Gemini 3 Pro（Google/DeepMind）与 Claude Opus 4.5（Anthropic）都是 2025 年的前沿模型，聚焦于深度推理、智能体工作流，以及更强的编程/多模态能力。Gemini 3 Pro 被定位为 Google 的广泛多模态“推理器 + 智能体”，具备超大上下文窗口并融入多种产品界面；Claude Opus 4.5 是 Anthropic 重新校准的 Opus 系列成员，针对编程、token 效率与智能体编排进行优化，API 成本低于此前的 Opus 模型。下文我将比较其功能、公开基准信号、推理与编程行为、智能体与多模态优势、价格等。
什么是 Gemini 3 Pro，其关键特性是什么？
Gemini 3 Pro 是 Google/DeepMind 于 2025 推出的旗舰多模态模型，面向深度推理、长周期智能体任务，以及丰富的多模态输入（文本、图像、音频、视频）。它在 Google 的各类产品界面中提供（Gemini app、AI Studio、Vertex AI），并包含专用变体（如 “Deep Think”）以获得更深入的思考。
关键技术与产品特性
- 多模态理解：明确支持文本 + 图像 + 视频 + 音频推理，Gemini 3 Pro 提升了多模态的保真度与交互性。
- 智能体优先能力：工具调用、后台智能体，并与 Google 的 “Antigravity”/Agent 平台集成，用于编排多智能体的编码/工作流。
- 推理模式：“Deep Think”或“思考级别”控制（低/高），可在延迟与更深入的链式思考风格处理之间进行权衡。
- 稀疏专家混合（MoE）架构：Gemini 3 Pro 采用稀疏 MoE 设计，在降低每 token 计算的同时扩大容量——Google 认为这是其推理与长上下文表现提升的架构选择。
典型用例
- 多模态辅助（图像 + 文本 + 视频分析）
- 基于搜索支撑的回答与检索增强生成（RAG）
- 产品集成（Docs、Gmail、Google Search AI Mode）
- 需要网页支撑或云工具链的交互式智能体
什么是 Claude Opus 4.5，其核心特性是什么？
Claude Opus 4.5（常写作 Claude Opus 4.5 或 claude-opus-4-5-20251101）是 Anthropic 最新的 Opus 级 LLM（发布于 2025 年 11 月 24 日），针对高强度开发者工作流、代码迁移/重构，以及诸如 GitHub Copilot 集成的智能体工作流进行优化。Anthropic 将 Opus 4.5 定位为迄今最强的 Opus 模型，在编码基准与对齐上有显著提升。
关键特性
- 编码与软件工程聚焦：Opus 4.5 在内部软件工程基准（SWE-bench 及相关测试）中领先，在代码生成、重构与长多步代码任务上表现强劲。
- 智能体/工具改进：针对智能体工作流优化——更低的 token 使用量，更可靠的工具调用，支持多步编排（示例：GitHub Copilot 集成、企业智能体流水线）。
- 对齐与安全：Opus 4.5 提升了对提示注入的抵抗力，安全行为更可预测。早期评测指出这是 Anthropic 迄今最强的对齐版本。
- 成本优化：Anthropic 将 Opus 定价降至每 1M 输入 tokens $5 / 每 1M 输出 tokens $25，显著降低以推动更广泛采用。
典型用例
- 大型代码库迁移与重构
- 企业智能体（文档搜索 + 工具链）
- 生产力自动化（Excel / Office 工作流）
- 对安全敏感的助手部署（强调对齐）
Gemini 3 Pro（预览版）与 Claude Opus 4.5 —— 并排比较
| Category | Gemini 3 Pro（Preview） | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|
| Vendor / announced | Google / DeepMind —— Gemini 3 系列（Gemini 3 Pro 预览版于 2025 年 11 月宣布）。 | Anthropic —— Claude Opus 4.5（公开预览于 2025 年 11 月 24 日宣布）。 |
| Primary strengths / marketed focus | 广泛、最先进的多模态理解与深度推理（整合文本、图像、视频、音频、PDF；强大的单次调用摄入 + “Deep Think” 模式）。良好融入 Google 生态（Search、Vertex、AI Studio）。 | 工程/智能体工作流、编码、长文本生成，以及在多步工具/智能体使用中的对齐/鲁棒性。Anthropic 强调安全性/提示注入抵抗与工程产出效率。 |
