GPT-5.2 против Gemini 3 Pro: что лучше в 2026 году?

по состоянию на 15 декабря 2025 года публичные факты показывают, что Google’s Gemini 3 Pro (preview) и OpenAI’s GPT-5.2 оба задают новые рубежи в рассуждениях, мультимодальности и работе с длинным контекстом — но они идут разными инженерными путями (Gemini → разреженная MoE + огромный контекст; GPT-5.2 → плотные/«маршрутизируемые» дизайны, уплотнение и режимы x-high reasoning), поэтому по-разному обменивают пики на бенчмарках на предсказуемость инженерии, инструментарий и экосистему. Что «лучше», зависит от вашей главной потребности: приложения с экстремальным контекстом, мультимодальные агентные сценарии — скорее Gemini 3 Pro; стабильные корпоративные инструменты для разработчиков, предсказуемые затраты и немедленная доступность API — в пользу GPT-5.2.

Что такое GPT-5.2 и каковы его основные возможности?

GPT-5.2 — релиз OpenAI от 11 декабря 2025 года в семействе GPT-5 (варианты: Instant, Thinking, Pro). Его позиционируют как самый способный модельный вариант компании для «профессиональной интеллектуальной работы» — оптимизирован для электронных таблиц, презентаций, рассуждений на длинном контексте, вызова инструментов, генерации кода и задач компьютерного зрения. OpenAI сделала GPT-5.2 доступным для платных пользователей ChatGPT и через OpenAI API (Responses API / Chat Completions) под названиями моделей, такими как gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest и gpt-5.2-pro.

Варианты модели и назначение

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) — лучше всего подходит для сложных многошаговых рассуждений (вариант семейства «Thinking» по умолчанию в Responses API).
• gpt-5.2-chat-latest / Instant — ассистент и чат для повседневного использования с низкой задержкой.
• gpt-5.2-pro / Pro — максимальная точность/надежность для самых трудных задач (дополнительные вычисления, поддерживает reasoning_effort: "xhigh").

Ключевые технические возможности (пользовательские)

• Улучшения в области зрения и мультимодальности — лучшее пространственное рассуждение по изображениям и улучшенное понимание видео в паре с кодовыми инструментами (Python tool), плюс поддержка инструментов в стиле code-interpreter для выполнения фрагментов.
• Настраиваемая «интенсивность рассуждений» (reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh), позволяющая менять задержку/стоимость против глубины. xhigh — новинка GPT-5.2 (и поддерживается в Pro).
• Улучшенная работа с длинным контекстом и функции уплотнения для рассуждений на сотнях тысяч токенов (OpenAI сообщает о сильных метриках MRCRv2 / long-context).
• Продвинутый вызов инструментов и агентные рабочие процессы — более сильная многотуровая координация, лучшая оркестрация инструментов в архитектуре «единого мега-агента» (OpenAI выделяет производительность на Tau2-bench для инструментов).

Что такое Gemini 3 Pro Preview?

Gemini 3 Pro Preview — самая продвинутая генеративная модель ИИ от Google, выпущенная в составе более широкого семейства Gemini 3 в ноябре 2025 года. Модель построена с упором на мультимодальное понимание — способна воспринимать и синтезировать текст, изображения, видео и аудио — и обладает большим контекстным окном (~1 миллион токенов) для работы с обширными документами или кодовыми базами.

Google позиционирует Gemini 3 Pro как передовую по глубине и нюансам рассуждений, и она служит ядром для множества инструментов для разработчиков и предприятий, включая Google AI Studio, Vertex AI и агентные платформы разработки, такие как Google Antigravity.

На данный момент Gemini 3 Pro находится в статусе preview — функциональность и доступ расширяются, но модель уже показывает высокие результаты в логике, мультимодальном понимании и агентных рабочих процессах.

Ключевые технические и продуктовые особенности

• Контекстное окно: Gemini 3 Pro Preview поддерживает входной контекст в 1 000 000 токенов (и до 64k токенов на вывод), что даёт значимое практическое преимущество для загрузки чрезвычайно больших документов, книг или видеотранскриптов в одном запросе.
• Возможности API: параметр thinking_level (low/high) для обмена задержки на глубину рассуждений; настройки media_resolution для контроля мультимодальной точности и расхода токенов; поддерживаются привязка к поиску, файловый/URL-контекст, исполнение кода и вызов функций. Подписи размышлений и кеширование контекста помогают поддерживать состояние в многошаговых сценариях.
• Режим Deep Think / повышенные рассуждения: опция «Deep Think» добавляет дополнительный проход рассуждений для повышения баллов на сложных бенчмарках. Google публикует Deep Think как отдельный высокопроизводительный путь для комплексных задач.
• Нативная мультимодальность: входы текст/изображение/аудио/видео с тесной привязкой к поиску и продуктам (выделяются показатели Video-MMMU и другие мультимодальные бенчмарки).

