Kaip „Grok 3“ multimodalinis supratimas palyginamas su GPT-4o galimybėmis

** „Grok 3“ pažymėta dėl savo stipraus atlikimo atliekant multimodalines užduotis, tokias kaip vaizdų supratimas ir generavimas, pasiekiant aukštus balus tokiuose etalonuose kaip MMMU ir Egoschema. Jis efektyviai apdoroja tiek tekstą, tiek vaizdus, ​​todėl jis yra universalus įvairių duomenų formatų [1] [3] [7]. „Grok 3“ multimodalinį supratimą sustiprina jo sudėtingas daugiamodinis mokymo procesas, integruojantis tekstą, kodą ir vaizdus [3].

** GPT-4o, kita vertus, pripažįstama dėl tvirtų multimodalinių galimybių, ypač atliekant užduotis, susijusias su vaizdiniu supratimu ir turinio generavimu. Tai veda tokiuose etalonuose kaip „Mathvista“, kuris matuoja matematinius samprotavimus ir vizualinio supratimo tikslumą [4]. „GPT-4o“ taip pat yra įgudęs analizuoti dokumentus į struktūrizuotas formas, parodydamas jo sugebėjimą tvarkyti sudėtingą turinį [6].

Kalbant apie konkrečius etalonus, „GROK 3“ pasiekia 73,2% balą MMMU, o GPT-4O-69,1% pagal panašų multimodalinio atitikimo tikslumo metriką [1] [4]. Tai rodo, kad „Grok 3“ gali turėti nedidelį kraštą atliekant tam tikras multimodalines užduotis, tačiau abu modeliai yra labai pajėgūs atitinkamose srityse. Apskritai, „GROK 3“ išsiskiria techniniais samprotavimais ir STEM užduotimis, o GPT-4o yra stipri, atsižvelgiant į bendrosios paskirties problemų sprendimo ir niuansuoto turinio supratimą [2] [5].