GPT-5.2 與 Gemini 3 Pro：在 2026 年哪個更好？

截至 2025 年 12 月 15 日，公開資訊顯示 Google 的 Gemini 3 Pro（preview）與 OpenAI 的 GPT-5.2 都在推理、多模態與長上下文處理上拓展了新邊界——但它們採取了不同的工程路徑（Gemini → 稀疏 MoE + 超大上下文；GPT-5.2 → 稠密/「路由」設計、壓縮與 x-high 推理模式），因此在「巔峰基準勝率」與「工程可預測性、工具鏈與生態」之間各有取捨。哪個「更好」取決於你的核心需求：若重視「極端上下文、多模態的代理型應用」，傾向選擇 Gemini 3 Pro；若重視「穩定的企業開發工具、可預期成本與即時 API 可用性」，則 GPT-5.2 更合適。

什麼是 GPT-5.2？其主要特性是什麼？

GPT-5.2 是 OpenAI 在 2025 年 12 月 11 日釋出的 GPT-5 家族成員（變體：Instant、Thinking、Pro）。其定位為公司針對「專業知識工作」最強大的模型——優化於試算表、簡報、長上下文推理、工具呼叫、程式碼生成與視覺任務。OpenAI 透過 ChatGPT 付費用戶與 OpenAI API（Responses API / Chat Completions）提供 GPT-5.2，對應模型名稱如 gpt-5.2、gpt-5.2-chat-latest 與 gpt-5.2-pro。

模型變體與預期用途

• gpt-5.2 / GPT-5.2 (Thinking) —— 最適合複雜的多步推理（Responses API 預設的「Thinking」系列變體）。
• gpt-5.2-chat-latest / Instant —— 低延遲、日常助理與聊天使用。
• gpt-5.2-pro / Pro —— 面對最難問題時提供最高保真度/可靠性（額外運算，支援 reasoning_effort: "xhigh"）。

主要技術特性（面向使用者）

• 視覺與多模態改進 —— 針對影像的空間推理更好，搭配程式碼工具（Python tool）時改進影片理解，並支援類似 code-interpreter 的工具以執行片段。
• 可配置的推理投入（reasoning_effort: none|minimal|low|medium|high|xhigh），可在延遲/成本與深度間取捨。xhigh 為 GPT-5.2 新增（且於 Pro 支援）。
• 改進的長上下文處理與壓縮能力，可在數十萬 tokens 範圍內進行推理（OpenAI 報告 MRCRv2／長上下文指標表現強勁）。
• 先進的工具呼叫與代理式工作流程 —— 更強的多輪協作，對「單一超級代理（mega-agent）」式架構的工具協調更好（OpenAI 強調 Tau2-bench 工具表現）。

什麼是 Gemini 3 Pro Preview？

Gemini 3 Pro Preview 是 Google 在 2025 年 11 月隨 Gemini 3 家族推出的最先進生成式 AI 模型。該模型強調多模態理解——能理解與綜合文字、影像、影片與音訊——並具備大型上下文視窗（約 100 萬 tokens），可處理超長文件或程式碼庫。

Google 將 Gemini 3 Pro 定位為在推理深度與細緻度上的最先進模型，並作為多項開發者與企業工具的核心引擎，包括 Google AI Studio、Vertex AI，以及像 Google Antigravity 這樣的代理式開發平台。

目前 Gemini 3 Pro 處於「preview」階段——功能與存取仍在擴展，但該模型已在邏輯、多模態理解與代理式工作流程等方面取得高分。

主要技術與產品特性

• **上下文視窗：**Gemini 3 Pro Preview 支援 1,000,000 tokens 的輸入上下文視窗（輸出最多 64k tokens），在單次請求中處理極大文件、書籍或影片逐字稿具有實際優勢。
• **API 功能：**提供 thinking_level 參數（low/high）以在延遲與推理深度間取捨；media_resolution 設定用於控制多模態保真度與 token 使用；支援搜尋錨定、檔案/URL 上下文、程式碼執行與函式呼叫。Thought signatures 與 context caching 有助於在多次呼叫流程中維持狀態。
• Deep Think 模式 / 更高推理：「Deep Think」選項提供額外推理階段，以在艱難基準上拉高分數。Google 將 Deep Think 發佈為處理複雜問題的高效能路徑。
• **原生多模態支援：**文字、影像、音訊與影片輸入，具備緊密的搜尋與產品整合錨定（強調 Video-MMMU 與其他多模態指標）。

