Gemini 3.1 Pro 与 Claude Opus 4.6 全面对比：13 项基准测试告诉你该选谁

作者注：从推理、编码、多模态、价格等 13 项维度深度对比 Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6，附场景选择建议和 API 接入指南

2026 年 2 月，AI 模型的竞争格局迎来了一次真正的「分裂」——不再有一个模型能全面碾压其他选手。Google 于 2 月 19 日发布的 Gemini 3.1 Pro 在推理和多模态上创下纪录，而 Anthropic 2 月 5 日发布的 Claude Opus 4.6 则在专家级任务和工具调用上保持领先。

核心价值: 看完本文，你将明确这两个顶级模型各自擅长什么场景，以及在你的具体需求下该选择哪一个。

Gemini 3.1 Pro 与 Claude Opus 4.6 核心参数对比

先看硬件规格。两个模型都代表了当前 AI 的最高水平，但设计哲学明显不同。

🎯 规格层面: Gemini 3.1 Pro 在多模态能力和价格上有明显优势，Claude Opus 4.6 则在输出长度上领先（128K vs 64K）。但规格只是参考，真正的差距在 Benchmark 数据里。

Gemini 3.1 Pro 与 Opus 4.6 基准测试深度对比

这是本文最核心的部分。我们从推理、编码、Agent 能力、知识工作四个维度逐项对比。

推理能力对比

分析: Gemini 3.1 Pro 在纯推理任务上全面领先，特别是 ARC-AGI-2 的 77.1% 几乎是其前代 Gemini 3.0 Pro（31.1%）的 2.5 倍。但当允许使用工具时，Opus 4.6 反超——这说明 Opus 更擅长将工具作为推理的延伸。

编码能力对比

分析: 编码领域两者势均力敌。SWE-Bench Verified 上几乎持平（差距仅 0.2%），但 Gemini 3.1 Pro 在 Terminal-Bench 2.0（终端环境编码）上领先 3.1 分。值得注意的是，OpenAI 的 GPT-5.3-Codex 在 Terminal-Bench 上以 77.3% 超过了两者。

Agent 与工具调用能力对比

分析: 在 MCP Atlas（多步骤 Agent 工作流）上，Gemini 3.1 Pro 领先幅度达 9.7 分，这对使用 Model Context Protocol 的开发者来说是重要信号。而 Opus 4.6 在 tau2-bench 工具调用和 OSWorld 操作系统控制上的数据更加突出。

知识工作能力对比

分析: 在 GDPval-AA（模拟真实专家级知识工作任务）上，Opus 4.6 以 1606 Elo 大幅领先 Gemini 3.1 Pro 的 1317 分。差距达 289 分，相当于专业棋手和业余选手的差距。这意味着在研究分析、报告撰写、金融分析等高价值知识工作场景中，Opus 4.6 有质的优势。

Gemini 3.1 Pro 与 Opus 4.6 场景选择建议

根据以上数据，两个模型的适用场景非常清晰。

选 Gemini 3.1 Pro 的 5 个场景

1. 复杂推理和数学: ARC-AGI-2 得分 77.1%（领先 8.3 分），三级思考系统让你按需调节推理深度
2. 多模态处理: 原生支持视频（1 小时）、音频（8.4 小时），如果你的业务涉及视频分析或语音转录，Gemini 是唯一选择
3. MCP 多步骤工作流: MCP Atlas 69.2%（领先 9.7 分），如果你在构建基于 Model Context Protocol 的 Agent 系统，Gemini 更可靠
4. 成本敏感场景: 输入价格 $2 vs $5，输出价格 $12 vs $25，同等质量下 Gemini 成本仅为 Opus 的 40%-48%
5. 科学和学术研究: GPQA Diamond 94.3%，在专家级科学知识问答上表现最佳

