GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: hvilken er bedre i 2026?

per 15. desember 2025 viser offentlige fakta at Googles Gemini 3 Pro (preview) og OpenAIs GPT-5.2 begge setter nye grenser for resonnering, multimodalitet og arbeid med lange kontekster — men de tar ulike ingeniørmessige veier (Gemini → sparse MoE + enorm kontekst; GPT-5.2 → tette/«routing»-design, komprimering og x-high-reasoning-moduser) og avveier derfor toppresultater på benchmarker mot ingeniørmessig forutsigbarhet, verktøy og økosystem. Hvilken som er «best» avhenger av ditt primære behov: ekstreme kontekster og multimodale agentiske applikasjoner heller mot Gemini 3 Pro; stabilt bedriftsverktøy for utviklere, forutsigbare kostnader og umiddelbar API-tilgjengelighet favoriserer GPT-5.2.

Hva er GPT-5.2 og hva er hovedfunksjonene?

GPT-5.2 er OpenAIs utgivelse 11. desember 2025 i GPT-5-familien (varianter: Instant, Thinking, Pro). Den posisjoneres som selskapets mest kapable modell for «profesjonelt kunnskapsarbeid» — optimalisert for regneark, presentasjoner, langkontekstresonnering, verktøykalling, kodegenerering og visjonsoppgaver. OpenAI gjorde GPT-5.2 tilgjengelig for betalende ChatGPT-brukere og via OpenAI API (Responses API / Chat Completions) under modellenavn som gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest og gpt-5.2-pro.

Modellvarianter og tiltenkt bruk

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — best for kompleks, flertrinns resonnering (standardvarianten «Thinking» brukt i Responses API).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — lavere ventetid for daglig assistent- og chattebruk.
• gpt-5.2-pro / Pro — høyest presisjon/pålitelighet for de vanskeligste problemene (ekstra compute, støtter reasoning_effort: "xhigh").

Viktige tekniske funksjoner (brukerrettede)

• Visjon og multimodale forbedringer — bedre romlig resonnering på bilder og forbedret videoforståelse når den kombineres med kodeverktøy (Python-verktøy), samt støtte for verktøy i stil med code-interpreter for å kjøre snutter.
• Konfigurerbar reasoning-innsats (reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh) for å avveie ventetid/kostnad mot dybde. xhigh er nytt for GPT-5.2 (og støttes i Pro).
• Forbedret håndtering av lange kontekster og komprimeringsfunksjoner for å resonnere over hundretusener av tokens (OpenAI rapporterer sterke MRCRv2-/langkontekst-metrikker).
• Avansert verktøykalling og agentiske arbeidsflyter — sterkere fleromgangskoordinering, bedre orkestrering av verktøy i en «single mega-agent»-arkitektur (OpenAI fremhever Tau2-bench-verktøyytelse).

Hva er Gemini 3 Pro Preview?

Gemini 3 Pro Preview er Googles mest avanserte generative KI-modell, lansert som del av den bredere Gemini 3-familien i november 2025. Modellen er bygget med vekt på multimodal forståelse — i stand til å forstå og syntetisere tekst, bilder, video og lyd — og har et stort kontekstvindu (~1 million tokens) for å håndtere omfattende dokumenter eller kodebaser.

Google posisjonerer Gemini 3 Pro som i front når det gjelder resonneringsdybde og nyanser, og den fungerer som motor for flere utvikler- og bedriftsverktøy, inkludert Google AI Studio, Vertex AI og agentiske utviklingsplattformer som Google Antigravity.

Per nå er Gemini 3 Pro i preview — noe som betyr at funksjonalitet og tilgang fortsatt utvides, men modellen skårer allerede høyt på logikk, multimodal forståelse og agentiske arbeidsflyter.

