Gemini 3.1 Pro 对比 GPT-5.2 对比 Claude Opus 4.6：2026年哪个AI模型最强？
Google 刚刚发布了 Gemini 3.1 Pro（预览版）——数据令人瞩目。在 Google DeepMind 公布的基准测试表中，Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2 上取得了 77.1% 的成绩，相比 Gemini 3 Pro 的 31.1% 实现了大幅跃升——这不是一次小版本更新，而是在推理性能上的真正质变。
但基准测试并不是一切。OpenAI 的 GPT-5.2 和 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 依然实力强劲，各自在不同领域保持着明显的领先优势。那么，2026 年 2 月，到底哪个模型才是真正的赢家？
我深入研究了数据——经过验证的分数、真实定价，以及 Google 不太希望你注意到的那些细节。以下是我的发现。
什么是 Gemini 3.1 Pro？
以下是主要变化：
- ARC-AGI-2 从 31.1%（Gemini 3 Pro）跃升至 77.1%（Gemini 3.1 Pro）——抽象推理能力提升约 2.5 倍
- **智能体能力提升：**APEX-Agents 从 18.4% 提升至 33.5%
- **编程和终端任务：**SWE-Bench Verified = 80.6%（接近顶尖水平），Terminal-Bench 2.0 = 68.5%（在同一对比表中的前沿模型里处于领先地位）
- **可用性（预览版）：**Gemini API（AI Studio）、Vertex AI、Gemini CLI、Gemini App、NotebookLM 和 Antigravity
以上是官方宣传。接下来让我们看看这些数据在正面对比中是否站得住脚。
基准测试对决：Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6
以下是各主要基准测试的完整对比。所有分数均来自截至 2026 年 2 月 19 日的官方发布或经过验证的第三方报告。
| 基准测试 | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.2 | Claude Opus 4.6 | 胜出者 |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2（抽象推理） | 77.1% | 52.9% | 68.8% | Gemini 3.1 Pro |
| GPQA Diamond（研究生级问答） | 94.3% | 92.4% | 91.3% | Gemini 3.1 Pro |
| SWE-Bench Verified（真实编程任务） | 80.6% | 80.0% | 80.8% | Claude Opus 4.6 |
| Terminal-Bench 2.0（终端任务） | 68.5% | 54.0% | 65.4% | Gemini 3.1 Pro |
| APEX-Agents（智能体任务） | 33.5% | 23.0% | 29.8% | Gemini 3.1 Pro |
| BrowseComp（网页浏览） | 85.9% | 65.8% | 84.0% | Gemini 3.1 Pro |
| Humanity's Last Exam（搜索+编程） | 51.4% | 45.5% | 53.1% | Claude Opus 4.6 |
| GDPval-AA Elo | 1317 | 1462 | 1606 | Claude Opus 4.6 |
| SWE-Bench Pro（公开） | 54.2% | 55.6% | — | GPT-5.2 |
焦点数据：ARC-AGI-2
让我们来谈谈最受关注的数据。在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 确实意义重大。作为参考：
- GPT-5.2（高算力）：52.9%
- Claude Opus 4.6：68.8%
- Gemini 3 Pro：31.1%
r/singularity 社区今天对此热议不断，这完全可以理解。ARC-AGI-2 旨在测试全新的推理能力——模型从未见过的问题。与 GPT-5.2 之间约 24 分的差距绝非微不足道。
话虽如此，我们也需要保持客观：这些是 Google 自行报告的数据。独立验证需要时间。Reddit 上的一些质疑者已经提出了"针对测试进行微调"的担忧，虽然目前这还只是推测，但值得关注。我们会在第三方评估出来后更新本文。
