👉Gemini 2.5 Pro vs DeepSeek R1 vs o3 vs o4-mini
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欢迎来到AI Unraveled的新深度探索。这是由Etienne Newman创作和制作的播客，他是一位资深软件工程师

也是一位居住在加拿大的热衷足球的爸爸。很高兴来到这里。嘿，如果你发现这些对AI的探索很有用，请花一点时间在Apple Podcasts上点赞和订阅。这真的对我们很有帮助。绝对的。所以今天我们做一些不同的事情，一个快速的视觉课程，你可以这么说，横跨，嗯，AI的尖端。嗯哼。

我们正在比较四个相当引人入胜的模型。是的，没错。我们正在深入研究这个非常有趣的快照。它来自一个雷达图比较，它包含Gemini 2.5 Pro、DeepSeek R1，以及OpenAI的O3和O4 Mini。所以这是一个快速了解它们如何相互比较的好机会。我们从Onomen的Reddit帖子中发现了这个比较，它非常引人注目，因为它非常直观，对吧？你看到了这张图表，这个雷达图。

几乎瞬间，你就能感受到每个模型在推理、语言理解等不同领域的优势。是的，它清晰地绘制了地图。所以我们今天的任务基本上是深入研究这个视觉基准告诉我们关于这些领先的AI参与者及其独特能力的信息。我认为这里真正有趣的是，这不仅仅是一个理论上的事情。资料来源提到，这四个模型实际上得到了完全相同的提示。

它们在一个实时推理测试中解决了这个问题。好的。所以虽然Reddit帖子本身主要关注图表，即结果，但知道它背后有这个实际的挑战，增加了，嗯，另一层兴趣，不是吗？是的，绝对的。它使它扎根于现实。好的，那么让我们进入细节吧。模型本身。我们正在查看的帖子，它突出了每个模型的不同之处。例如Gemini 2.5 Pro。我们被告知它非常强调多模态感知。

现在，对于可能刚刚收听的人来说，多模态优势真正闪耀的一个好的切实例子是什么？好的。那么，想象一下，AI需要理解一个复杂的社交媒体帖子。

它通常不仅仅是文字，文本。可能还有一张照片或视频，传达，我不知道，情绪或一些额外的上下文。明白了。因此，像Gemini 2.5 Pro那样具有强大多模态感知能力的模型可以处理并重要的是整合文本和视觉信息，以获得对整个消息、情感等的更丰富、更准确的理解。这说得通。它看到了全貌，而不仅仅是部分。

好的。然后是DeepSeq R1，它被描述为优先考虑推理，并且是一个开放权重的模型。是的。推理优先部分听起来，嗯，对于解决复杂问题非常关键。像这样的模型在哪些类型的任务中会真正擅长？嗯，推理优先的方法通常表明其核心设计，其训练主要集中在逻辑推理、问题解决等方面。

好的。所以这可能意味着它在需要逐步思考的任务中表现更好。例如调试代码，或者规划具有许多依赖项的复杂项目。对。错综复杂的事情。没错。或者只是准确地回答，你知道，复杂的逻辑问题。而DeepSeek R1描述的另一部分，开放权重部分。在AI世界中，为什么这很重要？哦，是的。这实际上是一个非常重要的区别。

开放权重意味着模型学习的参数，基本上。其知识的核心，它如何做出决策，是公开提供的。哦，有趣。这对于透明度来说非常重要。它让研究人员，整个AI社区，基本上，可以查看引擎盖下的内容。他们可以仔细检查它，了解它的工作原理，甚至可以根据特定用途对其进行构建或调整。这是你并不总是能在专有模型中获得的访问级别。对，就像看到AI的引擎，就像你说的那样。引人入胜。

好的，现在让我们转向OpenAI的03和04 Mini。

描述说它们更小、更快，但在现实世界的逻辑中令人惊讶地强大。我们所说的现实世界的逻辑是什么？为什么速度和大小在这里如此关键？好问题。所以现实世界的逻辑通常意味着我们人类一直以来几乎不假思索就使用的常识推理。例如，你知道，如果你掉了一个玻璃杯，它可能会碎掉。或者理解简单的因果关系。基本的东西，但很清楚。

至关重要。明白了。常识AI。差不多。对于像03和04 Mini这样的模型来说，更小更快是一个很大的优势。它使它们可能非常适用于需要快速答案的应用程序，也许是在功率较低的设备上，例如你的手机。或者快速处理大量请求。没错。高容量的情况。因此，尽管它们更小，但它们仍然能够有效地处理这种日常逻辑，这确实令人印象深刻。好的，那么让我们回到雷达图。

