Gemini和GPT-4哪个好 谷歌Gemini和GPT-4对比一览[多图]

谷歌Gemini已经上线了，不少用户们都会跟ChatGPT4进行对比，那么这两款智能AI，哪个更强一点，下面橙子小编把两款ai模型进行了对比，下面可以一起来了解一下。

谷歌Gemini和ChatGPT4对比一览：

谷歌Gemini比较强一些。

谷歌强调Gemini相比于其他竞品具有更强的灵活性，分为Ultra、Pro、Nano三个版本。

Gemini 1.0是谷歌筹备了一年之久的GPT4真正竞品，也是目前谷歌能拿出手的功能最为强悍、适配最为灵活的大模型，包括三种不同套件，分别是Gemini Ultra, Gemini Pro和Gemini Nano。其中Ultra的能力最强，复杂度最高，能够处理最为困难的多模态任务;Pro能力稍弱，是一个可扩展至多任务的模型;Nano则是一款可以在手机端侧运行的模型。这说明，Gemini的触达范围很广，可以下探至数据中心，也可以上行至移动设备端侧。

谷歌的Bard聊天机器人，此番也已经升级到了Gemini，可以说Gemini的初始版本已于今日开始在Bard中提供。从5月的I/O大会之后，谷歌就将自己此前最强的人工智能模型PaLm 2融入了Gemini的能力之中。

仅从谷歌释出的演示视频结果看，市面上现有的全部多模态大模型与Gemini的性能表现都有代际差，包括Meta 5月开源的跨6个模态的AI模型ImageBind以及GPT-4。

谷歌自己也提到，到目前为止，创建多模态模型的标准方法基本是针对不同模态训练单独的组件，然后将它们拼接以粗略模仿其中一些功能。这会导致这些模型有时擅长执行某些任务，例如描述图像，但难以处理更概念性和复杂的推理。

其通过60页的相关技术报告证明，Gemini是一个真正原生的多模态大模型，因为从最初的预训练数据开始，Gemini就在针对不同模态的模型进行训练，因此其功能在每个重大领域都达到了SOTA(State of the art，特指领先水平的大模型)。

多模态能力之外，Gemini在专业知识储备和高级编码等领域都处在最前列。比如，Gemini Ultra在MMLU(大规模多任务语言理解数据集)中的得分率高达90.0%，这款MMLU数据集包含数学、物理、历史、法律、医学和伦理等57个科目，专门用于测试大模型的知识储备和解决问题能力。Gemini Ultra是第一个在MMLU上超越人类专家的大模型。

值得一提的是，谷歌此番并没有透露Ultra和Pro版本的具体参数规模，但根据量子位的分析，Gemini与谷歌此前的主力大模型PaLM-2相比，参数规模上要增大许多。此前，PaLM-2被曝参数规模为3400亿。

谷歌方面表示，Gemini将通过谷歌产品推向数十亿用户。从12月13日开始，开发者和企业客户可以通过Google AI Studio或Google Cloud Vertex AI中的Gemini API访问Gemini Pro。