Быстрый обзор — GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

Компактная таблица сравнения с самыми важными фактами (с указанием источников).

---

Как сопоставить GPT-5.2 и Gemini 3 Pro на уровне архитектуры?

Базовая архитектура

• Бенчмарки / оценки в реальной работе: GPT-5.2 Thinking достиг 70,9% побед/ничьих на GDPval (оценка по 44 профессиям) и серьёзных приростов на инженерных и математических бенчмарках по сравнению с предыдущими вариантами GPT-5. Значимые улучшения в кодинге (SWE-Bench Pro) и научном доменном QA (GPQA Diamond).
• Инструменты и агенты: Сильная встроенная поддержка вызова инструментов, исполнения Python и агентных рабочих процессов (поиск по документам, анализ файлов, агенты для data science). 11× быстрее / <1% стоимости против экспертов-людей для некоторых задач GDPval (оценка потенциальной экономической ценности, 70,9% против ~38,8% ранее) и конкретный прирост в моделировании таблиц (напр., +9,3% в задаче младшего инвестбанкинга vs GPT-5.1).
• Gemini 3 Pro: Разреженная Mixture-of-Experts Transformer (MoE). Модель активирует небольшой набор экспертов на токен, позволяя иметь чрезвычайно большую суммарную ёмкость параметров при сублинейных вычислениях на токен. Google публикует карточку модели, где уточняется, что Sparse MoE — ключевой вкладчик в улучшенный профиль производительности. Такая архитектура делает возможным увеличение ёмкости модели без линейного роста стоимости инференса.
• GPT-5.2 (OpenAI): OpenAI продолжает использовать трансформерные архитектуры с стратегиями «маршрутизации/уплотнения» в семействе GPT-5 (некий «маршрутизатор» включает разные режимы — Instant vs Thinking — и компания документирует техники уплотнения и управления токенами для длинного контекста). GPT-5.2 делает акцент на обучении и оценке «думать перед ответом» и уплотнении для задач с длинным горизонтом вместо объявления классической крупномасштабной разреженной MoE.

Следствия архитектур

• Компромиссы задержки и стоимости: MoE-модели вроде Gemini 3 Pro могут предлагать более высокую пиковую способность на токен при меньшей стоимости инференса для многих задач, поскольку запускается лишь подмножество экспертов. Однако это может добавить сложности в сервисинге и планировании (балансировка «холодного старта» экспертов, IO). Подход GPT-5.2 (плотный/маршрутизируемый с уплотнением) способствует предсказуемой задержке и удобству для разработчиков — особенно в связке со зрелыми инструментами OpenAI, такими как Responses, Realtime, Assistants и batch API.
• Масштабирование длинного контекста: 1M входного контекста Gemini позволяет нативно подавать чрезвычайно длинные документы и мультимодальные потоки. ~400k комбинированного контекста (ввод+вывод) у GPT-5.2 всё ещё огромны и закрывают большинство корпоративных потребностей, но меньше, чем 1M у Gemini. Для очень больших корпусов или многочасовых видеотранскриптов спецификация Gemini даёт явное техническое преимущество.

Инструменты, агенты и мультимодальная «проводка»

• OpenAI: Глубокая интеграция вызова инструментов, исполнения Python, «Pro»-режимов рассуждений и платных экосистем агентов (ChatGPT Agents / корпоративные интеграции инструментов). Сильный фокус на код-центричных процессах и генерации таблиц/слайдов как первоклассных выходах.
• Google / Gemini: Встроенная привязка к Google Search (опциональная платная функция), исполнение кода, URL- и файловый контекст и явные элементы управления разрешением медиа для обмена токенов на визуальную точность. API предлагает thinking_level и другие ручки для настройки баланса стоимость/задержка/качество.

Как сравниваются цифры на бенчмарках

Контекстные окна и обработка токенов

• Gemini 3 Pro Preview: 1 000 000 входных токенов / 64k выходных токенов (карточка модели Pro preview). Срез знаний: январь 2025 года (Google).
• GPT-5.2: OpenAI демонстрирует сильную работу с длинным контекстом (оценки MRCRv2 на needle-задачах 4k–256k с диапазонами >85–95% во многих настройках) и использует функции уплотнения; публичные примеры контекста у OpenAI указывают на устойчивую работу и на очень больших контекстах, но компания перечисляет оконные ограничения по вариантам (и подчёркивает уплотнение вместо одного числа в 1M). Для API используются имена моделей gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro.

