Ein umfassender Vergleich zwischen ChatGPT und Gemini: Welcher ist der bessere KI-Assistent?

OpenAI und Google konkurrieren derzeit um den besten Deep Research-Client. Der Gemini Deep Research-Client basiert auf dem neuen Gemini 2.0 Flash Thinking-Modell, während der ChatGPT Deep Research-Client eine erweiterte Version des o3-Modells verwendet. Es ist erwähnenswert, dass Google seinen Client kostenlos anbietet, während OpenAI 20 US-Dollar verlangt. Wir haben jedoch sowohl die Deep Research- als auch die OpenAI-Clients von Google getestet und wollen daher sehen, wie sie im Vergleich zueinander abschneiden.

Aufgabe 1: Forschung zum Aufstieg der künstlichen Intelligenz in China

Um die Deep-Learning-Agenten ChatGPT und Gemini zu testen, habe ich sie gebeten, den Aufstieg Chinas im Bereich KI eingehend zu untersuchen. Ich habe beide Agenten gebeten, Chinas führende KI-Unternehmen, die Regierungspolitik und den Wettbewerb mit US-Laboren zu analysieren. China und die USA konkurrieren um die Führung im Bereich KI, was diese Forschung für die Zukunft der Technologie von großer Bedeutung macht.

Der ChatGPT Deep Research-Agent benötigte 10 Minuten, um die Aufgabe zu erledigen, und zitierte 30 verschiedene Quellen, was zu einem 9000 Wörter umfassenden Bericht führte. Der Deep Research-Client von Gemini hingegen suchte 8 Minuten lang und erstellte einen viel kleineren Bericht mit 3000 Wörtern. Es wurden jedoch über 170 Websites analysiert, was erstaunlich ist.

Was die Forschungsergebnisse betrifft, habe ich beide Berichte sorgfältig geprüft und festgestellt, dass der ChatGPT Deep Research-Client Chinas jüngste Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz völlig außer Acht lässt. Weder DeepSeek R1 noch Baidus neues Modell Ernie 4.5 oder Plus wurden erwähnt. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, Informationsquellen in der KI-Forschung stets aktuell zu halten.

Wie sich herausstellte, stützte sich der ChatGPT Deep Research-Client stark auf einen Artikel der Stanford University und eine Wikipedia-Seite, die zuletzt 2017 bzw. 2021 veröffentlicht und aktualisiert wurden. Infolgedessen waren die meisten Informationen veraltet. Die neuesten Modelle der Videogeneration und Bot-Unternehmen wurden nicht einmal erwähnt. In diesem sich rasch entwickelnden Bereich ist es von entscheidender Bedeutung, die Informationen auf dem neuesten Stand zu halten.

Trotz der Kürze des Berichts von Gemini Deep Research wurde festgestellt : „DeepSeek, ein 2023 gegründetes Startup, hat sich mit seinem R1-Modell schnell einen Namen gemacht. “ Weiterhin schrieb Gemini: „ DeepSeek hat sich auch durch seine Pionierarbeit bei der Entwicklung neuer Architekturinnovationen wie Multi-Head Latent Attention (MLA) hervorgetan. “

Er sprach auch über KI-Videogenerierungstools wie Kling AI und MiniMax sowie über KI-Robotikunternehmen wie Unitree. Meiner Einschätzung nach liegt Geminis Stärke in seinem Google-Suchindex , der regelmäßig mit neuen Webseiten zu jedem Thema aktualisiert wird. OpenAI hingegen nutzt wahrscheinlich Bing zur Auswahl von Webseiten für seine Suchanfragen und greift dadurch auf veraltete Informationen zurück. Dies unterstreicht die Bedeutung einer robusten und präzisen Suchmaschine im Bereich der KI.

Aufgabe 2: Erforschen Sie die Zukunft von KI-Chips im Vergleich zu Nvidia-GPUs

In der nächsten Aufgabe bat ich einen Deep Research-Agenten auf ChatGPT und Gemini, die Zukunft spezialisierter KI-Chips im Vergleich zu den aktuell für das Training verwendeten Nvidia-GPUs und dem Plus zu untersuchen. ChatGPT berücksichtigte 22 Quellen und erstellte ein umfangreiches Dokument mit eingebetteten Tabellen und Referenzen. Gemini analysierte wie zuvor über 100 Webseiten, generierte jedoch ein kurzes Dokument.

Beide Agenten stellten den Aufstieg von TPUs, ASICs, FPGAs, LPUs und WSEs fest und berichteten über die Dominanz von Nvidia CUDA. Sie diskutierten auch über neue Siliziumunternehmen wie Groq, Cerebras, SambaNova, Graphcore und andere. Der Deep Research AI-Agent von ChatGPT ging auch auf den Ascend AI-Chip von Huawei ein, den Gemini nicht erwähnte.

ChatGPT Deep Research erwähnte auch die Trainium- und Inferentia-Chips von Amazon, den MAIA-Chip von Microsoft, den Gaudi-Beschleuniger von Intel und die TPU von Google. Wie schon bei seinem vorherigen Fehler bleibt ChatGPT jedoch in der Vergangenheit stecken. So gibt es beispielsweise keine Informationen darüber, dass Google den TPU v6e (Trillium)-Chip bereits veröffentlicht hat. ChatGPT glaubt auch, dass es sich bei Nvidias Blackwell B200 um eine kommende GPU handelt, die jedoch erst 2024 erscheinen soll.

