Gemini 3 Pro kontra GPT 5.1: który jest lepszy? Pełne porównanie

Oba OpenAI GPT-5.1 i Google Bliźnięta 3 Pro reprezentują stopniowe, ale znaczące kroki w trwającym wyścigu zbrojeń o uniwersalną, multimodalną sztuczną inteligencję. GPT-5.1 to udoskonalona wersja linii GPT-5 — skupiająca się na adaptacyjne rozumowanie, mniejsze opóźnienia w przypadku prostych zadań i kontrola stylistyczna/osobowościowa dla bardziej naturalnego tonu konwersacji. Gemini 3 Pro firmy Google przesuwa granice multimodalności, trybów głębokiego rozumowania i zaawansowanych narzędzi do obsługi przepływów pracy agentów.

GPT-5.1 (OpenAI) i Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) mają na celu zastąpienie dotychczasowych, ale odrębnych kompromisów: GPT-5.1 koncentruje się na szybszym adaptacyjnym rozumowaniu, przepływach pracy programistów i niezawodności kodowania dzięki nowym narzędziom dla agentów/kodowania oraz optymalizacji tokenów/kosztów; Gemini 3 Pro kładzie nacisk na ekstremalną skalę multimodalną (wideo/audio/obrazy + bardzo duże okna kontekstowe) i głęboką integrację z produktami Google i pakietem programistycznym.

Który jest „lepszy” zależy od Twojego przypadku użycia: obciążenia agentów obsługujących długie dokumenty/multimodalne → Bliźnięta 3 Pro; oparte na kodzie i narzędziach przepływy pracy agentów z precyzyjnymi kontrolami dla programistów → GPT-5.1Poniżej uzasadniam to liczbami, punktami odniesienia, kosztami i możliwymi do zrealizowania przykładami.

Czym jest GPT-5.1 i jakie są jego najważniejsze cechy?

Przegląd i pozycjonowanie

GPT-5.1 to przyrostowa aktualizacja rodziny GPT-5 firmy OpenAI, wydana w listopadzie 2025 r. Jest ona prezentowana jako „szybsza, bardziej konwersacyjna” ewolucja GPT-5 z dwiema głównymi odmianami (Instant i Thinking) oraz dodatkami przeznaczonymi dla programistów, takimi jak rozszerzone buforowanie komunikatów i nowe narzędzia do kodowania (apply_patch, shell) oraz ulepszone rozumowanie adaptacyjne, które dynamicznie dostosowuje wysiłek „myślenia” do złożoności zadania. Funkcje te mają na celu zwiększenie wydajności i przewidywalności przepływów pracy agentów i kodowania.

Główne cechy (twierdzenia dostawcy)

• Dwa warianty: GPT-5.1 Instant (bardziej konwersacyjny, szybszy w przypadku typowych podpowiedzi) i Myślenie GPT-5.1 (przydziela więcej czasu na wewnętrzne „myślenie” złożonym zadaniom składającym się z wielu etapów).
• Rozumowanie adaptacyjne: model dynamicznie decyduje, ile „myślenia” poświęcić na zapytanie; API udostępnia reasoning_effort (wartości takie jak 'none', 'low', 'medium', 'high') dzięki czemu programiści mogą wybierać między opóźnieniem a niezawodnością. Domyślnie GPT-5.1 'none' (szybko), ale można poprosić o zwiększenie nakładu pracy w przypadku złożonych zadań. Przykład: prosta odpowiedź na liście npm skróciła się z ~10 s (GPT-5) do ~2 s (GPT-5.1) w przykładach OpenAI.
• Multimodalny: GPT-5.1 kontynuuje szerokie możliwości multimodalne GPT-5 (tekst + obrazy + dźwięk + wideo w przepływach pracy ChatGPT) ze ściślejszą integracją z agentami opartymi na narzędziach (np. przeglądanie, wywoływanie funkcji).
• Ulepszenia kodowania — Raport OpenAI SWE-bench zweryfikowany: 76.3% (GPT-5.1 wysoki) w porównaniu 72.8% (GPT-5 wysoki) i inne zwycięstwa w testach porównawczych edycji kodu.
• Nowe narzędzia do bezpiecznej pracy agentów - apply_patch (ustrukturyzowane różnice dla edycji kodu) i shell Narzędzie (proponuje polecenia; integracja wykonuje i zwraca wyniki). Umożliwia iteracyjną, programową edycję kodu i kontrolowane przeszukiwanie systemu przez model.

