Як багатомодальне розуміння Grok 3 порівнюється з можливостями GPT-4O

** Grok 3 відзначається своєю сильною виконанням у мультимодальних завданнях, таких як розуміння зображення та покоління, досягнення високих балів у таких показниках, як MMMU та Agoschema. Він ефективно обробляє як текст, так і зображення, що робить його універсальним для різноманітних форматів даних [1] [3] [7]. Мультимодальне розуміння Grok 3 посилюється його складним мультимодальним навчальним процесом, який інтегрує текст, код та зображення [3].

** GPT-4O, з іншого боку, визнаний своїми надійними мультимодальними можливостями, особливо у завданнях, що стосуються візуального розуміння та генерації контенту. Він веде в орієнтирах, таких як Mathvista, який вимірює математичні міркування та точність зорового розуміння [4]. GPT-4O також вмілий при розбитті документів у структуровані форми, демонструючи свою здатність обробляти складний вміст [6].

Що стосується конкретних орієнтирів, Grok 3 досягає оцінки 73,2% на MMMU, тоді як GPT-4O оцінює 69,1% на аналогічну багатомодальну метрику точності [1] [4]. Це говорить про те, що Grok 3 може мати незначну перевагу в певних мультимодальних завданнях, але обидві моделі дуже здатні у відповідних областях. Загалом, Grok 3 перевершує технічні міркування та завдання STEM, тоді як GPT-4O є сильним у вирішенні проблем загального призначення та нюансованого розуміння вмісту [2] [5].