Рассуждения и агентные бенчмарки

• OpenAI (избранное): Tau2-bench Telecom 98,7% (GPT-5.2 Thinking), сильные приросты в многошаговом использовании инструментов и агентных задачах (OpenAI подчёркивает схлопывание мультиагентных систем в «мега-агента»). GPQA Diamond и ARC-AGI показали ступенчатые улучшения против GPT-5.1.
• Google (избранное): Gemini 3 Pro: LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro 81%, Video-MMMU 87,6%, высокие GPQA и Humanity’s Last Exam; Google также демонстрирует сильное долгосрочное планирование на агентных примерах.

Инструментарий и агенты:

GPT-5.2: Сильная встроенная поддержка вызова инструментов, исполнения Python и агентных рабочих процессов (поиск по документам, анализ файлов, агенты для data science). 11× быстрее / <1% стоимости против экспертов-людей для некоторых задач GDPval (оценка потенциальной экономической ценности, 70,9% против ~38,8% ранее) и конкретные улучшения в моделировании таблиц (например, +9,3% в задаче младшего инвестбанкинга vs GPT-5.1).

Интерпретация: бенчмарки дополняют друг друга — OpenAI делает акцент на бенчмарках «реальной офисной работы» (GDPval), показывающих, что GPT-5.2 отлично справляется с производственными задачами вроде таблиц, слайдов и длинных агентных последовательностей. Google делает акцент на лидербордах «сырого рассуждения» и чрезвычайно больших контекстных окнах одного запроса. Что важнее — зависит от вашей нагрузки: агентные конвейеры для длинных документов в предприятиях склоняют чашу в пользу GPT-5.2 с доказанной производительностью на GDPval; поглощение массивного сырого контекста (напр., целые видеокорпуса/полные книги за один проход) — в пользу 1M-входа у Gemini.

Как сравнить мультимодальные возможности?

Входы и выходы

• Gemini 3 Pro Preview: поддерживает входы текст, изображение, видео, аудио, PDF и текстовые выходы; Google предоставляет детальные элементы управления media_resolution и параметр thinking_level для настройки стоимости против точности для мультимодальных задач. Лимит вывода 64k токенов; вход до 1M токенов.
• GPT-5.2: поддерживает богатые мультимодальные рабочие процессы; OpenAI подчёркивает улучшенное пространственное рассуждение (оценка рамок компонентов на изображениях), понимание видео (показатели Video MMMU) и видение с инструментальной поддержкой (Python tool на визуальных задачах улучшает результаты). GPT-5.2 подчёркивает, что сложные задачи «зрение + код» сильно выигрывают при включённой поддержке инструментов (исполнение Python).

Практические различия

Гранулярность против широты: Gemini предлагает набор мультимодальных ручек (media_resolution, thinking_level), позволяющих разработчикам точно настраивать компромиссы по типу медиа. GPT-5.2 делает акцент на интегрированном использовании инструментов (исполнение Python «в контуре»), чтобы объединять зрение, код и трансформации данных. Если ваш кейс — тяжёлый анализ видео и изображений с чрезвычайно большими контекстами, утверждение Gemini о 1M контексте выглядит убедительно; если вашим рабочим процессам нужно исполнять код «в петле» (преобразование данных, генерация таблиц), кодовые инструменты и «агентность» GPT-5.2 могут быть удобнее.

Как обстоят дела с доступом к API, SDK и ценами?

OpenAI GPT-5.2 (API и цены)

• API: gpt-5.2, gpt-5.2-chat-latest, gpt-5.2-pro через Responses API / Chat Completions. Зрелые SDK (Python/JS), учебные материалы и развитая экосистема.
• Цены (публично): 1,75 / 1M входных токенов и 14 / 1M выходных токенов; скидки на кеширование (90% для кешированных входов) снижают эффективную стоимость при повторном использовании данных. OpenAI подчёркивает токено-эффективность (более высокая цена за токен, но меньше токенов до порога качества).

Gemini 3 Pro Preview (API и цены)

• API: gemini-3-pro-preview через Google GenAI SDK и Vertex AI/GenerativeLanguage endpoints. Новые параметры (thinking_level, media_resolution) и интеграции с поисковой привязкой и инструментами Google.
• Цены (публичный превью): примерно 2 / 1M входных токенов и 12 / 1M выходных токенов для уровней превью ниже 200k токенов; дополнительные платежи могут применяться за Search grounding, Maps и другие сервисы Google (биллинг Search grounding начинается 5 января 2026).