Czym jest Gemini 3 Pro Preview i jakie są jego najważniejsze funkcje?

Gemini 3 Pro Preview to najnowszy, pionierski model Google/DeepMind (wersja zapoznawcza została udostępniona w listopadzie 2025 r.). Google pozycjonuje go jako ultrawydajny, multimodalny model wnioskowania z ogromną pojemnością kontekstową, głęboką integracją produktów (wyszukiwarka, aplikacja Gemini, Google Workspace) i naciskiem na „agentowe” przepływy pracy (środowisko Antigravity IDE, artefakty agentów itp.). Model został stworzony specjalnie do obsługi tekstu, obrazów, dźwięku, wideo i całych repozytoriów kodu na dużą skalę.

Kluczowe możliwości

• Bardzo duże okno kontekstowe: Gemini 3 Pro obsługuje do Tokeny 1,000,000 kontekstu (danych wejściowych) i do 64 tys. tokenów tekstu wyjściowego w wielu opublikowanych dokumentach — to jakościowy skok w przypadku takich zastosowań, jak przetwarzanie wielogodzinnych transkryptów wideo, baz kodów lub długich dokumentów prawnych.
• Głębokość multimodalna: Najnowocześniejsza wydajność w testach porównawczych multimodalnych (rozumienie obrazu/wideo, MMMU-Pro, np. 81% MMMU-Pro, 87.6% Wideo-MMMU, wysokie wyniki GPQA i rozumowania naukowego), ze specjalistycznym przetwarzaniem tokenizacji klatek obrazu/wideo i budżetów klatek wideo w dokumentacji API; najwyższej klasy dane wejściowe: tekst, obrazy, dźwięk, wideo w jednym monicie.
• Narzędzia i agenci dla programistów: Google wprowadził Antigravity (IDE zorientowane na agentów), aktualizacje Gemini CLI oraz integrację z Vertex AI, GitHub Copilot preview i AI Studio – co świadczy o silnym wsparciu dla przepływów pracy programistów opartych na agentach. Artefakty, skoordynowane agenty i funkcje rejestrowania agentów to unikalne dodatki do produktu.

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — szybka tabela porównawcza

Jak wypadają w porównaniu — pod względem architektury i możliwości?

Architektura: gęste rozumowanie kontra rzadkie MoE

OpenAI (GPT-5.1): OpenAI kładzie nacisk na zmiany w szkoleniu, które umożliwiają rozumowanie adaptacyjne (wydaj więcej lub mniej mocy obliczeniowej na token w zależności od poziomu trudności), zamiast publikować surowe liczby parametrów. OpenAI koncentruje się na polityka rozumowania i narzędzia, które sprawiają, że model działa agentywnie i niezawodnie.

Gemini 3 Pro: rzadki MoE Techniki i inżynieria modeli, które umożliwiają bardzo dużą przepustowość przy rzadkiej aktywacji podczas wnioskowania – to jedno z wyjaśnień, jak Gemini 3 Pro można skalować, aby obsługiwać kontekst 1 mln tokenów, zachowując jednocześnie praktyczność. Rzadki MoE sprawdza się, gdy potrzebujesz bardzo dużej przepustowości do zróżnicowanych zadań, ale chcesz obniżyć średni koszt wnioskowania.

Filozofia modelowa i „myślenie”

OpenAI (GPT-5.1): Podkreśla rozumowanie adaptacyjne gdzie model prywatnie decyduje, kiedy poświęcić więcej cykli obliczeniowych na dokładniejsze przemyślenie odpowiedzi. Wersja dzieli również modele na warianty konwersacyjne i myślowe, aby system mógł automatycznie dostosowywać się do potrzeb użytkownika. To podejście „dwutorowe”: utrzymuje szybkie wykonywanie typowych zadań, jednocześnie przeznaczając dodatkowy wysiłek na zadania złożone.