选 Claude Opus 4.6 的 5 个场景

1. 专家级知识工作: GDPval-AA 1606 Elo 遥遥领先，适合研究报告、金融分析、法律文档等高价值输出
2. 长文本生成: 最大输出 128K tokens（Gemini 为 64K），需要生成完整文档、长篇代码时 Opus 更合适
3. 工具增强推理: HLE 有工具测试 53.1%（领先 1.7 分），擅长将外部工具作为推理链的延伸
4. 精确工具调用: tau2-bench Retail 91.9%，在需要高精度函数调用的 Agent 场景（如 OpenClaw）中更稳定
5. 安全关键场景: Anthropic 的安全对齐技术在前沿模型中最为成熟，处理敏感内容时更可控

Gemini 3.1 Pro 和 Opus 4.6 API 快速接入

极简示例

通过 API易平台，两个模型使用统一接口，只需切换 model 参数：

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# 使用 Gemini 3.1 Pro（推理和多模态更强）
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释量子纠缠的物理原理"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"
)

# 使用 Claude Opus 4.6（知识工作和工具调用更强）
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "撰写一份关于 Q1 营收的分析报告"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# 动态选择模型的封装函数
def smart_call(prompt, task_type="general"):
    model_map = {
        "reasoning": "gemini-3.1-pro",
        "multimodal": "gemini-3.1-pro",
        "knowledge": "claude-opus-4-6",
        "coding": "claude-opus-4-6",
        "general": "gemini-3.1-pro",  # 默认用更便宜的
    }
    return client.chat.completions.create(
        model=model_map.get(task_type, "gemini-3.1-pro"),
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

建议: 通过 API易 apiyi.com 平台可以同时接入 Gemini 3.1 Pro 和 Claude Opus 4.6，使用同一个 API Key 按需切换。平台提供免费测试额度，建议在你的实际场景中对比两个模型的效果再做决定。

Gemini 3.1 Pro 与 Opus 4.6 成本对比分析

价格差距是很多开发者做选择时的决定性因素。以月均 1000 万输入 Token + 200 万输出 Token 为例：

如果你的场景是推理和多模态为主，Gemini 3.1 Pro 能在几乎不损失质量的前提下节省超过一半的费用。但如果你的核心场景是专家级知识工作（GDPval-AA 差距 289 分），Opus 4.6 每月多花 $56 换来的质量提升是值得的。

🎯 省钱建议: 在 API易 apiyi.com 平台接入可享受优惠价格。推荐策略是将 Gemini 3.1 Pro 作为默认模型处理日常请求，仅在知识工作和精确工具调用场景切换到 Opus 4.6。

常见问题

总结

Gemini 3.1 Pro 与 Claude Opus 4.6 的对比核心结论：

1. 推理和多模态选 Gemini 3.1 Pro: ARC-AGI-2 领先 8.3 分，原生支持视频和音频，价格仅为 Opus 的 40%-48%
2. 知识工作和工具调用选 Claude Opus 4.6: GDPval-AA 领先 289 分，tau2-bench 工具调用 91.9%，128K 最大输出
3. 编码能力两者持平: SWE-Bench 差距仅 0.2%，预算有限优先选 Gemini

2026 年 2 月的 AI 模型格局已经进入「各有所长」的时代，最佳策略不是二选一，而是根据场景混合使用。推荐通过 API易 apiyi.com 同时接入两个模型，按需切换以获得最优的质量成本比。

📚 参考资料

1. Gemini 3.1 Pro 官方博客: Google 发布公告和技术细节

   • 链接: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
   • 说明: 查看 Gemini 3.1 Pro 的完整功能介绍和三级思考系统

2. Claude Opus 4.6 发布公告: Anthropic 官方技术博客

   • 链接: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
   • 说明: 查看 Opus 4.6 的完整 Benchmark 数据和自适应思考功能

3. Artificial Analysis 模型对比: 第三方独立评测平台

   • 链接: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-claude-opus-4-6-adaptive
   • 说明: 客观的性能、速度、价格横向对比数据

4. Google AI 开发者文档: Gemini API 定价和接入指南

   • 链接: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
   • 说明: 查看 Gemini 3.1 Pro 的最新 API 定价和免费额度

作者: 技术团队
技术交流: 欢迎在评论区分享你在两个模型间的使用体验，更多 AI 模型资讯可访问 API易 apiyi.com