o4-mini vs Gemini 2.5 Flash: What is differences?

2025年4月，随着OpenAI的o4-mini和谷歌的Gemini 2.5 Flash模型的发布，人工智能领域迎来了重大进展。这两款模型都致力于在提供高性能的同时，优化速度和成本效益。本文对这两款模型进行了全面比较，探讨了它们的功能、性能指标以及对各种应用的适用性。

模型概述

OpenAI o4-mini：高效与多功能的结合

OpenAI 表示，o4-mini 与 o3 的研究基础相同，经过精简和稀疏化，“以适应速度关键且仍需思维链的工作负载”。公司内部原本计划将其作为 GPT-5 的预算层级，但强劲的基准数据说服公司尽早将其作为独立 SKU 发售。在更新后的准备框架下，o4-mini 已通过安全审核，可以公开发布。

OpenAI 的 o4-mini 将于 2025 年 4 月 16 日发布，旨在提供高性能，并以其尺寸和成本为代价，提升速度和效率。主要功能包括：

• 多模式推理：将草图或白板等视觉输入整合到推理过程的能力。
• 工具集成：无缝使用 ChatGPT 工具，包括网页浏览、Python 执行、图像分析和生成以及文件解释。
• 可访问性：ChatGPT Plus、Pro 和 Team 用户可通过各种版本使用，而 o1 等旧型号已被逐步淘汰。

Google Gemini 2.5 Flash：可定制的智能

OpenAI 表示，o4-mini 与 o3 的研究基础相同，经过精简和稀疏化，“以适应速度关键且仍需思维链的工作负载”。公司内部原本计划将其作为 GPT-5 的预算层级，但强劲的基准数据说服公司尽早将其作为独立 SKU 发售。在更新后的准备框架下，o4-mini 已通过安全审核，可以公开发布。

Google Gemini 2.5 Flash 引入了全新的“思考预算”工具，让开发者能够控制 AI 在不同任务中使用的计算推理能力。亮点包括：

• 推理控制：开发人员可以微调人工智能的响应，平衡质量、成本和响应延迟。
• 多模式功能：支持图像、视频和音频等输入，输出包括本机生成的图像和多语言文本转语音音频。
• 工具使用：能够调用 Google 搜索等工具、执行代码以及利用第三方用户定义的函数。

什么原因导致发布节奏被压缩？

OpenAI’s April 16 press event revealed o3 (its largest public reasoning model) and the smaller o4‑mini built from the same underlying research but pruned for latency and cost. The company explicitly framed o4‑mini as “the best price‑to‑performance tier for coding, math, and multimodal tasks.” Just four days later, Google responded with Gemini 2.5 Flash, describing it as a “hybrid reasoning engine” that inherits Gemini 2.5’s chain‑of‑thought skills yet can be dialled down to near‑tokenizer speeds.

Why is “dial‑a‑reasoning‑budget” suddenly a priority?

Both vendors face the same physics: chain‑of‑thought style inference explodes floating‑point operations, which in turn drives up inference costs on GPUs and TPUs. By letting developers choose when to invoke deep reasoning, OpenAI and Google hope to expand addressable markets—from chatbots to latency‑sensitive mobile apps—without subsidizing massive GPU bills. Google engineers explicitly call this slider a “thinking budget,” noting that “different queries require different levels of reasoning.

Benchmarks and Real‑World Accuracy—Who Wins?

Benchmark tales:

• On AIME 2025 math, o4‑mini posts 92.7 % accuracy, the best sub‑30 B score to date.
• On BIG‑bench‑Lite, Gemini 2.5 Flash THINK 4 trails Gemini 2.5 Pro by ~4 points but leads Gemini 2.0 Flash by 5–7.
• HumanEval coding: o4‑mini scores 67 %, edging Flash by 6 pp at comparable compute.

Multimodality shoot‑out: …but holistic tests complicate the picture

Both models are natively multimodal: o4‑mini uses the same vision front‑end as o3, supporting images up to 2 048 px on the long side; Gemini 2.5 Flash rides DeepMind’s Perception Tower and carries over the audio tokenizers introduced with Gemini 1.5. Independent lab tests at MIT‑ibm Watson indicate o4‑mini answers visual reasoning questions 18 % faster than Gemini 2.5 Flash at equivalent batch sizes while scoring within the margin of error on MMMU. Yet Gemini’s audio comprehension remains stronger, retaining a narrow 2‑BLEU lead on LibriSpeech test‑other.

