GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: mana yang lebih baik pada tahun 2026?

setakat 15 Disember 2025 fakta awam menunjukkan Google’s Gemini 3 Pro (preview) dan OpenAI’s GPT-5.2 kedua-duanya membuka ufuk baharu dalam penaakulan, multimodaliti dan kerja konteks panjang — tetapi mereka mengambil laluan kejuruteraan yang berbeza (Gemini → MoE jarang + konteks besar; GPT-5.2 → reka bentuk tumpat/“penghalaan”, pemadatan dan mod penaakulan x-high) dan oleh itu membuat pertukaran antara kemenangan penanda aras puncak vs. kebolehjangkaan kejuruteraan, set alat, dan ekosistem. Yang mana “lebih baik” bergantung pada keperluan utama anda: aplikasi agenik multimodal berkonteks ekstrem cenderung ke Gemini 3 Pro; set alat pembangun perusahaan yang stabil, kos yang boleh dijangka dan ketersediaan API segera memihak kepada GPT-5.2.

Apakah GPT-5.2 dan apakah ciri utamanya?

GPT-5.2 ialah keluaran 11 Disember 2025 OpenAI dalam keluarga GPT-5 (varian: Instant, Thinking, Pro). Ia diposisikan sebagai model paling berkeupayaan syarikat untuk “kerja pengetahuan profesional” — dioptimumkan untuk hamparan, pembentangan, penaakulan konteks panjang, panggilan alat, penjanaan kod, dan tugas visi. OpenAI menjadikan GPT-5.2 tersedia kepada pengguna ChatGPT berbayar dan melalui OpenAI API (Responses API / Chat Completions) di bawah nama model seperti gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, dan gpt-5.2-pro.

Varian model dan kegunaan yang dimaksudkan

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — terbaik untuk penaakulan kompleks berbilang langkah (varian keluarga “Thinking” lalai yang digunakan dalam Responses API).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — latensi lebih rendah untuk penggunaan pembantu harian dan sembang.
• gpt-5.2-pro / Pro — ketepatan/kebolehpercayaan tertinggi untuk masalah paling sukar (komput tambahan, menyokong reasoning_effort: "xhigh").

Ciri teknikal utama (berorientasikan pengguna)

• Peningkatan Visi & multimodal — penaakulan spatial yang lebih baik pada imej dan pemahaman video yang dipertingkat apabila digandingkan dengan alat kod (alat Python), serta sokongan untuk alat gaya code-interpreter bagi melaksanakan snippet.
• Usaha penaakulan boleh dikonfigurasi (reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh) untuk menukar antara latensi/kos vs. kedalaman. xhigh adalah baharu untuk GPT-5.2 (dan disokong pada Pro).
• Pengendalian konteks panjang yang dipertingkat dan ciri pemadatan untuk berfikir merentas ratusan ribu token (OpenAI melaporkan metrik MRCRv2 / konteks panjang yang kukuh).
• Panggilan alat lanjutan & aliran kerja agenik — penyelarasan berbilang giliran yang lebih kukuh, orkestrasi alat yang lebih baik merentasi seni bina “mega-agent tunggal” (OpenAI menonjolkan prestasi alat Tau2-bench).

Apakah Gemini 3 Pro Preview?

Gemini 3 Pro Preview ialah model AI generatif paling maju Google, dikeluarkan sebagai sebahagian daripada keluarga Gemini 3 yang lebih luas pada November 2025. Model ini dibina dengan penekanan pada pemahaman multimodal — mampu memahami dan mensintesis teks, imej, video, dan audio — dan menampilkan tetingkap konteks besar (~1 juta token) untuk mengendalikan dokumen atau pangkalan kod yang luas.

Google memposisikan Gemini 3 Pro sebagai terkini dalam kedalaman dan nuansa penaakulan, dan ia berfungsi sebagai enjin teras untuk pelbagai alat pembangun dan perusahaan, termasuk Google AI Studio, Vertex AI, dan platform pembangunan agenik seperti Google Antigravity.

Buat masa ini, Gemini 3 Pro berada dalam prapapar — bermakna kefungsian dan akses masih berkembang, tetapi model ini sudah memperoleh markah tinggi merentasi logik, pemahaman multimodal, dan aliran kerja agenik.

