從 GPT-4V 與 Gemini 的能力差異，看多模型路由（Routing）的產品設計思維

GPT-4V 和 Gemini Pro Vision 兩大多模態模型究竟誰更優秀？與其陷入單點的勝負之爭，不如將其視為一個絕佳的案例，來思考更深層的 AI 產品架構問題。一篇發表於 2023 年 12 月的論文（arXiv:2312.15011）透過質化比較，給出了一個清晰的結論：GPT-4V 的回答精簡、準確，尤其擅長遵循複雜指令；而 Gemini 則傾向於提供更詳盡、更具對話性的豐富描述。這個差異，對許多系統建構者而言，意義遠大於一個簡單的排名。它直接點出了未來 AI 產品設計的核心挑戰與機會：我們不再是尋找一個「萬能模型」，而是要學會如何根據不同任務的特性，設計一個能智慧地調度（route）多個專才模型的協作系統。這不僅是技術問題，更是產品設計與工作流（workflow）的思維轉變。

GPT-4V 與 Gemini 的能力輪廓，究竟有何不同？

要設計有效的路由策略，首先必須深刻理解每個模型的能力輪廓（capability profile）。這份由多位研究者共同發表的論文《Gemini vs. GPT-4V: A Preliminary Comparison and Combination of Vision-Language Models Through Qualitative Cases》並非採用傳統的量化基準測試，而是透過一系列精心設計的質化案例，從視覺理解、互動能力、到情商智商等多個維度，細膩地描繪出兩者的特質。

研究發現，兩者在處理視覺語言任務時，展現出截然不同的「個性」：

• GPT-4V (以 gpt-4-vision-preview 為代表)：它的強項在於「精準」與「服從」。當面對包含多重限制或複雜邏輯的指令時，GPT-4V 的表現更為可靠。例如，在需要精確計數、辨識圖像中特定文字（OCR），或理解複雜空間關係的任務上，它往往能給出更直接、更準確的答案。它的輸出風格克制而簡潔，像一位訓練有素的分析師。
• Gemini (以 Gemini Pro Vision 為代表)：它的優勢在於「詳盡」與「創意」。Gemini 的回答通常更長、更具描述性，彷彿在與你進行一場自然的對話。在需要為圖片生成生動描述、進行創意發想，或理解圖像中的情感氛圍時，Gemini 的表現更為出色。它像一位熱情洋溢的創意夥伴，能提供豐富的細節與聯想。

這份研究清晰地告訴我們，這兩個模型並非簡單的替代關係，而是具有高度互補性的工具。單純地問「哪一個更好」已失去意義，更重要的問題是「在什麼情境下，我該用哪一個」。

為什麼單點的基準測試（Benchmark）已不足以指引產品決策？

長期以來，我們習慣於依賴 MMLU、VQA 等公開基準測試的排行榜來評估模型優劣。這些排行榜在學術研究和模型迭代初期確實扮演了重要的角色，但對於產品開發者而言，它們的指導意義正在迅速遞減。一個總分上的微小領先，可能掩蓋了模型在特定應用場景下的巨大短版。

這就像組建一個團隊。你不會只看所有應徵者的單一智力測驗分數，而是會根據職位需求，尋找在特定領域（如財務、行銷、工程）具有專長的人才。AI 模型的選擇也是如此。隨著模型能力光譜的擴展，我們需要從「尋找全能冠軍」的思維，轉向「建立專家團隊」的思維。

這意味著，產品與工程團隊需要建立自己的內部評估框架，針對核心業務場景設計測試案例，深入理解每個備選模型（包括開源模型）在文字摘要、程式碼生成、圖像辨識、多語言翻譯等不同子任務上的成本、延遲與品質表現。最終產出的不應是一個單一排名，而是一張詳細的「模型能力地圖」，這張地圖才是設計智慧路由系統的基礎。

如何將模型比較轉化為智慧路由（Intelligent Routing）的實踐？

一旦我們擁有了清晰的模型能力地圖，下一步就是將其應用於產品架構中，建立一個智慧路由層（Intelligent Routing Layer）。這個路由器的核心職責，就是像一位經驗豐富的專案經理，將使用者提出的複雜請求，拆解成一系列子任務，並將每個子任務分派給最適合的模型去處理。

讓我們回到 GPT-4V 與 Gemini 的例子，一個實際的應用可能是這樣設計的：

• 場景一：財務報表分析。使用者上傳一張包含圖表和密集文字的財報截圖，要求系統提取關鍵數據並生成摘要。路由層可以這樣設計：
  1. 步驟 1 (OCR & 數據提取)：辨識到這是一個需要高精準度的 OCR 任務，將圖片傳送給以精準著稱的 GPT-4V，指令其提取所有表格數據與數字。
  2. 步驟 2 (生成摘要)：將 GPT-4V 提取出的結構化數據，交給擅長生成流暢、詳盡文本的 Gemini，指令其生成一份易於理解的財務摘要。
• 場景二：社群媒體貼文生成。使用者上傳一張旅行風景照，希望生成一段吸引人的文案。路由層可以直接判斷這是一個創意寫作任務，將圖片與請求發送給 Gemini，以獲得更生動、更具感染力的結果。

這樣的設計，不僅能最大化每個模型的優勢，還能在成本與效能之間取得最佳平衡。例如，在某些簡單的分類或意圖識別任務上，我們甚至可以路由到更小、更便宜的模型（如 Google 的 Gemini 1.0 Pro 或 OpenAI 的舊版模型），將最強大的模型資源保留給最關鍵的環節。

如何設計一個有效率的多模型協作工作流？

智慧路由是第一步，更高層次的挑戰在於設計一個能讓多個模型（或 Agent）高效協作的工作流。這不僅僅是分派任務，還涉及到狀態管理、結果整合與錯誤處理。我認為一個好的多模型工作流設計，應包含以下幾個關鍵要素：

1. 任務分解器 (Task Decomposer)：這是工作流的起點。它負責分析使用者最初的、可能模糊的請求，將其分解為一個或多個清晰、可執行的子任務。這個分解器本身，就可以是一個輕量級的 LLM。
2. 模型選擇器 (Model Selector / Router)：基於前述的能力地圖，為每一個子任務選擇最合適的執行模型。選擇的依據不僅是品質，還應包含成本、速度與可用性。
3. 執行與監控 (Execution & Monitoring)：調用被選中的模型 API（例如 OpenAI API 或 Google AI Platform），並監控其執行狀態。對於可能失敗的任務，需要設計重試或備用（fallback）模型機制。
4. 結果合成器 (Result Synthesizer)：當所有子任務完成後，需要一個最終步驟來將各個模型的輸出整合成一個連貫、完整的最終答案呈現給使用者。這一步同樣可以由一個 LLM 來完成，確保最終結果的品質。

總結來說，GPT-4V 與 Gemini 的比較為我們提供了一個寶貴的視角。AI 產品的競爭力，將越來越不取決於是否用上了「最強」的單一模型，而是取決於能否設計出一個能駕馭多種模型、讓它們各司其職、協同作戰的智慧系統。這場從「模型軍備競賽」到「系統架構設計」的轉變，正是當下所有 AI 系統建構者面臨的核心課題。

延伸閱讀

• Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models (Google's Technical Report)
• GPT-4V(ision) System Card (OpenAI's Research)

我是江中喬，一位具有 TPM 與產品管理背景的 AI 系統建構者，目前專注於 AI 認知增強系統與多 Agent 協作架構的設計與實踐。