OpenAI 的 GPT-5.1 和谷歌的 雙子座3專業版 代表著在通用多模態人工智慧的持續軍備競賽中，漸進但意義重大的進步。 GPT-5.1 是 GPT-5 系列的改良版，專注於… 自適應推理、更短的簡單任務延遲以及風格/個性控制 為了實現更自然的對話語氣，Google的 Gemini 3 Pro 在多模態、深度推理模式以及用於智能體工作流程的強大工具方面樹立了新的標竿。
GPT-5.1（OpenAI）和 Gemini 3 Pro Preview（Google/DeepMind）的目標重疊但又各有不同：GPT-5.1 專注於透過新的代理/編碼工具和標記/成本優化來提高更快的自適應推理、開發者工作流程和編碼可靠性；Gemini 3 Pro 則加倍投入於極端的多態影像產品和大範圍
哪個「更好」取決於您的使用情境：長文件/多模態代理程式工作負載 → 雙子座3專業版以程式碼為先、以工具為中心的代理工作流程，並提供精細的開發者控制 → GPT-5.1下面我將用數據、基準測試、成本和可運行的範例來證明這一點。
GPT-5.1是什麼？它的主要特徵是什麼？
概述與定位
GPT-5.1 是 OpenAI 對 GPT-5 系列的增量升級，於 2025 年 11 月發布。它被描述為 GPT-5 的「更快、更像對話」的演進版本，包含兩個主要變體（Instant 和 Thinking），以及面向開發者的新增功能，例如擴展的提示快取、新的編碼工具等。apply_patch, shell），以及改進的自適應推理功能，能夠根據任務複雜度動態調整「思考」投入。這些特性旨在提高智能體和編碼工作流程的效率和可預測性。
主要特性（廠商聲明）
- 兩種變體： GPT-5.1 即時版 （更口語化，對常用提示反應更快） GPT-5.1思維 （為複雜的多步驟任務分配更多內部「思考」時間）。
- 自適應推理： 該模型會動態地決定在查詢上花費多少「思考」時間；API 公開了
reasoning_effort（諸如此類的數值）'none','low','medium','high'因此，開發者可以權衡延遲和可靠性。 GPT-5.1 預設為'none'速度很快，但對於複雜任務，可以要求它們付出更多努力。例如：在 OpenAI 的範例中，一個簡單的 npm 清單查詢的回答時間從大約 10 秒（GPT-5）縮短到大約 2 秒（GPT-5.1）。 - 多式聯運： GPT-5.1 延續了 GPT-5 的廣泛多模態能力（ChatGPT 工作流程中的文字 + 圖像 + 音訊 + 視訊），並與基於工具的代理（例如，瀏覽、函數呼叫）更緊密地整合。
- 編碼改進 — OpenAI 報告 SWE-bench 已驗證： 76.3% （GPT-5.1 高版）對比 72.8% （GPT-5 高分），以及其他程式碼編輯基準測試的勝利。
- 用於安全代理工作的新工具 -
apply_patch（用於程式碼編輯的結構化差異）和shell該工具（提出命令；整合執行命令並返回輸出）。這些功能支援迭代式、程序化的程式碼編輯，並允許模型對系統進行受控查詢。
Gemini 3 Pro 預覽版是？它的主要功能有哪些？
Gemini 3 Pro Preview 是 Google/DeepMind 最新的前沿模型（預覽版於 2025 年 11 月發布）。 Google 將其定位為強大的多模態推理模型，擁有龐大的上下文容量、深度產品整合（搜尋、Gemini 應用、Google Workspace），並專注於「智能體」工作流程（Antigravity IDE、智能體工件等）。該模型專為大規模處理文字、圖像、音訊、視訊和整個程式碼庫而建置。
關鍵能力
- 超大上下文視窗： Gemini 3 Pro 最高支持 1,000,000令牌 在許多已發布的文件中，上下文（輸入）和多達 64K 個文字輸出標記——對於攝取數小時的視訊轉錄、程式碼庫或長法律文件等用例來說，這是一個質的飛躍。
