2026 年的人工智能领域见证了近代历史上最激烈的技术竞争之一。据报道，当 Google 于 2025 年 11 月 18 日推出 Gemini 3 Pro 时，OpenAI 总部随即拉响了“红色警报”。该模型横扫各大主要基准测试，并成功将大量 ChatGPT 用户吸引至 Google 生态系统，迫使 OpenAI 大幅加快其开发进度。
不到一个月后，即 2025 年 12 月 11 日，OpenAI 以 GPT-5.2 发起反击，将其定位为“迄今为止最适合专业知识工作的模型系列”。这种快节奏的发布周期——8 月发布 GPT-5，11 月发布 GPT-5.1，12 月发布 GPT-5.2——展示了 AI 创新的惊人速度以及这场技术军备竞赛的高昂赌注。
但在实际应用中，究竟哪个模型能带来更好的结果？在这篇综合评测中，我们将深入剖析性能基准、定价结构、技术能力和实际用例，帮助您决定在 2026 年应该关注哪个 AI 模型。
目录
- 了解参赛选手：GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro
- 性能基准：正面交锋
- 定价与访问门槛对比
- 技术架构与核心能力
- 真实场景用例与表现
- 优缺点总结
- 如何选择：决策框架
- 常见问题解答 (FAQs)
- 最终裁决
了解参赛选手：GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro
什么是 GPT-5.2？
GPT-5.2 代表了 OpenAI 在大型语言模型技术上的最新进展，包含三个针对不同用例设计的变体：
- GPT-5.2 Instant（即时版）：快速、能干的主力模型，适用于日常任务，对话语气有所改进。
- GPT-5.2 Thinking（思考版）：增强的推理模式，具有可配置的投入等级（无、极低、低、中、高、超高）。
- GPT-5.2 Pro（专业版）：研究级性能，适用于需要最高质量的复杂专业工作。
该模型在长上下文理解（40万 Token 上下文窗口）、高级工具调用能力以及可根据任务复杂度调整的精密推理方面进行了重大改进。OpenAI 明确将 GPT-5.2 设计为擅长专业知识工作，包括电子表格处理、演示文稿制作、编程和图像感知。
什么是 Gemini 3 Pro？
Gemini 3 Pro 是 Google 于 2025 年 11 月发布的旗舰 AI 模型，代表了相较于 Gemini 2.5 系列的巨大飞跃。该模型基于稀疏混合专家（MoE）架构构建，在多个领域表现出色：
- 跨文本、图像、视频、音频和代码的高级多模态理解。
- 海量的 200 万 Token 上下文窗口，用于处理超长文档。
- Deep Think（深度思考） 推理模式，用于增强解决问题的能力。
- 与 Google 生态系统（包括搜索、地图和其他服务）的无缝集成。
- 在编程、数学和科学推理基准测试中达到最先进的性能。
Google 将 Gemini 3 Pro 定位为具有“博士级推理”能力，初步的基准测试也支持了这一大胆主张，该模型在 20 个主要 AI 评估指标中有 19 个取得了最高分。
性能基准：正面交锋
要了解真实性能，必须检查这些模型在各种标准化基准测试中的表现。以下是它们能力的综合对比：
关键基准测试结果
| 基准测试 | 描述 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro | 胜者 |
|---|---|---|---|---|
| GPQA Diamond | 博士级科学知识 | 92.4% | 91.9% | GPT-5.2 (微弱优势) |
| AIME 2025 | 高级数学竞赛 | 100% (无工具) | 100% (含代码执行) | 平局 |
| Humanity's Last Exam | 多领域专家测试 | 34.5% | 37.5% | Gemini 3 Pro |
