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Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？

Jennifer Aniston

Mar 09, 2025 am 09:16 AM

この比較では、GoogleのGemini 2.0 FlashとOpenaiのGPT-4oの2つの主要なAIモデルの機能を掘り下げます。 Gemini 2.0 Flashは、GPT-4oの128Kよりも大幅に大きく、100万の大規模なトークンコンテキストウィンドウを誇っています。最近リリースされたGemini 2.0 Flashは、GPT-4Oでは利用できないビデオなど、幅広いモダリティをサポートしています。 5つのタスクに基づいて、Gemini 2.0 Flash vs GPT 4oの違いを調べてみましょう。

タスク1：WebサイトのHTMLコード
タスク2：コンテンツの要約
タスク3：solve a peczzle 結果：gemini 2.0 vs gpt 4o
結論
gemini 2.0フラッシュvs gpt 4o：概要

モデルの概要

<h2 id="タスク-WebサイトのHTMLコード">タスク1：WebサイトのHTMLコード</h2> プロンプト：ワードカウントWebサイトの基本的なHTMLコード gemini 2.0応答： フロントエンドデザイン： <pre class="brush:php;toolbar:false"> <title>Word Counter</title> <h1 id="Word-Counter">Word Counter</h1> <textarea rows="10" cols="50" placeholder="Enter your text here"></textarea> <button onclick="countWords()">Count Words</button> <script> function countWords() { const text = document.getElementById("text-input").value; const words = text.trim().split(/\s+/); const wordCount = words.filter(word => word !== '').length; document.getElementById("word-count").innerHTML = "Word Count: " + wordCount; } </script> </pre> gpt 4o応答：<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148297376639.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？" > フロントエンドデザイン： <pre class="brush:php;toolbar:false"> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Word Count Tool</title> <style> body { font-family: Arial, sans-serif; margin: 0; padding: 0; display: flex; justify-content: center; align-items: center; height: 100vh; background-color: #f4f4f9; } .container { text-align: center; padding: 20px; background-color: white; border-radius: 8px; box-shadow: 0 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1); } textarea { width: 100%; height: 150px; margin-bottom: 20px; padding: 10px; font-size: 16px; border: 1px solid #ccc; border-radius: 4px; resize: none; } button { padding: 10px 20px; font-size: 16px; background-color: #4CAF50; color: white; border: none; border-radius: 4px; cursor: pointer; } button:hover { background-color: #45a049; } .result { margin-top: 20px; font-size: 18px; font-weight: bold; } </style> <div> <h1 id="Word-Count-Tool">Word Count Tool</h1> <textarea placeholder="Type or paste your text here..."></textarea> <button onclick="countWords()">Count Words</button> <div></div> </div> <script> function countWords() { let text = document.getElementById('textInput').value; let wordCount = text.trim().split(/\s+/).length; // If there's no text, set word count to 0 if (text.trim() === '') { wordCount = 0; } document.getElementById('wordCountResult').innerText = `Word Count: ${wordCount}`; } </script> </pre> 観察：<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148297519138.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？" > 生産環境の場合、GPT-4oバージョンはより優れたユーザーエクスペリエンスを提供し、それを生産対応にするためには少ない追加作業が必要になります。また、現代のWeb開発のベストプラクティスにも従っています 評決： gemini 2.0❌| gpt 4o✅ タスク2：コンテンツを要約 プロンプト：記事を読むatttps：//www.analyticsvidhya.com/blog/2024/07/building-agentic-rag-systems-with-langgraph/withedia database for wikipediaデータのベクターデータベースを作成するプロセスを理解してください。次に、重要な手順の簡潔な要約を提供します <h2 id="gemini-応答">gemini 2.0応答：</h2> ここに、記事に従って、ウィキペディアデータのベクトルデータベースを作成するための重要な手順があります。 