MIT-IBM 的多模态压力测试显示，o4-mini 解答基于图像的谜语的速度提高了 18%，而 Gemini 2.5 Flash 在 LibriSpeech 上将嘈杂音频的翻译速度提高了 2 个 BLEU 点。因此，工程师会根据模态进行选择——代码和视觉系统更倾向于 o4-mini，而语音助手则更倾向于 Flash。

• OpenAI o4-mini：擅长将视觉输入整合到推理中，增强图像分析和生成等任务。
• Gemini 2.5 Flash：支持更广泛的输入和输出，包括视频和音频，并提供多语言文本转语音功能。

它们的起源和发布目标是什么？

OpenAI 为什么要推出 o4‑mini？

OpenAI 表示，o4-mini 与 o3 的研究基础相同，经过精简和稀疏化，“以适应速度关键且仍需思维链的工作负载”。公司内部原本计划将其作为 GPT-5 的预算层级，但强劲的基准数据说服公司尽早将其作为独立 SKU 发售。在更新后的准备框架下，o4-mini 已通过安全审核，可以公开发布。

是什么促使谷歌推出 Gemini 2.5 Flash？

谷歌的 Gemini 2.5 系列于 3 月首次亮相，成为该实验室首批在大多数 BIG-bench 任务上击败 GPT-4-Turbo 的模型。然而，推理成本很高。为此，DeepMind 工程师构建了 Flash，这是一个混合版本，其“思考预算”滑块允许开发者以推理深度换取延迟和成本。结果：该模型在需要时继承了 Gemini 2.5 的推理能力，但可以回退到分词器速度的答案。

建筑：稀疏混合还是混合塔？

o4‑mini 如何将功率压缩到 30 B 参数中？

• 稀疏 MoE 路由器。仅有约 12% 的专家在快速模式下运行，限制了 FLOP；锐利模式可解锁完整的路由图。
• 视觉前端重用。它重用了 o3 的图像编码器，因此视觉答案与更大的模型共享权重，在保持微小规模的同时保持准确性。
• 自适应上下文压缩。超过 16k 个 token 的输入被线性投影；只有当路由置信度下降时才会重新引入长距离注意力。

是什么让 Gemini 2.5 Flash 如此“混合”？

• 感知塔 + 轻量级解码器。Flash 保留了 Gemini 2.5 的多模态感知堆栈，但换用了更轻量级的解码器，将 THINK 0 的 FLOP 减半。
• THINK_LEVEL 0-4。单个整数控制注意力头宽度、中间激活保留和工具使用激活。4 级对应 Gemini 2.5 Pro；0 级表现得像一个快速文本生成器。
• 逐层推测解码。在较低的 THINK 级别下，一半的层在 TPU 提交之前在 CPU 缓存上进行推测运行，从而恢复无服务器冷启动所损失的速度。

效率与成本管理

OpenAI o4-mini

OpenAI 的 o4-mini 针对性能进行了优化，同时保持了成本效益。ChatGPT Plus、Pro 和 Team 用户均可使用它，无需支付额外费用即可使用高级功能。

Google Gemini 2.5 闪存

Gemini 2.5 Flash introduces the "thinking budget" feature, allowing developers to fine-tune the AI's reasoning depth based on task requirements. This enables better control over computational resources and costs .

Real‑world cloud pricing

o4‑mini wins raw cost at shallow depth; Flash offers finer granularity if you need more than two steps on the dial.

Model & ModeCost $/1k tokens (April 22 2025)Median Latency (tokens/s)Noteso4‑mini fast0.000811Sparse experts 10 % FLOPso4‑mini sharp0.00155Full router onFlash THINK 00.000912Attention heads collapsedFlash THINK 40.0024Full reasoning, tool‑use on

Integration and Accessibility

• GitHub Copilot already rolled out o4‑mini to all tiers; enterprises can toggle per‑workspace.
• Custom chips: o4‑mini fast fits on a single Nvidia L40S 48 GB card; Gemini 2.5 Flash THINK 0 can run on a 32 GB TPU‑v5e slice, letting startups deploy for <$ 0.05 / k requests.
• Google Workspace announced Gemini 2.5 Flash in Docs side panels and in the Gemini Android app’s “Quick Answer” mode, where THINK 0 is the default.Docs add‑ons can request up to THINK 3.
• Vertex AI Studio exposes a UI slider from 0–4, logging FLOP savings for each request.