- 多模態深度： 在多模態基準測試（例如影像/視訊理解、MMMU-Pro）上取得了最先進的性能 81% MMMU-Pro, 87.6% 視訊-MMMU（具有較高的 GPQA 和科學推理分數），API 文件中專門處理圖像/視訊幀標記化和視訊幀預算；一流輸入：一次提示即可輸入文字、圖像、音訊和視訊。
- 開發者工具和代理： 谷歌推出了 Antigravity（一款以代理為先的 IDE）、Gemini CLI 更新，並整合了 Vertex AI、GitHub Copilot 預覽版和 AI Studio，這標誌著Google對代理式開發工作流程的大力支持。 Artifacts、編排式代理程式和代理程式日誌記錄功能是此產品更新的特色功能。
Gemini 3 Pro 與 GPT-5.1 — 快速比較表
| 屬性 | GPT-5.1（開放人工智慧） | Gemini 3 Pro 預覽（Google/DeepMind） |
|---|---|---|
| 車型系列/衍生車型 | 雙子座3號家族— gemini-3-pro-preview 另外還有「深度思考」模式（更高層次的推理模式）。 | GPT-5 系列：GPT-5.1 Instant（對話型）、GPT-5.1 Thinking（高階推理型）；API 名稱： gpt-5.1-chat-latest gpt-5.1 |
| 上下文視窗（輸入） | 128,000 個令牌（API 模型文件） gpt-5.1-chat-latest)（有報告稱，某些 ChatGPT Thinking 變體的計算量高達約 196k）。 | 1,048,576 個令牌（≈1,048,576 / “1M”）輸入 |
| 輸出/最大響應令牌 | 最多可輸出 16834 個令牌 | 最大輸出 65,536 個令牌 |
| 多模態（支援的輸入方式） | ChatGPT 和 API 支援文字、圖像、音訊和視訊；與 OpenAI 工俱生態系統緊密整合，可用於程式化智慧體工作。 （功能重點：工具 + 自適應推理。） | 原生多模態：文字、圖像、音訊、視訊、PDF/大檔案攝取作為一流模態；專為跨長上下文的同步多模態推理而設計。 |
| API 工具/代理功能 | 支援代理/工具的回應 API（例如， apply_patch, shell), reasoning_effort 參數，擴充的提示快取選項。為程式碼編輯代理提供良好的開發者人體工學體驗。 | Gemini 透過 Gemini API / Vertex AI 提供函數呼叫、檔案搜尋、快取、程式碼執行、基礎整合（地圖/搜尋）以及用於長上下文工作流程的 Vertex 工具。支援批量 API 和緩存。 |
| 定價－提示/輸入（每百萬代幣） | $1.25 / 1 萬個輸入代幣 （gpt-5.1）。快取輸入已折扣（請參閱快取層級）。 | 已發布的預覽/定價範例 ~2.00 / 1M（≤200k 上下文）** **4.00 / 1M（>200k 背景） 為某些已發布的表格提供輸入； |
| 定價－產量（每百萬代幣） | $10.00 / 1M 輸出代幣 （gpt-5.1 官方表格）。 | 已發布的層級範例： 12.00 美元/1 萬（≤200 萬） 18.00 美元/1 萬（>200 萬） 在某些預覽定價參考中。 |
它們的架構和功能有何異同？
架構：密集推理與稀疏MoE
OpenAI（GPT-5.1）： OpenAI 強調訓練方面的改變，以促進… 自適應推理 OpenAI 關注的是（根據難度調整每個令牌的計算量），而不是發布原始參數值。 OpenAI 專注於此。 推理政策 以及使模型能夠以可靠的方式自主行動的工具。