Ciri teknikal & produk utama

• Tetingkap konteks: Gemini 3 Pro Preview menyokong tetingkap konteks input 1,000,000 token (dan sehingga 64k token output), yang merupakan kelebihan praktikal besar untuk mengambil dokumen yang sangat besar atau transkrip video dalam satu permintaan.
• Ciri API: parameter thinking_level (low/high) untuk menukar antara latensi dan kedalaman penaakulan; tetapan media_resolution untuk mengawal kesetiaan multimodal dan penggunaan token; grounding carian, konteks fail/URL, pelaksanaan kod dan function calling disokong. Tanda tangan pemikiran (thought signatures) dan caching konteks membantu mengekalkan keadaan merentasi aliran berbilang panggilan.
• Mod Deep Think / penaakulan lebih tinggi: Pilihan “Deep Think” memberikan laluan penaakulan tambahan untuk menolak skor pada penanda aras sukar. Google menerbitkan Deep Think sebagai laluan berprestasi tinggi berasingan untuk masalah kompleks.
• Sokongan multimodal asli: Input teks, imej, audio, dan video dengan grounding carian yang rapat dan integrasi produk (skor Video-MMMU dan penanda aras multimodal lain diketengahkan).

Pratonton pantas — GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

Jadual perbandingan padat dengan fakta paling penting (sumber dipetik).

---

Bagaimanakah GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro berbanding dari segi seni bina?

Seni bina teras

• Penanda aras / penilaian kerja sebenar: GPT-5.2 Thinking mencapai 70.9% menang/seri pada GDPval (penilaian kerja pengetahuan 44 pekerjaan) dan peningkatan besar pada penanda aras kejuruteraan dan matematik berbanding varian GPT-5 sebelumnya. Peningkatan ketara dalam pengkodan (SWE-Bench Pro) dan QA sains domain (GPQA Diamond).
• Set alat & agen: Sokongan terbina dalam yang kukuh untuk panggilan alat, pelaksanaan Python, dan aliran kerja agenik (carian dokumen, analisis fail, agen sains data). 11x lebih pantas / <1% kos vs pakar manusia untuk sesetengah tugas GDPval (ukuran nilai ekonomi berpotensi, 70.9% vs. sebelumnya ~38.8%), dan menunjukkan peningkatan konkrit dalam pemodelan hamparan (cth., +9.3% pada tugas perbankan pelaburan junior vs GPT-5.1).
• Gemini 3 Pro: Transformer Mixture-of-Experts jarang (MoE). Model mengaktifkan set kecil pakar per token, membolehkan kapasiti parameter total yang sangat besar dengan komput per token sublinear. Google menerbitkan kad model yang menjelaskan reka bentuk Sparse MoE ialah penyumbang teras kepada profil prestasi yang dipertingkat. Seni bina ini menjadikannya berdaya maju untuk menolak kapasiti model jauh lebih tinggi tanpa kos inferens linear.
• GPT-5.2 (OpenAI): OpenAI terus menggunakan seni bina berasaskan Transformer dengan strategi penghalaan/pemadatan dalam keluarga GPT-5 (seorang “penghala” mencetuskan mod berbeza — Instant vs Thinking — dan syarikat mendokumentasikan teknik pemadatan dan pengurusan token untuk konteks panjang). GPT-5.2 menekankan latihan dan penilaian untuk “berfikir sebelum menjawab” dan pemadatan untuk tugas jangka panjang, bukannya mengumumkan MoE jarang klasik pada skala.

Implikasi seni bina

• Pertukaran latensi & kos: Model MoE seperti Gemini 3 Pro boleh menawarkan keupayaan puncak per token yang lebih tinggi sambil mengekalkan kos inferens lebih rendah untuk banyak tugas kerana hanya subset pakar berjalan. Namun, ia boleh menambah kerumitan pada serving dan penjadualan (keseimbangan pakar cold-start, IO). Pendekatan GPT-5.2 (tumpat/berpenghala dengan pemadatan) memihak kepada latensi yang boleh dijangka dan ergonomik pembangun — terutamanya apabila disepadukan ke dalam set alat OpenAI yang mantap seperti Responses, Realtime, Assistants dan batch API.
• Penskalaan konteks panjang: Keupayaan 1M token input Gemini membolehkan anda memberi makan dokumen yang sangat panjang dan aliran multimodal secara natif. ~400k konteks gabungan GPT-5.2 (input+output) masih besar dan merangkumi kebanyakan keperluan perusahaan tetapi lebih kecil daripada spesifikasi 1M Gemini. Untuk korpus yang sangat besar atau transkrip video berjam-jam, spesifikasi Gemini memberi kelebihan teknikal yang jelas.

