制。

无公开微调 – Claude 是闭源的；Anthropic 未提供微调。用户可以通过系统提示和宪法 AI 方法进行定制。

速度和效率

在 TPU 上优化 – 在 Google 硬件上运行速度超过较小的模型。Gemini Flash 模型提供更低的延迟。可以通过“思考”预算在速度与质量之间进行权衡[66]。

GPT-4 Turbo 比 GPT-4 快约 2 倍/便宜[16][67]。尽管如此，GPT-4 可能相对较慢，尤其是在 32K/128K 上下文下。OpenAI 正在不断改进延迟。

Claude 2 在正常上下文中相当快；在最大 200K 上下文下可能需要几分钟[18]。Claude Instant 模型在一定质量损失下提供更快、更便宜的响应。

安全和对齐

通过人类反馈和红队训练的强化学习训练。Google 声称对 Gemini 进行“最全面的安全评估”。特别研究风险（网络安全、说服力）。内置护栏用于图像/多模态输出。

通过 RLHF 和广泛的微调进行对齐。GPT-4 经过严格的红队测试并有官方使用政策。系统消息允许引导行为。倾向于拒绝不允许的内容，正在进行调优。

通过宪法 AI 进行对齐 – Claude 由一套原则引导。倾向于更详细并在查询与其“宪法”冲突时拒绝。Claude 2.1 的幻觉率比 Claude 2.0 低 2 倍[70]，提高了诚实度（宁愿放弃也不猜测）。关注无害性和透明度。

**来源：**性能指标来自官方报告：Google DeepMind 的 Gemini 技术博客[72][27]、OpenAI 的 GPT-4 文档[28]，以及 Anthropic 的 Claude 模型卡[50]。背景和特性信息来自 Google 的公告[14][6]、OpenAI DevDay 新闻[16]，以及 Anthropic 的更新[17]。

深入比较 Gemini 3、GPT‑4 和 Claude 2.1

现在我们已经看到了高层次的数据，让我们在各个维度上详细比较这些模型：

推理和通用智能

这三种模型——Gemini 3、GPT-4 和 Claude 2——都处于 AI 推理能力的前沿，但Gemini 和 GPT-4 在最具挑战性的任务上通常更强。GPT-4 发布时设立了一个新的标准，常常在知识和推理测试中匹配或超越人类水平。谷歌的 Gemini 明确设计是为了超越这一标准，并且确实在许多学术基准测试（如 MMLU、数学、编码等）上略胜一筹（如上所述）。在实际使用中，GPT-4 和 Gemini 都表现出卓越的逻辑一致性、多步骤推理（例如逐步解决复杂问题）和广博的知识。用户观察到GPT-4 的推理风格非常精致、可靠——它通常仔细遵循指令，生成结构良好且有依据的答案。Gemini 3，特别是其深度思维能力，对于困难问题可以更具分析性，有效进行内部“思维链”以提高在棘手问题上的准确性[33][34]。谷歌展示了 Gemini 完成复杂任务的能力，如创建模拟、编写复杂代码，甚至通过多步推理玩策略游戏[73][74]。Gemini 的一个优势是其训练数据的最新性——由于拥有到 2024/2025 年的知识，它可能在最新事件或研究上拥有更为新颖的信息，而 GPT-4（2023 年截止）有时缺乏最新事实。

Claude 2 虽然非常有能力，但在复杂推理方面常被形容为比 GPT-4 略显“不够聪明”或不够严格。其 MMLU 得分为 78.5%，表明它未达到相同的考试级别掌握水平[47]。话虽如此，Claude 在自然语言理解和解释方面表现出色——它擅长生成类人且清晰的推理解释。Anthropic 以对话形式（“助手”角色）训练 Claude，与之相比，Claude 更倾向于详细阐述其思维过程，而 GPT-4 默认情况下只提供最终答案，除非被要求提供步骤。在许多常识或日常推理任务中，Claude 与 GPT-4 不相上下。但在特别困难的逻辑难题或高度技术性的问题上，GPT-4 仍然在准确性方面占据优势。用户也报告说，Claude 更愿意在不确定时承认不确定或说“我不确定”（这是为了诚实而进行的有意设计）[71]，而 GPT-4 可能会尝试给出答案。这可能让 Claude 显得更谨慎或有时受限，但也意味着它可能较少出现事实错误。

Summary: GPT‑4 and Gemini 3 represent the state-of-the-art in general reasoning, with Gemini showing equal or slightly better performance on new benchmarks (thanks to advanced techniques and possibly more training data). Claude 2 is not far behind for many tasks and often provides very detailed reasoning in its answers, but it doesn’t quite reach the same benchmark highs. If your use case demands the absolute strongest reasoning on difficult problems (e.g. complex exams, tricky word problems), Gemini 3 or GPT‑4 would be the top choices, with Claude as a capable alternative that errs on the side of caution in its answers.