快速預覽 —— GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro

最重要事實的精簡對比表（已引用來源）。

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GPT-5.2 與 Gemini 3 Pro 在架構上如何比較？

核心架構

• **基準 / 真實工作評測：**GPT-5.2 Thinking 在 GDPval（44 職類知識工作評測）達到 70.9% 的勝出/平手，並在工程與數學基準相較先前 GPT-5 變體有大幅提升。在程式（SWE-Bench Pro）與科學領域 QA（GPQA Diamond）亦有顯著進步。
• **工具與代理：**對工具呼叫、Python 執行與代理式工作流程（文件搜尋、檔案分析、資料科學代理）提供強力內建支援。對部分 GDPval 任務達到專家人力的 11 倍速度 / <1% 成本（潛在經濟價值衡量，70.9% 相較先前約 38.8%），並在試算表建模上有明確收益（例如相較 GPT-5.1 的初階投行任務 +9.3%）。
• **Gemini 3 Pro：**稀疏專家混合（Sparse Mixture-of-Experts, MoE）Transformer。模型對每個 token 啟用少量專家，使得總參數容量可極大化，同時單 token 計算次線性。Google 的模型卡指出稀疏 MoE 是性能改進的核心要素。此架構讓模型在不線性增加推理成本的前提下，推高容量上限。
• **GPT-5.2（OpenAI）：**延續以 Transformer 為基礎，並在 GPT-5 家族中採用「路由/壓縮」策略（透過「router」觸發不同模式——Instant vs Thinking——且文件記載了長上下文的壓縮與 token 管理技術）。GPT-5.2 強調以「先思考再回答」的訓練與評估方法，以及面向長期任務的壓縮能力，而非宣告大規模經典稀疏 MoE。

這些架構的意涵

• **延遲與成本取捨：**像 Gemini 3 Pro 的 MoE 模型，因僅有子集專家運行，能在許多任務上以較低推理成本提供更高的「單 token 峰值能力」。但在服務與排程上可能更複雜（專家冷啟動均衡、IO）。GPT-5.2 的作法（稠密/路由 + 壓縮）則偏向可預期的延遲與開發體驗——特別是在既有 OpenAI 工具（Responses、Realtime、Assistants、批次 API）中使用時。
• **長上下文擴展：**Gemini 的 100 萬輸入 token 能力，使你可原生餵入極長文件與多模態串流。GPT-5.2 約 40 萬的合計上下文（輸入+輸出）已相當龐大，涵蓋多數企業需求，但仍小於 Gemini 的 100 萬規格。對於超大型語料或多小時影片逐字稿，Gemini 的規格在技術上更佔優勢。

工具、代理與多模態管線

• **OpenAI：**深度整合工具呼叫、Python 執行、「Pro」推理模式與付費代理生態（ChatGPT Agents / 企業工具整合）。強調以程式為中心的工作流程，以及將試算表/簡報生成作為一等輸出。
• **Google / Gemini：**內建可選的 Google 搜尋錨定（需另計費）、程式碼執行、URL 與檔案上下文，以及可明確控制媒體解析度以在 tokens 與視覺保真度間折衝。API 提供 thinking_level 與其他旋鈕以調節成本/延遲/品質。

基準數據如何比較

上下文視窗與 token 處理

• **Gemini 3 Pro Preview：**1,000,000 輸入 tokens / 64k 輸出 tokens（Pro preview 模型卡）。知識截斷：2025 年 1 月（Google）。
• **GPT-5.2：**OpenAI 展示長上下文表現強勁（MRCRv2 在 4k–256k needle 任務中的多數設定達 >85–95% 範圍），並採用壓縮特性；OpenAI 的公開上下文範例顯示在非常大的上下文下仍具魯棒性，但 OpenAI 針對不同變體列出不同的視窗（更強調壓縮，而非單一 100 萬的數字）。API 使用上，模型名稱為 gpt-5.2、gpt-5.2-chat-latest、gpt-5.2-pro。

