Полное сравнение Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6: 13 бенчмарков подскажут, кого выбрать

Примечание автора: глубокое сравнение Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6 по 13 параметрам, включая рассуждение, кодинг, мультимодальность и цену. Внутри — рекомендации по выбору сценариев и руководство по подключению к API.

В феврале 2026 года ландшафт конкуренции ИИ-моделей пережил настоящий «раскол» — больше нет одного лидера, который бы доминировал во всем. Вышедшая 19 февраля Gemini 3.1 Pro от Google установила рекорды в рассуждении и мультимодальности, а Claude Opus 4.6 от Anthropic, представленная 5 февраля, сохраняет первенство в экспертных задачах и вызовах инструментов (tool calling).

Ключевая ценность: после прочтения этой статьи вы будете четко понимать, в каких сценариях сильна каждая из этих топовых моделей, и какую из них выбрать под ваши конкретные задачи.

Сравнение ключевых характеристик Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6

Для начала взглянем на «железо». Оба облачных гиганта представляют собой вершину современного развития ИИ, но их философии проектирования заметно различаются.

🎯 На уровне характеристик: Gemini 3.1 Pro обладает явным преимуществом в мультимодальных возможностях и цене, в то время как Claude Opus 4.6 лидирует по длине генерируемого текста (128K против 64K). Однако сухие цифры — это лишь ориентир, настоящий разрыв виден в данных бенчмарков.

Глубокое сравнение бенчмарков Gemini 3.1 Pro и Opus 4.6

Это самая важная часть статьи. Мы сравним модели по четырем направлениям: рассуждение, кодинг, возможности агентов и интеллектуальная работа.

Сравнение способностей к рассуждению

Анализ: Gemini 3.1 Pro уверенно лидирует в задачах на «чистое» рассуждение. Особенно впечатляет результат в ARC-AGI-2 (77.1%), что почти в 2,5 раза выше, чем у предыдущего поколения Gemini 3.0 Pro (31.1%). Однако при использовании инструментов Opus 4.6 вырывается вперед — это говорит о том, что Opus лучше умеет использовать внешние средства как продолжение своего интеллекта.

Сравнение способностей к кодингу

Анализ: В области программирования модели идут ноздря в ноздрю. В SWE-Bench Verified результаты практически идентичны (разница всего 0.2%), но Gemini 3.1 Pro показала себя лучше в Terminal-Bench 2.0 (кодинг в терминальной среде). Стоит отметить, что GPT-5.3-Codex от OpenAI все еще обходит обе модели в Terminal-Bench с результатом 77.3%.

Сравнение способностей агентов и вызова инструментов

Анализ: В MCP Atlas (многошаговые агентские воркфлоу) Gemini 3.1 Pro лидирует с отрывом в 9.7 баллов, что является важным сигналом для разработчиков, использующих Model Context Protocol. В то же время Opus 4.6 демонстрирует впечатляющие результаты в вызове инструментов (tau2-bench) и управлении операционной системой (OSWorld).

Сравнение способностей к интеллектуальной работе

Анализ: В GDPval-AA (симуляция реальных экспертных задач) Opus 4.6 со своим рейтингом 1606 Elo значительно опережает Gemini 3.1 Pro (1317). Разница в 289 баллов сопоставима с разрывом между профессиональным шахматистом и любителем. Это означает, что в таких сценариях, как глубокая аналитика, написание отчетов и финансовый анализ, Opus 4.6 обладает качественным преимуществом.

Рекомендации по выбору между Gemini 3.1 Pro и Opus 4.6

Судя по приведенным данным, области применения обеих моделей предельно ясны.

5 сценариев для выбора Gemini 3.1 Pro

1. Сложные рассуждения и математика: Результат ARC-AGI-2 составляет 77,1% (на 8,3 балла выше конкурента), а трехуровневая система мышления позволяет настраивать глубину рассуждений под ваши задачи.
2. Мультимодальная обработка: Нативная поддержка видео (до 1 часа) и аудио (до 8,4 часов). Если ваша работа связана с анализом видео или транскрибацией речи, Gemini — ваш единственный вариант.
3. Многошаговые рабочие процессы MCP: Результат MCP Atlas — 69,2% (опережение на 9,7 балла). Если вы строите агентские системы на базе Model Context Protocol, Gemini покажет себя надежнее.
4. Сценарии, где важна стоимость: Цена за входные токены $2 против $5, за выходные — $12 против $25. При сопоставимом качестве затраты на Gemini составят всего 40–48% от стоимости Opus.
5. Научные и академические исследования: Результат GPQA Diamond — 94,3%. Модель демонстрирует лучшие показатели в ответах на вопросы, требующие экспертных научных знаний.

