Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 全面对比: 10 项基准实测数据揭示最佳选择

Gemini 3.1 Pro Preview vs Claude Opus 4.6 该选谁? 这是 2026 年初 AI 开发者绕不开的抉择。本文从 10 个核心维度 进行全面对比，引用官方基准数据和第三方评测，帮你用数据做出明确选择。

核心价值: 看完本文，你将清楚知道在不同场景下应该选择哪个模型,以及如何在实际项目中快速验证。

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 基准数据总览

在深入各维度之前,先看全局基准对比。谷歌官方宣称 Gemini 3.1 Pro 在 16 项基准中的 13 项领先,但 Claude Opus 4.6 在多个实战场景中胜出。

📊 数据说明: 以上数据来源于谷歌官方博客、Anthropic 官方公告及 Artificial Analysis 第三方评测。通过 API易 apiyi.com 可以同时调用两个模型进行实际场景验证。

对比 1: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 推理能力

推理能力是大模型的核心竞争力。两个模型的推理架构差异显著。

抽象推理: Gemini 3.1 Pro 领先明显

ARC-AGI-2 是目前最权威的抽象推理基准,Gemini 3.1 Pro 得分 77.1%,比 Claude Opus 4.6 的 68.8% 高出 8.3 个百分点。这意味着在需要从少量示例中归纳规则的任务中,Gemini 更强。

PhD 级科学推理: Gemini 优势突出

GPQA Diamond 测试 PhD 级别的科学问题,Gemini 3.1 Pro 得分 94.3%,Claude Opus 4.6 得分 91.3%。3 个百分点的差距在这个难度级别上非常显著。

工具增强推理: Claude 反超

HLE (Humanity's Last Exam) 在无工具条件下 Gemini 领先 (44.4% vs 40.0%),但引入工具后 Claude 反超 (53.1% vs 51.4%)。这表明 Claude Opus 4.6 在利用外部工具辅助推理方面更出色。

对比 2: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 编码能力

编码能力是开发者最关心的维度。两个模型的表现非常接近,但各有侧重。

SWE-Bench: 几乎持平

SWE-Bench Verified 是真实 GitHub 问题修复基准:

• Claude Opus 4.6: 80.8% (微弱领先)
• Gemini 3.1 Pro: 80.6%

仅 0.2 个百分点的差距,基本可以认为两者在真实软件工程任务上能力相当。

Terminal-Bench: Gemini 占优

Terminal-Bench 2.0 测试终端环境下的 Agent 编码能力:

• Gemini 3.1 Pro: 68.5%
• Claude Opus 4.6: 65.4%

3.1 个百分点的差距说明 Gemini 在终端 Agent 场景下执行力更强。

竞赛编程: Gemini 领先

LiveCodeBench Pro 数据显示 Gemini 3.1 Pro 达到 2887 Elo,在竞赛编程上表现出色。Claude Opus 4.6 的对应数据暂未公开,但从 USACO 等竞赛表现来看,Claude 也是顶级水平。

# 通过 API易 同时测试两个模型的编码能力
import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 统一接口
)

# 同一编码任务分别测试
coding_prompt = "实现一个 LRU Cache,支持 get 和 put 操作,时间复杂度 O(1)"

for model in ["gemini-3.1-pro-preview", "claude-opus-4-6"]:
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": coding_prompt}]
    )
    print(f"\n{'='*50}")
    print(f"模型: {model}")
    print(f"Token 用量: {resp.usage.total_tokens}")
    print(f"回答:\n{resp.choices[0].message.content[:500]}")

对比 3: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 Agent 能力

Agent 和自主工作流是 2026 年的核心场景。这是两个模型差异最大的领域之一。

Agent 搜索: 两强接近

BrowseComp 测试模型的自主网页搜索和信息提取能力:

• Gemini 3.1 Pro: 85.9%
• Claude Opus 4.6: 84.0%

差距仅 1.9 个百分点,两者都是顶级水平。

多步骤 Agent: Gemini 大幅领先

MCP Atlas 测试复杂多步骤工作流,Gemini 3.1 Pro 得分 69.2%,比 Claude Opus 4.6 的 59.5% 高出近 10 个百分点。这是两个模型差异最大的基准之一。

