In diesem Vergleich befassen wir uns mit den Fähigkeiten zweier führender KI-Modelle: Googles Gemini 2.0 Flash und OpenAIs GPT-4o. Gemini 2.0 Flash verfügt über ein riesiges 1-Millionen-Token-Kontextfenster, das deutlich größer ist als die 128 KB von GPT-4o und eine verbesserte Kapazität für die Verarbeitung komplexer Daten bietet. Gemini 2.0 Flash wurde kürzlich veröffentlicht und unterstützt auch eine breitere Palette von Modalitäten, einschließlich Video, das mit GPT-4o nicht verfügbar ist. Lassen Sie uns den Unterschied zwischen Gemini 2.0 Flash und GPT 4o anhand von 5 Aufgaben untersuchen.
Gemini 2.0 Flash vs. GPT 4o: Übersicht
| Besonderheit | GPT-4o | Zwillinge 2.0 |
|---|---|---|
| Eingabekontextfenster | 128.000 Token | 1 Mio. Token |
| Maximale Ausgabetoken | 16,4K Token | 8.192 Token |
| Veröffentlichungsdatum | 6. August 2024 (vor 5 Monaten) | 11. Dezember 2024 (vor 1 Monat) |
| Stichtag für Wissen | Oktober 2023 | August 2024 |
| API-Anbieter | OpenAI, Azure OpenAI-Dienst | Google AI Studio, Vertex AI |
| Unterstützte Modalitäten | Textual content, Bild, Audio | Textual content, Bild, Audio, Video |
Aufgabe 1: HTML-Code für Web site
Immediate: Grundlegender HTML-Code für eine Wortzähl-Web site.
Antwort von Gemini 2.0:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Phrase Counter</title>
</head>
<physique><h1>Phrase Counter</h1>
<textarea id="text-input" rows="10" cols="50" placeholder="Enter your textual content right here"></textarea><br><br>
<button onclick="countWords()">Rely Phrases</button>
<p id="word-count"></p>
<script>
operate countWords() {
const textual content = doc.getElementById("text-input").worth;
const phrases = textual content.trim().cut up(/s+/);
const wordCount = phrases.filter(phrase => phrase !== '').size;doc.getElementById("word-count").innerHTML = "Phrase Rely: " + wordCount;
}
</script></physique>
</html>
Frontend-Design:
GPT 4o-Antwort:
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta title="viewport" content material="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Phrase Rely Software</title>
<type>
physique {
font-family: Arial, sans-serif;
margin: 0;
padding: 0;
show: flex;
justify-content: middle;
align-items: middle;
top: 100vh;
background-color: #f4f4f9;
}
.container {
text-align: middle;
padding: 20px;
background-color: white;
border-radius: 8px;
box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}
textarea {
width: 100%;
top: 150px;
margin-bottom: 20px;
padding: 10px;
font-size: 16px;
border: 1px strong #ccc;
border-radius: 4px;
resize: none;
}
button {
padding: 10px 20px;
font-size: 16px;
background-color: #4CAF50;
colour: white;
border: none;
border-radius: 4px;
cursor: pointer;
}
button:hover {
background-color: #45a049;
}
.outcome {
margin-top: 20px;
font-size: 18px;
font-weight: daring;
}
</type>
</head>
<physique><div class="container">
<h1>Phrase Rely Software</h1>
<textarea id="textInput" placeholder="Sort or paste your textual content right here..."></textarea><br>
<button onclick="countWords()">Rely Phrases</button>
<div class="outcome" id="wordCountResult"></div>
</div><script>
operate countWords() {
let textual content = doc.getElementById('textInput').worth;
let wordCount = textual content.trim().cut up(/s+/).size;// If there is no textual content, set phrase rely to 0
if (textual content.trim() === '') {
wordCount = 0;
}doc.getElementById('wordCountResult').innerText = `Phrase Rely: ${wordCount}`;
}
</script></physique>
</html>
Frontend-Design:
Beobachtung:
Für eine Produktionsumgebung würde die GPT-4o-Model ein viel besseres Benutzererlebnis bieten und weniger zusätzlichen Aufwand erfordern, um sie produktionsbereit zu machen. Es folgt außerdem modernen Greatest Practices für die Webentwicklung.
