introdutório
Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, os modelos de linguagem de grande dimensão (LLM) tornaram-se uma força importante que impulsiona o progresso tecnológico.2025 O Grok 3, o Deepseek R1, o ChatGPT o3 e o Claude 3.5 são os modelos de IA mais conhecidos do mercado. Desenvolvidos por diferentes equipas (xAI, Deepseek, OpenAI e Anthropic, respetivamente), estes modelos têm as suas próprias filosofias de conceção e pontos fortes técnicos. Neste documento, vamos compará-los em termos de quatro dimensões-chave: capacidade de programação, capacidade multimodal, capacidade de inferência e cenários de aplicação, com o objetivo de fornecer aos utilizadores uma referência abrangente para os ajudar a escolher o modelo mais adequado às suas necessidades específicas.
1. comparação da capacidade de programação
A capacidade de programação é uma medida importante da eficiência com que um modelo de IA pode gerar código, compreender conceitos de programação e resolver problemas relacionados com a programação. Esta capacidade é particularmente crítica para os programadores, engenheiros e empresas, especialmente nas áreas do desenvolvimento e automatização de software.
Palavra-chave do teste de programação: "Código para uma bola bonita a saltar num círculo, agora mude-o para 100 bolas em vez de 1".
| Nome do modelo | Filiações | vanguarda | inferior | Classificação (em 100) |
|---|---|---|---|---|
| Grok 3 | xAI | - Fortes capacidades de raciocínio matemático e de computação científica, nomeadamente no teste AIME 2025 - Bom suporte para linguagens de programação específicas (por exemplo, Rust) - Integração em tempo real de dados X-Platform para tarefas dinâmicas |
- Uma memória contextual fraca pode afetar a geração de código longo - Competências de programação ligeiramente inferiores às dos modelos de topo - Algumas funcionalidades são desbloqueadas através da subscrição de serviços premium |
88 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | - Arquitetura MoE eficiente com excelente conclusão de código e análise de grandes projectos - Computacionalmente eficiente para a implantação de dispositivos periféricos - Código aberto e baixo custo, boa relação qualidade/preço |
- Capacidade de raciocínio inadequada em textos longos - O fraco apoio multimodal limita as tarefas complexas - Desempenho médio em tarefas não matemáticas/código |
85 |
| ChatGPT o3 | OpenAI | - Altamente versátil, com excelente desempenho na geração de código e otimização do diálogo - A aprendizagem por reforço optimiza o raciocínio lógico para questionários complexos - Suporte e documentação extensivos da comunidade |
- Capacidade de raciocínio matemático relativamente média - As missões de nível superior têm de ser desbloqueadas mediante o pagamento de uma taxa - Menor dependência de dados em tempo real |
90 |
| Claude 3.5 | Antrópica | - Excelentes capacidades de afinação do código, com a capacidade de modificar o código existente com precisão - Fluência natural na compreensão e produção linguística - Altamente seguro e adequado para aplicações de nível empresarial |
- Não é tão bom em matemática e computação científica como o Grok 3 - Raciocínio mais lento - Requisitos de recursos de hardware mais elevados |
87 |
2) Comparação das capacidades multimodais
A capacidade multimodal refere-se à capacidade de um modelo para processar e gerar vários tipos de dados (por exemplo, texto, imagens, áudio e vídeo). Esta capacidade torna-se cada vez mais importante à medida que as aplicações de IA se expandem para áreas como a criação de conteúdos, os assistentes virtuais e os meios de comunicação interactivos.
| Nome do modelo | Filiações | vanguarda | inferior | Classificação (em 100) |
|---|---|---|---|---|
| Grok 3 | xAI | - Suporta a integração em tempo real de texto e dados da plataforma X com fortes capacidades de análise dinâmica - Melhor compreensão conjunta de imagens e texto - Excelentes competências de edição e geração de código |
- Profundidade limitada da funcionalidade multimodal, processamento de imagem não tão bom como os modelos de topo - Fraco suporte multimodal externo para dados não-X - Algumas funcionalidades estão desbloqueadas por subscrição |
87 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | - De fonte aberta e eficiente, suporta texto, código e processamento básico de imagens - Forte raciocínio matemático e geração de código, rentável - Tarefas multimodais rápidas |
- Fraca compreensão e geração de imagens, falta de apoio multimodal avançado - Desempenho instável em tarefas multimodais de contexto longo - Os modais não textuais são ligeiramente mais básicos |
84 |
| ChatGPT o3 | OpenAI | - Suporte multimodal abrangente com fortes capacidades de processamento de texto, imagem e até vídeo - Elevada qualidade de geração e excelente raciocínio lógico - Ecologicamente rico e amplamente utilizado |
- A funcionalidade multimodal avançada está disponível mediante o pagamento de uma taxa e pode ser limitada aos utilizadores gratuitos. - Baixa dependência de dados em tempo real - Maior procura de recursos informáticos |
92 |
| Claude 3.5 | Antrópica | - Compreensão natural e suave de texto e imagem com elevada segurança - Excelentes capacidades de afinação do código em tarefas multimodais - Tratamento eficaz de contextos complexos |
- Falta de suporte para extensões multimodais como o vídeo - Velocidade de processamento mais lenta - Requisitos de hardware mais elevados afectam a flexibilidade da implementação |
89 |
3) Raciocínio comparativo
A capacidade de raciocínio inclui a capacidade de pensar logicamente sobre modelos, resolução de problemas e tomada de decisões. Esta capacidade é fundamental para as aplicações que requerem análises complexas (por exemplo, investigação científica, previsão financeira e planeamento estratégico), como se descreve a seguir, utilizando oPuzzles de física (testes do berlinde e do copo)
A ideia que utilizo é a seguinte: "Suponhamos que as leis da física na Terra são as mesmas. Um pequeno berlinde é colocado num copo normal e o copo é colocado de cabeça para baixo numa mesa. Depois, alguém pega no copo e coloca-o no micro-ondas. Onde está agora a bola? Explica o teu raciocínio passo a passo.