Используйте GPT-5.2 и Gemini 3 через CometAPI

CometAPI — шлюз/агрегатор API: единая REST-точка в стиле OpenAI, дающая унифицированный доступ к сотням моделей разных вендоров (LLM, модели для изображений/видео, эмбеддинги и т. д.). Вместо интеграции множества SDK от разных вендоров, CometAPI позволяет вызывать знакомые эндпоинты формата OpenAI (chat/completions/embeddings/images) и переключать модели/вендоров «под капотом».

Разработчики могут одновременно пользоваться флагманскими моделями от двух разных компаний через CometAPI , не меняя вендоров, причём цены в API обычно ниже — примерно на 20%.

Пример: быстрые сниппеты API (копируйте и запускайте)

Ниже — минимальные примеры кода. Они отражают опубликованные быстрые старты вендоров (OpenAI Responses API + Google GenAI client). Замените $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY своими ключами.

GPT-5.2 — Python (OpenAI Responses API, reasoning установлен в xhigh для сложных задач)

# 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

Примечания: reasoning.effort позволяет обменивать стоимость на глубину. Используйте gpt-5.2-chat-latest для стиля Instant chat. Документация OpenAI содержит примеры для responses.create.

GPT-5.2 — curl (просто)

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"}  }'

(Посмотрите JSON на output_text или структурированные выходы.)

---

Gemini 3 Pro Preview — Python (клиент 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)

Примечания: thinking_level управляет внутренней «делиберацией» модели; для изображений/видео можно задавать media_resolution. Примеры REST и JS — в руководстве разработчика по Gemini.

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"}}  }'

В документации Google есть мультимодальные примеры (встроенные данные изображений, media_resolution).

Какой моделью «лучше» пользоваться — практические рекомендации

Единого «победителя» нет; выбирайте исходя из кейса и ограничений. Ниже — короткая матрица решений.

Выбирайте GPT-5.2, если:

• Вам нужна тесная интеграция с инструментами исполнения кода (экосистема интерпретатора/инструментов OpenAI) для программных конвейеров данных, генерации таблиц или агентных кодовых рабочих процессов. OpenAI подчёркивает улучшения Python tool и использование «мега-агента».
• Вы отдаёте приоритет токено-эффективности (по заявлениям вендора) и хотите явные, предсказуемые цены OpenAI за токен с большими скидками на кешированные входы (полезно для пакетных/продукционных сценариев).
• Вы хотите экосистему OpenAI (интеграция с продуктом ChatGPT, партнёрства с Azure / Microsoft, инструменты вокруг Responses API и Codex).

Выбирайте Gemini 3 Pro, если:

• Вам нужен экстремальный мультимодальный ввод (видео + изображения + аудио + PDF) и единая модель, которая нативно принимает все эти входы с входным окном в 1 000 000 токенов. Google напрямую продвигает это для длинных видео, больших конвейеров «документ + видео» и интерактивных кейсов Search/AI Mode.
• Вы строите на Google Cloud / Vertex AI и хотите тесную интеграцию с привязкой к поиску Google, развёртыванием в Vertex и клиентскими API GenAI. Вы получите выгоду от интеграции с продуктами Google (Search AI Mode, AI Studio, Antigravity для агентной разработки).

Вывод: кто лучше в 2026 году?

В противостоянии GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview ответ — «зависит от контекста»:

• GPT-5.2 лидирует в профессиональной интеллектуальной работе, аналитической глубине и структурированных рабочих процессах.
• Gemini 3 Pro Preview превосходен в мультимодальном понимании, интегрированных экосистемах и задачах с большим контекстом.

Ни одна модель не «лучше» универсально — их сильные стороны дополняют разные реальные потребности. Разумный выбор — сопоставить модель с конкретными кейсами, бюджетными ограничениями и целевой экосистемой.

Ясно одно в 2026 году: границы ИИ заметно продвинулись, и GPT-5.2 и Gemini 3 Pro обе двигают вперёд возможности интеллектуальных систем в бизнесе и за его пределами.

Если хотите попробовать прямо сейчас, изучите возможности GPT-5.2 и Gemini 3 Pro на CometAPI в Playground и обратитесь к руководству по API за подробными инструкциями. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предлагает цену значительно ниже официальной, чтобы помочь вам с интеграцией.

Готовы начать? → Бесплатный пробный доступ к GPT-5.2 и Gemini 3 Pro !

If you want to