Viktige tekniske og produktmessige funksjoner

• Kontekstvindu: Gemini 3 Pro Preview støtter en 1,000,000-tokeners input-kontekst (og opptil 64k token-utdata), som er en stor praktisk fordel for å ta inn ekstremt store dokumenter, bøker eller videotranskripsjoner i én forespørsel.
• API-funksjoner: thinking_level-parameter (low/high) for å avveie ventetid og resonneringsdybde; media_resolution-innstillinger for å kontrollere multimodal kvalitet og tokenbruk; søkegrunnlag, fil/URL-kontekst, kodekjøring og funksjonskalling støttes. Thought signatures og kontekstbufring hjelper med å opprettholde tilstand på tvers av fler-kalls arbeidsflyter.
• Deep Think-modus / høyere resonnering: Et «Deep Think»-valg gir en ekstra resonneringsrunde for å presse resultatene på vanskelige benchmarker. Google publiserer Deep Think som en egen høyytelsesvei for komplekse problemer.
• Multimodal nativ støtte: Tekst-, bilde-, lyd- og videoinnganger med tett grunnlag for søk og produktintegrasjoner (Video-MMMU-score og andre multimodale benchmarker fremheves).

Lynoversikt — GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

Kompakt sammenligningstabell med de viktigste fakta (kilder oppgitt).

---

Hvordan sammenlignes GPT-5.2 og Gemini 3 Pro arkitektonisk?

Kjernearkitektur

• Benchmarker / virkelige evalueringer: GPT-5.2 Thinking oppnådde 70.9% seire/uavgjort på GDPval (44-yrkes kunnskapsarbeidsevaluering) og store gevinster på ingeniør- og mattebenchmarker vs. tidligere GPT-5-varianter. Betydelige forbedringer i koding (SWE-Bench Pro) og domenevitenskapelig QA (GPQA Diamond).
• Verktøy og agenter: Innebygd støtte for verktøykalling, Python-kjøring og agentiske arbeidsflyter (dokumentsøk, filanalyse, data science-agenter). 11x hastighet / <1% kostnad vs. menneskelige eksperter for noen GDPval-oppgaver (mål på potensiell økonomisk verdi, 70.9% vs. tidligere ~38.8%), og viser konkrete gevinster i regnearkmodellering (f.eks. +9.3% på en junior investment banking-oppgave vs. GPT-5.1).
• Gemini 3 Pro: Sparse Mixture-of-Experts Transformer (MoE). Modellen aktiverer et lite sett eksperter per token, som muliggjør svært stor total parameterkapasitet med sublineær per-token compute. Google publiserer et model card som klargjør at Sparse MoE-designet er en kjernebidragsyter til den forbedrede ytelsesprofilen. Denne arkitekturen gjør det mulig å øke modellkapasiteten langt høyere uten lineære inferenskostnader.
• GPT-5.2 (OpenAI): OpenAI fortsetter å bruke Transformer-baserte arkitekturer med routing/komprimerings-strategier i GPT-5-familien (en «router» utløser ulike moduser — Instant vs. Thinking — og selskapet dokumenterer komprimering og token-håndteringsteknikker for lange kontekster). GPT-5.2 vektlegger trening og evaluering for å «tenke før den svarer» og komprimering for langhorisont-oppgaver heller enn å annonsere klassisk sparse-MoE i stor skala.

Impliasjoner av arkitekturene

• Latens- og kostnadsavveininger: MoE-modeller som Gemini 3 Pro kan tilby høyere toppkapabilitet per token samtidig som inferenskostnaden holdes lavere for mange oppgaver fordi bare et delsett eksperter kjøres. De kan imidlertid øke kompleksiteten i servering og planlegging (cold-start ekspertbalansering, IO). GPT-5.2s tilnærming (tett/rutet med komprimering) favoriserer forutsigbar latens og utviklervennlighet — spesielt når den er integrert i etablerte OpenAI-verktøy som Responses, Realtime, Assistants og batch-API-er.
• Skalering av lang kontekst: Geminis 1M input-token-kapasitet lar deg mate inn ekstremt lange dokumenter og multimodale strømmer nativt. GPT-5.2s ~400k kombinert kontekst (input+output) er fortsatt massiv og dekker de fleste bedriftsbehov, men er mindre enn Geminis 1M-spesifikasjon. For svært store korpus eller fler-timers videotranskripsjoner gir Geminis spesifikasjon en tydelig teknisk fordel.