Coding and Software Assistance

Gemini 3 和 OpenAI 的 GPT‑4 都是非常强大的编码工具，值得注意的是，Anthropic 的 Claude 2 也被证明是一个出色的编码助手。在像 HumanEval 和竞赛编程这样的编码评估中，Gemini 目前略有领先（如所示，74% 对比 GPT‑4 的 67% 通过率）[27][28]。Google 已经展示了 Gemini 生成复杂互动代码的能力——例如，创建分形可视化、浏览器游戏或数据可视化，只需高层次的提示即可从头开始[73][74]。由于其百万级别的上下文能力，它可以处理非常大的代码库——开发者可以将整个仓库或多个源文件粘贴到 Gemini 中，并要求它重构代码或查找错误。这对开发工作流具有变革性意义：Gemini 可以在推理过程中“记住”并利用整个项目的代码上下文。GPT‑4 的上下文最大为 128K（这可能足够处理大约 100 个文件，具体取决于大小）[56]，而 Claude 2.1 的 200K token 可能稍微多一些。但都无法与 Gemini 在整体代码库理解方面的能力相比。

在日常编码辅助（如编写函数、解释代码或提出改进建议）中，所有三个模型表现都很好。GPT-4 以在生成正确、语法有效的代码（如 Python、JavaScript 等语言）方面非常可靠而闻名。它是第一个集成到 GitHub Copilot（作为 Copilot X 的后端）中的模型，并且在开发人员中很受欢迎，用于编写单元测试、将伪代码转换为代码和调试。GPT-4 的代码输出可能更简洁和直接，而 Claude 通常会输出非常详细的代码解释，一些开发人员对此表示欣赏（就像与健谈的高级工程师进行配对编程）。在能力方面，Claude 2 在某些编码基准测试中实际超过了 GPT-4（在 HumanEval 上 71% 对 67%）[50][28]，这表明 Anthropic 在 Claude 的训练更新中注重了编码。用户注意到 Claude 特别擅长理解模糊请求并在代码中填充细节（如果提示不明，它不太可能拒绝，而是尝试猜测意图并产生可行的结果）。

代码微调和工具： OpenAI 提供了诸如 Code Interpreter（现称为高级数据分析）等专门工具，并具有用于编码的插件集成（例如终端插件或数据库插件），扩展了 GPT-4 的编码实用性。谷歌尚未公开宣布 Gemini 的此类特定“代码执行”工具，但鉴于 Gemini 在谷歌云中的整合，可以想象它被用于 Colab 笔记本中或连接到执行环境以测试代码。Anthropic 最近在 Claude 2.1 中引入了一个 工具使用 API，可以执行开发者提供的函数——例如，可以允许 Claude 在其生成的代码上运行编译或测试功能[61][75]。这类似于 OpenAI 的函数调用，启用了一种动态编码代理，可以测试其自身输出并纠正错误。所有模型都可以从这样的反馈循环中受益，但目前仍依赖于开发者的实现。

总之，这三种模型都是出色的编码助手，但Gemini 3的大量上下文和略高的编码基准表明，它可以一次性处理更大、更复杂的编程任务（例如一起分析数千行代码）。GPT-4 在开发者社区中已被广泛认可，拥有多种工具和集成，Claude 2 是一个强有力的替代选择，尤其适合喜欢其解释风格或需要处理大代码文件的 200K 上下文的人。在纯编码精确度方面，Gemini 3 似乎略胜一筹，而Claude 2 紧随其后，GPT-4 依然非常强大，可能是在实际编码场景中经过最多考验的。

多模态输入/输出

这是Gemini 3真正与众不同之处。 Gemini 从一开始就是作为多模态 AI 构建的，而 GPT‑4 则是将视觉能力作为扩展添加的，Claude 目前仍然仅限于文本。