Trotz dieser Mängel würde ich den Deep Research-Agenten von ChatGPT bevorzugen, da der Bericht mehr Tiefe und Erkenntnisse bietet als Gemini. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass es ein grundlegendes Problem mit dem Deep Research-Agenten von ChatGPT gibt.

Der Agent basiert auf einer modifizierten Version des o3-Modells von OpenAI, dessen Training im Oktober 2023 endet. Daher ist das interne Modell nicht auf dem neuesten Stand. Zwar wird das Internet zur Beschaffung aktueller Informationen genutzt, doch oft entgehen dabei die neuesten Entwicklungen.

Aufgabe 3: Forschung zum Adipositas-Management im Jahr 2025

In der dritten Aufgabe bat ich den Deep Research-Agenten auf ChatGPT und Gemini, eine Untersuchung zum Thema Adipositas-Management im Jahr 2025 durchzuführen. Ich bat beide Agenten ausdrücklich, die neuesten Entwicklungen im Jahr 2025 einzubeziehen und dabei alle Arten von Behandlungen abzudecken. Die gründliche Recherche von ChatGPT zitiert hochwertige Quellen und medizinische Fachzeitschriften, um aktuelle Behandlungsmethoden zur Behandlung von Fettleibigkeit zu erläutern.

Er erwähnte neue Entwicklungen wie GLP-1-Peptide, ihre Nebenwirkungen, den FDA-Zulassungsstatus neuer Medikamente und sogar Gentherapie. Insgesamt wirft ChatGPT ein Licht auf die aktuelle Adipositas-Management-Politik in den Vereinigten Staaten, dem Vereinigten Königreich und Kanada.

Andererseits leistete der Deep-Research-Agent von Gemini ebenfalls hervorragende Arbeit. Er listete alle medizinischen Eingriffe und anstehenden Medikamentenstudien tabellarisch auf. Besonders interessant fand ich, dass Gemini neue Medikamente wie den trihormonalen Rezeptoragonisten Retatrutid erwähnte, der in der Medizin aufgrund seiner Wirksamkeit bei signifikantem Gewichtsverlust für großes Aufsehen sorgt.

Darüber hinaus befasst sich Googles Gemini mit Unternehmen wie Novo Nordisk und Eli Lilly, die Tests mit neuen Medikamenten zur Gewichtsabnahme durchführen, und liefert so ein umfassendes Bild der Entwicklung. Insgesamt würde ich sagen, dass der von Gemini erstellte Bericht gut organisiert war und die neuesten Informationen zum Thema Adipositas-Management enthielt.

Sollten Sie ChatGPT Deep Research oder Gemini Deep Research verwenden?

Meiner Erfahrung nach bevorzuge ich die Verwendung des KI-Agenten Gemini Deep Research, da dieser ständig neue Informationen zu verschiedenen Themen enthält. Obwohl der ChatGPT Deep Research-Agent ein breites Spektrum an Ideen abdeckt, verhindert sein begrenztes Wissen über die neuesten Entwicklungen, dass er ein vollständiges Bild liefern kann. Darüber hinaus ist der Gemini Deep Research AI-Agent für alle Benutzer kostenlos, während OpenAI 20 US-Dollar für den Zugriff auf seinen intelligenten Agenten berechnet. Deep Search, ChatGPT und Gemini sind zwei der wichtigsten KI-Suchtools, die heute verfügbar sind.

Der Grund, warum Gemini so viel besser ist, liegt darin, dass es jetzt auf dem Gemini 2.0 Flash Thinking-Modell basiert. Im Vergleich zum vorherigen Modell Gemini 1.5 Pro denkt und plant das neue Denkmodell die Informationen, die es zum Abschließen der Suche benötigt. Diese Entwicklung ermöglicht es Gemini, tiefere und genauere Suchergebnisse bereitzustellen.

Einer der großen Vorteile des ChatGPT Deep Research-Agenten ist jedoch die Möglichkeit, Dateien hochzuladen, während Gemini während der Verwendung eines Agenten keine Datei-Uploads zulässt. Dies kann insbesondere für die MINT-Forschung nützlich sein, wo Sie PDFs kostenpflichtiger wissenschaftlicher Zeitschriften hochladen können. Diese Funktion erleichtert den wissenschaftlichen Forschungsprozess erheblich.

Da viele dieser Zeitschriften hinter einer Paywall stehen und nicht über die Websuche aufgerufen werden können, können Sie Dateien manuell hochladen, um eine umfangreichere Wissensdatenbank bereitzustellen. Dadurch kann der Agent wertvolle Erkenntnisse integrieren. Mit Gemini können Sie den generierten Bericht jedoch nach Google Docs exportieren, was für die gemeinsame Nutzung nützlich ist. Diese Funktion erleichtert die Zusammenarbeit und den Austausch von Forschungsergebnissen.

Generell empfehle ich, den Gemini Deep Research AI-Agenten zu verwenden, bevor Sie den ChatGPT Plus-Plan abonnieren. Google hat den Proxy erheblich verbessert und er ist jetzt viel schneller. Gemini ist eine ausgezeichnete Wahl für Forscher, die nach einem leistungsstarken und kostengünstigen Forschungstool suchen.