| Architectural highlights | 稀疏 MoE 式的扩展与其他 DeepMind/Google 架构选择，支持极大有效容量与具成本效率的长上下文推理。 | 以 Transformer 为基础的 Opus 家族，提供“混合推理”/投入控制、上下文压缩与 token 效率特性（effort/efficiency knobs）。未公开宣传 MoE。强调智能体/工具与对齐。 |
| Context window (input / output) | 1,000,000 tokens（输入）；gemini-3-pro-preview 的输出缓冲区为 64k tokens | 200,000 token 上下文窗口 |
| Multimodal support (input types / outputs) | 原生多模态：文本 + 图像 + 音频 + 视频 + PDF 摄入；支持图像输出变体与结构化响应；宣布了生成式 UI / 交互式可视化。 | 支持多模态输入（主要为图像 + 文本），强大的文本/代码输出；Anthropic 更强调智能体/工具集成，而非超大视频/音频单次调用流程。 |
| Knowledge Deadline | January 2025 | March 2025 |
他们的架构与核心能力如何比较？
基础架构是否不同？
是的——从高层看，两者采用了不同的扩展/架构权衡。
Gemini 3 Pro：稀疏专家混合（MoE）。Gemini 3 Pro 的模型卡与 PDF 明确标注为稀疏 MoE 架构；MoE 使模型拥有非常大的容量（众多专家），但每个 token 只激活其中一部分，从而降低每 token 的推理成本，并支持极大的有效参数规模与超长上下文处理。这是 DeepMind/Google 明确的架构选择。
Claude Opus 4.5：以 Transformer 为骨干的混合推理 + 效率模式。Anthropic 将 Claude 的设计描述为混合推理——通过模式在即时响应与扩展、更深度的推理间权衡——并提供（effort/efficiency 设置、上下文压缩）等机制来降低 token 使用同时保持性能。Anthropic 并未公开宣传 Opus 使用 MoE；其重点是推理模式、对齐与工具（智能体、文件编辑）。
实际意味着什么：
- 长上下文与海量数据摄入：Gemini 的 MoE + 1M 上下文架构在极大单次输入（如 1M tokens——数千页文档、大型代码库或长视频转录）方面具优势。Claude 的 Opus 4.5 标准模式处于较低（200k tokens），但受益于 Anthropic 的上下文工具、摘要与效率控制，以经济方式处理长任务。
- 专业化 vs 通用性：Opus 4.5 明确面向软件工程与智能体自动化，往往以更少的 tokens 完成智能体序列。Gemini 3 Pro 旨在成为在推理、多模态与参数化知识上的通用前沿能力。
他们如何实现推理/“思考”？
- Anthropic（Claude Opus 4.5）：混合回复模式（快速 vs 扩展思考），明确的智能体/工具编排与开发者控制，如
effort用于调节深度与延迟。Anthropic 强调在多步工程任务中的效率提升（更少的 token 循环与更少的工具调用错误）。 - Google（Gemini 3 Pro）：内部“思考”与 Deep Think 模式，为复杂推理任务投入更多内部计算，同时通过深度支撑与多模态融合层整合视频/音频/pdf 输入。Google 文档明确支持工具链与智能体行为，作为开发者工具包的一部分。
实际结论：对于需要坚韧、反复的工程工作（长时间智能体会话、代码迁移、持续工具使用）的任务，Anthropic 强调鲁棒性与更少迭代；对于需要复杂多模态研究与一次性摄入海量数据的任务，Gemini 的 1M+ 上下文与多模态融合具有明显优势。
技术规格与基准测试如何比较？
没有单一基准能说明全部——但从各类汇总与一致的图景来看：Gemini 3 Pro 被宣传为最好的通用多模态推理器，拥有极大的上下文支持；Claude Opus 4.5 被宣传为最好的编程与智能体工作马，强调更强的安全性。
以下是独立分析师与实验室报告的代表性基准结果（时间：2025 年 11 月下旬至 12 月）。
| Metric (benchmark) | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro | Winner |