Gemini 3： 接受图像（单张或多张图片）作为提示的一部分，并能深入理解它们——不仅仅是描述，还能分析图表、读取图形、解释截图等。它还可以处理音频和视频。例如，可以给 Gemini 一个音频片段并询问其内容，或者提供一段视频（帧或文字记录）并获得总结或答案。Google 已经展示了 Gemini 分析无声电影和复杂视觉数据的能力[76]。在输出方面，Gemini 默认生成文本，但它也能在其 Gemini 图像模式中通过文本提示生成图像（类似于 DALL·E 或 Imagen）[6]。这意味着用户可以要求 Gemini 创作一件艺术品或编辑给定的图像（“让这张照片看起来像油画”），这一切都在同一个 AI 系统中完成。这种多模态生成是超越 GPT-4/Claude 本地能力的一大步。此外，Gemini 在某些情况下可以处理视频输出（例如，它可以为动画生成代码或可能描述视频场景——尽管实际生成视频帧可能由类似 Phenaki 或 Imagen Video 的相关模型处理）。总而言之，Gemini 的多模态能力是最前沿的；它本地理解并链接不同模态。例如，它可以分析图像，然后在文本推理链或代码生成任务中使用该信息，流畅地进行。
GPT-4： 仅部分多模态。GPT-4（基础模型）接受图像作为输入——你可以给它一张图片并询问相关问题。这是 GPT-4 的“视觉”功能（最初在 2023 年通过有限的测试版提供）。它非常强大：GPT-4 能描述图像、识别对象、读取图像中的文字，并推理视觉内容。例如，用户曾展示 GPT-4 Vision 解释网络迷因或分析冰箱图像内容以建议食谱。然而，GPT-4 不能输出图像或音频——其输出纯粹是文本。如果要求它绘制图片，它最多只能生成文字描述或 ASCII 艺术。OpenAI 通过一个独立模型（DALL·E 3）来处理图像生成，但这不属于 GPT-4 本身。因此，GPT-4 的多模态能力是单向的（视觉输入到文本输出）。它也不能直接处理音频或视频输入（OpenAI 的 Whisper 模型可以进行语音转文本，但再次强调，这不是集成在 GPT-4 的对话界面中的单一模态管道）。GPT-4 Turbo 为 ChatGPT 引入了语音输出（文本转语音），但这不是模型生成音频；它是一个独立的 TTS 系统。总之，GPT-4 部分多模态（文本+视觉），而 Gemini 在理解上是完全多模态的（文本+视觉+音频+视频），此外，Gemini 能在多种模态中执行内容生成。
Claude 2.1： 目前不支持图像或音频输入。它纯粹是基于文本的对话模型。你不能向 Claude 输入图像或要求其解释图像（它只会说不能查看图像）。Anthropic 专注于文本，至 Claude 2.1 尚未宣布视觉功能。他们有可能在未来探索多模态，但目前 Claude 在这方面落后。因此，如果你的任务涉及图像或其他非文本数据，除非将这些输入转换为文本（例如，将音频转录后提供给 Claude），Claude 不是一个选择。

在实际应用中，Gemini 3 的多模态能力开启了许多可能性：你可以将其用作单一 AI 代理来分析包含文本和图像（表格、图示）的 PDF，或者回答关于视频内容的问题等。例如，谷歌展示了在一个新的多模态基准测试（称为 MMMU）上，Gemini Ultra 以 59.4% 创下了新的最先进水平，而早期模型则表现不佳[77][78]。在一个提示中混合模态的能力也意味着你可以做这样的事情：“这是一个图表图像——它显示了什么趋势？现在为这个趋势起草一份报告（文本）。” Gemini 可以摄取图表并直接生成分析该图表的文本报告。GPT-4 也可以同样出色地分析图表图像，但 Claude 完全无法做到。

**底线：**对于任何需要视觉或音频理解和语言的用例，Gemini 3 是最具能力和灵活性的模型。GPT-4 的视觉功能强大，但 Gemini 覆盖了更多类型的数据，并且还可以生成视觉内容。Claude 目前仅限于文本任务。因此，在多模态比较中，Gemini 3 以其全面的多感官能力胜出，GPT-4 位居第二（仅限视觉），而 Claude 专注于文本。