雙子座3專業版： 稀疏的教育部 一些技術和模型工程技術能夠以稀疏激活實現極高的推理容量——這解釋了 Gemini 3 Pro 如何在保持實用性的同時，擴展到處理 1 萬個 token 上下文。當需要處理各種任務的超大容量，但又希望降低平均推理成本時，稀疏 MoE 技術尤其出色。
模型哲學與“思考”
OpenAI（GPT-5.1）： 強調 自適應推理 模型會自行決定何時投入更多運算資源進行深入思考後再作答。此次發布也將模型分為對話型和思考型兩種變體，以便系統能夠自動匹配使用者需求。這是一種「雙軌制」策略：既保證常見任務的快速反應，又將更多精力投入複雜任務。
Google（Gemini 3 Pro）： 強調 深度推理 + 多模態基礎 該模型明確支持內部「思考」過程，並配備了包含結構化工具輸出、搜尋基礎和程式碼執行的工俱生態系統。谷歌傳達的訊息是，該模型及其工具經過精心調校，能夠大規模地產生可靠的逐步解決方案。
外賣店： 從哲學角度來看，它們趨於一致——兩者都提供「思考」行為——但 OpenAI 強調變體驅動的 UX + 多輪工作流程的緩存，而 Google 則強調緊密整合的多模態 + 智能體堆疊，並展示基準數據來支持這一說法。
上下文視窗和 I/O 限制（實際效果）
- 雙子座3專業版： 輸入 1,048,576 個令牌, 輸出 65,536 個令牌 （頂點AI模型卡）。這是處理超大型文件時最明顯的優勢。
- **GPT-5.1：**GPT-5.1 思維 ChatGPT 存在上下文限制 196k 代幣 （發行說明）適用於該變體；其他 GPT-5 變體可能有不同的限制——OpenAI 目前更注重緩存和“推理努力”，而不是追求 1 萬個令牌。
外賣店： 如果您需要將整個大型儲存庫或長篇書籍載入到單一提示符號中，Gemini 3 Pro 預覽版中公佈的 1M 視窗顯然具有顯著優勢。 OpenAI 的擴充提示字元快取機制則以類似的方式解決了跨會話的連續性問題，而非單一大型情境的問題。
工具、代理框架和生態系統
- 開放人工智能：
apply_patch+shell+ 其他專注於程式碼編輯和安全迭代的工具；強大的生態系統整合（第三方編碼助理、VS Code 擴充等）。 - 谷歌： Gemini 的 SDK、結構化輸出、內建的 Google 搜尋功能、程式碼執行以及 Antigravity（一個用於管理多個代理程式的 IDE 和管理器）共同構成了一個高度智慧化的多代理編排方案。此外，Google 還開放了基於 Google 搜尋的整合和內建的驗證器式元件，以提高代理程式的透明度。
外賣店： 兩者都提供一流的代理商支援。谷歌的方法將代理編排更清楚地整合到產品功能中（例如 Antigravity 和 Search Grounding）；OpenAI 則專注於開發者工具原語和緩存，以實現類似的流程。
基準測試結果如何－誰更快、更準確？
基準測試與效能
雙子座3專業版 導致 多模態、視覺和長語境推理，而 GPT-5.1 仍然極具競爭力 編碼（SWE-bench） 並強調針對簡單文字任務的快速/自適應推理。
| 基準測試 | Gemini 3 Pro（據報導） | GPT-5.1（已報告） |
|---|---|---|
| 人類的最後考試（無工具） | 37.5% （含搜尋+高階主管：45.8%） | 26.5% |
| ARC-AGI-2（視覺推理，ARC 獎項認證） | 31.1% | 17.6% |
| GPQA 鑽石（科學品質保證） | 91.9% | 88.1% |
| AIME 2025（數學，無工具/帶程式碼執行） | 95.0% （100% 與高階主管合作） | 94.0% |
| LiveCodeBench Pro（演算法程式設計 Elo） | 2,439 | 2,243 |
| SWE-Bench 已驗證（倉庫錯誤修復） | 76.2% | 76.3% （GPT-5.1 報告為 76.3%） |