Verktøy, agenter og multimodal infrastruktur

• OpenAI: dyp integrasjon for verktøykalling, Python-kjøring, «Pro»-resonneringsmoduser og betalte agentøkosystemer (ChatGPT Agents / bedriftsverktøyintegrasjoner). Sterkt fokus på kode-sentriske arbeidsflyter og generering av regneark / lysbilder som førsteklasses utdata.
• Google / Gemini: innebygd forankring til Google Søk (valgfri fakturert funksjon), kodekjøring, URL- og filkontekst, og eksplisitte mediaoppløsningskontroller for å avveie tokens mot visuell kvalitet. API-et tilbyr thinking_level og andre knotter for å justere kost/latens/kvalitet.

Hvordan sammenlignes benchmark-tallene

Kontekstvindu og token-håndtering

• Gemini 3 Pro Preview: 1,000,000 input-tokens / 64k output-tokens (Pro preview model card). Knowledge cutoff: January 2025 (Google).
• GPT-5.2: OpenAI demonstrerer sterk langkontekstyting (MRCRv2-score på tvers av 4k–256k needle-oppgaver med >85–95% i mange innstillinger) og bruker komprimeringsfunksjoner; OpenAIs offentlige konteksteksempler indikerer robust ytelse selv ved svært store kontekster, men OpenAI lister variantspesifikke vinduer (og vektlegger komprimering fremfor et enkelt 1M-tall). For API-bruk er modellnavnene gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro.

Resonnering og agentiske benchmarker

• OpenAI (utvalg): Tau2-bench Telecom 98.7% (GPT-5.2 Thinking), sterke gevinster i flertrinns verktøybruk og agentiske oppgaver (OpenAI fremhever kollapsing av multi-agent-systemer til en «mega-agent»). GPQA Diamond og ARC-AGI viste trinnvise økninger over GPT-5.1.
• Google (utvalg): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87.6%, høye GPQA- og Humanity’s Last Exam-score; Google demonstrerer også sterk langhorisont-planlegging via agentiske eksempler.

Verktøy og agenter:

GPT-5.2: Innebygd støtte for verktøykalling, Python-kjøring og agentiske arbeidsflyter (dokumentsøk, filanalyse, data science-agenter). 11x hastighet / <1% kostnad vs. menneskelige eksperter for noen GDPval-oppgaver (mål på potensiell økonomisk verdi, 70.9% vs. tidligere ~38.8%), og viser konkrete gevinster i regnearkmodellering (f.eks. +9.3% på en junior investment banking-oppgave vs. GPT-5.1).

Tolkning: benchmarkene er komplementære — OpenAI vektlegger reelle kunnskapsarbeids-benchmarker (GDPval) som viser at GPT-5.2 utmerker seg i produksjonsoppgaver som regneark, lysbilder og lange agentiske sekvenser. Google vektlegger ledertabeller for rå resonnering og ekstremt store kontekstvinduer for enkeltsforespørsler. Hva som betyr mest avhenger av arbeidslasten din: agentiske, langdokument-baserte bedriftslinjer favoriserer GPT-5.2s dokumenterte GDPval-ytelse; inntak av massiv rå kontekst (f.eks. hele videokorpora / hele bøker i én pass) favoriserer Geminis 1M input-vindu.

Hvordan sammenlignes de multimodale kapasitetene?

Inndata og utdata

• Gemini 3 Pro Preview: støtter tekst, bilde, video, lyd, PDF som inndata og tekstutdata; Google tilbyr granulære media_resolution-kontroller og en thinking_level-parameter for å avveie kost mot kvalitet for multimodalt arbeid. Utdata-token-tak 64k; inndata opptil 1M tokens.
• GPT-5.2: støtter rike visjons- og multimodale arbeidsflyter; OpenAI fremhever forbedret romlig resonnering (estimert merking av komponenter i bilder), videoforståelse (Video MMMU-score) og verktøyaktivert visjon (Python-verktøy på visjonsoppgaver forbedrer score). GPT-5.2 fremhever at komplekse visjon + kode-oppgaver drar stort nytte av at verktøystøtte (Python-kodekjøring) er aktivert.

