Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 Полное сравнение: данные 10 бенчмарков выявляют лучший выбор

Gemini 3.1 Pro Preview против Claude Opus 4.6 — что выбрать? Это дилемма, с которой столкнется каждый AI-разработчик в начале 2026 года. В этой статье мы проведем детальное сравнение по 10 ключевым параметрам, опираясь на официальные данные и независимые тесты, чтобы помочь вам сделать осознанный выбор.

Ключевая ценность: После прочтения вы будете четко понимать, какую модель использовать для конкретных задач и как быстро протестировать их в деле.

Обзор базовых данных Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6

Прежде чем углубляться в детали, давайте взглянем на общую картину. Google официально заявляет, что Gemini 3.1 Pro лидирует в 13 из 16 тестов, однако Claude Opus 4.6 обходит конкурента во многих реальных сценариях.

📊 Примечание: Данные взяты из официальных блогов Google, анонсов Anthropic и независимых тестов Artificial Analysis. Через платформу APIYI (apiyi.com) вы можете одновременно протестировать обе модели в своих рабочих сценариях.

Сравнение 1: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 — способности к рассуждению

Способность к рассуждению — это главный козырь любой большой языковой модели. Архитектуры этих двух моделей существенно различаются, что напрямую влияет на их «интеллект».

Абстрактное мышление: Gemini 3.1 Pro заметно впереди

ARC-AGI-2 на данный момент считается самым авторитетным бенчмарком для проверки абстрактного мышления. Gemini 3.1 Pro набрала в нем 77.1%, что на 8.3 процентных пункта выше, чем у Claude Opus 4.6 (68.8%). Это означает, что Gemini гораздо лучше справляется с задачами, где нужно выводить правила из небольшого количества примеров.

Научные рассуждения уровня PhD: преимущество Gemini очевидно

Тест GPQA Diamond проверяет знания в области науки на уровне докторской степени (PhD). Gemini 3.1 Pro набрала 94.3%, в то время как Claude Opus 4.6 — 91.3%. Разрыв в 3 процента на таком уровне сложности — это очень серьезный показатель.

Рассуждения с использованием инструментов: Claude берет реванш

В тесте HLE (Humanity's Last Exam) без использования инструментов лидирует Gemini (44.4% против 40.0%), но как только подключаются внешние инструменты, Claude вырывается вперед (53.1% против 51.4%). Это говорит о том, что Claude Opus 4.6 эффективнее использует сторонние сервисы и API для решения сложных логических задач.

Сравнение 2: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 — навыки программирования

Навыки написания кода — это то, что больше всего интересует разработчиков. Здесь показатели моделей очень близки, но у каждой есть свои нюансы.

SWE-Bench: практически наравне

SWE-Bench Verified — это бенчмарк, основанный на реальных задачах по исправлению багов в GitHub:

• Claude Opus 4.6: 80.8% (незначительное лидерство)
• Gemini 3.1 Pro: 80.6%

Разница всего в 0.2% позволяет сказать, что в реальных задачах программной инженерии обе модели справляются одинаково хорошо.

Terminal-Bench: Gemini лидирует

Terminal-Bench 2.0 проверяет способности ИИ-агентов работать в среде терминала:

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

Разрыв в 3.1% показывает, что Gemini лучше проявляет себя в сценариях, где агенту нужно выполнять команды в консоли.

Спортивное программирование: Gemini впереди

Данные LiveCodeBench Pro показывают, что рейтинг Gemini 3.1 Pro достиг 2887 Elo, что говорит о выдающихся способностях в олимпиадном программировании. Точные данные для Claude Opus 4.6 пока не опубликованы, но, судя по результатам в USACO, Claude также находится на топовом уровне.

# 通过 APIYI 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"  # APIYI 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]}")

Сравнение 3: Возможности агентов Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6

Агенты и автономные рабочие процессы — это ключевой сценарий 2026 года. И это одна из областей, где различия между двумя моделями проявляются ярче всего.

Поиск через агентов: Оба сильны

Тест BrowseComp оценивает способности модели к автономному поиску в вебе и извлечению информации:

• Gemini 3.1 Pro: 85,9%
• Claude Opus 4.6: 84,0%

Разрыв составляет всего 1,9 процентных пункта — обе модели демонстрируют топовый уровень.