Set alat, agen, dan perpaipan multimodal

• OpenAI: integrasi mendalam untuk panggilan alat, pelaksanaan Python, mod penaakulan “Pro”, dan ekosistem agen berbayar (ChatGPT Agents / integrasi alat perusahaan). Fokus kukuh pada aliran kerja berpusat kod dan penjanaan hamparan / slaid sebagai output kelas pertama.
• Google / Gemini: grounding terbina dalam kepada Google Search (ciri bil berasingan pilihan), pelaksanaan kod, konteks URL dan fail, dan kawalan resolusi media eksplisit untuk menukar token bagi kesetiaan visual. API menawarkan thinking_level dan tombol lain untuk menala kos/latensi/kualiti.

Bagaimanakah nombor penanda aras dibandingkan

Tetingkap konteks dan pengendalian token

• Gemini 3 Pro Preview: 1,000,000 token input / 64k token output (kad model prapapar Pro). Knowledge cutoff: Januari 2025 (Google).
• GPT-5.2: OpenAI menunjukkan prestasi konteks panjang yang kukuh (skor MRCRv2 merentas tugas jarum 4k–256k dengan julat >85–95% pada banyak tetapan) dan menggunakan ciri pemadatan; contoh konteks awam OpenAI menunjukkan prestasi teguh walaupun pada konteks yang sangat besar tetapi OpenAI menyenaraikan tetingkap khusus varian (dan menekankan pemadatan berbanding satu nombor 1M tunggal). Untuk penggunaan API, nama model ialah gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro.

Penanda aras penaakulan dan agenik

• OpenAI (terpilih): Tau2-bench Telecom 98.7% (GPT-5.2 Thinking), peningkatan kukuh dalam penggunaan alat berbilang langkah dan tugas agenik (OpenAI menonjolkan peralihan sistem multi-agen kepada “mega-agent”). GPQA Diamond dan ARC-AGI menunjukkan lonjakan berbanding GPT-5.1.
• Google (terpilih): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6%, GPQA dan Humanity’s Last Exam yang tinggi; Google juga menunjukkan perancangan jangka panjang yang kuat melalui contoh agenik.

Set alat & agen:

GPT-5.2: Sokongan terbina dalam yang kukuh untuk panggilan alat, pelaksanaan Python, dan aliran kerja agenik (carian dokumen, analisis fail, agen sains data). 11x pantas / <1% kos vs pakar manusia untuk sesetengah tugas GDPval (ukuran nilai ekonomi berpotensi, 70.9% vs. sebelumnya ~38.8%), dan menunjukkan peningkatan konkrit dalam pemodelan hamparan (cth., +9.3% pada tugas perbankan pelaburan junior vs GPT-5.1).

Interpretasi: penanda aras adalah saling melengkapi — OpenAI menekankan penanda aras kerja pengetahuan dunia sebenar (GDPval) yang menunjukkan GPT-5.2 cemerlang pada tugas pengeluaran seperti hamparan, slaid, dan urutan agenik panjang. Google menekankan papan pendahulu penaakulan mentah dan tetingkap konteks permintaan tunggal yang sangat besar. Yang mana lebih penting bergantung pada beban kerja anda: talian paip perusahaan dokumen panjang dan agenik memihak kepada prestasi GDPval GPT-5.2 yang terbukti; pengambilan konteks mentah yang besar (cth., keseluruhan korpus video / buku penuh dalam satu hantaran) memihak kepada tetingkap input 1M Gemini.

Bagaimanakah keupayaan multimodal dibandingkan?