Praktiske forskjeller

Granularitet vs. bredde: Gemini eksponerer en serie multimodale knotter (media_resolution, thinking_level) som lar utviklere finstille avveininger per medietype. GPT-5.2 vektlegger integrert verktøybruk (kjøre Python i løkken) for å kombinere visjon, kode og datatransformasjoner. Hvis bruken din er tung video + bildeanalyse med ekstremt store kontekster, er Geminis 1M-kontekst overbevisende; hvis arbeidsflytene dine krever programmatisk kjøring av kode i løkken (datatransformasjoner, generering av regneark), kan GPT-5.2s kodeverktøy og agentvennlighet være mer praktisk.

Hva med API-tilgang, SDK-er og priser?

OpenAI GPT-5.2 (API og priser)

• API: gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro via Responses API / Chat Completions. Etablerte SDK-er (Python/JS), kokebøker og et modent økosystem.
• Priser (offentlig): 1.75 / 1M input-tokens** og **14 / 1M output-tokens; cache-rabatter (90% for bufrede inputs) reduserer effektiv kost ved gjentatt data. OpenAI vektlegger tokeneffektivitet (høyere pris per token, men lavere totalkost for å nå en kvalitetsgrense).

Gemini 3 Pro Preview (API og priser)

• API: gemini-3-pro-preview via Google GenAI SDK og Vertex AI/GenerativeLanguage-endepunkter. Nye parametere (thinking_level, media_resolution) og integrasjon med Googles grunnlag og verktøy.
• Priser (offentlig preview): Omtrent 2 / 1M input-tokens** og **12 / 1M output-tokens for preview-nivåer under 200k tokens; tilleggskostnader kan påløpe for Search-grunnlag, Maps eller andre Google-tjenester (Search-grunnlag-fakturering starter 5. januar 2026).

Bruk GPT-5.2 og Gemini 3 via CometAPI

CometAPI er en gateway-/aggregator-API: ett, OpenAI-lignende REST-API-endepunkt som gir deg enhetlig tilgang til hundrevis av modeller fra mange leverandører (LLM-er, bilde-/videomodeller, embeddings, osv.). I stedet for å integrere mange leverandør-SDK-er, lar CometAPI deg kalle kjente OpenAI-formatendepunkter (chat/completions/embeddings/images) mens du bytter modell eller leverandør under panseret.

Utviklere kan bruke flaggskipsmodeller fra to forskjellige selskaper samtidig via CometAPI uten å bytte leverandør, og API-prisene er mer rimelige, som regel 20% lavere.

Eksempel: raske API-snutter (kopi–lim inn for å prøve)

Nedenfor er minimale eksempler du kan kjøre. De gjenspeiler leverandørenes publiserte quickstarts (OpenAI Responses API + Google GenAI-klient). Erstatt $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY med nøklene dine.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API, reasoning satt til xhigh for dype problemer)

# Python (krever openai-SDK som støtter 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 eller gpt-5.2-pro    input="Oppsummer denne selskapsrapporten på 50k tokens og lag en disposisjon for en presentasjon med 10 lysbilder med talernotater.",    reasoning={"effort": "xhigh"},  # dypere resonnering    max_output_tokens=4000)​print(resp.output_text)  # eller inspiser resp for å hente strukturerte utdata / tokens

Notater: reasoning.effort lar deg avveie kostnad mot dybde. Bruk gpt-5.2-chat-latest for Instant chat-stil. OpenAI-dokumentasjonen viser eksempler for responses.create.