Многошаговые агенты: Gemini заметно впереди

Бенчмарк MCP Atlas проверяет сложные многошаговые рабочие процессы. Gemini 3.1 Pro набрала 69,2%, что почти на 10 процентных пунктов выше, чем у Claude Opus 4.6 (59,5%). Это один из тестов с самой большой разницей между моделями.

Управление компьютером: Эксклюзивное преимущество Claude

Бенчмарк OSWorld тестирует способность модели управлять реальным графическим интерфейсом (GUI). Claude Opus 4.6 набрала 72,7%. Gemini пока не опубликовала результаты в этой категории. Это значит, что если вам нужно, чтобы ИИ автоматически управлял десктопными приложениями, Claude на данный момент — единственный выбор.

Задачи экспертного уровня: Claude лидирует с отрывом

GDPval-AA тестирует задачи экспертного уровня в реальной офисной среде (анализ данных, написание отчетов и т.д.). Рейтинг Эло у Claude Opus 4.6 составил 1606, что значительно выше, чем 1317 у Gemini. Это говорит о том, что в интеллектуальной работе, требующей глубокого понимания и точного исполнения, Claude надежнее.

Сравнение 4: Архитектура систем мышления Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6

У обеих моделей есть механизмы «глубокого мышления», но подходы к их проектированию различаются.

Gemini 3.1 Pro: Трехуровневая система мышления

Режим High в Gemini 3.1 Pro — это фактически мини-версия Deep Think (специализированной модели рассуждений от Google). По сути, это выделенный движок рассуждений, встроенный в модель.

Claude Opus 4.6: Адаптивная система мышления

Фишка Claude — адаптивное мышление. Модель сама решает, сколько ресурсов на рассуждение потратить в зависимости от сложности вопроса, разработчику не нужно выбирать вручную. Режим High по умолчанию уже очень умен.

🎯 Практический итог: Gemini дает вам более тонкий ручной контроль (3 уровня), что удобно для точного управления затратами и задержками. Claude предлагает более умную автоподстройку (4 уровня + адаптивность), что идеально для рабочих сред в духе «настроил и забыл». Обе модели можно напрямую вызвать и сравнить на APIYI apiyi.com.

Сравнение 5: Цены и стоимость Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6

Стоимость — это критический фактор при развертывании в продакшене. Разница в цене между этими двумя моделями весьма ощутима.

Оценка затрат в реальных сценариях

Расчет исходя из ежедневной нагрузки в 1 млн входных токенов + 200 тыс. выходных токенов:

Gemini 3.1 Pro примерно в два раза дешевле Claude Opus 4.6 по всем ценовым позициям. Для проектов, где бюджет имеет значение, это очень весомое преимущество.

💰 Совет по оптимизации затрат: Используя платформу APIYI (apiyi.com) для работы с обеими моделями, вы получаете гибкую тарификацию и единое управление. Рекомендуем сначала провести тесты на небольших объемах, чтобы оценить результат, и только потом выбирать основную модель.

Сравнение 6: Контекстное окно и лимиты вывода Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6

Контекстное окно: Gemini впереди в 5 раз

Gemini 3.1 Pro стандартно поддерживает контекст в 1 миллион токенов, тогда как у Claude Opus 4.6 стандартный лимит — 200 тысяч (1 млн доступен только в бета-режиме). В сценариях, где нужно анализировать огромные репозитории кода, длинные документы или видеофайлы, преимущество Gemini неоспоримо.

Максимальный вывод: Claude лидирует с двойным отрывом

Claude Opus 4.6 поддерживает вывод до 128 тыс. токенов, что в два раза больше, чем у Gemini. Это критически важно для генерации лонгридов, детального написания кода и построения глубоких цепочек рассуждений — большой объем «выхлопа» позволяет модели более тщательно «продумывать» свои ответы.

Сравнение 7: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 — мультимодальные возможности

Мультимодальность — это традиционно сильная сторона моделей Gemini.

Gemini 3.1 Pro — это полноценная омнимодальная модель. Она еще на уровне архитектуры обучения была спроектирована для нативного понимания текста, изображений, аудио и видео в едином пространстве. Мультимодальность Claude Opus 4.6 пока ограничена только текстом и изображениями.

Если ваш проект связан с анализом видео, транскрибацией аудио или глубоким пониманием мультимедийного контента, Gemini 3.1 Pro на данный момент — единственный подходящий выбор.

