Hvordan sammenligner Grok 3's multimodale forståelse benchmark med GPT-4Os kapaciteter

** GROK 3 er kendt for sin stærke præstation i multimodale opgaver såsom billedforståelse og generation, der opnår høje score i benchmarks som MMMU og Egoschema. Den behandler både tekst og billeder effektivt, hvilket gør den alsidig til forskellige dataformater [1] [3] [7]. Grok 3's multimodale forståelse forbedres af dens sofistikerede multimodale træningsproces, som integrerer tekst, kode og billeder [3].

** GPT-4O anerkendes på den anden side for sine robuste multimodale kapaciteter, især i opgaver, der involverer visuel forståelse og indholdsgenerering. Det fører i benchmarks som Mathvista, der måler matematisk ræsonnement og visuel forståelse af nøjagtighed [4]. GPT-4O er også dygtig til at analysere dokumenter i strukturerede former, der viser sin evne til at håndtere komplekst indhold [6].

Med hensyn til specifikke benchmarks opnår Grok 3 en score på 73,2% på MMMU, mens GPT-4O scorer 69,1% på en lignende multimodal matchende nøjagtighedsmetrik [1] [4]. Dette antyder, at Grok 3 kan have en lille kant i visse multimodale opgaver, men begge modeller er meget dygtige i deres respektive domæner. Generelt udmærker Grok 3 sig i teknisk ræsonnement og STEM-opgaver, mens GPT-4O er stærk i generel formål-løsning og nuanceret indholdsforståelse [2] [5].