Gemini 4 Hydrogen對比GPT-6.1 Terra和Claude Sonnet 5.5：10項公開編程與Agent測試誰領先

作者注：基於 Google DeepMind 公佈的10項跨模型評測，解讀 Gemini 4 Hydrogen、GPT-6.1 Terra 與 Claude Sonnet 5.5 在編程、Agent 自動化和電腦操作上的強弱，並給出按任務選型的建議。

一句話摘要：Google 公佈的跨模型評測顯示，Gemini 4 Hydrogen 與 Claude Sonnet 5.5 在不同編程和 Agent 任務上各有優勢，GPT-6.1 Terra 則以成本和視覺操作定位見長，實際選型應結合測試條件、任務類型與成本。

To know：閱讀本文前需要了解的 5 個術語

• Harness：組織模型輸入、工具執行與任務計分的測試框架。同一個模型換一套 Harness，成績可能明顯不同。
• 基準版本：某項評測的數據、任務與規則版本。例如 Terminal-Bench 4.0 和 4.1 是不同版本，成績需要分開解釋。
• Agent：由模型與工具執行環境共同完成多步驟任務的系統，成績反映的是“模型 + 工具鏈”的整體表現。
• Token：模型處理文本等信息的計量單位，API 價格通常按每百萬 Token 計費。
• API：供程序調用服務的接口，開發者通過它把模型接入自己的應用或 Agent。

2026年11月12日，Google 正式發佈 Gemini 4 Hydrogen，並在官方模型卡中把它與 GPT-6.1 Terra、Claude Sonnet 5.5 放進同一張評測表。這張表覆蓋編程、Agent 自動化、電腦操作和多模態知識工作，是目前三款模型最集中的公開橫向數據。

這不是一份“看起來各有千秋”的折中分析。我們會逐項拆解每個測試測的是什麼、在什麼條件下跑出來的，再按編程、Agent、電腦操作三個領域分別給出結論，最後輸出可直接落地的選型矩陣。

核心價值：看完本文，你將清楚 Gemini 4 Hydrogen 在哪些任務上領先、在哪些任務上不如 Sonnet 5.5，以及 Terra 適合放在團隊工作流的哪個位置。

爲什麼要把 Gemini 4 Hydrogen 與 Terra、Sonnet 5.5 放在一起比較

三款模型發佈時間相差不到兩個月，定位也高度重疊：都不是各家最重的旗艦推理模型，而是面向開發者、Agent 執行和高頻專業任務的“主力幹活模型”。對於需要每天大量調用的團隊來說，它們纔是真正決定成本與效率的那一層。

Gemini 4 Hydrogen 是 Google DeepMind 的新一代高效率模型，官方定位爲日常編程與 AI Agent 執行，可以獨立運行，也能在多模型系統中擔任執行者或驗證者。GPT-6.1 Terra 由 OpenAI 於 2026年10月26日發佈，側重視覺推理、計算機操作和高效率日常工作。Claude Sonnet 5.5 由 Anthropic 於 2026年9月28日發佈，官方強調日常編程、修復 Bug、製作專業文檔和複雜界面設計。

需要說明的是，Hydrogen 的思考 Token 計入輸出價格，真實成本不能只按最終可見文字估算。另外 Hydrogen 的 Batch 和 Flex 模式價格爲 $0.75 / $3.75，適合離線批量任務。

本文的量化比較以 Google DeepMind 2026年11月版模型卡及配套評測方法文件 爲主要基礎。這意味着數據由 Google 彙總，部分競品成績取自廠商公開報告或排行榜，我們會在第五節專門討論這一點對結論的影響。

Gemini 4 Hydrogen 編程能力對比：誰更擅長修復真實問題

編程類測試可以分成兩種能力：一是在真實代碼庫中發現並修復問題，二是在終端環境裏連續執行命令、完成工程任務。SWE-sweep 偏向前者，Terminal-Bench 系列偏向後者，Terminal-Bench-Science 則考察用代碼完成科研任務的能力。

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

編程測試結果解讀

SWE-sweep 的絕對分數整體偏低，說明它是一項難度很高的測試。Hydrogen 的 13.5% 約爲 Terra 的兩倍多、Sonnet 的四倍多，這一項差距最顯著。不過該項 Hydrogen 使用的是 Google 自家的 Antigravity-CLI 1.4.8 執行，競品的執行條件並不一定一致，差距的一部分可能來自 Harness 適配。