| MMMU-Pro（多模態理解） | 81.0% | 76.0% |
| MMMLU（多語言問答） | 91.8% | 91.0% |
| MRCR v2（長上下文檢索）—平均 128k | 77.0% | 61.6% |
Gemini 3 Pro 的優勢:
- 大幅獲利 多式聯運 視覺推理 測試（ARC-AGI-2、MMMU-Pro）。這與Google對原生多模態和超大上下文視窗的重視相符。
- 強大的長上下文檢索/召回能力（MRCR v2 / 128k）和一些演算法編碼 Elo 基準測試的最高分。
GPT-5.1 的優勢“
- 編碼/工程工作流程GPT-5.1 宣稱其自適應推理能力和速度均有所提升（簡單任務速度更快，複雜任務的思考更加審慎），在已公佈的 SWE-Bench Verified 測試數據中，其表現基本持平或略勝一籌（報告通過率為 76.3%）。 OpenAI 則強調其在延遲/效率方面的改進（自適應推理、提示快取）。
- GPT-5.1 定位於降低延遲/提高開發者在聊天/程式碼工作流程中的人體工學體驗（OpenAI 文件重點介紹了擴展的提示快取和自適應推理）。
延遲/吞吐量權衡
- GPT-5.1 已經過優化 潛伏 對於簡單任務（即時），可以增加思考預算，而對於困難任務，則可以減少代幣費用和許多應用程式的感知延遲。
- 雙子座3專業版 已經過優化 吞吐量和多模態上下文 — 當使用極端上下文規模時，它可能不太注重對簡單查詢的微延遲改進，但它的設計目的是一次性處理海量輸入。
外賣店： 根據廠商公佈的數據和早期第三方報告，**Gemini 3 Pro 目前在許多標準化的多模態任務中聲稱擁有卓越的原始基準測試分數**，而*GPT-5.1 專注於最佳化行為、開發者工具和會話連續性。* — 它們針對重疊但略有不同的開發人員工作流程進行了最佳化。
它們的多式聯運能力有何異同？
支援的輸入類型
- GPT-5.1： ChatGPT 和 API 工作流程支援文字、圖像、音訊和視訊輸入；GPT-5.1 的創新之處在於它如何將自適應推理和工具使用與多模態輸入相結合（例如，在編輯連結到螢幕截圖或視訊的程式碼時，能夠更好地處理語義）。這使得 GPT-5.1 在需要推理、工具自主性和多模態輸入的場景中極具吸引力。
- 雙子座3專業版： 它被設計成一個多模態推理引擎，可以處理文字、圖像、視訊、音訊、PDF 和程式碼庫——並且發布了 Video-MMMU 和其他多模態基準測試資料來佐證這一說法。谷歌強調了視訊和螢幕理解能力的提升（ScreenSpot-Pro）。
實際差異
- 影片理解： Google 公佈了明確的 Video-MMMU 數據，並顯示出明顯的改進；如果您的產品需要處理長時間的視訊或螢幕錄製內容以進行推理/代理操作，Gemini 將專注於這項功能。
- 智能體多模態（螢幕+工具）： Gemini 的 ScreenSpot-Pro 改進和 Antigravity 代理程式編排功能旨在處理多個代理程式與即時 IDE、瀏覽器和本機工具互動的工作流程。 OpenAI 主要透過工具（apply_patch、shell）和快取來解決代理工作流程問題，但沒有提供打包的多代理 IDE。
外賣店： 兩者都是強大的多模態模型； **Gemini 3 Pro 公佈的數據表明，它在多個多模態基準測試中均處於領先地位。**尤其是在影片和螢幕理解方面。 GPT-5.1 仍然是一個廣泛應用的多模態模型，並強調開發者整合、安全性和互動式代理流程。
API 的存取和定價有何區別？
API 模型和名稱
- 開放人工智能：
gpt-5.1,gpt-5.1-chat-latest,gpt-5.1-codex,gpt-5.1-codex-mini. 回應 API 中提供了工具和推理參數（tools 陣列、reasoning_effort、prompt_cache_retention）。 - Google / Gemini： 可透過以下方式存取 Gemini API / Vertex AI (