计算机操作: Claude 独占优势

OSWorld 基准测试模型操作真实 GUI 的能力,Claude Opus 4.6 得分 72.7%。Gemini 暂未公布该项成绩。这意味着如果你需要 AI 自动操作桌面应用,Claude 是当前唯一选择。

专家级任务: Claude 明显领先

GDPval-AA 测试真实办公环境中的专家级任务 (数据分析、报告撰写等),Claude Opus 4.6 的 Elo 评分 1606,远超 Gemini 的 1317。这说明在需要深度理解和精细执行的知识工作中,Claude 更可靠。

对比 4: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 思考系统架构

两个模型都有「深度思考」机制,但设计理念不同。

Gemini 3.1 Pro: 三级思考系统

Gemini 3.1 Pro 的 High 模式实际上是 Deep Think (谷歌专用推理模型) 的迷你版,相当于在一个模型内嵌入了专用推理引擎。

Claude Opus 4.6: 自适应思考系统

Claude 的特色是自适应思考 — 模型会根据问题复杂度自动决定投入多少推理资源,开发者无需手动选择。默认 High 模式已经非常智能。

🎯 实用对比: Gemini 给你更精细的手动控制 (3 级),适合需要精确控制成本和延迟的场景; Claude 给你更智能的自动适配 (4 级 + 自适应),适合「设好就不管」的生产环境。两个模型都可以在 API易 apiyi.com 上直接调用和对比。

对比 5: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 定价和成本

成本是生产环境中的关键考量。两个模型的价格差异显著。

实际场景成本估算

以每天处理 100 万输入 token + 20 万输出 token 计算:

Gemini 3.1 Pro 在所有价格维度上都是 Claude Opus 4.6 的一半左右。对于成本敏感的项目,这是一个非常显著的优势。

💰 成本优化建议: 通过 API易 apiyi.com 平台调用这两个模型,可以享受灵活计费和统一管理。建议先用小批量测试确认效果,再决定主力模型。

对比 6: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 上下文窗口和输出

上下文窗口: Gemini 5 倍领先

Gemini 3.1 Pro 标准支持 100 万 token 上下文,Claude Opus 4.6 标准是 20 万 (1M 在 beta 中)。对于需要分析大型代码仓库、长文档或视频的场景,Gemini 的优势非常明显。

最大输出: Claude 翻倍领先

Claude Opus 4.6 支持 128K token 输出,是 Gemini 的 2 倍。这对于长文生成、详细代码生成和深度推理链条至关重要——更长的输出空间意味着模型可以进行更充分的「思考」。

对比 7: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 多模态能力

多模态能力是 Gemini 的传统强项。

Gemini 3.1 Pro 是真正的全模态模型,从训练架构上就原生支持文本、图像、音频、视频的统一理解。Claude Opus 4.6 的多模态限于文本和图像。

如果你的应用涉及视频分析、音频转写或多媒体内容理解,Gemini 3.1 Pro 是目前唯一支持的选择。

对比 8: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 独有特性

Gemini 3.1 Pro 独有

Claude Opus 4.6 独有

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 场景选择指南

根据以上 8 个维度的对比,以下是明确的场景推荐:

选择 Gemini 3.1 Pro 的场景

选择 Claude Opus 4.6 的场景

两个都用: 智能路由架构

很多生产环境中,最优解是同时使用两个模型,按任务类型智能路由:

按上述比例路由,整体成本相比全用 Claude 可节省约 55%,同时在各细分场景都获得最优质量。

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 成本优化策略

策略 1: 分级处理
简单任务用 Gemini Low 模式 (最快最便宜),中等任务用 Gemini Medium,只有真正复杂的任务才用 Claude High 或 Gemini High (Deep Think Mini)。

策略 2: 批量与实时分离
实时请求用 Gemini 3.1 Pro (低延迟、低成本),离线批量处理可以用 Claude 的 Batch API (50% 折扣),综合成本接近。