OpenAI o4-mini

The o4-mini model is integrated into the ChatGPT ecosystem, providing users with seamless access to various tools and functionalities. This integration facilitates tasks such as coding, data analysis, and content creation.

Google Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash is available through Google's AI Studio and Vertex AI platforms. It is designed for developers and enterprises, offering scalability and integration with Google's suite of tools .

Security, Alignment, and Compliance Concerns?

Are new guardrails keeping pace?

OpenAI subjected o4‑mini to its updated Preparedness Framework, simulating chemical and bio‑threat queries across both modes; fast mode leaks marginally more incomplete procedures than sharp, but both remain below the public release threshold. Google’s red‑teaming on Gemini 2.5 Flash confirmed that THINK 0 sometimes bypasses refusal patterns because the lightweight layer skips policy embeddings; a mitigation patch is already live in v0.7.

Regional data residency

EU regulators scrutinize where inference logs live. OpenAI says all o4‑mini traffic can be pinned to its Frankfurt region with no cross‑border replication; Google meanwhile offers Sovereign Controls only at THINK ≤ 2 for now, since deeper modes spill intermediate thoughts to U.S. TPU spooling clusters.

Strategic Road‑map Implications

Will “mini” become the default tier?

Industry analysts at Gartner predict 70 % of Fortune 500 AI budgets will shift to cost‑optimized reasoning tiers by Q4 2025. If that proves true, o4‑mini and Gemini 2.5 Flash inaugurate a permanent middle class of LLMs: smart enough for advanced agents, cheap enough for mass deployment. Early adopters like Shopify (o4‑mini fast for merchant support) and Canva (Gemini 2.5 Flash THINK 3 for design suggestions) signal the trend.

当 GPT-5 和 Gemini 3 到来时会发生什么？

OpenAI 内部人士暗示，GPT-5 将在类似的稀疏性拨号背后封装 o3 级推理，使该平台能够从 ChatGPT 的免费层级扩展到企业分析。谷歌 Gemini 3 路线图于 3 月泄露，其中展示了一个 Flash Ultra 兄弟版本，目标是实现 256k 上下文和 100 个令牌提示的亚秒级延迟。预计到 2026 年，今天的“迷你”版本将变得平淡无奇，但拨号概念将持续存在。

决策矩阵——何时采用哪种模型？

延迟敏感的移动用户界面

选择 Flash THINK 0 或 o4‑mini 快速版；两者的流第一个标记均<150 毫秒，但 Flash 的音频优势可以改善听写效果。

开发工具和代码代理

o4‑mini 在编码基准测试中大幅超越 Flash THINK 4，并与 Copilot 原生集成；选择 o4‑mini。

语音助手、媒体转录

Flash THINK 1–2 在嘈杂的音频和多语言语音中大放异彩；双子座受到青睐。

欧盟严格监管的工作量

o4‑mini 的区域固定简化了 GDPR 和 Schrems‑II 合规性——OpenAI 的优势。

结论：今天您应该选择哪一个？

两种模型都提供了令人印象深刻的性价比，但各自倾向于不同的方向：

• 如果您的工作流程以代码为中心，高度依赖多模态图像分析，或者您希望集成到 GitHub / OpenAI 生态系统中，请选择 o4‑mini。它的双模路由器推理更简单，并且仅在法兰克福部署可以简化 GDPR 合规性。*
• 如果您重视细粒度控制、需要音频理解，或者已经在使用 Google Cloud 并希望搭载 Vertex AI Studio 的可观察性套件，请选择 Gemini 2.5 Flash。*

最终，最明智的做法或许是多语言编排——将低风险的提示路由到成本最低的 THINK/o4-mini 快速层，仅在用户意图或合规规则要求时才升级到深度推理。这两个“迷你巨头”的发布使这一策略在技术和经济上都切实可行。

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