| ARC-AGI-2 | 抽象推理与模式识别 | 54.2% (Pro) | 31.1% (标准) / 45.1% (Deep Think) | GPT-5.2 |
| MathArena Apex | 复杂数学问题解决 | 表现强劲 | 较上一代提升 20 倍 | Gemini 3 Pro |
| SWE-bench Verified | 真实世界编程任务 | 74.9% | 76.2% - 78% | Gemini 3 Pro |
| MMMU-Pro | 多模态理解 | 79.5% | 81.2% | Gemini 3 Pro |
| SimpleQA Verified | 事实准确性 | 高准确度 | 72.1% | Gemini 3 Pro |
这些基准测试意味着什么
- 抽象推理 (ARC-AGI-2)： GPT-5.2 取得的 54.2% 分数代表了真实推理能力的重大成就。该基准测试专门用于抵抗死记硬背，测试模型解决新颖问题的能力——这对于研究环境和需要流体智力的任务至关重要。Gemini 3 Pro 的标准得分为 31.1%，启用 Deep Think 后提升至 45.1%，但 GPT-5.2 在这一领域保持明显优势。
- 多模态卓越性： Gemini 3 Pro 在 MMMU-Pro 中得分为 81.2%，优于 GPT-5.2 的 79.5%，展示了其卓越的多模态理解能力。这反映了 Google 在无缝集成多种数据类型（文本、图像、视频和音频）方面的工程重点，使其特别适合需要富媒体分析的应用。
- 专业知识工作： 两个模型都在专业任务方面表现出色，GPT-5.2 在分析深度和结构化工作流方面表现尤为突出，而 Gemini 3 Pro 在涉及 Google 生态系统集成和视觉推理的任务中表现出色。
- 编程能力： Gemini 3 Pro 在编程基准测试中略胜一筹，特别是在衡量真实代码修复能力的 SWE-bench Verified 测试中。其在 Terminal-Bench 2.0 (54.2% vs Gemini 2.5 Pro 的 32.6%) 和 LiveCodeBench Pro (2,439 vs 1,775) 上的表现证明了其对开发者的巨大提升。
定价与访问门槛对比
成本考量在模型选择中起着至关重要的作用，特别是对于大规模应用的企业和开发者。以下是定价结构的对比：
订阅定价
| 计划层级 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro | 备注 |
|---|---|---|---|
| 免费版 | 有限访问 GPT-5.2 Instant | 完全访问 Gemini 3 Pro | Gemini App 默认免费提供 Gemini 3 Pro |
| Plus/Standard | $20/月 (包含 GPT-5.2 变体) | 包含在免费层级中 | ChatGPT Plus 提供大量访问额度 |
| Pro/Ultra | $200/月 (无限 GPT-5.2 Pro) | Google AI Ultra 定价 | 面向超级用户的高级层级 |
| Team | $30/用户/月 | 通过 Google Workspace 提供 | 商业协作功能 |
| Enterprise | 定制报价 | 定制报价 | 高级安全与合规功能 |
API 定价 (每百万 Token)
| 模型变体 | 输入 Token | 输出 Token | 备注 |
|---|---|---|---|
| GPT-5.2 Standard | $1.75 | $14 | 缓存输入可享 90% 折扣 |
| GPT-5.2 Thinking | 比 GPT-5.1 高 40% | 比 GPT-5.1 高 40% | 推理能力的溢价 |
| Gemini 3 Pro | ~$2 | ~$12 | 20万 Token 以下；搜索接地功能额外收费 |
| Gemini 3 Flash | 更低成本 | 更低成本 | 性能具有竞争力的高效替代方案 |
成本效益分析