Terminal-Bench 4.1 上，Sonnet 5.5 以 63.9% 領先 Hydrogen 的 57.0%，Terra 在 Google 表中沒有該項成績。Hydrogen 這一項使用 mini-swe-agent vision Harness、High 思考檔位，每個任務運行 5 次取平均獎勵。到了 Terminal-Bench-Science 0.1，Sonnet 依然領先，Terra 以 58.3% 緊隨其後，Hydrogen 反而排在第三。

編程領域結論：Hydrogen 在 SWE-sweep 這類代碼庫問題修復測試中優勢明顯；Sonnet 5.5 在終端執行類任務中更穩；Terra 在科研代碼任務上表現接近 Sonnet。沒有一款模型在編程測試中全面領先。

廠商自報的 Terminal-Bench 4.0 背景數據

OpenAI 和 Anthropic 各自公佈過 Terminal-Bench 4.0 成績。由於 4.0 與 4.1 是不同基準版本，下表單獨列出，不能與上表的 4.1 成績混排比較。

這組數據的價值在於提供參照：在各自廠商的測試條件下，Sonnet 5.5 的終端任務能力明顯高於 Terra，與 Google 表中 Sonnet 在終端類測試領先的方向一致。

Gemini 4 Hydrogen 在 Agent 與自動化測試中能否完成完整工作

Agent 測試與單輪問答最大的區別在於：模型需要自己規劃步驟、連續調用工具、在失敗後調整策略，並最終驗證結果。這類測試更接近真實的自動化工作流，也更考驗模型的“執行紀律”。

下表彙總 Google 評測中 Agent 自動化、電腦操作和多模態知識工作的全部跨模型成績，第三、四節共用此表。

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

Agent 與自動化成績解讀

Agents’ Last Exam v1.1 包含 122 個任務、5 小時時間窗口，Hydrogen 同樣使用 Antigravity-CLI 1.4.8 執行。Hydrogen 71.6% 領先，但值得注意的是 Terra 以 69.8% 緊隨其後，反而比 Sonnet 高出近 10 個百分點。這說明在專業多步驟任務上，Terra 並不弱。

AutomationBench-AA 的格局有所不同：Hydrogen 76.1%、Sonnet 71.8%，Terra 60.2% 明顯落後。如果你的業務是大量跨系統流程自動化，這一項差距值得重視。

Vending-Bench 2 是長期模擬經營任務，指標是最終資金餘額而非準確率。Hydrogen 的 $14,549 領先較多，可以作爲“長週期決策穩定性”的補充觀察，但它是單一模擬環境，不宜直接推廣到所有長任務。

Agent 領域結論：在 Google 列出的 Agent 與自動化測試中，Hydrogen 全部領先；Terra 在專業多步驟任務上接近 Hydrogen，但在流程自動化上落後；Sonnet 處於中間位置。

🚀 快速開始：Agent 成績高度依賴 Harness 和工具定義，公開分數只能作爲起點。建議通過 API易 apiyi.com 用同一套工具鏈、同一批真實任務分別跑三款模型，一個 API Key 即可切換，便於得到屬於你自己場景的對比數據。

Gemini 4 Hydrogen 與 Sonnet 5.5 電腦操作和多模態知識工作誰更強

電腦操作類測試要求模型“看屏幕、點鼠標、敲鍵盤”，直接對應瀏覽器操作、辦公軟件自動化等場景。多模態知識工作則考察複雜文件閱讀和圖表理解，對應財報分析、研究報告整理等工作。

OSWorld-2.1：Sonnet 5.5 領先的圖形界面操作

OSWorld 2.1 在 Google 評測中使用 82 個離線任務，分辨率 1080p，最多 500 步，模型通過截圖觀察、通過 PyAutoGUI 執行操作。Sonnet 5.5 以 83.9% 領先，Hydrogen 77.6%，Terra 74.2%。

這裏有一個必須指出的口徑問題：Anthropic 自己公佈的 Sonnet 5.5 OSWorld 2.1 部分測試成績是 80.1%，而 Google 對照表採用 83.9%，後者由 Google 在指定條件下測試並取多次運行的最高結果。也就是說，同名測試在不同廠商手裏可能得到不同分數，比較時必須固定一套來源。

