Kā Grok 3 multimodālā izpratne salīdzina ar GPT-4O iespējām

** Grok 3 tiek atzīmēts ar spēcīgo sniegumu multimodālos uzdevumos, piemēram, attēlu izpratnē un paaudzē, sasniedzot augstus rādītājus tādos etalonos kā MMMU un Egoschema. Tas efektīvi apstrādā gan tekstu, gan attēlus, padarot to daudzveidīgu dažādiem datu formātiem [1] [3] [7]. Grok 3 multimodālo izpratni uzlabo tā sarežģītais multimodālās apmācības process, kas integrē tekstu, kodu un attēlus [3].

** GPT-4O, no otras puses, tiek atzīts par spēcīgajām multimodālajām iespējām, īpaši uzdevumos, kas saistīti ar vizuālo izpratni un satura veidošanu. Tas vada tādus etalonus kā Mathvista, kas mēra matemātisko spriešanu un vizuālās izpratnes precizitāti [4]. GPT-4O ir arī lietpratīgs, parsējot dokumentus strukturētās formās, parādot tā spēju apstrādāt sarežģītu saturu [6].

Runājot par īpašiem etaloniem, Grok 3 sasniedz 73,2% punktu skaitu MMMU, savukārt GPT-4O ir 69,1% no līdzīga multimodāla atbilstības precizitātes metrika [1] [4]. Tas liek domāt, ka Grok 3 dažos multimodālos uzdevumos varētu būt neliela mala, taču abi modeļi ir ļoti spējīgi attiecīgajos domēnos. Kopumā Grok 3 izceļas ar tehnisko spriešanu un STEM uzdevumiem, savukārt GPT-4O ir spēcīga vispārējā mērķa problēmu risināšanas un niansēta satura izpratnē [2] [5].