Gemini 4 Hydrogen对比GPT-6.1 Terra和Claude Sonnet 5.5：10项公开编程与Agent测试谁领先

作者注：基于 Google DeepMind 公布的10项跨模型评测，解读 Gemini 4 Hydrogen、GPT-6.1 Terra 与 Claude Sonnet 5.5 在编程、Agent 自动化和电脑操作上的强弱，并给出按任务选型的建议。

一句话摘要：Google 公布的跨模型评测显示，Gemini 4 Hydrogen 与 Claude Sonnet 5.5 在不同编程和 Agent 任务上各有优势，GPT-6.1 Terra 则以成本和视觉操作定位见长，实际选型应结合测试条件、任务类型与成本。

To know：阅读本文前需要了解的 5 个术语

• Harness：组织模型输入、工具执行与任务计分的测试框架。同一个模型换一套 Harness，成绩可能明显不同。
• 基准版本：某项评测的数据、任务与规则版本。例如 Terminal-Bench 4.0 和 4.1 是不同版本，成绩需要分开解释。
• Agent：由模型与工具执行环境共同完成多步骤任务的系统，成绩反映的是“模型 + 工具链”的整体表现。
• Token：模型处理文本等信息的计量单位，API 价格通常按每百万 Token 计费。
• API：供程序调用服务的接口，开发者通过它把模型接入自己的应用或 Agent。

2026年11月12日，Google 正式发布 Gemini 4 Hydrogen，并在官方模型卡中把它与 GPT-6.1 Terra、Claude Sonnet 5.5 放进同一张评测表。这张表覆盖编程、Agent 自动化、电脑操作和多模态知识工作，是目前三款模型最集中的公开横向数据。

这不是一份“看起来各有千秋”的折中分析。我们会逐项拆解每个测试测的是什么、在什么条件下跑出来的，再按编程、Agent、电脑操作三个领域分别给出结论，最后输出可直接落地的选型矩阵。

核心价值：看完本文，你将清楚 Gemini 4 Hydrogen 在哪些任务上领先、在哪些任务上不如 Sonnet 5.5，以及 Terra 适合放在团队工作流的哪个位置。

为什么要把 Gemini 4 Hydrogen 与 Terra、Sonnet 5.5 放在一起比较

三款模型发布时间相差不到两个月，定位也高度重叠：都不是各家最重的旗舰推理模型，而是面向开发者、Agent 执行和高频专业任务的“主力干活模型”。对于需要每天大量调用的团队来说，它们才是真正决定成本与效率的那一层。

Gemini 4 Hydrogen 是 Google DeepMind 的新一代高效率模型，官方定位为日常编程与 AI Agent 执行，可以独立运行，也能在多模型系统中担任执行者或验证者。GPT-6.1 Terra 由 OpenAI 于 2026年10月26日发布，侧重视觉推理、计算机操作和高效率日常工作。Claude Sonnet 5.5 由 Anthropic 于 2026年9月28日发布，官方强调日常编程、修复 Bug、制作专业文档和复杂界面设计。

需要说明的是，Hydrogen 的思考 Token 计入输出价格，真实成本不能只按最终可见文字估算。另外 Hydrogen 的 Batch 和 Flex 模式价格为 $0.75 / $3.75，适合离线批量任务。

本文的量化比较以 Google DeepMind 2026年11月版模型卡及配套评测方法文件 为主要基础。这意味着数据由 Google 汇总，部分竞品成绩取自厂商公开报告或排行榜，我们会在第五节专门讨论这一点对结论的影响。

Gemini 4 Hydrogen 编程能力对比：谁更擅长修复真实问题

编程类测试可以分成两种能力：一是在真实代码库中发现并修复问题，二是在终端环境里连续执行命令、完成工程任务。SWE-sweep 偏向前者，Terminal-Bench 系列偏向后者，Terminal-Bench-Science 则考察用代码完成科研任务的能力。

来源：Google DeepMind《Gemini 4 Hydrogen Model Evaluation》及模型卡，2026年11月。

编程测试结果解读

SWE-sweep 的绝对分数整体偏低，说明它是一项难度很高的测试。Hydrogen 的 13.5% 约为 Terra 的两倍多、Sonnet 的四倍多，这一项差距最显著。不过该项 Hydrogen 使用的是 Google 自家的 Antigravity-CLI 1.4.8 执行，竞品的执行条件并不一定一致，差距的一部分可能来自 Harness 适配。