|---|---|---|---|
| Agentic coding (SWE-bench Verified) | 80.9% | 76.2% | Opus 4.5 |
| Agentic terminal coding (Terminal-bench 2.0) | 59.3% | 54.2% | Opus 4.5 |
| Agentic tool use — Retail (t2-bench) | 88.9% | 85.3% | Opus 4.5 |
| Agentic tool use — Telecom (t2-bench) | 98.2% | 98.0% | Opus 4.5 |
| Scaled tool use (MCP Atlas) | 62.3% | N/A | Opus 4.5（仅有报告） |
| Computer use (OSWorld) | 66.3% | N/A | Opus 4.5（仅有报告） |
| Novel problem solving (ARC-AGI-2 Verified) | 37.6% | 31.1% | Opus 4.5 |
| Graduate-level reasoning (GPQA Diamond) | 87.0% | 91.9% | Gemini 3 Pro |
| Visual reasoning (MMMU validation) | 80.7% | N/A | Opus 4.5（仅有报告） |
| Multilingual Q&A (MMMLU) | 90.8% | 91.8% | Gemini 3 Pro |
| MMMU-Pro（多模态视觉推理套件） | N/A | 81.0% | |
| Video-MMMU（视频多模态） | N/A | 87.6% | |
| Terminal-Bench 2.0（交互式工具/终端使用；智能体工具使用） | N/A | 54.2% | |
| GPQA Diamond / SimpleQA Verified / Humanity’s Last Exam | N/A | GPQA Diamond 91.9%；SimpleQA Verified 72.1%；Humanity’s Last Exam 37.5%（Gemini 3 Pro 供应商数据）。 |
基准（代表性数字）
- Gemini 3 Pro：在推理与参数化知识方面表现较高：如 SimpleQA Verified ~72.1%、Humanity’s Last Exam 37.5%（无工具）、Terminal-Bench 在智能体编码基准上为 54.2%（由 DeepMind 展示的数字）。
- Claude Opus 4.5：Anthropic 强调 Opus 4.5 在 SWE-bench Verified 的软件工程表现，并且相比此前的 Opus 改进了 token 效率。独立报道显示，Opus 4.5 在编码与部分推理任务中表现强劲，有时在特定工程中心基准上超越 Gemini（差异取决于具体基准与配置）。
- Gemini 3 Pro 在广泛多模态知识与参数化基准上看起来占优（由 Google 展示）。Opus 4.5 则显然针对真实世界的软件工程测试与智能体工作流进行调优，并且根据 Anthropic 的说法在这些工作流上更具 token 效率。
哪个模型在智能体工作流与工具代理方面更好？
智能体能力（工具使用、安全函数调用、编排 API/服务）是两家供应商路线图的核心。
Gemini 3 Pro：智能体 + 交互式 UI
Google 已将 Gemini 融入多个智能体式 UI（Search AI Mode、Gemini CLI），并宣传智能体编码与工作流特性。Gemini 的长上下文与多模态推理使其在需要综合多数据源（文档、表格、图表、图像）后再行动的智能体场景中表现强。付费层提供扩展的智能体功能。()
Claude Opus 4.5：安全优先的智能体，具备稳健的工具控制
Anthropic 将 Opus 4.5 设计为明确强调智能体的鲁棒性与安全：其更新关注抵抗提示注入与危险/工具误用，同时保持重工具使用。这使 Opus 4.5 在必须委派强力操作（代码执行、数据访问）但需要严格安全保证的场景中更具吸引力。Opus 4.5 在许多测试中对提示攻击具更好的抵抗力。()
多模态能力如何比较？
两者都明确支持多模态；差异在于强调点与集成方式。
Gemini 3 Pro：广泛的多模态与大上下文视觉推理
Google 将 Gemini 3 Pro 定位为顶级多模态通才：图像、图表、视频与复杂文档都是一等输入。Gemini 的视觉推理分数常被报道在公共排行榜前列，且该模型与 Google Search 及 Nano Banana 家族的紧密集成在融合互联网知识与图像/视频理解的任务中有优势。()