gemini-3-pro-preview在 Gemini 模型頁面上）以及透過新的 Google Gen AI SDK（Python/JS）和 Firebase AI Logic。
定價
- GPT-5.1（OpenAI 官方）： 輸入 1.25 美元/1 萬個代幣； 快取輸入 0.125 美元/1 萬； 輸出 10.00 美元/1 萬枚代幣。 （Frontier 定價表。）
- Gemini 3 Pro 預覽（Google）： 標準付費級別 例： 輸入 每百萬代幣 2.00 美元（≤200k）或每百萬代幣 4.00 美元（>200k）； 輸出 每百萬代幣 12.00 美元（≤200k）或每百萬代幣 18.00 美元（>200k）。
CometAPI是一個第三方平台，它聚合了來自不同供應商的模型，現在已集成 Gemini 3 Pro 預覽版 API GPT-5.1 API此外，整合 API 的價格為官方價格的 20%：
| Gemini 3 Pro 預覽版 | GPT-5.1 | |
| 輸入令牌 | $1.60 | $1.00 |
| 輸出代幣 | $9.60 | $8.00 |
成本影響： 對於高容量但小上下文的令牌工作負載（簡短提示、簡短回應），OpenAI 的 GPT-5.1 通常比 Gemini 3 Pro Preview 更經濟實惠。對於上下文量非常大的工作負載（攝取大量令牌），Gemini 的批量/免費套餐/長上下文經濟模式和產品整合可能更具優勢——但請務必計算您的令牌量和接地調用次數。
哪種比較適合哪些使用情境？
若符合以下情況，請選擇 GPT-5.1：
- 你重視 開發者工具原語 （apply_patch/shell）並與現有的 OpenAI 代理程式工作流程（ChatGPT、Atlas 瀏覽器、代理模式）緊密整合。 GPT-5.1 的變體和自適應推理功能針對對話式使用者體驗和開發者效率進行了最佳化。
- 您想要延長 提示快取 跨會話降低多輪代理的成本/延遲。
- 你需要的 OpenAI生態系統 （現有微調模型、ChatGPT 整合、Azure/OpenAI 合作夥伴關係）。
若符合下列條件，請選擇 Gemini 3 Pro 預覽版：
- 你需要 非常大的單提示上下文 處理（1 萬個令牌）以將整個程式碼庫、法律文件或多文件資料集載入到單一會話中。
- 你的工作量是 影片 + 螢幕 + 多模態 需要處理大量任務（視訊理解/螢幕解析/智能體IDE互動），而你想要的模型是 供應商測試 目前在這些基準測試中處於領先地位。
- 你更喜歡 以穀歌為中心的集成 （頂點人工智慧、Google搜尋接地、反重力代理IDE）。
結論
GPT-5.1 和 Gemini 3 Pro 都是尖端技術，但它們重點不同： GPT-5.1 著重於自適應推理、編碼可靠性、開發者工具和成本效益高的輸出； 雙子座3專業版 專注於 規模 （1 萬個詞元上下文）、原生多模態和深度產品基礎。根據您的工作負載選擇合適的模型：長時間、多模態、單次攝取 → Gemini；迭代代碼/代理工作流程、更低成本的單字元輸出 → GPT-5.1。
開發人員可以訪問 Gemini 3 Pro 預覽版 API GPT-5.1 API 透過 CometAPI。首先，探討 CometAPI 的建模功能。 游乐场 並查閱繼續 API指南 以獲得詳細說明。造訪前請確保您已經登入CometAPI並取得API金鑰。 COMetAPI 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
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