Input & output

• Gemini 3 Pro Preview: menyokong input teks, imej, video, audio, PDF dan output teks; Google menyediakan kawalan media_resolution berbutir halus dan parameter thinking_level untuk menala kos-vs-kesetiaan bagi kerja multimodal. Had token output 64k; input sehingga 1M token.
• GPT-5.2: menyokong aliran kerja visi dan multimodal yang kaya; OpenAI menonjolkan penaakulan spatial yang dipertingkat (anggaran label pengikatan komponen imej), pemahaman video (skor Video MMMU) dan visi yang dipacu alat (alat Python pada tugas visi meningkatkan skor). GPT-5.2 menekankan bahawa tugas visi + kod yang kompleks mendapat manfaat besar apabila sokongan alat (pelaksanaan kod Python) didayakan.

Perbezaan praktikal

Kebutiran vs. keluasan: Gemini mendedahkan set tombol multimodal (media_resolution, thinking_level) yang bertujuan membolehkan pembangun menala pertukaran bagi setiap jenis media. GPT-5.2 menekankan penggunaan alat bersepadu (melaksanakan Python dalam gelung) untuk menggabungkan visi, kod dan tugas transformasi data. Jika kes penggunaan anda berat pada analisis video + imej dengan konteks yang sangat besar, tuntutan konteks 1M Gemini adalah meyakinkan; jika aliran kerja anda memerlukan pelaksanaan kod dalam gelung (transformasi data, penjanaan hamparan), set alat kod dan mesra agen GPT-5.2 mungkin lebih mudah.

Bagaimana dengan akses API, SDK dan harga?

OpenAI GPT-5.2 (API & harga)

• API: gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro melalui Responses API / Chat Completions. SDK yang mapan (Python/JS), panduan cookbook dan ekosistem matang.
• Harga (awam): 1.75 / 1M token input dan 14 / 1M token output; diskaun caching (90% untuk input yang dicache) mengurangkan kos efektif untuk data berulang. OpenAI menekankan kecekapan token (harga per token lebih tinggi tetapi kos total lebih rendah untuk mencapai ambang kualiti).

Gemini 3 Pro Preview (API & harga)

• API: gemini-3-pro-preview melalui Google GenAI SDK dan endpoint Vertex AI/GenerativeLanguage. Parameter baharu (thinking_level, media_resolution) dan integrasi dengan grounding Google dan alat.
• Harga (prapapar awam): Kira-kira 2 / 1M token input dan 12 / 1M token output untuk aras prapapar di bawah 200k token; caj tambahan mungkin dikenakan untuk grounding Search, Maps, atau perkhidmatan Google lain (bil grounding Search bermula 5 Jan, 2026).

Guna GPT-5.2 dan Gemini 3 melalui CometAPI

CometAPI ialah pintu masuk / API agregator: satu endpoint REST API gaya OpenAI yang memberi anda akses bersatu kepada ratusan model daripada ramai vendor (LLM, model imej/video, model pemvektoran, dll.). Daripada mengintegrasi banyak SDK vendor, CometAPI membolehkan anda memanggil endpoint format OpenAI yang biasa (chat/completions/embeddings/images) sambil menukar model atau vendor di bawah hud.

Pembangun boleh menikmati model unggulan daripada dua syarikat berbeza secara serentak melalui CometAPI tanpa menukar vendor, dan harga API lebih berpatutan, biasanya 20% lebih rendah.

Contoh: snippet API pantas (salin-tampal untuk cuba)

Di bawah ialah contoh minimum yang boleh anda jalankan. Ia mencerminkan permulaan pantas yang diterbitkan vendor (OpenAI Responses API + pelanggan Google GenAI). Gantikan $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY dengan kunci anda.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API, reasoning ditetapkan kepada xhigh untuk masalah mendalam)

# Python (requires openai SDK that supports responses API)from openai import OpenAIclient = OpenAI(api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY")​resp = client.responses.create(    model="gpt-5.2-pro",           # gpt-5.2 or gpt-5.2-pro    input="Summarize this 50k token company report and output a 10-slide presentation outline with speaker notes.",    reasoning={"effort": "xhigh"},  # deeper reasoning    max_output_tokens=4000)​print(resp.output_text)  # or inspect resp to get structured outputs / tokens

Notes: reasoning.effort membolehkan anda menukar kos vs kedalaman. Gunakan gpt-5.2-chat-latest untuk gaya sembang Instant. Dokumentasi OpenAI menunjukkan contoh untuk responses.create.