| Nome do modelo | Filiações | vanguarda | inferior | Classificação (em 100) |
|---|---|---|---|---|
| Grok 3 | xAI | - Aptidões de raciocínio matemático extremamente fortes e desempenho excecional no teste AIME 2025 - Excelente capacidade de resolução de problemas científicos - Integração de dados em tempo real para melhorar o raciocínio dinâmico |
- Raciocínio ligeiramente menos coerente em contextos longos - Raciocínio ligeiramente menos complexo em domínios não matemáticos - Algumas funcionalidades estão desbloqueadas por subscrição |
90 |
| DeepSeek R1 | DeepSeek | - A arquitetura MoE é eficiente e tem um bom desempenho no raciocínio matemático e relacionado com o código - Fonte aberta e baixo custo computacional - Processamento rápido de tarefas de raciocínio curtas |
- Capacidade de raciocínio inadequada em textos longos - Desempenho de raciocínio geral em problemas não estruturados - Apoio limitado ao raciocínio multimodal |
86 |
| ChatGPT o3 | OpenAI | - Fortes capacidades de raciocínio geral, com um equilíbrio entre perguntas e respostas complexas e raciocínio lógico - A otimização da aprendizagem melhorada melhora a qualidade do raciocínio - Ampla aplicabilidade |
- Raciocínio matemático ligeiramente mais fraco do que no Grok 3 - Os níveis mais elevados de raciocínio têm de ser desbloqueados mediante o pagamento de uma taxa - Menor dependência de dados em tempo real |
91 |
| Claude 3.5 | Antrópica | - Excelentes capacidades de raciocínio em contextos longos e compreensão profunda de questões complexas - O raciocínio em linguagem natural é fluente e preciso - Altamente seguro e lógico |
- A matemática e o raciocínio científico são ligeiramente inferiores aos do Grok 3 - Velocidade de processamento mais lenta - Requisitos de hardware mais elevados |
89 |
Resposta esperada: Os berlindes caem do copo quando são levantados. - Os berlindes ficam em cima da mesa, não no micro-ondas.
Resultados:
DeepSeek R1: Foi o que demorou mais tempo a pensar, mas dominou a física e explicou corretamente a gravidade e a fricção.
Grok 3: Raciocínio sólido, mas explicações demasiado complexas e demasiado pormenorizadas.
❎ChatGPT o3-mini: incorreto. Afirma que os berlindes ficam no copo apesar da gravidade.
chegar a um veredito
| actuações | ChatGPT (GPT-4) | Grok 3 | DeepSeek |
|---|---|---|---|
| compreensão da língua | Excelente, com uma forte compreensão semântica e uma linguagem fluente | Excelentes capacidades de desempenho, de integração de dados em tempo real e de compreensão linguística | Excelente desempenho, mas ligeiramente inferior em contextos chineses complexos |
| Competências matemáticas/lógicas | Excelente, nomeadamente em tarefas lógicas complexas e na resolução de problemas matemáticos | Excelente desempenho, excelente nos testes AIME 2025, líder em raciocínio matemático | Forte em matemática e lógica relacionada com o código, mas ligeiramente mais fraco em problemas não estruturados |
| apoio multimodal | Suporta texto, imagens e até vídeo com geração de alta qualidade | Suporta texto e imagens com forte integração de dados dinâmicos, mas com profundidade limitada | Apoio multimodal básico com fraca compreensão da imagem |
| Raciocínio e capacidade criativa | Forte capacidade de raciocínio para responder a questionários complexos e tarefas inovadoras com rigor lógico | As capacidades de raciocínio são excelentes, a resolução de problemas científicos é excelente, mas os contextos longos são um pouco fracos | O raciocínio é eficiente e adequado para tarefas curtas, mas o raciocínio textual longo e a capacidade de inovação são limitados |
Em última análise, a escolha do modelo depende dos requisitos específicos da tarefa. Os utilizadores devem escolher o modelo de IA mais adequado com base nos requisitos de dados em tempo real, na complexidade da programação, nas interações multimodais e nas restrições éticas.
