Gemini

先说结论 需求 推荐 理由 写代码/工程任务 Claude 3.5 Sonnet SWE-bench 64%，编程能力最强 数学/推理 DeepSeek V3 数学benchmark接近Claude，价格便宜30倍 搜索/调研 Gemini 100万token上下文+实时搜索 通用/日常 GPT-4o 综合体验最稳 四大模型一览 graph LR subgraph "闭源商业" A[GPT-4o] --- B[Claude 3.5] B --- C[Gemini] end subgraph "开源" D[DeepSeek V3] end style A fill:#74aa9c style B fill:#d4a574 style C fill:#4285f4 style D fill:#ff6b6b GPT-4o：综合最稳 发布：2024年5月（OpenAI） 强项： 综合能力均衡，没有明显短板 多模态（看图、听声音） 响应速度快 Benchmark数据： MMLU：85%+ 众包对比胜率：65% 价格：$2.5/百万输入token，$10/百万输出token 适合：日常对话、通用任务、不知道选什么就选它 Claude 3.5 Sonnet：程序员首选 发布：2024年6月（Anthropic） 强项： 编程能力最强，SWE-bench 64% 视觉推理强（MathVista 67.7%，超过GPT-4o的63.8%） 理解复杂指令能力强 Benchmark数据： ...

开场：一个神奇的对话 2025年某天，你和AI的对话： 你：[上传一张冰箱照片] 你：“帮我看看能做什么菜” AI：“我看到你冰箱里有：鸡蛋、西红柿、青椒、米饭… 推荐做番茄炒蛋盖饭！步骤如下…” 你：“等等，我不吃辣” AI：“好的，那把青椒换成黄瓜，做黄瓜炒蛋…” 这不是科幻，这是2025年的现实。 AI不仅能"看懂"你的冰箱，还能理解上下文、给出建议、甚至根据你的偏好调整方案。 这就是多模态AI的魔力。 第一章：什么是多模态AI？ 1.1 从「单一感官」到「全感官」 传统AI（单模态）： 1 2 3 4 5 6 7 # 只能处理文字 text_ai = GPT3() response = text_ai.chat("今天天气怎么样？") # ✅ 能回答 response = text_ai.chat("[图片: 窗外风景]") # ❌ 看不懂图片 多模态AI： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 # 能处理文字、图片、音频、视频 multimodal_ai = GPT4V() # 文字 ✅ response = multimodal_ai.chat("今天天气怎么样？") # 图片 ✅ response = multimodal_ai.chat( text="这是什么？", image="photo.jpg" ) # 音频 ✅ response = multimodal_ai.chat( text="这段音乐是什么风格？", audio="music.mp3" ) # 视频 ✅ response = multimodal_ai.chat( text="视频里的人在做什么？", video="video.mp4" ) 1.2 多模态的「模态」是什么？ 模态（Modality） = 信息的表现形式 ...