- GPT-5.2 定价策略： 虽然 GPT-5.2 的单 Token 成本高于前几代，但 OpenAI 认为效率的提高意味着完成任务的总成本实际上可能更低。缓存输入的 90% 折扣显著降低了重复处理相似内容的应用成本。通过各种订阅层级访问 GPT-5.2 为不同用例提供了灵活性。
- Gemini 3 Pro 价值主张： Google 决定让 Gemini 3 Pro 成为 Gemini App 中的默认免费模型，这代表了一种激进的市场定位策略。对于 API 用户，Gemini 3 Pro 的定价具有竞争力，且搜索接地功能（2026 年 1 月 5 日开始计费）增加了 GPT-5.2 所不具备的独特能力。您可以探索 Gemini 3 Pro 选项，看看哪个定价层级适合您的需求。
- 隐性成本： GPT-5.2 的“思考 Token”与输出 Token 计费方式类似，这意味着大量使用推理模式可能会使成本超出可见输出的 3-5 倍。Gemini 3 Pro 的 Deep Think 模式同样会产生额外的计算成本。
技术架构与核心能力
上下文窗口与记忆
GPT-5.2： 具有 40 万 Token 上下文窗口 和 12.8 万输出容量——大大超过了前几代 3.2 万-6.4 万的输出限制。这使得在单次响应中完成整章书籍、详尽文档或全面的代码重构成为可能。该模型包含高级压缩功能，可高效地跨数十万 Token 进行推理。
Gemini 3 Pro： 提供海量的 200 万 Token 上下文窗口，是 GPT-5.2 的 5 倍。这种非凡的容量使其能够分析极长的文档、整个代码库或广泛的对话历史而不会丢失上下文。Google 报告其在 MRCR v2 上表现强劲（128k 时为 77%，1M Token 时为 26.3%），尽管一些用户报告在极长上下文中可能存在幻觉风险。
推理能力
GPT-5.2 的可配置推理： 该模型引入了一个推理调节旋钮，具有多个努力等级（
无、极低、低、中、高、超高）。这允许用户根据每个请求在延迟和分析深度之间进行权衡——在速度重要时快速回答，在准确性至关重要时进行深度分析。“超高（xhigh）”设置是 GPT-5.2 Pro 独有的，为复杂的专业任务提供研究级推理。Gemini 3 Pro 的 Deep Think： Google 增强的推理模式在具有挑战性的基准测试中显著提升了性能。Deep Think 在 GPQA Diamond 上达到 93.8%（标准版为 91.9%），在 Humanity's Last Exam 上达到 41.0%（对比 37.5%），在 ARC-AGI-2 上达到 45.1%（对比 31.1%）。该模式擅长需要循序渐进逻辑推演的新颖问题解决。
多模态理解
GPT-5.2： 图像感知能力得到提升，在 CharXiv 科学图表上准确率达到 88.7%，能够从视觉材料中可靠地提取数据。该模型以强大的跨模态推理能力处理文本和图像，但在视频和音频支持方面相比 Gemini 3 Pro 仍显局限。
Gemini 3 Pro： 原生多模态架构无缝处理文本、图像、视频、音频和代码。在 Video-MMMU 上得分为 87.6%，擅长视觉推理任务。这种集成方法使 Gemini 3 Pro 特别适合需要富媒体理解的应用——从视频内容分析到具有上下文理解的音频转录。
真实场景用例与表现
针对软件开发者与工程师
- GPT-5.2 优势： 卓越的抽象推理能力，适用于算法设计和系统架构；在需要多步逻辑推断的复杂调试中表现出色；出色的工具编排能力，适用于智能体工作流。
- Gemini 3 Pro 优势： 更高的 SWE-bench 分数表明其实际代码修复能力更强；更强的终端命令理解能力；具有多模态输入的自然单次应用开发；更好的 IDE 集成。
- 裁决： 对于 Web 开发和全栈任务，Gemini 3 Pro 目前领先。对于算法设计和重推理的开发工作，GPT-5.2 更胜一筹。
针对数据科学家与分析师
- GPT-5.2 优势： 针对复杂分析工作流的出色长上下文推理；擅长结构化数据操作；无需工具辅助的强大数学推理。