Urteil:
Zwillinge 2.0 ❌ | GPT 4o ✅
Lesen Sie auch: Gemini vs ChatGPT: Was ist besser zum Codieren?
Aufgabe 2: Inhalte zusammenfassen
Immediate: Lesen Sie den Artikel unter https://www.analyticsvidhya.com/weblog/2024/07/building-agentic-rag-systems-with-langgraph/ den Prozess der Erstellung einer Vektordatenbank für Wikipedia-Daten verstehen. Geben Sie dann eine kurze Zusammenfassung der wichtigsten Schritte.
Antwort von Gemini 2.0:
Hier sind die wichtigsten Schritte zum Erstellen einer Vektordatenbank für Wikipedia-Daten gemäß dem Artikel:
- Laden Sie die Dokumente und teilen Sie sie auf
- Erstellen Sie eine Vektor-DB und speichern Sie sie auf der Festplatte
- Richten Sie einen Vektordatenbank-Retriever ein
- Erstellen Sie einen Grader für den Abfrageabruf
- Bauen Sie eine QA-RAG-Kette auf
- Erstellen Sie einen Abfrage-Umformulierer
- Laden Sie das Websuchtool
- Erstellen Sie Agentic RAG-Komponenten
- Funktion zum Abrufen des Diagrammzustands zum Abrufen aus der Vektordatenbank
- Notenunterlagen
- Abfrage neu schreiben
- Websuche
- Antwort generieren
- Entscheiden Sie sich für Generieren
- Erstellen Sie das Agent-Diagramm mit LangGraph
- Testen Sie unser Agentic RAG System
GPT 4o-Antwort:
Beobachtung:
Die Antwort von GPT 4o ist praktischer und umsetzbarer für jemanden, der speziell eine Wikipedia-Vektordatenbank erstellen möchte, während die Antwort von Gemini eine umfassendere RAG-Systemimplementierung anzusprechen scheint, die über die Kernaufgabe der Datenbankerstellung hinausgeht.
Urteil:
Zwillinge 2.0 ❌ | GPT 4o ✅
Aufgabe 3: Lösen Sie ein Rätsel
Immediate: Sie haben es eilig zur Arbeit. Sie gießen sich eine Tasse schwarzen Kaffee ein, aber er ist zu heiß. Sie beabsichtigen, eine festgelegte Menge kalter Milch hinzuzufügen, wissen aber, dass der Kaffee auch danach noch einige Minuten abkühlen muss, bevor Sie ihn trinken können.
In diesem Fall kühlt der Kaffee stärker ab:
1) Fügen Sie sofort Milch hinzu und warten Sie dann einige Minuten, bevor Sie trinken.
2) Warten Sie einige Minuten und fügen Sie dann erst kurz vor dem Trinken Milch hinzu.
Antwort von Gemini 2.0:
GPT 4o-Antwort:
Beobachtung:
Für jemanden, der nicht nur die Antwort, sondern auch die dahinter stehende Physik verstehen möchte, bietet die Gemini-Antwort eine lehrreichere und umfassendere Erklärung. Es hilft den Lesern zu verstehen, was passiert und warum es passiert.
Urteil:
Zwillinge 2.0 ✅ | GPT 4o ❌
Aufgabe 4: Durchsuchen Sie das Net
Immediate: Was hat Sam Altman im Jahr 2025 zu AGI gesagt?
Antwort von Gemini 2.0:
Im Jahr 2025 machte Sam Altman, CEO von OpenAI, mehrere wichtige Aussagen zur künstlichen allgemeinen Intelligenz (AGI):
- Vertrauen in das Erreichen von AGI: Altman zeigte sich zuversichtlich, dass OpenAI den Weg zum Aufbau von AGI im traditionell verstandenen Sinne aufgezeigt hat.