可视化这一切，帖子提到图表上的每个彩色点都是一个性能特征。对。因此，当我们查看每个模型的点落在哪里时，需要注意哪些关键事项？嗯，主要的是每个点离中心的距离。点越远，模型在该特定度量、该特征上的表现越好。分数越高，越远。没错。但同样重要的是每个模型的点所形成的整体形状或模式。哦，所以？如果你

如果你看到一个模型的点紧密聚集在一起，它表明该模型在被测量的不同任务中的表现相当一致。均衡的性能。你可以这么说，是的。这让我们从Reddit帖子中得出了一个非常有趣的观察结果。是什么？它提到Gemini 2.5 Pro和DeepSeaCar 1都显示，我引用，“在该图表的性能概况中具有显著的一致性”。一致性。就像你说的那样，均衡的性能。

这种全面的一致性表明了它们的整体能力？嗯，它指向一种全面的能力。这些模型可能没有明显的弱点，至少在这个基准测试的测试领域中没有。它们似乎在不同类型的挑战中都能可靠地表现良好。这对于通用应用程序来说可能是一个很大的优势。绝对的。如果你需要广泛的技能，这是一个显著的优势。好的。

但相反地，该帖子指出，03和04 mini显示出更多变化的强度概况，图表上模式更不均匀。我们可以从中得出什么结论？更变化的概况。是的，这表明这些较小的模型可能在某些特定领域真正闪耀。仪式。没错。虽然在其他方面可能较弱。对。

它指向一个更专业的工具包，如果你愿意的话。所以一个可能擅长语言，而另一个可能不太擅长数学或其他什么。有可能，是的，反之亦然。这种专业化可以使它们对于非常具体的、有针对性的工作非常有用，在这些工作中，它们的特定优势正是所需要的。嗯。有趣的权衡。这个快速的视觉基准测试的想法是

它似乎对，嗯，任何参与AI的人来说都是一个有价值的工具，对吧？绝对的。该帖子提到开发人员选择模型，研究人员跟踪进度，爱好者只是保持知情。为什么这种快速的视觉比较对所有这些不同的人如此有效？嗯，想想看。对于开发人员来说，这就像一个即时概述。一目了然，看看模型在关键方面如何比较，这使得选择哪个模型可能更容易、更高效。节省了等待大量规格的时间。

对。对于研究人员来说，这些视觉基准有助于快速发现趋势，确定需要更多研究的领域，比较不同的方法。是的。看到景观的变化。对于任何对AI着迷的人来说，这只是理解这些顶级模型的相对优势的一种易于理解的方式，而不需要拥有机器学习的博士学位。它真的就像当前AI现状的备忘单。

说到在这个快速发展的科技世界中保持领先地位，如果你或任何收听的人想要获得一个严重的优势，

也许掌握一些热门的专业认证。总是一个好主意。你真的应该查看Etienne的AI驱动的JamGat应用程序。它专门设计用于帮助你准备并通过，我认为现在已经超过50种不同的认证了。感觉像是云、金融、网络安全、医疗保健、商业，很多。这是一个相当大的范围。是的，是的。当然，我们会在节目说明中添加JamGat应用程序的链接。如果你正在提升你的技能，绝对值得一看。听起来很有用。首先，

从这个雷达图比较中将所有内容整合在一起，主要要点是什么？嗯，根据这项测试，Gemini 2.5 Pro和DeepSeek R1似乎是一致的、全面的表演者。一致的。是的。你拥有O3和a 4 Mini，更小、更快，但显示出这些更独特、更变化的概况，这可能表明更专业的优势。对。

雷达图上的不同形状。没错。而图表本身，它只是一种非常有效的方式，可以快速可视化和基准测试这些快速发展的模型。它绝对提供了一个有见地的快照。并查看这些不同的优势。

你知道，Gemini的广泛能力，DeepSeek的推理重点，较小模型的速度和专业逻辑。它确实让你想知道，不是吗？想知道什么？嗯，这些特性中的哪一个，多模态性、推理优先、速度、效率、专业化，哪些最终可能对我们将看到的AI应用程序最重要、最具变革性？这是一个很大的问题。是的。O3和O4 Mini的这种多样化表现告诉我们什么？

它是否暗示了未来，也许我们将看到更多针对特定任务的专业化、高效的AI系统变得越来越普遍？这绝对有可能。一种朝着专业化的趋势，以及大型通用模型。是的，这绝对是一些值得思考的食物。说到这一点，听众们，不要忘记探索Etienne的AI驱动的Jamgatak应用程序，如果你认真想掌握那些关键的专业认证。云、金融、网络安全、医疗保健、商业，

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