上下文窗口和效率

我们已经讨论过上下文长度，但让我们重新强调并扩展关于效率的考虑。上下文窗口是指模型一次可以考虑多少输入（和生成的输出）。更大的上下文允许模型记住较早的对话或较大的文档。如前所述：

Gemini 3： ~100 万个 token 上下文窗口[14]。这比其他模型高出许多。这意味着 Gemini 可以处理非常长的文本（如整本书、冗长的技术文档或大量的提示历史）。对于企业来说，这可能改变游戏规则：想象一下，可以一次性将整个企业知识库或数百页的监管文本输入模型。Gemini 然后可以回答问题或根据庞大输入的任何部分生成摘要。100 万 token 的上下文还允许复杂的 代理行为——如果需要，Gemini 可以在一个非常长的草稿板上内部生成计划或代码。实际的缺点是内存和速度：处理 100 万 token 的输入是很重的。Google 可能使用了高效的实现（而且 MoE 有帮助，因为不是所有专家都能看到所有 token）。他们在技术报告中还提到了两个指标：128k token 场景与100 万 token 场景，表明他们意识到在某个长度之外，模型可能会使用不同的策略（128k 是以“平均”方式评估的，100 万是以“逐点”方式评估的）[79][80]。无论如何，对于大多数用途，你不会达到这个限制，但它提供了巨大的发展空间。
Claude 2.1： 20 万个 token 上下文[17]。这也是非常高的，仅次于 Gemini。Anthropic 将其从 10 万提升到 20 万，声称在当时是“行业领先”的上下文[17]。20 万个 token 大约是 15 万个单词（约 500 页文本）。Anthropic 特别提到用例，比如输入长篇财务报告、整个代码库或冗长的文学作品，让 Claude 分析它们[81]。缺点是虽然 Claude 可以摄取那么多，但可能会很慢（他们提到处理最大长度的提示可能需要几分钟）[18]。而且，成本更高（价格随 token 增加）。他们正在努力优化。但从可用性角度来看，Claude 2.1 的完整 20 万上下文模式对开发者（专业级别）开放，这令人印象深刻。
GPT‑4 / GPT‑4 Turbo： 最初，GPT‑4 提供 8k 和 32k token 模型。在 2023 年末，OpenAI 宣布 GPT‑4 Turbo 具有 128k 上下文，使其更接近 Claude 的范围[16]。128k 上下文模型目前处于开发者的测试/预览阶段，但预计很快会投入生产。128k token （~9.6 万个单词）大约是 32k 上下文的 4 倍，足以满足大多数实际任务（约 300 页文本）。OpenAI 甚至展示了 GPT‑4 阅读整本小说（简·奥斯汀的《爱玛》）并回答问题，展示了长上下文理解能力。因此，GPT‑4 在上下文长度方面显著缩小了差距。不过，它是 Gemini 理论最大值的 1/8，大约是 Claude 最大值的一半。对于极大的输入，GPT‑4 需要分块策略，而 Claude 或 Gemini 可能一次性处理。OpenAI 尚未提到超过 128k 的计划。

效率和延迟： 随着上下文和模型的增大，推理速度成为一个问题。GPT‑4 的基础版本被认为比 GPT-3.5 更慢，通常在响应时间上明显更长（尤其是当上下文长度增加时）。OpenAI 通过优化 GPT‑4 Turbo 使其更快且更便宜来解决这一问题——他们报告称 GPT‑4 Turbo 的输入代币便宜 3 倍，输出代币便宜 2 倍，与原始 GPT-4 相比^16^^67^，这也意味着一些速度提升或至少成本效益。许多开发者观察到 GPT‑4 Turbo 在响应时稍微快一些。Claude 2 对于短到中等长度的提示通常非常快——往往比 GPT‑4 快（因为 Claude 的体积较小并且针对高吞吐量进行了优化）。对于长上下文，Claude 的延迟会增加；如所述，在 200k 的完整上下文下，可能需要几分钟（这是预期的——那是一个巨大的文本量需要处理）。Gemini 3 的性能 在速度上尚未被外界直接测量，但谷歌宣称其在 TPUs 上*“显著快于早期模型”*^82^表明其效率较高。此外，谷歌提供较轻的“Flash”变体的 Gemini 意味着如果延迟至关重要，开发者可以选择 Gemini Flash 或 Flash-Lite，这些版本响应更快（以一定的准确性为代价）^83^^84^。相比之下，OpenAI 和 Anthropic 也有较小模型的概念：GPT-3.5 Turbo 是一个快速替代方案，适合简单任务，而 Claude Instant 是 Anthropic 的快速模型。