Google (Gemini 3 Pro): Podkreśla głębokie rozumowanie + uziemienie multimodalne z wyraźnym wsparciem dla procesów „myślenia” w modelu i ekosystemem narzędzi, który obejmuje ustrukturyzowane wyniki narzędzi, ugruntowanie wyszukiwania i wykonywanie kodu. Przekaz Google jest taki, że sam model i narzędzia są dostrojone do generowania niezawodnych, krok po kroku rozwiązań na dużą skalę.

Na wynos: filozoficznie są zbieżne — oba oferują „myślące” zachowanie — ale OpenAI kładzie nacisk na wariantowe UX + buforowanie dla wieloetapowych przepływów pracy, podczas gdy Google kładzie nacisk na ściśle zintegrowany stos multimodalny + agentowy i przedstawia wyniki testów porównawczych, aby poprzeć to stwierdzenie.

Okna kontekstowe i limity wejścia/wyjścia (efekt praktyczny)

• Gemini 3 Pro: wprowadź 1 048 576 tokenów, wyjście 65 536 tokenów (Karta modelu Vertex AI). To najwyraźniejsza zaleta podczas pracy z bardzo dużymi dokumentami.
• **GPT-5.1:**GPT-5.1 Myślący w ChatGPT obowiązuje limit kontekstowy 196 tys. tokenów (informacje o wydaniu) dla tej odmiany; inne odmiany GPT-5 mogą mieć inne ograniczenia — OpenAI kładzie nacisk na buforowanie i „reasoning_effort”, a nie na wypychanie 1 mln tokenów w tej chwili.

Na wynos: Jeśli potrzebujesz załadować całe duże repozytorium lub długą książkę do jednego wiersza poleceń, opublikowane okno 1M w Gemini 3 Pro jest wyraźną zaletą w wersji zapoznawczej. Rozszerzone buforowanie wierszy poleceń w OpenAI zapewnia ciągłość między sesjami, a nie pojedynczy, gigantyczny kontekst.

Narzędzia, struktury agentów i ekosystem

• OpenAI: apply_patch + shell + inne narzędzia skupiające się na edycji kodu i bezpiecznej iteracji; solidna integracja z ekosystemami (zewnętrzni asystenci kodowania, rozszerzenia VS Code itp.).
• Google: Zestawy SDK Gemini, ustrukturyzowane wyniki, wbudowane ugruntowanie z wyszukiwarką Google, wykonywanie kodu i Antigravity (IDE i menedżer dla wielu agentów) tworzą wysoce agentową, wieloagentową historię orkiestracji. Google udostępnia również ugruntowane wyszukiwanie i wbudowane artefakty w stylu weryfikatora, zapewniając transparentność agentów.

Na wynos: Oba oferują pierwszorzędne wsparcie agentów. Podejście Google'a bardziej widocznie łączy orkiestrację agentów z funkcjami produktu (Antigravity, Search Grounding); OpenAI koncentruje się na prymitywach narzędzi programistycznych i buforowaniu, aby umożliwić podobne przepływy.

Co mówią testy porównawcze — kto jest szybszy i dokładniejszy?

Testy porównawcze i wydajność

Bliźnięta 3 Pro prowadzi na rozumowanie multimodalne, wizualne i długokontekstowe, podczas GPT-5.1 pozostaje niezwykle konkurencyjna kodowanie (SWE-bench) i kładzie nacisk na szybsze/adaptacyjne rozumowanie w przypadku prostych zadań tekstowych.

Zalety Gemini 3 Pro:

• Duże zyski na multimodalny oraz rozumowanie wizualne Testy (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Jest to zgodne z naciskiem Google na natywną multimodalność i bardzo duże okno kontekstowe.
• Wysokie wyniki w wyszukiwaniu/przywoływaniu długiego kontekstu (MRCR v2 / 128k) i najwyższe wyniki w testach porównawczych Elo dotyczących kodowania algorytmicznego.

Zalety GPT-5.1"

• Przepływy pracy związane z kodowaniem/inżynierią:GPT-5.1 reklamuje adaptacyjne rozumowanie i poprawę szybkości (szybsze wykonywanie prostych zadań, bardziej przemyślane myślenie w przypadku zadań trudnych) i zasadniczo plasuje się na równi lub nieznacznie wyżej niż SWE-Bench Verified w opublikowanych wynikach (76.3% zgłoszonych). OpenAI kładzie nacisk na poprawę opóźnień/wydajności (adaptacyjne rozumowanie, szybkie buforowanie).
• GPT-5.1 ma na celu ograniczenie opóźnień i poprawę ergonomii dla programistów w wielu procesach pracy z czatem/kodem (dokumentacja OpenAI podkreśla rozszerzone buforowanie monitów i adaptacyjne wnioskowanie).

