Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 全面對比: 10 項基準實測數據揭示最佳選擇

Gemini 3.1 Pro Preview vs Claude Opus 4.6 該選誰？ 這是 2026 年初 AI 開發者繞不開的抉擇。本文從 10 個核心維度 進行全面對比，引用官方基準數據和第三方評測，幫你用數據做出明確選擇。

核心價值: 看完本文，你將清楚知道在不同場景下應該選擇哪個模型，以及如何在實際項目中快速驗證。

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 基準數據總覽

在深入各維度之前，先看全局基準對比。谷歌官方宣稱 Gemini 3.1 Pro 在 16 項基準中的 13 項領先，但 Claude Opus 4.6 在多個實戰場景中勝出。

📊 數據說明: 以上數據來源於谷歌官方博客、Anthropic 官方公告及 Artificial Analysis 第三方評測。通過 API易 apiyi.com 可以同時調用兩個模型進行實際場景驗證。

對比 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競爭力。兩個模型的推理架構差異顯著。

抽象推理: Gemini 3.1 Pro 領先明顯

ARC-AGI-2 是目前最權威的抽象推理基準，Gemini 3.1 Pro 得分 77.1%，比 Claude Opus 4.6 的 68.8% 高出 8.3 個百分點。這意味着在需要從少量示例中歸納規則的任務中，Gemini 更強。

PhD 級科學推理: Gemini 優勢突出

GPQA Diamond 測試 PhD 級別的科學問題，Gemini 3.1 Pro 得分 94.3%，Claude Opus 4.6 得分 91.3%。3 個百分點的差距在這個難度級別上非常顯著。

工具增強推理: Claude 反超

HLE （Humanity's Last Exam） 在無工具條件下 Gemini 領先 （44.4% vs 40.0%），但引入工具後 Claude 反超 （53.1% vs 51.4%）。這表明 Claude Opus 4.6 在利用外部工具輔助推理方面更出色。

對比 2: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 編碼能力

編碼能力是開發者最關心的維度。兩個模型的表現非常接近，但各有側重。

SWE-Bench: 幾乎持平

SWE-Bench Verified 是真實 GitHub 問題修復基準:

• Claude Opus 4.6: 80.8% （微弱領先）
• Gemini 3.1 Pro: 80.6%

僅 0.2 個百分點的差距，基本可以認爲兩者在真實軟件工程任務上能力相當。

Terminal-Bench: Gemini 佔優

Terminal-Bench 2.0 測試終端環境下的 Agent 編碼能力:

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

3.1 個百分點的差距說明 Gemini 在終端 Agent 場景下執行力更強。

競賽編程: Gemini 領先

LiveCodeBench Pro 數據顯示 Gemini 3.1 Pro 達到 2887 Elo，在競賽編程上表現出色。Claude Opus 4.6 的對應數據暫未公開，但從 USACO 等競賽表現來看，Claude 也是頂級水平。

# 通過 API易 同時測試兩個模型的編碼能力
import openai

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 統一接口
）

# 同一編碼任務分別測試
coding_prompt = "實現一個 LRU Cache，支持 get 和 put 操作，時間複雜度 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]}"）

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

Agent 和自主工作流是 2026 年的核心場景。這是兩個模型差異最大的領域之一。

Agent 搜索: 兩強接近

BrowseComp 測試模型的自主網頁搜索和信息提取能力:

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

差距僅 1.9 個百分點，兩者都是頂級水平。

多步驟 Agent: Gemini 大幅領先

MCP Atlas 測試複雜多步驟工作流，Gemini 3.1 Pro 得分 69.2%，比 Claude Opus 4.6 的 59.5% 高出近 10 個百分點。這是兩個模型差異最大的基準之一。

計算機操作: Claude 獨佔優勢

OSWorld 基準測試模型操作真實 GUI 的能力，Claude Opus 4.6 得分 72.7%。Gemini 暫未公佈該項成績。這意味着如果你需要 AI 自動操作桌面應用，Claude 是當前唯一選擇。

專家級任務: Claude 明顯領先

GDPval-AA 測試真實辦公環境中的專家級任務 （數據分析、報告撰寫等），Claude Opus 4.6 的 Elo 評分 1606，遠超 Gemini 的 1317。這說明在需要深度理解和精細執行的知識工作中，Claude 更可靠。

對比 4: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 思考系統架構

兩個模型都有「深度思考」機制，但設計理念不同。

Gemini 3.1 Pro: 三級思考系統

Gemini 3.1 Pro 的 High 模式實際上是 Deep Think （谷歌專用推理模型） 的迷你版，相當於在一個模型內嵌入了專用推理引擎。

Claude Opus 4.6: 自適應思考系統

Claude 的特色是自適應思考 — 模型會根據問題複雜度自動決定投入多少推理資源，開發者無需手動選擇。默認 High 模式已經非常智能。

🎯 實用對比: Gemini 給你更精細的手動控制 （3 級），適合需要精確控制成本和延遲的場景； Claude 給你更智能的自動適配 （4 級 + 自適應），適合「設好就不管」的生產環境。兩個模型都可以在 API易 apiyi.com 上直接調用和對比。

對比 5: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 定價和成本

成本是生產環境中的關鍵考量。兩個模型的價格差異顯著。

實際場景成本估算

以每天處理 100 萬輸入 token + 20 萬輸出 token 計算:

Gemini 3.1 Pro 在所有價格維度上都是 Claude Opus 4.6 的一半左右。對於成本敏感的項目，這是一個非常顯著的優勢。

💰 成本優化建議: 通過 API易 apiyi.com 平臺調用這兩個模型，可以享受靈活計費和統一管理。建議先用小批量測試確認效果，再決定主力模型。

對比 6: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 上下文窗口和輸出

上下文窗口: Gemini 5 倍領先

Gemini 3.1 Pro 標準支持 100 萬 token 上下文，Claude Opus 4.6 標準是 20 萬 （1M 在 beta 中）。對於需要分析大型代碼倉庫、長文檔或視頻的場景，Gemini 的優勢非常明顯。

最大輸出: Claude 翻倍領先

Claude Opus 4.6 支持 128K token 輸出，是 Gemini 的 2 倍。這對於長文生成、詳細代碼生成和深度推理鏈條至關重要——更長的輸出空間意味着模型可以進行更充分的「思考」。

對比 7: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 多模態能力

多模態能力是 Gemini 的傳統強項。

Gemini 3.1 Pro 是真正的全模態模型，從訓練架構上就原生支持文本、圖像、音頻、視頻的統一理解。Claude Opus 4.6 的多模態限於文本和圖像。

如果你的應用涉及視頻分析、音頻轉寫或多媒體內容理解，Gemini 3.1 Pro 是目前唯一支持的選擇。

對比 8: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 獨有特性

Gemini 3.1 Pro 獨有

Claude Opus 4.6 獨有

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 場景選擇指南

根據以上 8 個維度的對比，以下是明確的場景推薦:

選擇 Gemini 3.1 Pro 的場景

選擇 Claude Opus 4.6 的場景

兩個都用: 智能路由架構

很多生產環境中，最優解是同時使用兩個模型，按任務類型智能路由:

按上述比例路由，整體成本相比全用 Claude 可節省約 55%，同時在各細分場景都獲得最優質量。

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 成本優化策略

策略 1: 分級處理
簡單任務用 Gemini Low 模式 （最快最便宜），中等任務用 Gemini Medium，只有真正複雜的任務才用 Claude High 或 Gemini High （Deep Think Mini）。

策略 2: 批量與實時分離
實時請求用 Gemini 3.1 Pro （低延遲、低成本），離線批量處理可以用 Claude 的 Batch API （50% 折扣），綜合成本接近。

策略 3: 上下文緩存
Gemini 提供上下文緩存 （輸入 $0.20-$0.40/MTok），對於重複使用同一長文檔的場景，緩存後成本可降低 80% 以上。

🚀 快速驗證: 通過 API易 apiyi.com 平臺，你可以用同一個 API Key 同時調用 Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6。建議先用實際業務 prompt 做 A/B 測試，10 分鐘即可得出結論。

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 快速上手

以下代碼演示如何通過 API易 統一接口同時調用兩個模型進行對比測試:

import openai
import time

client = openai.OpenAI（
    api_key="YOUR_API_KEY"，
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # API易 統一接口
）

def compare_models（prompt， models=None）:
    """對比兩個模型的輸出質量和速度"""
    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"耗時: {data['time']} | Token: {data['tokens']}"）
        print（f"回答: {data['answer']}..."）

# 測試推理能力
compare_models（"請用鏈式推理解釋爲什麼 0.1 + 0.2 不等於 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）:
    """對比不同思考級別下的模型表現"""
    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 （默認自適應）"，
         "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]}..."）

# 測試複雜推理
compare_with_thinking（"證明: 對於所有正整數 n， n^3 - n 能被 6 整除"）

常見問題

總結: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 選擇決策

最終建議:

• 性價比優先 → Gemini 3.1 Pro （便宜 2 倍，推理更強）
• 軟件工程優先 → Claude Opus 4.6 （SWE-Bench、GDPval 領先）
• 多模態優先 → Gemini 3.1 Pro （全模態唯一選擇）
• 最佳實踐 → 兩個都用，智能路由

推薦通過 API易 apiyi.com 平臺同時接入兩個模型，用統一接口實現靈活調度和 A/B 測試。

參考資料

1. Google 官方博客: Gemini 3.1 Pro 發佈公告

   • 鏈接: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • 說明: 官方基準數據和功能介紹

2. Anthropic 官方公告: Claude Opus 4.6 發佈詳情

   • 鏈接: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
   • 說明: Claude Opus 4.6 技術規格和基準數據

3. Artificial Analysis: 第三方對比評測

   • 鏈接: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-claude-opus-4-6-adaptive
   • 說明: 獨立基準對比和性能分析

4. Google DeepMind: 模型卡和安全評估

   • 鏈接: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • 說明: 詳細技術參數和安全性數據

5. VentureBeat: Deep Think Mini 深度體驗

   • 鏈接: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • 說明: 三級思考系統實際測評

📝 作者: APIYI Team | 技術交流請訪問 API易 apiyi.com
📅 更新時間: 2026 年 2 月 20 日
🏷️ 關鍵詞: Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6， 模型對比， ARC-AGI-2， SWE-Bench， MCP Atlas， 多模態， API 調用