推理與代理基準

• **OpenAI（擇要）：**Tau2-bench Telecom 98.7%（GPT-5.2 Thinking），在多步工具使用與代理任務上有強勁提升（OpenAI 強調將多代理系統收斂為「mega-agent」）。在 GPQA Diamond 與 ARC-AGI 上相對 GPT-5.1 亦有躍升。
• **Google（擇要）：**Gemini 3 Pro：LMArena 1501 Elo、MMMU-Pro 81%、Video-MMMU 87.6%，GPQA 與 Humanity’s Last Exam 表現高分；並展示長期規劃的代理範例。

工具與代理：

GPT-5.2：對工具呼叫、Python 執行與代理式工作流程（文件搜尋、檔案分析、資料科學代理）提供強力內建支援。對部分 GDPval 任務達到專家人力的 11 倍速度 / <1% 成本（潛在經濟價值衡量，70.9% 相較先前約 38.8%），並在試算表建模上有明確收益（例如相較 GPT-5.1 的初階投行任務 +9.3%）。

**解讀：**兩者基準具有互補性——OpenAI 強調「真實世界知識工作」基準（GDPval），顯示 GPT-5.2 在試算表、投影片與長代理序列等生產任務中表現出色。Google 則強調「原始推理排行榜」與超大單請求上下文視窗。何者更重要取決於你的工作負載：偏向代理式、長文件企業管線的情境，GPT-5.2 在 GDPval 的證據更有說服力；需要攝取龐大原始上下文（如整個影片語料/全書一口氣處理）的情境，Gemini 的 100 萬輸入視窗更具吸引力。

多模態能力如何比較？

輸入與輸出

• Gemini 3 Pro Preview：支援文字、影像、影片、音訊、PDF輸入與文字輸出；Google 提供細粒度的 media_resolution 控制，並有 thinking_level 參數可為多模態工作調節成本與保真度。輸出 token 上限 64k；輸入最多 100 萬 tokens。
• **GPT-5.2：**支援豐富的視覺與多模態工作流程；OpenAI 強調改進的空間推理（影像組件邊界與標籤推斷）、影片理解（Video MMMU 分數）以及工具強化視覺（在視覺任務中啟用 Python 工具可提升分數）。GPT-5.2 指出複雜的視覺 + 程式任務在啟用工具（Python 執行）時獲益顯著。

實務差異

**細粒度 vs. 廣度：**Gemini 暴露一組多模態旋鈕（media_resolution、thinking_level），讓開發者可依媒體類型調校取捨。GPT-5.2 則強調整合式工具使用（在迴圈中執行 Python），以結合視覺、程式與資料轉換任務。若用例是重度的影片 + 影像分析且需要極大上下文，Gemini 的 100 萬上下文主張很有說服力；若工作流程需要在迴圈中執行程式（資料轉換、試算表生成），GPT-5.2 的程式工具與代理友好性可能更方便。

API 存取、SDK 與定價如何？

OpenAI GPT-5.2（API 與定價）

• **API：**透過 Responses API / Chat Completions 提供 gpt-5.2、gpt-5.2-chat-latest、gpt-5.2-pro。有成熟的 SDK（Python/JS）、教學與完整生態。
• **定價（公開）：**每 100 萬輸入 tokens 收費 1.75**、**每 100 萬輸出 tokens 收費 14；快取折扣（對快取輸入最高 90% 折扣）可降低重複資料的有效成本。OpenAI 強調 token 效率（單位價格較高但達到品質門檻所需總量更少）。

