Claude Opus 4.6 vs Gemini 3.1 Pro 深度对比：2026 年初最强 AI 模型之争，谁才是你的最佳选择？
2026-02-21 18:05
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2026 年 2 月堪称 AI 模型史上竞争最激烈的月份。Anthropic 于 2 月 5 日发布 Claude Opus 4.6，Google 紧随其后于 2 月 19 日推出 Gemini 3.1 Pro。两款旗舰模型在推理、编码、多模态等关键维度各有千秋。本文基于官方基准测试和第三方评估数据，帮你快速判断哪款模型更适合你的实际需求。
一句话结论
Gemini 3.1 Pro 是"性价比之王"：在大多数基准测试中领先，价格仅为 Opus 4.6 的七分之一，适合高吞吐量场景和科学推理任务。
Claude Opus 4.6 是"质量之王"：在真实世界编码、专家级知识工作和工具增强推理中表现更优，输出质量获得人类评估者的一致偏好。
没有绝对的赢家——选择取决于你的具体场景。
核心基准测试全景对比
以下数据来源于 Google 官方博客、Anthropic 官方公告，以及 Artificial Analysis、DataCamp、Digital Applied 等第三方评测机构。
推理能力
ARC-AGI-2（抽象推理）：Gemini 3.1 Pro 得分 77.1%，Opus 4.6 得分 68.8%。这是两者差距最大的单项测试之一，Gemini 领先超过 8 个百分点。ARC-AGI-2 测试的是从少量示例中归纳规则的能力——这说明 Gemini 在纯模式识别上更强。
GPQA Diamond（博士级科学知识）：Gemini 3.1 Pro 得分 94.3%，Opus 4.6 得分 91.3%。在这个难度级别上，3 个百分点的差距相当显著。
Humanity's Last Exam（人类终极考试）：不使用工具时，Gemini 以 44.4% 领先 Opus 4.6 的 40.0%。但启用工具后，局面反转——Opus 4.6 以 53.1% 反超 Gemini 的 51.4%。这暗示 Claude 在工具调用和协同推理方面有更好的集成能力。
编码能力
编码是开发者最关注的维度，两款模型各有胜场：
SWE-Bench Verified（真实世界软件工程）：Opus 4.6 以 80.8% 微弱领先 Gemini 3.1 Pro 的 80.6%。差距虽小，但在解决 GitHub 上的真实 bug 时，每一个百分点都意味着更少的代码错误。
LiveCodeBench Pro（竞赛编码）：Gemini 3.1 Pro 以 2887 Elo 大幅领先，比 GPT-5.2 的 2393 高出近 500 分。
Terminal-Bench 2.0（终端编码）：Opus 4.6 得分 65.4%，Gemini 3.1 Pro 得分 68.5%。但这里有个关键细节——GPT-5.3-Codex 以 77.3% 远超两者，在专业终端编码领域独占鳌头。
SciCode（科学编码）：Gemini 3.1 Pro 以 59% 领先。如果你的工作涉及计算生物学、物理模拟等科学编程任务，Gemini 有明显优势。
代理（Agent）能力
APEX-Agents（长周期自主任务）：Gemini 3.1 Pro 以 33.5% 大幅领先 Opus 4.6 的 29.8%，几乎是 Gemini 3 Pro（18.4%）的两倍。
MCP Atlas（工具协调）：Gemini 3.1 Pro 以 69.2% 领先 Opus 4.6 的 59.5%，这是两者差距最大的 Agent 基准测试之一。
OSWorld（GUI 操作）：Opus 4.6 得分 72.7%，Gemini 尚未公布该项成绩。如果你需要 AI 自动操作桌面应用程序，Claude 目前是唯一的选择。
GDPval-AA（真实世界知识工作）：这个测试衡量模型在金融分析、法律推理、报告撰写等真实办公任务中的表现。Claude Opus 4.6 以 1606 Elo 远超 Gemini 3.1 Pro 的 1317 Elo——差距高达 289 分。这是 Gemini 3.1 Pro 表现最令人失望的单项测试。
The New Stack 在评测中直言："GDPval-AA 衡量的是可能影响一国 GDP 的真实工作任务表现，这是 Gemini 3.1 Pro 最大的短板。"
多模态与上下文窗口
上下文窗口：Gemini 3.1 Pro 默认支持 100 万 token，Claude Opus 4.6 标准为 20 万 token（100 万 token 目前处于 Beta 阶段）。
长上下文质量：在 MRCR v2 的 128K token 测试中，两者均达到约 84.9% 的水平。但随着上下文增长到 100 万 token，差距开始显现——Opus 4.6 在 100 万 token 级别得分 76%，而 Gemini 3 Pro 在同等条件下曾降至 26.3%（来自 Google 自己的模型评估卡）。Gemini 3.1 Pro 可能已有改善，但尚未公布 100 万 token 级别的 MRCR 成绩。
