Как многомодальное понимание MultiModal Confice Claincmark по сравнению с возможностями GPT-4O

** Grok 3 отмечается своей сильной производительностью в мультимодальных задачах, таких как понимание изображений и генерация, достигая высоких показателей в критериях, таких как MMMU и Egoschema. Он эффективно обрабатывает как текст, так и изображения, делая его универсальным для разнообразных форматов данных [1] [3] [7]. Мультимодальное понимание Grok 3 усиливается благодаря его сложному мультимодальному обучению, который интегрирует текст, код и изображения [3].

** GPT-4O, с другой стороны, признан своими надежными мультимодальными возможностями, особенно в задачах, включающих визуальное понимание и генерацию содержания. Он ведет в критериях, таких как Mathvista, которые измеряют математические рассуждения и точность визуального понимания [4]. GPT-4O также является искусным в документах разбора в структурированные формы, демонстрируя его способность обрабатывать сложное содержание [6].

С точки зрения конкретных критериев, GROK 3 достигает оценки 73,2% по MMMU, в то время как GPT-4O набрал 69,1% по аналогичной метрике точности совпадения [1] [4]. Это говорит о том, что GROK 3 может иметь небольшое преимущество в определенных мультимодальных задачах, но обе модели очень способны в своих областях. В целом, Grok 3 превосходит в технических рассуждениях и задачах STEM, в то время как GPT-4O сильна в решении проблем общего назначения и нюансированном понимании контента [2] [5].