另一个方面是成本效益：所有提供商在使用最大上下文时收费更高。OpenAI 的 128k GPT-4 每次调用将很昂贵，Anthropic 的 Claude 在 100k/200k 上下文下也需要更高费用（他们在 2.1 版中调整了定价，使大上下文使用更为有利[17][85]）。Google 通过 API 提供的 Gemini 的定价显示了一个梯度：例如，Gemini 2.5 Pro（带有 >200k 上下文）的输入成本约为每百万个 tokens $1.25（或“思考”模式下为 $2.50）[35]，而较小的 Flash-Lite 是每百万个 tokens $0.10[35]——范围巨大。这表明 Google 预计只有重度用户会以高价调用大上下文，而日常使用可以选择更便宜的模型。

Conclusion on context/efficiency: If you need to work with very large documents or contexts, Gemini 3 is unmatched with its 1M token window – it can theoretically absorb entire books, multi-document collections, or hours of speech transcripts at once. Claude 2.1 comes in second with a very generous 200k window that in practice covers almost all use cases (beyond maybe entire libraries). GPT‑4’s 128k is also quite large now, though still trailing. In typical usage of a few thousand tokens, all models are reasonably fast, with GPT‑4 being the slowest but most precise, and Claude being quite speedy and Gemini likely optimized on Google’s backend (though exact speed comparisons are hard without public data). Google’s approach gives more flexibility (various model sizes, adjustable reasoning), whereas OpenAI and Anthropic focus on a simpler model lineup and rely on the user to pick higher or lower tiers (GPT-4 vs 3.5, Claude vs Claude Instant).

Developer Tools and Fine-Tuning

Each of these AI providers offers a different ecosystem for developers:

Google Gemini（通过 Vertex AI 和 AI Studio）： Google 通过其云平台（Vertex AI）和 API（Google AI Studio）提供 Gemini[86]。开发者可以在 Google Cloud 上的应用中使用 Gemini，并将其集成到产品中（例如，Google 正通过其 Duet AI 将 Gemini 集成到 Gmail、Docs 等 Workspace 应用中）。一个值得注意的产品是 Gemma —— 与 Gemini 相关的开源（或开放权重）模型家族[63]。Gemma 3 模型（27B、12B、4B 等）更小，开放可用，开发者可以在自己的数据上进行微调[64]。这些模型与 Gemini 共享一些技术，使社区无需使用 Google 的 API 即可访问高质量模型。对于对 Gemini 最大型号（Ultra/Pro）进行微调，Google 尚未向客户开放（推测是通过 RLHF 内部微调并保持封闭）。然而，Google 提供了 提示工程和基础技术的工具，例如，Vertex AI 平台允许检索增强生成，因此开发者可以通过向量搜索让 Gemini 使用他们的私人数据，而不是更改模型权重。Google 还强调 “负责任的 AI” 工具包[87]，帮助开发者测试和调整提示，以减少在 Gemini 上构建时的毒性或偏见。另一个独特之处是提到的 思考预算控制 —— 开发者可以通过编程决定给定查询是以“快速模式”（浅层推理）处理还是以“深思模式”处理以提高准确性[66]。这是一种优化成本的新杠杆。
OpenAI GPT-4： OpenAI 通过其 API 和 ChatGPT 界面提供 GPT-4。对于开发者，OpenAI 构建了一个丰富的生态系统：函数调用（允许 GPT-4 输出 JSON 并触发外部函数）[88]，在 DevDay 上宣布的 Assistants API，帮助维护代理状态和工具使用，还有插件框架让 GPT-4 访问外部工具（例如浏览、数据库、代码执行）。GPT-4 本身的微调尚未普遍开放 —— OpenAI 对 GPT-4 微调进行了等待名单，目前处于实验阶段[89]。他们允许对 GPT-3.5 Turbo 进行微调。因此，目前大多数开发者使用 GPT-4 以零样本或少量样本方式，可能辅以检索（OpenAI 的新检索 API 可帮助轻松将 GPT-4 连接到向量数据库）。OpenAI 的平台以易用性著称 —— 存在许多库和集成。他们还提供系统消息以引导模型（Anthropic 只是后来添加，Google 的 API 可能也有类似结构）。总结一下，OpenAI 的工具相当成熟，具有类似于函数调用（现在在 Gemini 和 Claude 中也有类似功能）和多轮对话管理的功能。如果开发者想快速将 AI 模型插入其应用程序，OpenAI 的 API 简单易用，文档齐全。缺点是模型是一个黑箱（封闭权重），定制化超出提示和少量样本有限，除非你参与微调计划。
Anthropic Claude 2/2.1： Anthropic 通过 API（和 claude.ai 上的聊天界面）提供 Claude。他们公开宣布的“功能”比 OpenAI 少，但从 Claude 2.1 开始，他们引入了对 系统提示 的支持（类似于 OpenAI 的系统消息，以预先设置行为）[90] 和测试中的 工具使用 API[61]。工具使用功能本质上是 Anthropic 对 OpenAI 函数调用的回答 —— 开发者可以定义工具（例如计算器、网页搜索、数据库查询），Claude 可以在对话中决定调用它们[62]。这是一项重大改进，使 Claude 在应用程序中更具扩展性（它可以获取信息或执行操作，而不仅仅依赖于其训练数据）。Claude 没有公开的微调选项。其“宪法 AI”对齐意味着它在某种程度上受到遵循特定原则的限制，用户无法直接调整 —— 尽管系统提示允许对语气和风格进行某种定制。Anthropic 大力推广 Claude 用于企业用途（他们与 AWS 等有合作关系），强调其用于分析商业文件的大上下文和安全功能。他们还有 Claude Instant，一个更快更便宜的版本（质量较低），供开发者用于轻量任务。Claude 的 开发者体验 不断改进：Anthropic 最近推出了用于提示开发的 Web 工作台[91]，并致力于与 OpenAI 文档的对等。值得注意的是，许多用户发现 Claude 在长时间聊天中非常擅长保持对话上下文。在引入无关的偏题方面更少，并且由于其不同的对齐策略，更不容易拒绝无害请求，这也是一些开发者在用户面向的聊天机器人中所偏爱的。

**与其他产品的集成：**谷歌正在将Gemini集成到其自身产品中（Android提供了用于设备上Nano模型的API[87]，Chrome也将获得基于Gemini的功能等），这意味着如果您在谷歌生态系统中，Gemini将在许多地方可用。OpenAI的模型通过合作伙伴关系进行集成（例如，Bing Chat使用GPT-4，某些Office 365功能通过Azure使用OpenAI）。Anthropic的Claude集成到较少的终端用户产品中，但在Slack等平台上可用（Claude应用），他们还与Quora等供应商合作（Poe使用Claude和GPT-4）。

**开发者社区和支持：**OpenAI由于ChatGPT的普及，目前拥有最大的社区使用量——因此GPT-4可能拥有最多的第三方教程、库和社区帮助。谷歌的AI开发者关系正在加强，通过AI.Google.dev提供Gemini的资源[92]，而Anthropic在推广方面稍新，但正在积极扩展可用性（最近他们向全球免费用户开放了claude.ai，这有助于开发者熟悉）。

总而言之，开发者在这三者中有很好的选择：如果你想要最大程度的控制权并可能自托管较小的模型，Google 的 Gemma/Gemini 方法很有吸引力（开放较小的模型 + 强大的大模型 API）。如果你想要功能丰富且简单易用的 API，OpenAI 的 GPT-4 是一个强有力的选择。如果你优先考虑长上下文和开箱即用的更安全模型，Anthropic 的 Claude 2.1 很有吸引力。这些顶级模型都不是开源的（除了 Google 的较小 Gemma），所以在所有情况下，你都依赖提供商的大模型。但竞争导致功能趋同：现在这三者都有某种形式的工具使用 API，全部支持系统指令，均提供大上下文（超过 100k），并且都在安全性和可靠性工具方面投入大量精力。

