Gemini vs. GPT-5 vs. Perplexity：推理 vs Web vs 编码

深入探讨 Perplexity、OpenAI 的 GPT-5 和 Google 的 Gemini 2.5 的架构、性能和策略。哪位人工智能巨头最适合您？

跳转至判决
查看数字

三种哲学的故事

人工智能市场不是一场单匹马的竞赛。这是一个战略战场，三种不同的理念不断涌现，每种理念都满足不同的需求。

OpenAI：AGI 先驱

不懈地追求最先进的 (SOTA) 性能和原始智能，目标是通用人工智能 (AGI)。

谷歌：生态系统之王

利用其巨大的全球影响力，将人工智能作为“认知实用程序”嵌入到整个产品生态系统（工作区、云、Android）中。

困惑：答案引擎

一个专门的颠覆者专注于一件事：通过实时网络访问和引用提供直接、准确和可验证的答案。

幕后：三种架构的故事

每个人工智能的“魔力”都植根于其基本设计。这些架构选择决定了它们的优点和缺点。

OpenAI 的统一路由器

用户查询
↓
智能路由器

↙
↘

快速模型
“思考”模型

智能路由器分析您的查询并将其发送到最适合该工作的模型 - 自动优化速度或功率。

Google 的专家组合 (MoE)

用户查询
↓
大型模型

仅激活相关“专家”

专家1
专家2
专家3
专家4
专家5
专家6

一个拥有许多专业“专家”的巨大模型。每项任务只激活最相关的专家，使其强大而高效。

Perplexity 的 RAG 混合体

用户查询
↓
实时网络搜索
↓
检索上下文
↓
法学硕士合成器
↓
引用的答案

检索增强生成（RAG）系统，首先在实时网络中搜索信息，然后使用法学硕士来合成引用的答案。

基准对决

数字不会说谎。我们编译了最新的基准数据，以了解这些模型在正面性能比较中的表现如何。

全部
推理与数学
编码
知识与事实

了解更多：Perplexity AI 与 Wikipedia：有什么区别？

优点和缺点一览

没有工具是完美的。以下是每个平台的主要优点和缺点的快速细分。

OpenAI GPT-5

优点

• 索塔性能：复杂推理、数学和编码任务的最佳选择。

• 成熟的API：强大、功能丰富的 API，带有代码解释器等工具。

• 高操控性：擅长遵循复杂、细致的指示。

缺点

• 有限的背景：与 Gemini 相比，上下文窗口更小，特别是对于非企业用户。

• 没有实时网络搜索：依赖静态训练数据集，使其不太适合获取最新信息。

谷歌双子座2.5

优点

• 巨大的上下文窗口：行业领先的 1M+ 代币上下文，用于分析庞大的文档或代码库。

• 生态系统整合：与 Google Workspace 和云的无与伦比的集成。

• 原生多模态：从头开始构建，可无缝处理文本、图像、音频和视频。

缺点

• SOTA 中的小径：有时在最困难的编码/推理基准测试中可能落后于 GPT-5。

• 复杂的定价：高级功能被捆绑到其他 Google 订阅中，这可能会令人困惑。

困惑人工智能

优点

• 准确性和引用：在提供来自实时网络结果的可验证、引用的答案方面无与伦比。

• 同类最佳的访问：Pro 计划允许在一次订阅中访问多种前沿模型（GPT、Claude 等）。

• 专门用于研究：“深度研究”和学术来源过滤等功能是专门为研究人员构建的。

缺点

• 能力有限：不适用于创意写作或大型软件开发。

• 依赖性风险：依赖竞争对手的 API 和对网络数据的访问，这可能是一个漏洞。

功能对峙

这些平台如何在关键任务上发挥作用？我们比较他们在研究、编码和处理多种数据类型方面的能力。

深入研究与分析

开放人工智能：代理、简洁、事实密集的报告。
谷歌：最全面的报告，与 NotebookLM 集成。
困惑：签名功能。针对此任务快速、结构化且高度优化。

编码与开发

开放人工智能：最强编码模型，擅长复杂逻辑和前端。
谷歌：Web 开发任务的最佳执行者，非常适合交互式应用程序。
困惑：对于片段和错误修复很有用，但受到大型项目的上下文窗口的限制。

多模态（视觉、音频、视频）

开放人工智能：完全多模式、卓越的图像生成和文本渲染。
谷歌：原生多模态是核心优势。可以分析数小时的视频。
困惑：主要以文字为主。图像生成是一个附加功能，而不是核心功能。

深入探讨：Gemini Research 与 Perplexity Copilot

直接比较 Google 和 Perplexity 的旗舰代理研究功能，他们分别称之为“深度研究”和“副驾驶”。

Perplexity 的方法：速度和结构

Perplexity 的“Deep Research”（通常称为 Copilot）是其核心产品。它是一个代理系统，可以自动执行数十次网络搜索以合成结构化的综合报告。它针对这一特定工作流程进行了高度优化，并因其速度而受到称赞，通常在三分钟内完成分析。输出通常是一个组织良好的摘要，具有清晰的标题和直接引用，旨在快速消耗和验证。

双子座的方法：深度和叙事

谷歌在 Gemini 中的“深度研究”功能通常会产生最全面且叙述性丰富的报告。用户测试表明它可以查阅数百个来源来生成详细的多页文档。此功能还与 NotebookLM 紧密集成，允许用户轻松保存、综合和分析大量源文档，使其成为需要不仅仅是摘要的深入项目的强大工具。