- Gemini 3 Pro 优势： 出色的图表和可视化解读；与 Google 数据生态系统（Sheets, BigQuery）的强力集成；结合数据、图像和文本的更好多模态分析。
- 裁决： GPT-5.2 胜在纯粹的分析深度和推理；Gemini 3 Pro 胜在多模态数据分析和 Google 生态系统工作流。
针对内容创作者与作家
- GPT-5.2 优势： 对微妙含义有更具创造性和细致的理解；在超长文档中保持一致语气的能力更好；强大的叙事结构推理能力。
- Gemini 3 Pro 优势： 出色的多模态内容创作（文本+图像+视频）；更好的搜索接地用于事实核查；更强涉及视觉组件的技术写作能力。
- 裁决： GPT-5.2 适合创意写作和细腻沟通；Gemini 3 Pro 适合多媒体内容和研究密集型写作。
针对研究人员与学者
- GPT-5.2 优势： GPQA Diamond 上的博士级表现；针对新颖问题表述的卓越抽象推理；在数学证明中更好的多步逻辑推断。
- Gemini 3 Pro 优势： 凭借 200 万上下文提供出色的文献综述能力；更好的多模态研究；针对最新发现和引用的卓越搜索集成。
- 裁决： GPT-5.2 适合理论工作和抽象推理；Gemini 3 Pro 适合实验研究和文献综合。
优缺点总结
GPT-5.2
✅ 优势：
- 卓越的抽象推理： 在 ARC-AGI-2 上大幅领先（54.2% vs 31.1%）。
- 可配置的推理深度： 从即时响应到研究级的灵活投入等级。
- 强大的工具编排： 针对智能体工作流的出色多轮协调能力。
- 成熟的生态系统： 广泛的第三方集成和开发者工具。
- 一致的性能： 在不同任务中表现更可预测。
- 更好地遵循指令： 在遵守复杂规范方面表现卓越。
❌ 局限：
- 更高的单 Token 成本： 溢价定价，尤其是在推理模式下。
- 较小的上下文窗口： 40 万 vs Gemini 的 200 万 Token。
- 有限的免费层级： Gemini 3 Pro 可免费完全访问。
- 较弱的编程基准： 在 SWE-bench 和 Web 开发任务上落后。
- 多模态能力较弱： 在文本处理上强于富媒体处理。
Gemini 3 Pro
✅ 优势：
- 海量上下文窗口： 200 万 Token 用于广泛的文档分析。
- 卓越的多模态： 在文本、图像、视频、音频、代码方面表现出色。
- 免费访问： 在 Gemini App 中免费提供完整的 Pro 模型。
- 编程卓越： 在 SWE-bench 和编程基准测试中得分更高。
- Google 生态系统： 与搜索、地图、Workspace 无缝集成。
- 高性价比： 具有竞争力的 API 定价和强大的免费层级。
❌ 局限：
- 幻觉担忧： 有报告称在标准模式下会捏造事实。
- 质量不稳定： 在不同任务类型中的表现波动较大。
- 需要 Deep Think： 标准模式有时缺乏深度；Deep Think 会增加成本。
- 模式匹配倾向： 可能更多依赖记忆而非推理。
- 不可预测性： 行为可能比 GPT-5.2 更难预测。
如何选择：决策框架
“哪个更好？”这个问题没有统一的答案——它完全取决于您的具体需求、预算和使用场景。以下是一个决策框架：
选择 GPT-5.2，如果：
- 抽象推理至关重要： 研究、算法设计、新颖问题解决。
- 您需要可预测的行为： 需要一致性的关键任务应用。
- 长篇分析工作： 报告、分析、复杂文档。
- 工具编排很重要： 构建复杂的多步智能体系统。
- 预算允许优质体验： 愿意为顶级推理支付更多费用。
- 偏好 OpenAI 生态： 现有的集成和工作流。
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选择 Gemini 3 Pro，如果：
- 多模态工作必不可少： 视频、音频、图像与文本结合。
- 需要巨大上下文： 处理整个代码库或极长文档。
- 编程是主要焦点： Web 开发、软件工程任务。
- Google 生态系统集成： 广泛使用 Workspace、搜索、地图。
- 注重预算： 需要低成本的强大能力。
