GROK 3のマルチモーダル理解ベンチマークは、GPT-4Oの機能と比較してどうですか

** Grok 3は、MmmuやEgoschemaなどのベンチマークで高いスコアを達成し、画像の理解や生成などのマルチモーダルタスクでの強力なパフォーマンスで有名です。テキストと画像の両方を効果的に処理し、多様なデータ形式[1] [3] [7]に汎用性があります。 Grok 3のマルチモーダル理解は、テキスト、コード、画像を統合する洗練されたマルチモーダルトレーニングプロセスによって強化されます[3]。

** GPT-4Oは、特に視覚的理解とコンテンツ生成を含むタスクで、その堅牢なマルチモーダル機能で認識されています。 Mathvistaのようなベンチマークでリードしており、数学的な推論と視覚的理解の精度を測定します[4]。 GPT-4oは、文書を構造化された形式に解析することにも熟達しており、複雑なコンテンツを処理する能力を示しています[6]。

特定のベンチマークに関しては、GROK 3はMMMUで73.2％のスコアを達成し、GPT-4Oは同様のマルチモーダルマッチング精度メトリック[1] [4]で69.1％をスコアスコアします。これは、GROK 3が特定のマルチモーダルタスクでわずかなエッジを持っている可能性があることを示唆していますが、両方のモデルはそれぞれのドメインで非常に能力があります。全体として、Grok 3は技術的な推論とSTEMタスクに優れていますが、GPT-4Oは汎用の問題解決と微妙なコンテンツの理解に強いです[2] [5]。