安全与对齐

确保模型行为有帮助且不产生有害内容是三个组织的主要关注点，每个组织的方法略有不同：

Google Gemini (DeepMind)： Google 强调在代理时代*“负责任地构建”[93]。DeepMind 长期以来一直关注 AI 安全，使用 Gemini 进行了Google AI 模型迄今为止最广泛的安全评估[68]。据 Google 称，Gemini 在偏见、毒性和风险情景（如网络安全滥用和说服性操控）方面进行了测试[69]。他们有内部红队尝试越狱和恶意使用以修补 Gemini 的响应。Google 还在模型和 API 中加入了主动防护措施——例如，Gemini 可能会拒绝违反内容政策的请求（就像 ChatGPT 或 Claude 一样），特别是考虑到它集成到面向用户的产品中时（他们不能让其生成不允许的内容）。此外，由于 Gemini 可以使用工具并生成代码，Google 可能会有一些约束以防止其在自主操作时做出危险行为。还有一种类似于 OpenAI 的人类反馈强化学习 (RLHF)* 的方法：人工评估者微调了 Gemini 的回答，使其更有帮助和无害。DeepMind 的一项有趣研究是关于“通过宪法 AI 实现可扩展对齐”的研究和其他技术——Google 可能借鉴了这些想法或至少研究过它们（DeepMind 过去在 Sparrow 上的工作等）。然而，Google 尚未公开描述使用类似宪法的方法；他们可能使用了一些精心策划的高质量数据和人类反馈的混合。在实践中，早期用户发现 Gemini 礼貌且通常拒绝不当请求，符合 Google 的 AI 原则[68]。据一些传闻测试，可能在边界内容上比 GPT‑4 更宽容，但通常保持在安全范围内。Google 还为使用 Gemini 的开发者推出了安全 AI 框架 (SAIF) 和负责任 AI 工具包[87]，以帮助识别和缓解潜在问题，如提示中的敏感数据或有偏见的输出。
OpenAI GPT‑4： GPT-4 的对齐是其开发中的重要部分。OpenAI 广泛使用 RLHF，并通过“模型辅助优化”进行最终调整，使用 AI 评估者。还发布了GPT-4 系统卡，详细说明了他们如何测试误用（例如，测试 GPT-4 是否会给出危险指令等）。GPT-4 通常被认为非常安全和可控——它拒绝参与暴力、仇恨、性虐待、非法行为等请求，并发出熟悉的*“抱歉，我无法协助”消息。然而，没有模型是完美的：聪明的提示工程师和越狱者偶尔会找到绕过限制的方法。OpenAI 不断更新模型以弥补这些漏洞。GPT‑4 的对齐有时会让用户感到沮丧（例如，由于保守调整可能拒绝无害请求，或过度道歉），但随着时间的推移有所改善。OpenAI 的 API 中的系统消息允许开发者插入组织政策或期望的角色，GPT-4 将努力遵循，这为语气和角色提供了一定的灵活性。例如，您可以告诉 GPT-4 成为简洁的助手或采用某种风格，只要不与核心政策冲突。OpenAI 还提供了一种名为“OpenAI Moderation API”* 的选项，以预先筛选用户输入/输出中的不允许内容。在诚实方面，GPT-4 比其前辈更具事实性，但仍可能自信地产生幻觉。OpenAI 报告称在某些测试中，GPT-4 的幻觉率比 GPT-3.5 减少了近 40%，但有时仍会发明看似正确但实际上不正确的引用或代码。这是所有模型面临的公开挑战。
Anthropic Claude 2/2.1： Anthropic 的方法是宪法 AI (CAI)——他们为 AI 设置了一套书面原则（“宪法”），并让其自我批评和修订输出以遵循这些原则。这个想法是将模型的价值观对齐，而无需对每个示例进行大量人类反馈。Claude 的宪法包括“选择最有帮助和无害的回应”等内容，并从联合国人权宣言等来源中引用理想。在实际操作中，Claude 非常不愿意产生有害或有偏见的内容——它会通过引用原则优雅地拒绝请求（“抱歉，我无法协助该请求”）。用户通常注意到 Claude 具有友好且有些冗长的拒绝风格，并尝试解释其理由。在 Claude 2.1 中，Anthropic 特别针对幻觉并取得进展：他们报告称与 Claude 2.0 相比，错误陈述减少了 2 倍[70]，Claude 2.1 更常承认不确定性而不是猜测[71]。他们还在棘手的事实任务上实现了错误答案减少 30% 和 Claude 误解文档信息实例的大幅下降[94][95]。这些变化是 Anthropic 创建诚实和无害 AI 精神的一部分。由于 CAI，Claude 有时在争议话题上采取更中立或不明确的立场，并经常添加诸如“我只是一个 AI，但……”之类的警示语，一些用户认为这种做法过于谨慎。一个潜在的缺点是Claude 在角色扮演场景中历史上更容易被越狱，不过在 2.1 中已经变得更严格。2.1 中引入的系统提示允许开发人员实质上即时调整 Claude 的“宪法”（例如，可以强调它应遵循公司的政策)。