- 接受免费层级： 可以在免费使用限制内工作。
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考虑同时使用，如果：
- 多样化工作负载： 不同的任务受益于不同的模型。
- 验证很重要： 交叉检查跨模型的关键输出。
- 竞争性基准测试： 比较复杂问题的解决方法。
- 学习和实验： 亲身体验模型优势。
常见问题解答 (FAQs)
Q: 2026 年编程用 GPT-5.2 还是 Gemini 3 Pro 更好？
A: Gemini 3 Pro 目前在编程基准测试中领先，特别是 SWE-bench Verified (76.2-78% vs GPT-5.2 的 74.9%)。对于 Web 开发和全栈工作，Gemini 3 Pro 通常更强。然而，GPT-5.2 在算法设计和需要深度推理的复杂调试方面表现出色。
Q: 哪个模型性价比更高？
A: Gemini 3 Pro 总体上性价比更高。它在 Gemini App 中完全免费，API 定价也具有竞争力（每百万 Token 约 $2/$12 vs GPT-5.2 的 $1.75/$14）。然而，GPT-5.2 提高的效率可能会导致尽管单 Token 费率较高，但每完成任务的总成本较低。
Q: 这些模型能取代人类专家吗？
A: 两个模型都在专业基准测试中展示了博士级表现（GPT-5.2: 92.4% GPQA Diamond; Gemini 3 Pro: 91.9%），但它们仍然是增强而非取代人类专业的工具。它们擅长特定任务，但缺乏真正的理解、创造力以及质疑假设的能力。
Q: 哪个事实准确性更高？
A: Gemini 3 Pro 在 SimpleQA Verified 上得分更高 (72.1%)，表明事实准确性更好。然而，两个模型都会产生幻觉——Gemini 3 Pro 尤其是在没有 Deep Think 的标准模式下。请务必独立验证关键信息。
Q: 这些模型在 2026 年会继续改进吗？
A: 是的。快速的发布周期（短短几个月内发布 GPT-5, 5.1, 5.2）表明迭代正在进行。OpenAI 暗示将继续改进，Google 对 Gemini 3 每周更新的承诺表明两个平台将在整个 2026 年不断发展。
Q: 哪个模型更适合商业应用？
A: 这取决于您的业务需求。GPT-5.2 擅长专业知识工作、分析任务和结构化工作流——非常适合咨询、研究、战略。Gemini 3 Pro 更适合需要多模态能力、Google 生态系统集成或重编程操作的企业。许多企业策略性地同时使用两者。
最终裁决
在检查了基准测试、定价、能力和实际表现后，结论很明确：没有哪个模型是普遍“更好”的——它们代表了不同的工程哲学，并在互补领域各有所长。
GPT-5.2 是抽象推理、分析深度和需要复杂逻辑推断的专业知识工作的领导者。对于可预测行为、深度分析和分步推理最重要的任务，它是更优选择。可配置的推理模式和强大的工具编排使其成为构建可靠智能体系统的理想选择。
Gemini 3 Pro 在多模态理解、编程性能和成本效益方面表现出色。其巨大的上下文窗口、出色的 Google 生态系统集成和免费可用性使其极易获取。对于开发者、多媒体内容创作者和需要处理多种输入类型的用户，Gemini 3 Pro 提供了非凡的价值。
2026 年的 AI 格局因这种竞争而受益。两个模型都突破了界限并迫使持续创新。聪明的采用者将策略性地利用每个模型的优势，而不是宣布单一的赢家。
对于大多数用户，最佳策略是：
- 从 Gemini 3 Pro 开始，利用其免费访问和广泛能力。
- 升级到 GPT-5.2 用于关键的重推理专业工作。
- 策略性地同时使用两者进行验证和优势互补。
- 随着两个平台在 2026 年的发展，监控持续的改进。
2026 年 AI 竞赛的真正赢家不是单一的模型——而是那些了解每个模型优势并明智地运用它们来解决现实世界问题的用户。根据您的具体需求进行选择，用您的实际工作负载测试两个模型，并随着这些非凡技术以前所未有的速度进步而调整您的策略。