每个模型的真正优势领域
基准测试提供的是一张成绩单。真实使用场景才能给出答案。以下是每个模型具有真正优势的领域。
Gemini 3.1 Pro：推理、智能体任务和编程的最佳选择
如果你需要一个能够处理全新问题的模型，Gemini 3.1 Pro 就是当前的领先者。ARC-AGI-2 和 APEX-Agents 的分数表明，该模型在以下方面实现了重大突破：
- 处理多步推理链
- 自主完成复杂的智能体工作流
- 处理真实的软件工程任务（80.6% 的 SWE-Bench Verified 成绩相当出色）
- 从网页中浏览和整合信息（BrowseComp 85.9%）
**最适合：**开发者、研究人员以及需要尖端推理能力和自主任务完成的高级用户。此外也非常适合深度使用 Google 生态系统（Vertex AI、NotebookLM、Gemini CLI）的用户。
Claude Opus 4.6：专家级知识和细致分析的最佳选择
Claude Opus 4.6 并未落后太多——而且在某些领域仍然处于领先：
- **Humanity's Last Exam（带工具）：**53.1% 对比 Gemini 的 51.4%——当问题真正处于人类知识前沿时，Claude 仍然略胜一筹
- Claude 的 Sonnet 4.6 Thinking 变体在 GDPval-AA Elo 中领先（1633 对比 1317），表明在某些评估和对齐领域有更强的表现
- Anthropic 对安全性和指令遵循的专注意味着 Opus 4.6 在敏感、高风险的输出场景中往往更加可靠，能够提供稳定一致的质量
**最适合：**注重可靠性和安全性的企业用户、复杂的分析任务、需要深度专家级知识的领域，以及指令遵循比原始基准分数更重要的使用场景。
GPT-5.2：生态系统、多模态和成本效益的最佳选择
OpenAI 的 GPT-5.2 在多项基准测试中可能落后，但它有结构性优势：
- 定价为每百万 token $1.75/$14.00，使其成为最具成本效益的前沿模型（来源：openai.com/api/pricing）
- OpenAI 生态系统（ChatGPT、API、Codex 变体）仍然是第三方工具中集成最广泛的
- GPT-5.3-Codex 在 SWE-Bench Pro（公开）上以 56.8% 领先，表明 OpenAI 的专用编程变体仍具竞争力
- 最广泛的多模态能力，拥有成熟的视觉、音频和工具使用功能
**最适合：**已经深度投入 OpenAI 生态系统的团队、对成本敏感的生产环境部署，以及需要最广泛第三方集成支持的开发者。
价格对比
成本很重要。以下是各模型的 API 级别定价：
| 模型 | 输入（每百万 token） | 输出（每百万 token） | 来源 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro（预览版） | $2.00（≤200K）/ $4.00（>200K） | $12.00（≤200K）/ $18.00（>200K） | ai.google.dev | 预览版定价；条款可能变更 |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | openai.com/api/pricing | 已验证 |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | docs.anthropic.com | 已验证 |
**核心结论：**GPT-5.2 的输入 token 价格最低（$1.75/M），而 Gemini 3 Pro 的输出定价具有竞争力（$12/M 对比 GPT-5.2 的 $14/M）。Claude Opus 仍然是高端选项，定价 $5/$25——你为 Anthropic 安全优先的理念和专家级品质支付溢价。
更宏观的视角：Gemini 3.1 Pro 对 AI 竞赛意味着什么
让我们从更高的层面来看。
推理能力差距正在快速缩小
六个月前，业界的叙事还是"OpenAI 在推理方面领先，Anthropic 在安全方面领先，Google 在多模态方面领先。"但现在这种划分已经不再清晰。Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2 上的 77.1% 不仅弥合了推理差距——更是以显著优势超越了竞争对手。
这很重要，因为 ARC-AGI-2 不是一个知识测试。它衡量的是对模型从未见过的模式进行推理的能力。在这一特定基准上领先 GPT-5.2 达 25 分，表明 Google 在架构或训练方法上取得了真正的突破，而非仅仅是扩大了数据规模。