MKA 與 Chartography：Hydrogen 小幅領先

MKA 多模態知識工作中，Hydrogen 53.4% 與 Sonnet 52.0% 非常接近，Terra 43.8% 落後約 10 個百分點。Chartography 在不使用工具的條件下測試圖表理解，Hydrogen 66.6% 領先，有意思的是 Terra 以 63.2% 排第二，高於 Sonnet 的 61.6%，這與 OpenAI 對 Terra“視覺推理”的定位相吻合。

電腦操作與多模態結論：圖形界面操作優先看 Sonnet 5.5；複雜文件閱讀和多模態知識整合，Hydrogen 與 Sonnet 接近、Hydrogen 略優；純圖表理解 Hydrogen 領先，Terra 也有競爭力。

如何正確閱讀 Gemini 4 Hydrogen 公開評測數據

公開評測最容易被誤讀的地方，是把一張表當成“同一考場、同一規則”的成績單。實際上 Google 評測方法文件說明了幾個關鍵前提：

1. 思考等級：Hydrogen 通常使用最高思考設置測試，但部分項目另有規定，例如 Terminal-Bench 4.1 使用的是 High 檔位。
2. 執行 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 使用截圖加 PyAutoGUI。
3. 測試次數：Terminal-Bench 4.1 每個任務運行 5 次取平均獎勵，而 OSWorld 競品分數採用了多次運行的最高結果，兩種統計方式本身就有差別。
4. 成績來源：競品結果主要來自各廠商公開報告和排行榜，並非所有模型都由同一個團隊統一執行。

思考檔位的影響尤其大。Artificial Analysis 於 11月12日對 Hydrogen 四檔做了獨立測評：智能指數 Low 爲 27、Medium 爲 41、High（默認）爲 51、XHigh 爲 54；對應其標準化評測任務平均成本從 $0.29 到 $3.16 不等。這些是其基準任務結果，不是普通用戶每次調用的實際費用，但足以說明同一模型在不同檔位下差異巨大，XHigh 比 High 只多 3 分，成本卻明顯上升。

因此，閱讀本文的成績時請記住兩點：第一，結論只針對已列示的公開測試；第二，不要把 Google 表、OpenAI 自報和 Anthropic 自報中各自最有利的數據拼接成一張“總排名”。

Gemini 4 Hydrogen 快速上手：同一套代碼對比三款模型

最可靠的選型方式，是用你自己的任務把三款模型跑一遍。下面示例使用 OpenAI 兼容接口，只需修改 model 參數即可切換。

極簡示例

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": "找出這段 Python 代碼中的 Bug 並給出最小修改"}]
)
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 以平臺模型列表爲準；gemini-4-hydrogen 爲 Google 官方 ID
MODELS = [
    "gemini-4-hydrogen",
    "gpt-6.1-terra",       # 示意 ID，請在控制檯確認
    "claude-sonnet-5.5",   # 示意 ID，請在控制檯確認
]

def compare(prompt: str, system: str = "你是資深工程師，只修改必要代碼"):
    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("修復：函數在空列表輸入時拋出 IndexError ..."):
        print(r)

遷移到 Hydrogen 時有幾點需要注意：自定義 temperature、top_p、top_k 會被忽略；thinking_budget 和 MINIMAL 不受支持；默認思考檔位爲 High；多輪工具調用需要正確回傳 thought signatures。若你的 Agent 原本依賴低溫度控制輸出，需要改用結構化輸出或更明確的指令來約束。

建議：先用 10-20 個真實工單或任務作爲評測集，在 API易 apiyi.com 上分別調用三款模型，同時記錄成功率、耗時和輸出 Token 數。新用戶有免費測試額度，可以在正式採購前完成小規模驗證。

Gemini 4 Hydrogen、Terra、Sonnet 5.5 場景推薦與選型矩陣

選擇 Gemini 4 Hydrogen 的場景

• 代碼庫問題修復與依賴升級：SWE-sweep 領先幅度最大，且官方重點改進了精準編輯。
• 多步驟 Agent 與流程自動化：Agents’ Last Exam、AutomationBench-AA、Vending-Bench 2 均領先。
• 複雜文檔與圖表分析：MKA、Chartography 領先，並支持 PDF、Office 文檔等多格式輸入。