Terminal-Bench 4.1 上，Sonnet 5.5 以 63.9% 领先 Hydrogen 的 57.0%，Terra 在 Google 表中没有该项成绩。Hydrogen 这一项使用 mini-swe-agent vision Harness、High 思考档位，每个任务运行 5 次取平均奖励。到了 Terminal-Bench-Science 0.1，Sonnet 依然领先，Terra 以 58.3% 紧随其后，Hydrogen 反而排在第三。

编程领域结论：Hydrogen 在 SWE-sweep 这类代码库问题修复测试中优势明显；Sonnet 5.5 在终端执行类任务中更稳；Terra 在科研代码任务上表现接近 Sonnet。没有一款模型在编程测试中全面领先。

厂商自报的 Terminal-Bench 4.0 背景数据

OpenAI 和 Anthropic 各自公布过 Terminal-Bench 4.0 成绩。由于 4.0 与 4.1 是不同基准版本，下表单独列出，不能与上表的 4.1 成绩混排比较。

这组数据的价值在于提供参照：在各自厂商的测试条件下，Sonnet 5.5 的终端任务能力明显高于 Terra，与 Google 表中 Sonnet 在终端类测试领先的方向一致。

Gemini 4 Hydrogen 在 Agent 与自动化测试中能否完成完整工作

Agent 测试与单轮问答最大的区别在于：模型需要自己规划步骤、连续调用工具、在失败后调整策略，并最终验证结果。这类测试更接近真实的自动化工作流，也更考验模型的“执行纪律”。

下表汇总 Google 评测中 Agent 自动化、电脑操作和多模态知识工作的全部跨模型成绩，第三、四节共用此表。

来源：Google DeepMind 模型卡及《Gemini 4 Hydrogen Model Evaluation》，2026年11月。

Agent 与自动化成绩解读

Agents’ Last Exam v1.1 包含 122 个任务、5 小时时间窗口，Hydrogen 同样使用 Antigravity-CLI 1.4.8 执行。Hydrogen 71.6% 领先，但值得注意的是 Terra 以 69.8% 紧随其后，反而比 Sonnet 高出近 10 个百分点。这说明在专业多步骤任务上，Terra 并不弱。

AutomationBench-AA 的格局有所不同：Hydrogen 76.1%、Sonnet 71.8%，Terra 60.2% 明显落后。如果你的业务是大量跨系统流程自动化，这一项差距值得重视。

Vending-Bench 2 是长期模拟经营任务，指标是最终资金余额而非准确率。Hydrogen 的 $14,549 领先较多，可以作为“长周期决策稳定性”的补充观察，但它是单一模拟环境，不宜直接推广到所有长任务。

Agent 领域结论：在 Google 列出的 Agent 与自动化测试中，Hydrogen 全部领先；Terra 在专业多步骤任务上接近 Hydrogen，但在流程自动化上落后；Sonnet 处于中间位置。

🚀 快速开始：Agent 成绩高度依赖 Harness 和工具定义，公开分数只能作为起点。建议通过 API易 apiyi.com 用同一套工具链、同一批真实任务分别跑三款模型，一个 API Key 即可切换，便于得到属于你自己场景的对比数据。

Gemini 4 Hydrogen 与 Sonnet 5.5 电脑操作和多模态知识工作谁更强

电脑操作类测试要求模型“看屏幕、点鼠标、敲键盘”，直接对应浏览器操作、办公软件自动化等场景。多模态知识工作则考察复杂文件阅读和图表理解，对应财报分析、研究报告整理等工作。

OSWorld-2.1：Sonnet 5.5 领先的图形界面操作

OSWorld 2.1 在 Google 评测中使用 82 个离线任务，分辨率 1080p，最多 500 步，模型通过截图观察、通过 PyAutoGUI 执行操作。Sonnet 5.5 以 83.9% 领先，Hydrogen 77.6%，Terra 74.2%。

这里有一个必须指出的口径问题：Anthropic 自己公布的 Sonnet 5.5 OSWorld 2.1 部分测试成绩是 80.1%，而 Google 对照表采用 83.9%，后者由 Google 在指定条件下测试并取多次运行的最高结果。也就是说，同名测试在不同厂商手里可能得到不同分数，比较时必须固定一套来源。