关于「哪个模型是“最安全的”」，没有上下文很难量化。所有三个模型在其各自发布时都被认为是一流的对齐模型。据说，Claude在处理无害内容时非常抗拒拒绝——这意味着除非真正必要，它通常不会拒绝。GPT-4有时可能会更加谨慎（例如，如果用户提示即使只是暗示违反政策，也需要仔细措辞）。社区仍在观察Gemini的对齐情况；它似乎与GPT-4类似，平衡了对不允许内容的坚定立场，但不急于拒绝中立查询。DeepMind在强化学习安全方面的经验（他们提到对“红队”研究以进行说服等）可能为Gemini的稳健安全训练做出了贡献。此外，由于Gemini可以输出图像，谷歌必须确保其遵循相关规则（例如，不生成露骨或受版权保护的图像），这又增加了需要考虑的安全层面。

最终，这三家公司都致力于持续改进。他们定期发布更新（OpenAI 的 GPT-4 在 ChatGPT 更新后更加安全，Anthropic 的 Claude 在 2.1 中得到改进，Google 毫无疑问会根据反馈更新 Gemini）。对于开发者或组织来说，如果安全性是绝对的首要任务，Claude 可能更具吸引力，因为其双重关注于无害性和诚实性。GPT-4 紧随其后，经过大量审查并拥有许多安全功能（加上 OpenAI 的合规标准和监控支持）。Gemini 也可能非常安全（Google 在其服务中不产生有害内容上有很大的利害关系）；它带来了新的功能，如图像生成，这些功能由单独的政策管理（例如，不会生成暴力或成人图像——大概类似于 Imagen 的过滤方式）。

总而言之，这三个模型高度一致且相对安全，适合一般用途，但在理念上存在细微差异：OpenAI 和 Google 主要使用带有人类反馈的 RLHF（加上一些 AI 反馈），而 Anthropic 更依赖于通过宪法进行的 AI 自我调节。用户可能会发现 GPT-4 和 Gemini 在拒绝时的回复更为简洁，而 Claude 由于其原则，可能会给出更礼貌的小型说明。在事实准确性方面，GPT-4 和 Gemini 在基准测试中略胜一筹，但 Claude 2.1 的改进缩小了幻觉减少的差距[70][94]。最佳实践仍然是实施检查，而不是盲目信任任何单一模型的输出用于关键应用。

结论

谷歌的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作为GPT-4的强力挑战者，以在许多领域的最先进性能、更广泛的模态支持及前所未有的上下文长度，开启了全新的用例。GPT-4仍然是可靠性的金标准，具备出色的推理能力和广泛的开发者生态系统，现在增强了视觉输入和128K的上下文。Claude 2.1提供了引人注目的能力组合——非常强的语言和编程技能、最大的可访问上下文窗口（200K），以及企业青睐的安全优先设计。

选择它们取决于应用：如果您需要多模态理解或图文结合生成，Gemini 3是明显的赢家。如果您需要绝对最佳的分析文本模型，且不介意速率限制，GPT-4是经过验证的选择。如果您需要分析长文档或希望模型高度透明且不易产生幻觉，Claude 2.1是优秀的。

有一点是确定的——这些模型之间的竞争正在推动快速进步。三者都在不断改进，每次更新可能会缩小差距。目前，我们详细列出了它们在架构、推理能力、编码能力、多模态特性、速度、上下文处理、开发者工具和一致性方面的区别。通过利用可靠的基准和来源，我们希望这份全面的比较能帮助开发者和技术爱好者理解这些前沿 AI 模型相互之间的相对位置[72][27][96].