Kompromisy między opóźnieniem a przepustowością

• GPT-5.1 jest zoptymalizowany pod kątem czas oczekiwania w przypadku prostych zadań (natychmiast), jednocześnie zwiększając budżety na zadania trudniejsze — może to zmniejszyć rachunki za tokeny i odczuwalne opóźnienie w przypadku wielu aplikacji.
• Bliźnięta 3 Pro jest zoptymalizowany pod kątem przepustowość i kontekst multimodalny — może być mniej skoncentrowany na poprawie mikroopóźnień w przypadku trywialnych zapytań, gdy jest używany w ekstremalnych rozmiarach kontekstu, ale jest zaprojektowany do obsługi ogromnych ilości danych wejściowych naraz.

Na wynos: na podstawie opublikowanych przez dostawców liczb i wczesnych raportów stron trzecich, **Gemini 3 Pro obecnie deklaruje lepsze wyniki testów porównawczych w wielu standardowych zadaniach multimodalnych**, podczas gdy *GPT-5.1 koncentruje się na udoskonalonym zachowaniu, narzędziach dla programistów i ciągłości sesji* — są zoptymalizowane pod kątem nakładających się, ale nieznacznie różniących się procesów pracy programistów.

Jak wypadają ich możliwości multimodalne w porównaniu?

Obsługiwane typy danych wejściowych

• GPT-5.1: Obsługuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów, dźwięku i wideo w ramach przepływów pracy ChatGPT i API; innowacyjność GPT-5.1 polega przede wszystkim na połączeniu adaptacyjnego rozumowania i korzystania z narzędzi z danymi wejściowymi multimodalnymi (np. lepsza semantyka poprawek/zastosowań podczas edycji kodu powiązanego ze zrzutem ekranu lub filmem). To sprawia, że ​​GPT-5.1 jest atrakcyjny wszędzie tam, gdzie wymagane jest rozumowanie + autonomia narzędzi + multimodalność.
• Gemini 3 Pro: Zaprojektowany jako multimodalny silnik wnioskowania, który może przetwarzać tekst, obrazy, wideo, audio, pliki PDF i repozytoria kodów – i publikuje wyniki Video-MMMU oraz inne multimodalne wyniki testów porównawczych, aby potwierdzić tę tezę. Google podkreśla ulepszenia w zakresie rozumienia wideo i ekranu (ScreenSpot-Pro).

Różnice praktyczne

• Zrozumienie wideo: Google opublikowało szczegółowe dane Video-MMMU i pokazuje zauważalną poprawę; jeśli Twój produkt przetwarza długie nagrania wideo lub ekranu w celu wnioskowania/obsługi agentów, Gemini podkreśla tę możliwość.
• Multimodalność agentyczna (ekran + narzędzia): Ulepszenia w ScreenSpot-Pro i orkiestracja agentów Antigravity w Gemini są przeznaczone dla przepływów, w których wielu agentów współpracuje z aktywnym środowiskiem programistycznym (IDE), przeglądarką i narzędziami lokalnymi. OpenAI obsługuje przepływy pracy agentów głównie za pomocą narzędzi (apply_patch, shell) i buforowania, ale bez gotowego środowiska programistycznego dla wielu agentów.

Na wynos: oba są silnymi modelami multimodalnymi; Opublikowane wyniki Gemini 3 Pro pokazują, że jest on liderem w kilku testach porównawczych multimodalnych, zwłaszcza w zakresie rozumienia obrazu i ekranu. GPT-5.1 to nadal szeroko multimodalny model, który kładzie nacisk na integrację programistów, bezpieczeństwo i interaktywne przepływy agentów.

Jak wypadają ceny i dostęp do API?