GPT-5.2 — curl (ringkas)

curl https://api.openai.com/v1/responses \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "input": "Write a Python function that converts a PDF with tables into a normalized CSV with typed columns.",    "reasoning": {"effort":"high"}  }'

(Periksa JSON untuk output_text atau output berstruktur.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (pelanggan Google GenAI)

# Python (google genai client) — example from Google docsfrom google import genaiclient = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")​response = client.models.generate_content(    model="gemini-3-pro-preview",    contents="Find the race condition in this multi-threaded C++ snippet: <paste code here>",    config={        "thinkingConfig": {"thinking_level": "high"}    })print(response.text)

Notes: thinking_level mengawal pertimbangan dalaman model; media_resolution boleh ditetapkan untuk imej/video. Contoh REST dan JS terdapat dalam panduan pembangun Gemini Google.

Gemini 3 Pro — curl (REST)

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent" \  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -X POST \  -d '{    "contents": [{       "parts": [{"text": "Explain the race condition in this C++ code: ..."}]    }],    "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}}  }'

Dokumen Google termasuk contoh multimodal (data inline imej, media_resolution).

Yang mana model “lebih baik” — panduan praktikal

Tiada “pemenang” satu-saiz-sesuai-semua; sebaliknya pilih berdasarkan kes penggunaan dan kekangan. Di bawah ialah matriks keputusan ringkas.

Pilih GPT-5.2 jika:

• Anda memerlukan integrasi rapat dengan alat pelaksanaan kod (ekosistem interpreter/alatan OpenAI) untuk talian paip data berprogram, penjanaan hamparan, atau aliran kerja kod agenik. OpenAI menonjolkan penambahbaikan alat Python dan penggunaan mega-agent agenik.
• Anda mengutamakan kecekapan token mengikut tuntutan vendor dan mahukan harga per token OpenAI yang jelas dan boleh dijangka dengan diskaun besar pada input yang dicache (membantu aliran kerja kelompok/pengeluaran).
• Anda mahukan ekosistem OpenAI (integrasi produk ChatGPT, perkongsian Azure / Microsoft, dan set alat sekitar Responses API dan Codex).

Pilih Gemini 3 Pro jika:

• Anda memerlukan input multimodal ekstrem (video + imej + audio + pdf) dan mahukan satu model yang secara asli menerima semua input ini dengan tetingkap input 1,000,000 token. Google memasarkan ini secara jelas untuk video panjang, talian paip dokumen + video besar, dan kes penggunaan Search/AI Mode interaktif.
• Anda membina di atas Google Cloud / Vertex AI dan mahukan integrasi rapat dengan grounding carian Google, peruntukan Vertex, dan API pelanggan GenAI. Anda akan mendapat manfaat daripada integrasi produk Google (Search AI Mode, AI Studio, alat agen Antigravity).

Kesimpulan: Yang Mana Lebih Baik pada 2026?

Dalam perbandingan GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview, jawapannya bergantung pada konteks:

• GPT-5.2 mendahului dalam kerja pengetahuan profesional, kedalaman analitikal, dan aliran kerja berstruktur.
• Gemini 3 Pro Preview cemerlang dalam pemahaman multimodal, ekosistem terintegrasi, dan tugas konteks besar.

Tiada model yang secara universal “lebih baik” — sebaliknya, kekuatan mereka melengkapi tuntutan dunia sebenar yang berbeza. Pengguna bijak harus memadankan pilihan model dengan kes penggunaan khusus, kekangan bajet, dan penjajaran ekosistem.

Apa yang jelas pada 2026 ialah sempadan AI telah maju dengan ketara, dan kedua-dua GPT-5.2 serta Gemini 3 Pro sedang menolak batasan apa yang boleh dicapai oleh sistem pintar dalam perusahaan dan seterusnya.

Jika anda mahu mencuba serta-merta, terokai keupayaan GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro di CometAPI dalam Playground dan rujuk panduan API untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga jauh lebih rendah berbanding harga rasmi untuk membantu anda mengintegrasi.

Sedia Bermula?→ Percubaan percuma GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro !

Jika anda ingin