Hogyan hasonlítja össze a Grok 3 multimodális megértését a GPT-4O képességeivel

** A GROK 3 -at a multimodális feladatokban, például a kép megértésének és a generációban, a nagy pontszámok elérése érdekében, például az MMMU és az Egoschema nagy pontszáma miatt. Mind a szöveget, mind a képeket hatékonyan feldolgozza, és sokoldalúvá teszi a különféle adatformátumokhoz [1] [3] [7]. A Grok 3 multimodális megértését javítja a kifinomult multimodális edzési folyamat, amely integrálja a szöveget, a kódot és a képeket [3].

** A GPT-4O viszont felismerhető robusztus multimodális képességei miatt, különös tekintettel a vizuális megértéssel és a tartalom generálásával járó feladatokban. Olyan referenciaértékekben vezet, mint a Mathvista, amely méri a matematikai érvelést és a vizuális megértés pontosságát [4]. A GPT-4O szintén ügyes a dokumentumok strukturált formákba történő elemzéséhez, bemutatva annak képességét, hogy kezelje az összetett tartalmat [6].

A konkrét referenciaértékek szempontjából a GROK 3 73,2% -os pontszámot ér el az MMMU-n, míg a GPT-4O 69,1% -ot eredményez egy hasonló multimodális illesztési pontosság-mutatónál [1] [4]. Ez azt sugallja, hogy a GROK 3 -nak bizonyos multimodális feladatokban lehet enyhe éle, de mindkét modell nagyon képes a saját domainjein. Összességében a GROK 3 kiemelkedik a műszaki érvelés és a STEM feladatokban, míg a GPT-4O erős az általános célú problémamegoldásban és az árnyalt tartalom megértésében [2] [5].