Gemini 3 Pro Preview（API 與定價）

• **API：**透過 Google GenAI SDK 與 Vertex AI/GenerativeLanguage 端點使用 gemini-3-pro-preview。提供新參數（thinking_level、media_resolution），並可與 Google 的錨定與工具整合。
• 定價（公開預覽）：預覽層（200k tokens 以下）大致每 100 萬輸入 tokens 收費 2**、**每 100 萬輸出 tokens 收費 12；若使用 Search 錨定、Maps 或其他 Google 服務則可能另計（Search 錨定自 2026 年 1 月 5 日開始計費）。

透過 CometAPI 使用 GPT-5.2 與 Gemini 3

CometAPI 是一個閘道 / 聚合 API：以單一、OpenAI 風格的 REST API 端點，統一存取數百個模型（LLM、影像/影片模型、向量嵌入等）來自多家供應商。開發者無需整合多個 SDK，就能以熟悉的 OpenAI 格式（chat/completions/embeddings/images）呼叫，並在底層切換模型或供應商。

開發者可以透過 CometAPI 同時使用兩家不同公司的旗艦模型，且 API 價格更實惠，通常有 8 折優惠。

範例：快速 API 程式片段（複製貼上即可嘗試）

以下是可直接執行的最小範例。它們對應供應商發佈的快速上手（OpenAI Responses API + Google GenAI client）。請以你的金鑰替換 $OPENAI_API_KEY / $GEMINI_API_KEY。

GPT-5.2 —— Python（OpenAI Responses API，對深度問題將 reasoning 設為 xhigh）

# 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

註：reasoning.effort 可在成本與深度間取捨。日常聊天可用 gpt-5.2-chat-latest。OpenAI 文件示範了 responses.create 的使用。

GPT-5.2 —— curl（簡單）

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"}  }'

（從 JSON 中檢視 output_text 或結構化輸出。）

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Gemini 3 Pro Preview —— Python（Google GenAI client）

# 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)

註：thinking_level 控制模型內部的思考展開；影像/影片可設定 media_resolution。REST 與 JS 範例可參考 Google 的 Gemini 開發指南。

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"}}  }'

Google 的文件包含多模態範例（影像內嵌資料、media_resolution）。

哪個模型「更好」——實務指引

不存在一體適用的「贏家」；應依使用情境與限制條件選擇。以下是簡短決策矩陣。

選擇 GPT-5.2 若：

• 你需要與程式執行工具緊密整合（OpenAI 的 interpreter/工具生態）以支持程式化資料管線、試算表生成或代理式程式工作流程。OpenAI 強調 Python 工具的改進與 mega-agent 使用。
• 你優先考慮token 效率（依供應商主張），並希望 OpenAI 明確、可預期的每 token 定價與大幅快取折扣（對批量/生產流程很有幫助）。
• 你想要 OpenAI 生態（ChatGPT 產品整合、Azure / Microsoft 合作，以及圍繞 Responses API 與 Codex 的工具）。

選擇 Gemini 3 Pro 若：

• 你需要極致的多模態輸入（影片 + 影像 + 音訊 + PDF），並希望單一模型原生接受所有這些輸入，且擁有 1,000,000 token 的輸入視窗。Google 明確將此用於長影片、大型文件 + 影片管線與互動式 Search/AI Mode 用例。
• 你建構於 Google Cloud / Vertex AI，並希望與 Google 搜尋錨定、Vertex 佈署與 GenAI 客戶端 API 緊密整合。你也會受益於 Google 產品整合（Search AI Mode、AI Studio、Antigravity 代理工具）。

結論：2026 年誰更優？

在 GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro Preview 的對決中，答案取決於情境：

• GPT-5.2 在專業知識工作、分析深度與結構化工作流程上領先。
• Gemini 3 Pro Preview 在多模態理解、整合生態與大型上下文任務上更勝一籌。

沒有哪個模型在所有情境下都「更好」——它們的強項對應不同的真實需求。精明的採用者應將模型選擇與具體用例、預算限制與生態系偏好相匹配。

可以確定的是，到了 2026 年，AI 前沿已大幅推進，兩者都在企業及更廣領域不斷拓展智慧系統的可能性。

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