Modele i nazwy API

• OpenAI: gpt-5.1, gpt-5.1-chat-latest, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-miniNarzędzia i parametry wnioskowania są dostępne w interfejsie API odpowiedzi (tablica tools, reasoning_effort, prompt_cache_retention).
• Google / Gemini: dostęp przez Gemini API / Vertex AI (gemini-3-pro-preview na stronie modeli Gemini) oraz za pośrednictwem nowych pakietów Google Gen AI SDK (Python/JS) i Firebase AI Logic.

Ceny

• GPT-5.1 (oficjalny OpenAI): Wkład 1.25 USD / 1 mln tokenów; Dane wejściowe z pamięci podręcznej 0.125 USD / 1 mln; Wydajność 10.00 USD / 1 mln tokenów. (Tabela cen Frontier.)
• Podgląd Gemini 3 Pro (Google): Standardowy poziom płatny przykład: Wkład 2.00 USD / 1 mln tokenów (≤200 tys.) lub 4.00 USD / 1 mln tokenów (>200 tys.); Wydajność 12.00 USD / 1 mln tokenów (≤200 tys.) lub 18.00 USD / 1 mln tokenów (>200 tys.).

CometAPI to platforma zewnętrzna, która agreguje modele od różnych dostawców i obecnie jest zintegrowana Gemini 3 Pro Podgląd API oraz API GPT-5.1Ponadto cena zintegrowanego API wynosi 20% ceny oficjalnej:

Wpływ na koszty: W przypadku obciążeń tokenów o dużej objętości, ale z małym kontekstem (krótkie monity, krótkie odpowiedzi), GPT-5.1 OpenAI jest generalnie tańszy w przeliczeniu na token wyjściowy niż Gemini 3 Pro Preview. W przypadku bardzo dużych obciążeń kontekstowych (pobierających wiele tokenów), ekonomia wsadowa / bezpłatna warstwa / długi kontekst i integracja produktów Gemini mogą mieć sens — ale należy wziąć pod uwagę wolumeny tokenów i uziemienia wywołań.

Co jest lepsze w poszczególnych przypadkach użycia?

Wybierz GPT-5.1 jeśli:

• Cenisz prymitywy narzędzi programistycznych (apply_patch/shell) i ścisła integracja z istniejącymi przepływami pracy agentów OpenAI (ChatGPT, przeglądarka Atlas, tryb agenta). Warianty GPT-5.1 i adaptacyjne rozumowanie są dostrojone do UX konwersacyjnego i produktywności programistów.
• Chcesz rozszerzonego szybkie buforowanie między sesjami w celu ograniczenia kosztów/opóźnień w przypadku agentów wieloobrotowych.
• Potrzebujesz Ekosystem OpenAI (istniejące dopracowane modele, integracje ChatGPT, partnerstwa Azure/OpenAI).

Wybierz wersję Gemini 3 Pro Preview, jeśli:

• Musisz bardzo duży kontekst pojedynczego monitu obsługa (1 mln tokenów) umożliwiająca załadowanie całych baz kodów, dokumentów prawnych lub zestawów danych składających się z wielu plików do jednej sesji.
• Twoje obciążenie pracą wynosi wideo + ekran + multimodalny ciężkie (rozumienie wideo / analiza ekranu / interakcje agentowe IDE) i chcesz modelu, który testy dostawców obecnie przodują w tych benchmarkach.
• Ty preferujesz Integracja skoncentrowana na Google (Vertex AI, uziemienie wyszukiwarki Google, IDE agenta antygrawitacyjnego).

Podsumowanie

Zarówno GPT-5.1, jak i Gemini 3 Pro są nowatorskie, ale kładą nacisk na różne kompromisy: GPT-5.1 koncentruje się na rozumowaniu adaptacyjnym, niezawodności kodowania, narzędziach programistycznych i opłacalnych wynikach; Bliźnięta 3 Pro skupiony na skala (kontekst 1 mln tokenów), natywna multimodalność i głębokie ugruntowanie produktu. Wybierz, dopasowując ich mocne strony do swojego obciążenia: długie, multimodalne, jednorazowe pobieranie → Gemini; iteracyjne przepływy pracy kodu/agenta, tańsze generowanie per token dla wyników → GPT-5.1.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Gemini 3 Pro Podgląd API oraz API GPT-5.1 poprzez CometAPI. Na początek zapoznaj się z możliwościami modelowania CometAPI w Plac zabaw i skonsultuj się z Kontynuuj Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. ZetAPI zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !

Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!