智能体 AI 是新的竞争焦点
APEX-Agents 的成绩（33.5%）可以说比 ARC-AGI-2 的头条数据更为重要。它表明 Gemini 3.1 Pro 自主完成复杂多步骤任务的能力几乎是 Gemini 3 Pro（18.4%）的两倍，并且显著优于 GPT-5.2（23.0%）和 Opus 4.6（29.8%）。
这才是真正的商业价值所在。智能体 AI——能够浏览网页、编写代码、执行任务并串联复杂工作流的模型——是 2026 年的杀手级应用。Google 在这个方向上的投入（参见：Google Antigravity、Gemini CLI）表明他们正在认真争夺这一领域的主导地位。
但基准测试并非全部
几个重要的注意事项：
- **自我报告的分数。**这些基准测试由 Google 自行发布。独立验证仍在进行中。AI 社区已经学会对发布当天的数据保持谨慎。
- **基准 ≠ 实际体验。**在标准化测试中表现优异的模型，在实际使用中不一定总是感觉更好。现实世界的可用性、指令遵循能力、创造力和一致性同样重要——而这些更难以量化。
- **竞争对手并未止步。**OpenAI 的 GPT-5.3-Codex 已经在 SWE-Bench Pro 上展现了进步。Anthropic 的 Claude 路线图上很可能已有相应的应对措施。今天的领先者就是明天的基准线。
- **"针对测试微调"的疑问。**r/singularity 社区中有人质疑 ARC-AGI-2 的成绩是否反映了真正的推理能力提升，还是仅仅针对基准测试格式的优化。这是一个合理的问题，只有时间和独立评估才能给出答案。
最终结论
Gemini 3.1 Pro 是 2026 年迄今为止最令人印象深刻的单一模型发布。在 16 项基准测试中拿下 13 项第一并非偶然——这是 Google DeepMind 全面发力的明确信号。但"最令人印象深刻的发布"和"最适合你的使用场景的模型"并不是同一回事。
- 需要顶尖推理能力和智能体能力？ → Gemini 3.1 Pro
- 需要专家级知识和安全性？ → Claude Opus 4.6
- 需要成本效益和生态系统？ → GPT-5.2
AI 军备竞赛又翻开了新的篇章。说实话，我们所有人都从中受益。
常见问题解答
Gemini 3.1 Pro 比 GPT-5.2 更好吗？
在许多已公布的基准测试中，是的——包括 ARC-AGI-2（77.1% 对比 52.9%）、GPQA Diamond（94.3% 对比 92.4%）和 APEX-Agents（33.5% 对比 23.0%）。不过，GPT-5.2 在输入成本方面仍然更具优势（$1.75/M），并且拥有更广泛的第三方集成支持。
Gemini 3.1 Pro 的价格是多少？
Gemini 3.1 Pro（预览版）在 Gemini API 定价页面上的定价为：每百万 token 输入/输出 $2/$12（≤200K 上下文）和 $4/$18（>200K）。预览版定价和条款可能会变更——在生产环境上线前请确认最新价格。
Gemini 3.1 Pro 的 ARC-AGI-2 分数是多少？
Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2 上得分 77.1%——相比 Gemini 3 Pro 的 31.1% 提升了约 2.5 倍。在同一公布的对比表中，Claude Opus 4.6 为 68.8%，GPT-5.2 为 52.9%。
Claude Opus 4.6 在哪些方面仍然优于 Gemini 3.1 Pro？
Claude Opus 4.6 在 Humanity's Last Exam（带工具）中以 53.1% 对 Gemini 的 51.4% 领先，Claude Sonnet 4.6 Thinking 变体在 GDPval-AA Elo 中领先（1633 对 1317）。在专家级知识任务和安全关键型应用中，Claude 仍然极具竞争力。
Gemini 3.1 Pro 现在可以使用吗？
2026 年编程最好用的 AI 模型是哪个？
Gemini 3.1 Pro 是综合能力最强的编程模型之一：SWE-Bench Verified = 80.6%（非常接近顶尖水平），Terminal-Bench 2.0 = 68.5%（在已公布的对比表中领先）。不过，Claude Opus 4.6 在 SWE-Bench Verified 上以 80.8% 略胜一筹，而专用变体（如 GPT-5.3-Codex）可能在某些纯编程排行榜上领先。