Claude Opus 4.5：聚焦的多模态，强调文档与图表理解
Opus 4.5 支持图像+文本输入并在混合任务中表现良好；Anthropic 的信息强调在与结构化推理与工具流程相结合时，对文档分析与图表理解的高准确度。在某些视觉推理指标上，Opus 变体略落后于 Gemini，但仍具竞争力，且经常超越较旧的基线。
API 访问与定价如何比较？
Anthropic（Claude Opus 4.5）
- Model identifier：
claude-opus-4-5-20251101（Anthropic / Vertex / 云合作伙伴会发布变体）。 - Pricing（Anthropic 官方公告）：每 1M 输入 tokens $5、每 1M 输出 tokens $25（Opus 4.5）。
- Availability：Anthropic API、Anthropic 应用与 CometAPI。
Google（Gemini 3 Pro Preview）
- Model access：Gemini 3 Pro 通过 Google AI Studio / Gemini Developer API 与 CometAPI 提供
- Pricing：预览版定价列于 Google 文档：<200k 档为每 1M tokens 输入 $2 / 输出 $12；>200k 档更高（文档示例为输入 $4 / 输出 $18）。
- Subscriptions & product plans：Google AI Pro / AI Ultra 订阅层（$19.99/月及更高）可在产品集成（Search/Docs）中包含对 Gemini 3 Pro 的优先访问与额外功能。
若希望同时使用两种模型，建议使用 CometAPI，其同时提供 Gemini 3 Pro Preview API 与 Claude Sonnet 4.5 API，价格为官方价格的 20%。
| Gemini 3 Pro Preview | Claude Opus 4.5 | |
| Input Tokens | $1.60 | $4.00 |
| Output Tokens | $9.60 | $20.00 |
实用建议（何时选择哪一个）
如果你的优先级是多模态推理与与 Google 产品的集成
选择 Gemini 3 Pro，如果你需要一流的多模态理解、Search 支撑，以及与 Google AI Studio 或其他 Google 工具的深度集成。它在图像 + 文本 + 搜索支撑的场景中尤为强大。()
如果你的优先级是生产环境编码、智能体可靠性与更少迭代
选择 Claude Opus 4.5，如果你需要稳健的代码生成、更安全的多步工具使用，以及在运营工作流中更少的人为修正——Anthropic 强调改进的工具可靠性与更少错误。这可转化为每个完成任务的更低运营成本。()
混合方案
对许多团队而言，正确的方案是混合：
- 在图像密集、UX/原型与基于搜索支撑的工作流中使用 Gemini 3 Pro。
- 在后端代码生成、CI/CD 自动化与智能体编排任务中使用 Opus 4.5。
将任务路由至在历史上产出更少修改/每个被接受输出的美元成本更低的模型。
结论
Gemini 3 Pro 与 Claude Opus 4.5 都是具备互补优势的前沿模型。Gemini 3 Pro —— 借助 Google 的产品集成与超大上下文的多模态能力 —— 是研究、多媒体分析与文档+图像工作流的上佳选择。Claude Opus 4.5 —— 凭借在编码性能上的领先、在软件任务上的 token 效率，以及对智能体安全的强力强调 —— 是希望获得稳健代码生成与更安全智能体部署的工程团队的首选。正确的模型取决于你的工作负载、预期规模、安全姿态与预算；唯一可靠的选择方式是基于上述可复现测试，在你的实际任务上进行评估。
开发者可通过 CometAPI 访问 Gemini 3 Pro Preview API 与 [Claude Opus 4.5](https://www.cometapi.com/claude-sonnet-4-5-api/)。开始前，可在 Playground 探索 CometAPI 的模型能力，并参阅 API 指南以获取详细说明。访问前，请确保已登录 CometAPI 并获取 API key。CometAPI 提供远低于官方价格的方案，帮助你集成。
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