W jaki sposób multimodalny punkt odniesienia Grok 3 porównuje się do możliwości GPT-4O

** Grok 3 odnotowano ze swojej dobrej wydajności w zadaniach multimodalnych, takich jak zrozumienie obrazu i generowanie, osiągając wysokie wyniki w testach porównawczych, takich jak MMMU i egooschema. Skutecznie przetwarza zarówno tekst, jak i obrazy, co czyni go wszechstronnym dla różnych formatów danych [1] [3] [7]. Multimodalne zrozumienie Grok 3 jest wzmocnione przez jego wyrafinowany wielomodalny proces treningowy, który integruje tekst, kod i obrazy [3].

** Z drugiej strony GPT-4O jest rozpoznawany za solidne możliwości multimodalne, szczególnie w zadaniach związanych z zrozumieniem wizualnym i generowaniem treści. Prowadzi w testach porównawczych, takich jak Mathvista, co mierzy matematyczne rozumowanie i dokładność zrozumienia wizualnego [4]. GPT-4O jest również biegły w analizowaniu dokumentów w formularze ustrukturyzowane, pokazując jego zdolność do obsługi złożonej zawartości [6].

Pod względem określonych testów porównawczych GROK 3 osiąga wynik 73,2% w MMMU, podczas gdy GPT-4O wyniki 69,1% w podobnej multimodalnej metryce dokładności dopasowania [1] [4]. Sugeruje to, że GROK 3 może mieć niewielką przewagę w niektórych zadaniach multimodalnych, ale oba modele są wysoce zdolne w odpowiednich domenach. Ogólnie rzecz biorąc, GROK 3 wyróżnia się w rozumowaniu technicznym i zadaniom STEM, podczas gdy GPT-4O jest silny w ogólnej formie rozwiązywania problemów i zrozumienia treści [2] [5].