最大输出：Opus 4.6 支持 128K token 输出，是 Gemini 3.1 Pro 的两倍。这对长文档生成、详细代码生成和深度推理链非常关键。
原生多模态：Gemini 3.1 Pro 原生支持文本、图像、音频和视频输入，这是一个真正的差异化优势。Claude Opus 4.6 支持文本和图像输入，但不原生支持音频和视频。
图像转代码："世界最佳"的说法可信吗？
你可能看到过一些声称 Gemini 3.1 Pro 是"图像转代码世界最佳"的说法。MagicPath AI 的创始人 Pietro Schirano 就公开表示 Gemini 3.1 Pro 在这项任务上"基本上已经解决了问题"。
但这个说法需要谨慎看待。更广泛的评测显示，Gemini 3.1 Pro 的优势主要体现在通用编码和多模态推理上，"图像转代码"并不是一个独立的基准测试维度。用户社区（Reddit、YouTube）的反馈确认了其代码生成的简洁性，但在图像转代码方面并未获得普遍认可。
与之相比，Claude Opus 4.6 在前端开发、UI 复现等实际图像转代码场景中也表现出色，且其更高的 SWE-Bench Verified 分数暗示了更强的实际代码质量。
价格对比：7.5 倍的差距
价格是选择模型时不可忽视的因素，尤其是大规模部署时：
| Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 |
|---|---|---|
输入价格（每百万 token） | $2 | $15 |
输出价格（每百万 token） | $12 | $75 |
每月 10 亿 token 成本估算 | 约 $7,000 | 约 $45,000 |
Gemini 3.1 Pro 在所有定价维度上都比 Opus 4.6 便宜约 6-7.5 倍。如果使用上下文缓存，Gemini 的成本还能再降 75%。对于成本敏感的生产环境，这是一个决定性的优势。
不过，如果你的任务对输出质量有极高要求——比如金融报告、法律文档、关键代码审查——GDPval-AA 的 289 Elo 差距表明，Claude 产出的内容在专家评估者眼中更精细、更可靠。这里省下的返工时间可能远超模型调用的成本差异。
适用场景推荐
选 Gemini 3.1 Pro 的场景
- 科学研究和数据分析：GPQA Diamond 94.3% + 100 万 token 原生上下文 + 视频/音频输入 = 一站式研究助手
- 高吞吐量 API 调用：价格便宜 7.5 倍，适合大规模推理场景
- 竞赛编码和算法挑战：LiveCodeBench Pro 2887 Elo 遥遥领先
- 多模态内容处理：需要同时处理文本、图像、音频、视频的场景
- 自主 Agent 任务：APEX-Agents 和 MCP Atlas 双项领先
- 从文本生成可视化内容：动画 SVG、交互式图表等"代码即设计"场景
选 Claude Opus 4.6 的场景
- 企业级知识工作：GDPval-AA 1606 Elo，金融分析、法律推理、报告撰写远超竞品
- 真实世界软件工程：SWE-Bench Verified 80.8%，修复真实 bug 更可靠
- 需要工具协同的复杂推理：HLE with tools 53.1%，工具增强推理能力最强
- 桌面自动化：OSWorld 72.7%，GUI 自动操作能力独占鳌头
- 长输出任务：128K token 输出上限，适合生成长文档和详细代码
- 多 Agent 协作：Agent Teams 功能允许多个 Claude 实例并行协作，在代码审查等场景中效率翻倍
- 对输出质量有极高要求的场景：人类评估者在专家级任务中一致偏好 Claude 的输出
不是二选一：混合策略才是最优解
DataCamp 在评测中提出了一个务实的建议：2026 年的最佳工作流不是坚守一个模型，而是根据任务特性灵活切换。
一个典型的混合工作流：用 Gemini 3.1 Pro 处理信息摄入（利用其便宜的输入价格和视频处理能力），分析长文档、转录视频内容；然后将总结输入 Claude Opus 4.6 进行高质量输出（利用其更强的专家推理和输出质量）。
通过 OpenRouter 等模型路由服务，这种多模型策略的实施门槛已经很低。
总结
Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6 代表了两种不同的设计哲学：Google 优化的是"广度"——在尽可能多的基准测试中领先，同时保持激进的价格；Anthropic 优化的是"深度"——在真实世界任务和专家级工作中提供最可靠的输出质量。
没有一个模型在所有维度上胜出。Gemini 3.1 Pro 在 16 项基准中的 13 项领先，但 Claude Opus 4.6 在最关键的真实工作场景（GDPval-AA）中领先近 300 Elo。基准分数不等于实际体验——你的最终选择应该基于你的具体任务、预算约束和质量要求来决定。
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