MKA 与 Chartography：Hydrogen 小幅领先

MKA 多模态知识工作中，Hydrogen 53.4% 与 Sonnet 52.0% 非常接近，Terra 43.8% 落后约 10 个百分点。Chartography 在不使用工具的条件下测试图表理解，Hydrogen 66.6% 领先，有意思的是 Terra 以 63.2% 排第二，高于 Sonnet 的 61.6%，这与 OpenAI 对 Terra“视觉推理”的定位相吻合。

电脑操作与多模态结论：图形界面操作优先看 Sonnet 5.5；复杂文件阅读和多模态知识整合，Hydrogen 与 Sonnet 接近、Hydrogen 略优；纯图表理解 Hydrogen 领先，Terra 也有竞争力。

如何正确阅读 Gemini 4 Hydrogen 公开评测数据

公开评测最容易被误读的地方，是把一张表当成“同一考场、同一规则”的成绩单。实际上 Google 评测方法文件说明了几个关键前提：

1. 思考等级：Hydrogen 通常使用最高思考设置测试，但部分项目另有规定，例如 Terminal-Bench 4.1 使用的是 High 档位。
2. 执行 Harness：SWE-sweep 和 Agents’ Last Exam 使用 Antigravity-CLI 1.4.8，Terminal-Bench 4.1 使用 mini-swe-agent vision Harness，OSWorld 2.1 使用截图加 PyAutoGUI。
3. 测试次数：Terminal-Bench 4.1 每个任务运行 5 次取平均奖励，而 OSWorld 竞品分数采用了多次运行的最高结果，两种统计方式本身就有差别。
4. 成绩来源：竞品结果主要来自各厂商公开报告和排行榜，并非所有模型都由同一个团队统一执行。

思考档位的影响尤其大。Artificial Analysis 于 11月12日对 Hydrogen 四档做了独立测评：智能指数 Low 为 27、Medium 为 41、High（默认）为 51、XHigh 为 54；对应其标准化评测任务平均成本从 $0.29 到 $3.16 不等。这些是其基准任务结果，不是普通用户每次调用的实际费用，但足以说明同一模型在不同档位下差异巨大，XHigh 比 High 只多 3 分，成本却明显上升。

因此，阅读本文的成绩时请记住两点：第一，结论只针对已列示的公开测试；第二，不要把 Google 表、OpenAI 自报和 Anthropic 自报中各自最有利的数据拼接成一张“总排名”。

Gemini 4 Hydrogen 快速上手：同一套代码对比三款模型

最可靠的选型方式，是用你自己的任务把三款模型跑一遍。下面示例使用 OpenAI 兼容接口，只需修改 model 参数即可切换。

极简示例

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 OpenAI 兼容接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-4-hydrogen",
    messages=[{"role": "user", "content": "找出这段 Python 代码中的 Bug 并给出最小修改"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import time
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"
)

# 模型 ID 以平台模型列表为准；gemini-4-hydrogen 为 Google 官方 ID
MODELS = [
    "gemini-4-hydrogen",
    "gpt-6.1-terra",       # 示意 ID，请在控制台确认
    "claude-sonnet-5.5",   # 示意 ID，请在控制台确认
]

def compare(prompt: str, system: str = "你是资深工程师，只修改必要代码"):
    results = []
    for model in MODELS:
        start = time.time()
        try:
            resp = client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=[
                    {"role": "system", "content": system},
                    {"role": "user", "content": prompt},
                ],
            )
            usage = resp.usage
            results.append({
                "model": model,
                "seconds": round(time.time() - start, 1),
                "prompt_tokens": usage.prompt_tokens if usage else None,
                "completion_tokens": usage.completion_tokens if usage else None,
                "answer": resp.choices[0].message.content[:300],
            })
        except Exception as e:
            results.append({"model": model, "error": str(e)})
    return results

if __name__ == "__main__":
    for r in compare("修复：函数在空列表输入时抛出 IndexError ..."):
        print(r)

迁移到 Hydrogen 时有几点需要注意：自定义 temperature、top_p、top_k 会被忽略；thinking_budget 和 MINIMAL 不受支持；默认思考档位为 High；多轮工具调用需要正确回传 thought signatures。若你的 Agent 原本依赖低温度控制输出，需要改用结构化输出或更明确的指令来约束。