ドキュメントをロードしてチャンクします ベクトルdbを作成し、ディスクに保持します ベクトルデータベースレトリバーをセットアップします クエリ検索グレーダーを作成 QA ragチェーンを構築します<ol> <li>クエリrephraser </li>を作成します <li>Web検索ツールを読み込み</li> <li>エージェントRAGコンポーネントをビルド</li> グラフ状態ベクトルdb <li>から取得のためのグラフ状態検索関数 </li>グレードドキュメント<li> </li>クエリを書き直し<li> </li>web検索<li> </li>回答を生成します<li> </li> <li>を生成することを決定します </li>langgraph <li>でエージェントグラフを構築します </li>エージェントRAGシステムをテスト<li> </li> <li>gpt 4o応答：<li> <li> </li> <li> </li> <li>観察：</li> </ol> GPT 4oの応答は、Wikipedia Vectorデータベースの構築を特に探している人にとってより実用的で実装可能です。一方 評決： <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148297733156.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？" >gemini 2.0❌| gpt 4o✅ タスク3：パズルを解きます プロンプト：あなたは急いで仕事をしています。あなたは自分にブラックコーヒーを一杯注ぎますが、それは暑すぎます。あなたはそれに固定された量の冷たい牛乳を追加するつもりですが、その後でも、コーヒーはそれを飲む前に数分間冷やす必要があることを知っています。 gemini 2.0応答： gpt 4o応答：<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148297990993.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？" > 観察： <img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148298145407.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？" > 答えだけでなく、その背後にある物理学も理解したい人にとって、ジェミニの反応は、より教育的で包括的な説明を提供します。読者は何が起こるのか、なぜそれが起こるのかを理解するのに役立ちます。 評決： gemini 2.0✅| gpt 4o ❌ タスク4：Webを検索 プロンプト： <h2>2025年にサム・アルトマンはAGIで何と言いましたか？ </h2> gemini 2.0応答： 2025年、OpenaiのCEOであるSam Altmanは、人工的な一般情報（AGI）に関していくつかの重要な声明を発表しました： AGIの達成に対する自信：Altmanは、Openaiが伝統的に理解されているように、AGIを構築する道を特定したという自信を表明しました。 AI労働力に入るAIエージェント：彼は、タスクを自律的に完了することができるAIエージェントが2025年に労働力に入り始め、企業の出力に大きな影響を与えると予測しました。 <ul>「agi」はずさんな用語として：<li>Altmanは、「Agi」という用語が異なる解釈と定義でやや曖昧になったことを認めました。 反復開発と安全性に焦点を当ててください：</li>彼は、責任あるAGI開発の重要な側面として、反復開発と厳密な安全性研究の重要性を強調しました。 <li> これらの声明は、Openaiの野心的な目標とAGIフィールドの進化する性質を強調しています。 </li>gpt 4o応答：<li> 私の前回のアップデートの時点で、OpenaiのCEOであるSam Altmanは、人工的な一般情報（AGI）、その開発、および潜在的な影響に関する洞察を頻繁に共有しています。ただし、2023年以降の特定のイベントやステートメントにはアクセスできません。サム・アルトマンは以前、AGIが社会を劇的に変え、ヘルスケアから教育まですべてをより効率的にすることができると述べています。彼はまた、AGIを人間の価値に合わせて、安全プロトコルが整っていることを保証することの重要性を強調しています。 2023年、彼は、AGIが責任を持って開発され、その長期的な影響に焦点を当てて責任を持って開発されるというOpenaiのコミットメントについて話しました。 最も正確で最新の情報については、Twitterやインタビューなどのプラットフォームで彼の最新のステートメントを確認することをお勧めします。 AGIに関する彼の過去の見解についてもっと知りたいですか？ 観察： Geminiの応答は、Sam Altmanの2025年の声明を正確にキャプチャし、AGIに関する具体的な洞察を提供し、情報を論理的に編成するため、より優れています。それは質問に直接対処し、重要なAGI開発ポイントを含み、「AGI」が「ずさんな用語」であるという彼の見解のようなニュアンスを強調しました。 評決： gemini 2.0✅| gpt 4o ❌ タスク5：画像生成 プロンプト：<h2></h2>猫の画像を作成します。 gemini 2.0応答： gpt 4o応答：<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148298219738.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？" > 観察：<img src="/static/imghwm/default1.png" data-src="https://img.php.cn/upload/article/000/000/000/174148298499847.jpg?x-oss-process=image/resize,p_40" class="lazy" alt="Gemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？" > Gemini 2.0によって作成された画像は、GPT-4oよりもはるかに明確で優れており、優れた品質、詳細、全体的な視覚的魅力を示しています。 評決： gemini 2.0✅| gpt 4o ❌ 結果：gemini 2.0 vs gpt 4o <h2 id="results">results</h2> <title> 読み取り： <ul> <li>deepseek v3 vs gpt-4o：オープンソースAIはGPT-4oのパワーと競合できますか？</li> <li>O1対O1 Pro：200ドルを費やす価値はありますか？</li> <li>新しいO1モデルはGPT-4O？</li>よりも優れています <li>deepseek v3 vs claude sonnet 3.5：どちらが良いですか？</li> </ul> <h2 id="結論">結論</h2> Gemini 2.0 FlashとGPT-4oのこの比較は、高度な機能を紹介し、AIの創造性、意思決定、倫理に対する影響について重要な疑問を提起します。マシンがより賢くなるにつれて、明確な倫理的ガイドラインと透明性により、責任を持って人間に力を与えることを保証する必要があります。 AIの未来は、イノベーションと人間の価値のバランスをとることに依存し、社会との調和のとおりにテクノロジーが進化することを保証します。

以上がGemini 2.0 Flash vs GPT 4o：どちらが良いですか？の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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