選擇 Claude Sonnet 5.5 的場景

• 終端密集型工程任務：Terminal-Bench 4.1 與 Terminal-Bench-Science 0.1 均領先。
• 桌面與圖形界面操作：OSWorld-2.1 在 Google 表中最高。
• 專業文檔與界面設計：Anthropic 官方重點強調的方向。

選擇 GPT-6.1 Terra 的場景

• 成本敏感的大批量任務：標準價 $1 / $5，在三者已知價格中最低。
• 視覺推理與日常自動化：Chartography 排第二，Agents’ Last Exam 接近 Hydrogen。

💡 選擇建議：如果團隊同時有編程和 GUI 自動化需求，不必只押一款模型，可以參考 Google Antigravity Orchestrator 的思路按階段分工。通過 API易 apiyi.com 用同一個 Key 調用多家模型，路由切換隻需改一個參數。

常見問題 FAQ

Gemini 4 Hydrogen 對比核心要點 Key Takeaways

• 編程無全能冠軍：Hydrogen 擅長代碼庫修復，Sonnet 5.5 擅長終端執行任務。
• Agent 自動化 Hydrogen 領先：Google 列出的 Agent 與自動化測試中 Hydrogen 均爲最高。
• GUI 操作看 Sonnet 5.5：OSWorld-2.1 上 Sonnet 以 83.9% 領先，注意口徑差異。
• Terra 勝在成本與視覺：標準價最低，圖表理解和專業 Agent 任務表現不弱。
• 版本與來源不可混排：Terminal-Bench 4.0 與 4.1、廠商自報與 Google 自測需分開。
• 思考檔位影響巨大：Hydrogen High 與 XHigh 智能指數只差 3 分，成本卻明顯上升。
• 以自有任務複測爲準：可通過 API易 apiyi.com 一個 Key 橫向測試三款模型。

總結

Gemini 4 Hydrogen、GPT-6.1 Terra 與 Claude Sonnet 5.5 的對比核心要點：

1. 編程領域：Hydrogen 在 SWE-sweep 領先，Sonnet 5.5 在兩項終端類測試領先，Terra 在科研代碼任務上接近 Sonnet。
2. Agent 領域：Hydrogen 在多步驟 Agent、流程自動化和長期模擬經營中全部領先，Terra 在專業任務上緊隨其後。
3. 電腦操作與多模態：Sonnet 5.5 主導圖形界面操作，Hydrogen 在多模態知識工作和圖表理解上小幅領先。

公開評測告訴你“在某套條件下誰更強”，而不是“在你的業務裏誰更合適”。比較實際的做法，是按上文選型矩陣圈定一兩款候選，再用自己的真實任務、固定的思考檔位和工具鏈做小規模複測。

推薦通過 API易 apiyi.com 快速驗證效果，平臺提供免費測試額度和多模型統一接口，適合團隊在正式上線前完成橫向評估。

📚 參考資料

1. Google 官方博客 – Introducing Gemini 4 Hydrogen：發佈公告與合作伙伴案例
2. 鏈接： blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen/

3. 說明： 官方定位、能力範圍與早期測試數據

4. Google DeepMind 模型卡：跨模型評測對照表

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

6. 說明： 本文主要量化數據來源

7. Google DeepMind 模型評測 PDF：測試執行條件詳解

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

9. 說明： Harness、思考檔位、運行次數與 Vending-Bench 2 等補充成績

10. Google Cloud 技術文檔：Hydrogen 規格與遷移說明

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

12. 說明： 上下文限制、參數行爲與兼容性注意事項

13. Google AI Studio 價格頁：官方 API 定價

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

15. 說明： Standard、Batch、Flex、Priority 各模式價格

16. OpenAI – Introducing GPT-6.1 Terra：Terra 發佈資料

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

18. 說明： Terminal-Bench 4.0 自報成績與 API 價格

19. Anthropic – Introducing Claude Sonnet 5.5：Sonnet 5.5 發佈資料

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

21. 說明： Terminal-Bench 4.0 與 OSWorld 2.1 自報成績

22. Artificial Analysis – Gemini 4 Hydrogen：四檔思考獨立測評

23. 鏈接： artificialanalysis.ai/models/gemini-4-hydrogen
24. 說明： Intelligence Index v5.0.1 各檔位指數、耗時與成本

作者: APIYI 技術團隊
技術交流: 歡迎在 API易 網站首頁聯繫我們，更多模型接入資料可訪問 docs.apiyi.com 文檔中心

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