建议：先用 10-20 个真实工单或任务作为评测集，在 API易 apiyi.com 上分别调用三款模型，同时记录成功率、耗时和输出 Token 数。新用户有免费测试额度，可以在正式采购前完成小规模验证。

Gemini 4 Hydrogen、Terra、Sonnet 5.5 场景推荐与选型矩阵

选择 Gemini 4 Hydrogen 的场景

• 代码库问题修复与依赖升级：SWE-sweep 领先幅度最大，且官方重点改进了精准编辑。
• 多步骤 Agent 与流程自动化：Agents’ Last Exam、AutomationBench-AA、Vending-Bench 2 均领先。
• 复杂文档与图表分析：MKA、Chartography 领先，并支持 PDF、Office 文档等多格式输入。

选择 Claude Sonnet 5.5 的场景

• 终端密集型工程任务：Terminal-Bench 4.1 与 Terminal-Bench-Science 0.1 均领先。
• 桌面与图形界面操作：OSWorld-2.1 在 Google 表中最高。
• 专业文档与界面设计：Anthropic 官方重点强调的方向。

选择 GPT-6.1 Terra 的场景

• 成本敏感的大批量任务：标准价 $1 / $5，在三者已知价格中最低。
• 视觉推理与日常自动化：Chartography 排第二，Agents’ Last Exam 接近 Hydrogen。

💡 选择建议：如果团队同时有编程和 GUI 自动化需求，不必只押一款模型，可以参考 Google Antigravity Orchestrator 的思路按阶段分工。通过 API易 apiyi.com 用同一个 Key 调用多家模型，路由切换只需改一个参数。

常见问题 FAQ

Gemini 4 Hydrogen 对比核心要点 Key Takeaways

• 编程无全能冠军：Hydrogen 擅长代码库修复，Sonnet 5.5 擅长终端执行任务。
• Agent 自动化 Hydrogen 领先：Google 列出的 Agent 与自动化测试中 Hydrogen 均为最高。
• GUI 操作看 Sonnet 5.5：OSWorld-2.1 上 Sonnet 以 83.9% 领先，注意口径差异。
• Terra 胜在成本与视觉：标准价最低，图表理解和专业 Agent 任务表现不弱。
• 版本与来源不可混排：Terminal-Bench 4.0 与 4.1、厂商自报与 Google 自测需分开。
• 思考档位影响巨大：Hydrogen High 与 XHigh 智能指数只差 3 分，成本却明显上升。
• 以自有任务复测为准：可通过 API易 apiyi.com 一个 Key 横向测试三款模型。

总结

Gemini 4 Hydrogen、GPT-6.1 Terra 与 Claude Sonnet 5.5 的对比核心要点：

1. 编程领域：Hydrogen 在 SWE-sweep 领先，Sonnet 5.5 在两项终端类测试领先，Terra 在科研代码任务上接近 Sonnet。
2. Agent 领域：Hydrogen 在多步骤 Agent、流程自动化和长期模拟经营中全部领先，Terra 在专业任务上紧随其后。
3. 电脑操作与多模态：Sonnet 5.5 主导图形界面操作，Hydrogen 在多模态知识工作和图表理解上小幅领先。

公开评测告诉你“在某套条件下谁更强”，而不是“在你的业务里谁更合适”。比较实际的做法，是按上文选型矩阵圈定一两款候选，再用自己的真实任务、固定的思考档位和工具链做小规模复测。

推荐通过 API易 apiyi.com 快速验证效果，平台提供免费测试额度和多模型统一接口，适合团队在正式上线前完成横向评估。

📚 参考资料

1. Google 官方博客 – Introducing Gemini 4 Hydrogen：发布公告与合作伙伴案例
2. 链接： blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen/

3. 说明： 官方定位、能力范围与早期测试数据

4. Google DeepMind 模型卡：跨模型评测对照表

5. 链接： deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-hydrogen/

6. 说明： 本文主要量化数据来源

7. Google DeepMind 模型评测 PDF：测试执行条件详解

8. 链接： storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_4_hydrogen_model_evaluation.pdf