引文对决：研究该相信谁？

当学术和职业诚信受到威胁时，引用的质量至关重要。我们比较这些平台提供准确、可验证来源的能力。

获胜者：困惑

Perplexity 是引用研究领域无可争议的冠军。其整个检索增强生成（RAG）架构旨在将每条语句都放在可验证的来源中，并在显着位置显示。对事实和透明度的关注是其核心使命，使其成为学术和专业工作最可靠的选择。

强有力的竞争者：双子座

双子座是第二强。它通过谷歌搜索进行回应的能力使其引用高度可靠，用户称赞它没有“幻觉”或发明学术来源。对于已经在 Google 生态系统中的研究人员来说，它与 NotebookLM 等工具的集成是一个显着的优势。

不同的工具：GPT-5

GPT-5 不太关注引用的研究。虽然其网页浏览工具可以检索信息，但这是一个离散的函数调用，而不是核心架构功能。 GPT-5 擅长对所提供的信息进行创造性综合和深度推理，但它并不是像 Perplexity 那样专门构建为可验证的“答案引擎”。

网络浏览准确性：实时与集成搜索

两个平台都可以访问直播网络，但方法和结果不同。我们分析他们的准确性和真实性方法。

困惑：RAG 专家

Perplexity 的准确性来自于其专门的 RAG 流程：它以不断搜索、检索和合成信息为核心功能。 SimpleQA 真实性基准得分高达 93.9%，这一点得到了证实。然而，它对自己的网络爬虫的依赖面临着争议，如果出版商选择阻止它们，就会存在潜在的漏洞，这可能会影响其数据源的广度。

双子座：搜索引擎巨头

Gemini 的准确性得到了 Google 搜索强大功能的支持。在接地响应时，它利用了世界上最全面且经过实战考验的互联网索引。这提供了巨大的规模和复杂的、经过时间考验的系统，用于对信息质量和权威进行排名。对于用户来说，这意味着其网页浏览的准确性是建立在搜索引擎数十年发展的基础上的。

情报的成本

从免费套餐到企业 API，我们对定价进行了细分，以帮助您了解使用这些强大工具的总成本。

订阅计划

API 定价（每 100 万个代币）

开发者体验和 API 深入探讨

除了模型本身之外，API、工具和集成的质量也决定了开发人员在这些平台上构建的效率。

开放人工智能API

成熟且功能丰富，提供代码解释器和文件搜索等内置工具。 GPT-5 API 引入了诸如“reasoning_effort”等有价值的控件以及使用纯文本的灵活工具定义，从而增强了开发人员的灵活性。

谷歌双子座 API

具有高度竞争力，具有独特的功能，例如可控的“思考预算”、用于降低成本的上下文缓存以及用于实时应用程序的 Live API。其主要优势是与更广泛的 Google Cloud 和 Firebase 生态系统无缝集成。

困惑声纳 API

专为嵌入“答案引擎”功能而构建。它针对速度和引用的答案进行了优化，但在通用任务方面不如竞争对手灵活。定价与执行的网络搜索量唯一相关。

“情报总成本”

简单地比较每个代币的价格是具有误导性的。平台现在对增值工具调用（例如网络搜索、代码执行）收取额外费用。需要网络搜索的任务可能是 Perplexity 上的一次廉价 API 调用，但可能会产生模型代币成本*加上*OpenAI 或 Google 上的单独搜索工具费用。计算真实成本需要考虑代币价格以及特定工作流程所需的工具调用的数量和类型。

市场动态和用户情绪

定量基准并不能说明全部情况。现实世界的用户体验和市场争议正在塑造竞争格局。

“感觉很愚蠢”的叙述

尽管基准测试得分令人印象深刻，但 GPT-5 的推出还是遭到了用户的批评，许多人声称它感觉像是 GPT-4o 的“降级”。 OpenAI 的首席执行官承认，自动模型路由系统的发布日失败是部分原因。

这凸显了原始智能和用户体验之间日益脱节。对于大规模采用来说，低延迟、可预测的行为和对话语气等因素正变得与模型解决复杂问题的能力一样重要。

道德、数据和战略漏洞

Perplexity 因其数据收集实践而面临重大争议，Cloudflare 指责其机器人欺骗性地抓取内容并忽略“robots.txt”指令。这加剧了需要数据的人工智能公司与保护其知识产权的出版商之间的紧张关系。

这暴露了 Perplexity 独特的战略漏洞。其核心价值——提供实时、基于网络的答案——完全取决于其抓取互联网的能力。如果出版商广泛采用工具来阻止其爬虫，其商业模式可能会受到严重威胁。

最终结论：哪种人工智能适合您？

不存在单一的“最佳”人工智能。最佳选择完全取决于您的主要需求。以下是我们针对不同用户配置文件的建议。

对于研究人员和学者

困惑专业版

如果您的工作需要准确性、最新信息和可验证的引用，那么 Perplexity 是无可争议的冠军。其整个架构是为基于事实的研究而构建的。

对于开发人员和创意人员

OpenAI GPT-5

对于解决复杂的编码问题、创意写作或任何需要原始智力的任务，GPT-5 最先进的推理能力赋予其优势。

对于商业和企业

谷歌双子座

对于组织来说，尤其是那些已经在 Google 生态系统中的组织，Gemini 与 Workspace 和 Cloud 的无缝集成提供了独立工具无法比拟的生产力提升。

高级用户策略：全部使用

最终的工作流程？不选其一。使用混合方法：开始研究困惑收集引用的事实，然后将该信息输入聊天GPT或者双子座用于创意合成和内容创作。这使您可以利用每个平台的独特优势来获得卓越的结果。