Сравнение 8: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 — уникальные фишки

Уникально для Gemini 3.1 Pro

Уникально для Claude Opus 4.6

Руководство по выбору сценариев: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6

Основываясь на сравнении по 8 параметрам, вот четкие рекомендации по выбору модели для конкретных задач:

Когда выбирать Gemini 3.1 Pro

Когда выбирать Claude Opus 4.6

Используем оба: Архитектура интеллектуальной маршрутизации

Во многих продакшн-системах оптимальное решение — использовать обе модели одновременно, распределяя задачи по типам с помощью интеллектуальной маршрутизации:

При такой маршрутизации общие затраты сокращаются примерно на 55% по сравнению с использованием только Claude, при этом вы получаете максимальное качество в каждом конкретном сценарии.

Стратегии оптимизации затрат: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6

Стратегия 1: Уровневая обработка
Для простых задач используйте режим Gemini Low (самый быстрый и дешевый), для средних — Gemini Medium, и только для действительно сложных задач подключайте Claude High или Gemini High (Deep Think Mini).

Стратегия 2: Разделение пакетной и real-time обработки
Для запросов в реальном времени используйте Gemini 3.1 Pro (низкая задержка, низкая стоимость), а для офлайн-обработки можно использовать Batch API от Claude (скидка 50%), что делает итоговую стоимость сопоставимой.

Стратегия 3: Кэширование контекста
Gemini предлагает кэширование контекста (ввод $0.20–$0.40 за млн токенов). В сценариях с многократным использованием одного и того же длинного документа кэширование позволяет снизить затраты более чем на 80%.

🚀 Быстрая проверка: Через платформу APIYI (apiyi.com) вы можете вызывать Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6, используя один и тот же API-ключ. Рекомендуем провести A/B тест на ваших реальных промптах — это займет всего 10 минут.

Быстрый старт: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6

Ниже приведен код, демонстрирующий, как через единый интерфейс APIYI вызвать обе модели для сравнительного теста:

import openai
import time

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

def compare_models(prompt, models=None):
    """Сравнение качества и скорости вывода двух моделей"""
    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"Модель: {model}")
        print(f"Затрачено времени: {data['time']} | Токенов: {data['tokens']}")
        print(f"Ответ: {data['answer']}...")

# Тест способностей к рассуждению
compare_models("Пожалуйста, объясни с помощью цепочки рассуждений, почему 0.1 + 0.2 не равно 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):
    """Сравнение работы моделей при разных уровнях размышления"""
    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 (адаптивный по умолчанию)",
         "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} токенов")
        print(f"  → {resp.choices[0].message.content[:200]}...")

# Тест сложного рассуждения
compare_with_thinking("Докажите: для любого целого положительного n, n^3 - n делится на 6")

Часто задаваемые вопросы

Итог: Как выбрать между Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6

Финальные рекомендации:

• Приоритет на цену и качество → Gemini 3.1 Pro (в 2 раза дешевле, сильнее в логике).
• Приоритет на разработку ПО → Claude Opus 4.6 (лидер в SWE-Bench и GDPval).
• Приоритет на мультимодальность → Gemini 3.1 Pro (единственный выбор для работы со всеми типами данных).
• Лучшая практика → Используйте обе модели через интеллектуальную маршрутизацию.

Рекомендуем подключить обе модели через платформу APIYI (apiyi.com), чтобы использовать единый интерфейс для гибкого управления и A/B-тестирования.

Справочные материалы

1. Официальный блог Google: Анонс релиза Gemini 3.1 Pro

   • Ссылка: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • Описание: Официальные бенчмарки и обзор функций.

2. Официальный анонс Anthropic: Подробности выпуска Claude Opus 4.6

   • Ссылка: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
   • Описание: Технические характеристики и данные бенчмарков Claude Opus 4.6.

3. Artificial Analysis: Стороннее сравнительное тестирование

   • Ссылка: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-claude-opus-4-6-adaptive
   • Описание: Независимое сравнение и анализ производительности.

4. Google DeepMind: Карточка модели и оценка безопасности

   • Ссылка: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • Описание: Подробные технические параметры и данные по безопасности.

5. VentureBeat: Глубокое погружение в Deep Think Mini

   • Ссылка: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • Описание: Практический тест трехуровневой системы мышления.

📝 Автор: Команда APIYI | По вопросам технического сотрудничества заходите на APIYI apiyi.com
📅 Дата обновления: 20 февраля 2026 г.
🏷️ Ключевые слова: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6, сравнение моделей, ARC-AGI-2, SWE-Bench, MCP Atlas, мультимодальность, вызов API