9. 说明： Harness、思考档位、运行次数与 Vending-Bench 2 等补充成绩

10. Google Cloud 技术文档：Hydrogen 规格与迁移说明

11. 链接： docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/4-hydrogen

12. 说明： 上下文限制、参数行为与兼容性注意事项

13. Google AI Studio 价格页：官方 API 定价

14. 链接： aistudio.google.com/docs/pricing

15. 说明： Standard、Batch、Flex、Priority 各模式价格

16. OpenAI – Introducing GPT-6.1 Terra：Terra 发布资料

17. 链接： openai.com/index/introducing-gpt-6-1-terra/

18. 说明： Terminal-Bench 4.0 自报成绩与 API 价格

19. Anthropic – Introducing Claude Sonnet 5.5：Sonnet 5.5 发布资料

20. 链接： anthropic.com/claude-sonnet-5-5

21. 说明： Terminal-Bench 4.0 与 OSWorld 2.1 自报成绩

22. Artificial Analysis – Gemini 4 Hydrogen：四档思考独立测评

23. 链接： artificialanalysis.ai/models/gemini-4-hydrogen
24. 说明： Intelligence Index v5.0.1 各档位指数、耗时与成本

作者: APIYI 技术团队
技术交流: 欢迎在 API易 网站首页联系我们，更多模型接入资料可访问 docs.apiyi.com 文档中心

延伸阅读

• Gemini 4 Hydrogen 对比 Claude Sonnet 5.5：10项怎么选:基于官方模型卡 10 项汇总和官方价格，对比 Gemini 4 Hydrogen 与 Claude Sonnet 5.5：Hydrogen 7 项领先且短提示更便宜，Sonnet 在终端、电脑操作、科学终端 3 项更高，附选型建议与 API易 接入说明。
• Gemini 4 Hydrogen 对比 Gemini 4 Carbon：日常怎么选:从定位、思考档位、上下文与输出、价格和 Orchestrator 用法五个方面，说明 Gemini 4 Hydrogen 和 Gemini 4 Carbon 在日常使用中如何分工，以及 API易 目前可调用的型号。
• GPT-6.1 Terra 和 GPT-6 Luna 谁更适合批量自动化？用 4 组真实测试比较成本和准确率:Terra 的 Token 单价是 Luna 的 10 倍，准确率差距却从 4.7 到 18.7 个百分点不等。本文用 Plotly、DualEntry、OSWorld 等真实测试数据，算清批量自动化中“每个正确结果”的真实成本。
• Sonnet 4.5 将于 11 月 30 日退役：claude-sonnet-4-5 迁移到 Sonnet 5.5 的 5 步切换指南:claude-sonnet-4-5 将于 2026-11-30 退役，本文用一张对照表和五步切换顺序，说明迁到 claude-sonnet-5-5 时模型 ID、缓存读倍率和账单的变化，以及切换后如何用同一条请求验收。
• Gemini 4 Hydrogen 有多强？官方表10项赢7项:谷歌 2026-11-12 发布 Gemini 4 Hydrogen：官方模型卡 10 项对比赢 7 项，相对 Gemini 3.8 Flash 快 2.5 倍、Terminal-Bench 4.1 从 18.2% 到 57%，并说明这些数字的口径、价格与调用现状。
• GPT-6.1 Terra 相比上一代提升了什么？价格砍半、智能 +6 分的 4 维对比:GPT-6.1 Terra 与 GPT-5.6 Terra 的规格、四项计费、第三方评测与官方基准对比，并说明“什么时候不该换”和迁移成本。
• GPT-6.1 Terra 发布解读：4 款 GPT-6 家族模型定位一次看懂:GPT-6.1 Terra 补齐了 GPT-6 家族的中档位置，本文用官方数据和第三方实测说明 Astra、Sol、Terra、Luna 四款模型的定位差异和选型思路
• claude-sonnet-5-5 对比 claude-opus-5-5:Opus 更快、Sonnet 只剩便宜？6 组数据讲清企业长上下文 Agent 的最佳搭配:claude-opus-5-5 用起来比预期更快，claude-sonnet-5-5 是否只剩价格优势？本文从速度、推理档位、Token 效率、缓存计费、长上下文质量和 Agent 分工 6 个维度对比，给出企业长输入长输出场景的模型搭配方案。