策略 3: 上下文缓存
Gemini 提供上下文缓存 (输入 $0.20-$0.40/MTok),对于重复使用同一长文档的场景,缓存后成本可降低 80% 以上。

🚀 快速验证: 通过 API易 apiyi.com 平台,你可以用同一个 API Key 同时调用 Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6。建议先用实际业务 prompt 做 A/B 测试,10 分钟即可得出结论。

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 快速上手

以下代码演示如何通过 API易 统一接口同时调用两个模型进行对比测试:

import openai
import time

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 统一接口
)

def compare_models(prompt, models=None):
    """对比两个模型的输出质量和速度"""
    if models is None:
        models = ["gemini-3.1-pro-preview", "claude-opus-4-6"]

    results = {}
    for model in models:
        start = time.time()
        resp = client.chat.completions.create(
            model=model,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )
        elapsed = time.time() - start
        results[model] = {
            "time": f"{elapsed:.2f}s",
            "tokens": resp.usage.total_tokens,
            "answer": resp.choices[0].message.content[:300]
        }

    for model, data in results.items():
        print(f"\n{'='*50}")
        print(f"模型: {model}")
        print(f"耗时: {data['time']} | Token: {data['tokens']}")
        print(f"回答: {data['answer']}...")

# 测试推理能力
compare_models("请用链式推理解释为什么 0.1 + 0.2 不等于 0.3")

import openai
import time

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

def compare_with_thinking(prompt, thinking_config=None):
    """对比不同思考级别下的模型表现"""
    configs = [
        {"model": "gemini-3.1-pro-preview", "label": "Gemini Medium",
         "extra": {"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 8000}}},
        {"model": "gemini-3.1-pro-preview", "label": "Gemini High (Deep Think Mini)",
         "extra": {"thinking": {"type": "enabled", "budget_tokens": 32000}}},
        {"model": "claude-opus-4-6", "label": "Claude High (默认自适应)",
         "extra": {}},
    ]

    for cfg in configs:
        start = time.time()
        params = {
            "model": cfg["model"],
            "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
            **cfg["extra"]
        }
        resp = client.chat.completions.create(**params)
        elapsed = time.time() - start
        print(f"\n[{cfg['label']}] {elapsed:.2f}s | {resp.usage.total_tokens} tokens")
        print(f"  → {resp.choices[0].message.content[:200]}...")

# 测试复杂推理
compare_with_thinking("证明: 对于所有正整数 n, n^3 - n 能被 6 整除")

常见问题

总结: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 选择决策

最终建议:

• 性价比优先 → Gemini 3.1 Pro (便宜 2 倍,推理更强)
• 软件工程优先 → Claude Opus 4.6 (SWE-Bench、GDPval 领先)
• 多模态优先 → Gemini 3.1 Pro (全模态唯一选择)
• 最佳实践 → 两个都用,智能路由

推荐通过 API易 apiyi.com 平台同时接入两个模型,用统一接口实现灵活调度和 A/B 测试。

参考资料

1. Google 官方博客: Gemini 3.1 Pro 发布公告

   • 链接: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • 说明: 官方基准数据和功能介绍

2. Anthropic 官方公告: Claude Opus 4.6 发布详情

   • 链接: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
   • 说明: Claude Opus 4.6 技术规格和基准数据

3. Artificial Analysis: 第三方对比评测

   • 链接: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-claude-opus-4-6-adaptive
   • 说明: 独立基准对比和性能分析

4. Google DeepMind: 模型卡和安全评估

   • 链接: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • 说明: 详细技术参数和安全性数据

5. VentureBeat: Deep Think Mini 深度体验

   • 链接: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • 说明: 三级思考系统实际测评

📝 作者: APIYI Team | 技术交流请访问 API易 apiyi.com
📅 更新时间: 2026 年 2 月 20 日
🏷️ 关键词: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6, 模型对比, ARC-AGI-2, SWE-Bench, MCP Atlas, 多模态, API 调用