GPT-5.2 — curl (enkelt)

curl https://api.openai.com/v1/responses \  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "gpt-5.2",    "input": "Skriv en Python-funksjon som konverterer en PDF med tabeller til en normalisert CSV med typede kolonner.",    "reasoning": {"effort":"high"}  }'

(Undersøk JSON for output_text eller strukturerte utdata.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (Google GenAI-klient)

# Python (google genai-klient) — eksempel fra Google-dokfrom google import genaiclient = genai.Client(api_key="YOUR_GEMINI_API_KEY")​response = client.models.generate_content(    model="gemini-3-pro-preview",    contents="Finn race condition i denne multitrådede C++-snutten: <lim inn kode her>",    config={        "thinkingConfig": {"thinking_level": "high"}    })print(response.text)

Notater: thinking_level styrer modellens interne overveielse; media_resolution kan settes for bilder/videoer. REST- og JS-eksempler finnes i Googles Gemini-utviklerguide.

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": "Forklar race condition i denne C++-koden: ..."}]    }],    "generationConfig": {"thinkingConfig": {"thinkingLevel": "high"}}  }'

Googles dokumenter inkluderer multimodale eksempler (innebygd bildedata, media_resolution).

Hvilken modell er «best» — praktiske råd

Det finnes ingen «vinner» som passer alle; velg i stedet basert på brukstilfelle og begrensninger. Nedenfor er en kort beslutningsmatrise.

Velg GPT-5.2 hvis:

• Du trenger tett integrasjon med kodekjøringsverktøy (OpenAIs interpreter-/verktøyøkosystem) for programmatisk datarør, generering av regneark eller agentiske kode-arbeidsflyter. OpenAI fremhever Python-verktøyforbedringer og agentisk mega-agent-bruk.
• Du prioriterer tokeneffektivitet etter leverandørens påstander og vil ha eksplisitt, forutsigbar OpenAI-prising per token med store rabatter på bufrede inndata (nyttig i batch/produksjonsflyter).
• Du vil ha OpenAI-økosystemet (ChatGPT-produktintegrasjon, Azure / Microsoft-partnerskap og verktøy rundt Responses API og Codex).

Velg Gemini 3 Pro hvis:

• Du trenger ekstreme multimodale inndata (video + bilder + lyd + pdf-er) og ønsker én modell som nativt aksepterer alt dette med et 1,000,000 token input-vindu. Google markedsfører dette eksplisitt for lange videoer, store dokument + video-pipeliner og interaktiv bruk av Search/AI Mode.
• Du bygger på Google Cloud / Vertex AI og vil ha tett integrasjon med Google søkegrunnlag, Vertex-provisjonering og GenAI-klient-API-er. Du vil dra nytte av Google-produktintegrasjoner (Search AI Mode, AI Studio, Antigravity-agentverktøy).

Konklusjon: Hvilken er best i 2026?

I «GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview»-oppgjøret er svaret kontekst-avhengig:

• GPT-5.2 leder i profesjonelt kunnskapsarbeid, analytisk dybde og strukturerte arbeidsflyter.
• Gemini 3 Pro Preview utmerker seg i multimodal forståelse, integrerte økosystemer og oppgaver med stor kontekst.

Ingen av modellene er universelt «best» — styrkene deres utfyller ulike reelle behov. Kloke brukere bør matche modellvalg til spesifikke brukstilfeller, budsjettbegrensninger og økosystemtilhørighet.

Det som er klart i 2026 er at KI-fronten har rykket betydelig frem, og både GPT-5.2 og Gemini 3 Pro presser grensene for hva intelligente systemer kan oppnå i virksomheter og utover.

Hvis du vil prøve med én gang, utforsk GPT-5.2 og Gemini 3 Pro sine kapabiliteter via CometAPI i Playground, og se API-guiden for detaljerte instruksjoner. Før tilgang, sørg for at du er innlogget på CometAPI og har hentet API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris langt under offisiell pris for å hjelpe deg å integrere.

Klar til start?→ Gratis prøve av GPT-5.2 og Gemini 3 Pro !

Hvis du vil