- KI-Agenten, die in die Arbeitswelt eintreten: Er prognostizierte, dass KI-Agenten, die in der Lage sind, Aufgaben autonom zu erledigen, ab 2025 in die Arbeitswelt eintreten und sich erheblich auf die Leistung von Unternehmen auswirken würden.
- „AGI“ als schlampiger Begriff: Altman räumte ein, dass der Begriff „AGI“ etwas mehrdeutig geworden ist und unterschiedliche Interpretationen und Definitionen aufweist.
- Fokus auf iterative Entwicklung und Sicherheit: Er betonte die Bedeutung einer iterativen Entwicklung und einer gründlichen Sicherheitsforschung als entscheidende Aspekte einer verantwortungsvollen AGI-Entwicklung.
Diese Aussagen unterstreichen die ehrgeizigen Ziele von OpenAI und die sich entwickelnde Natur des AGI-Bereichs.
GPT 4o-Antwort:
Seit meinem letzten Replace hat Sam Altman, der CEO von OpenAI, häufig Einblicke in die künstliche allgemeine Intelligenz (AGI), ihre Entwicklung und mögliche Auswirkungen gegeben. Allerdings habe ich keinen Zugriff auf konkrete Ereignisse oder Aussagen über das Jahr 2023 hinaus.
Sam Altman hat zuvor erklärt, dass AGI die Gesellschaft dramatisch verändern und alles von der Gesundheitsversorgung bis zur Bildung effizienter machen könnte. Er hat auch betont, wie wichtig es ist, AGI mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass Sicherheitsprotokolle vorhanden sind. Im Jahr 2023 sprach er über das Engagement von OpenAI, sicherzustellen, dass AGI verantwortungsvoll entwickelt wird, und konzentrierte sich dabei auf seine langfristigen Auswirkungen.
Für die genauesten und aktuellsten Informationen empfehle ich, seine neuesten Aussagen auf Plattformen wie Twitter oder in Interviews zu überprüfen.
Möchten Sie mehr über seine früheren Ansichten zu AGI erfahren?
Beobachtung:
Die Antwort von Gemini ist besser, da sie die Aussagen von Sam Altman aus dem Jahr 2025 genau erfasst, spezifische Einblicke in AGI liefert und die Informationen logisch organisiert. Es ging direkt auf die Frage ein, enthielt wichtige Punkte der AGI-Entwicklung und beleuchtete Nuancen wie seine Ansicht, dass „AGI“ ein „schlampiger Begriff“ sei.
Urteil:
Zwillinge 2.0 ✅ | GPT 4o ❌
Aufgabe 5: Bildgenerierung
Immediate: Erstellen Sie ein Bild einer Katze.
Antwort von Gemini 2.0:
GPT 4o-Antwort:
Beobachtung:
Das von Gemini 2.0 erstellte Bild ist deutlich klarer und besser als GPT-4o und zeigt überlegene Qualität, Detailgenauigkeit und allgemeine visuelle Attraktivität.
Urteil:
Zwillinge 2.0 ✅ | GPT 4o ❌
Ergebnis: Gemini 2.0 vs. GPT 4o
| Aufgabe | Gewinner |
|---|---|
| HTML-Code für Web site | GPT-4o |
| Inhalt zusammenfassen | GPT-4o |
| Löse ein Rätsel | Zwillinge 2.0 |
| Durchsuchen Sie das Net | Zwillinge 2.0 |
| Bilderzeugung | Zwillinge 2.0 |
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Abschluss
Dieser Vergleich zwischen Gemini 2.0 Flash und GPT-4o zeigt deren fortschrittliche Fähigkeiten und wirft wichtige Fragen zum Einfluss von KI auf Kreativität, Entscheidungsfindung und Ethik auf. Da Maschinen immer intelligenter werden, müssen wir sicherstellen, dass sie den Menschen verantwortungsbewusst, mit klaren ethischen Richtlinien und Transparenz befähigen. Die Zukunft der KI hängt davon ab, Innovation mit menschlichen Werten in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass sich die Technologie im Einklang mit der Gesellschaft weiterentwickelt.
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