5 сценариев для выбора Claude Opus 4.6

1. Интеллектуальная работа экспертного уровня: Показатель GDPval-AA 1606 Elo говорит сам за себя. Модель идеально подходит для подготовки глубоких аналитических отчетов, финансового анализа и юридической документации.
2. Генерация длинных текстов: Максимальный объем вывода — 128K токенов (против 64K у Gemini). Opus лучше справится, если нужно создать объемный документ или написать длинный программный код за один раз.
3. Рассуждения с использованием инструментов: В тесте HLE с использованием инструментов модель набрала 53,1% (опережение на 1,7 балла). Она отлично умеет использовать внешние инструменты как логическое продолжение цепочки рассуждений.
4. Точный вызов инструментов: В тесте tau2-bench Retail результат составил 91,9%. Модель стабильнее в сценариях с агентами (например, OpenClaw), где требуется ювелирная точность вызова функций.
5. Сценарии, критичные к безопасности: Технологии этического выравнивания (safety alignment) от Anthropic считаются самыми зрелыми на рынке. Opus обеспечивает лучший контроль при работе с чувствительным или деликатным контентом.

Быстрое подключение к API Gemini 3.1 Pro и Opus 4.6

Минималистичный пример

Через платформу APIYI обе модели доступны через единый интерфейс — достаточно просто сменить параметр model:

import openai

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

# Используем Gemini 3.1 Pro (сильнее в рассуждениях и мультимодальных задачах)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Объясни физический принцип квантовой запутанности"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai

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

# Используем Claude Opus 4.6 (лучше справляется с интеллектуальными задачами и вызовом инструментов)
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Подготовь аналитический отчет по выручке за первый квартал (Q1)"}]
)
print(response.choices[0].message.content)

# Функция-обертка для динамического выбора модели
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",  # По умолчанию используем ту, что дешевле
    }
    return client.chat.completions.create(
        model=model_map.get(task_type, "gemini-3.1-pro"),
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )

Совет: Через платформу APIYI (apiyi.com) можно одновременно получить доступ к Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6, переключаясь между ними с помощью одного API-ключа по мере необходимости. Платформа предоставляет бесплатный тестовый баланс, так что рекомендуем сравнить результаты обеих моделей на ваших реальных задачах перед принятием решения.

Сравнительный анализ стоимости Gemini 3.1 Pro и Opus 4.6

Разница в цене часто становится решающим фактором для разработчиков. Возьмем для примера среднемесячный объем в 10 млн входных токенов + 2 млн выходных токенов:

Если ваши задачи в основном связаны с рассуждениями и мультимодальностью, Gemini 3.1 Pro позволит сэкономить более половины бюджета практически без потери качества. Однако, если ваша основная сфера — экспертная работа со сложными знаниями (где разрыв в GDPval-AA составляет 289 баллов), то прирост качества от Opus 4.6 за дополнительные $56 в месяц вполне оправдан.

🎯 Как сэкономить: При подключении через платформу APIYI (apiyi.com) можно воспользоваться выгодными тарифами. Рекомендуемая стратегия: использовать Gemini 3.1 Pro как модель по умолчанию для повседневных запросов, и переключаться на Opus 4.6 только для глубокой аналитики или максимально точного вызова инструментов.

Часто задаваемые вопросы

Итоги

Основные выводы из сравнения Gemini 3.1 Pro и Claude Opus 4.6:

1. Для рассуждений и мультимодальности выбирайте Gemini 3.1 Pro: преимущество в 8.3 балла на ARC-AGI-2, нативная поддержка видео и аудио, а цена составляет всего 40-48% от стоимости Opus.
2. Для работы со знаниями и вызова инструментов выбирайте Claude Opus 4.6: отрыв в 289 баллов на GDPval-AA, точность вызова инструментов 91.9% на tau2-bench и огромный лимит вывода в 128K.
3. В кодинге — паритет: разница на SWE-Bench ничтожна (0.2%), при экономии бюджета Gemini в приоритете.

В феврале 2026 года рынок ИИ-моделей окончательно перешел в эру специализации. Лучшая стратегия сегодня — не выбирать одну модель, а использовать их комбинацию в зависимости от сценария. Рекомендуем подключить обе модели через APIYI (apiyi.com) и переключаться между ними для достижения оптимального баланса качества и стоимости.

📚 Справочные материалы

1. Официальный блог Gemini 3.1 Pro: анонс и технические подробности от Google

   • Ссылка: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
   • Описание: подробный обзор возможностей Gemini 3.1 Pro и трехуровневой системы мышления.

2. Анонс Claude Opus 4.6: официальный технический блог Anthropic

   • Ссылка: anthropic.com/news/claude-opus-4-6
   • Описание: полные данные бенчмарков и описание функции адаптивного мышления Opus 4.6.

3. Сравнение моделей от Artificial Analysis: независимая платформа для оценки

   • Ссылка: artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-3-1-pro-preview-vs-claude-opus-4-6-adaptive
   • Описание: объективные данные для сравнительного анализа производительности, скорости и стоимости.

4. Документация Google AI для разработчиков: цены и руководство по подключению Gemini API

   • Ссылка: ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing
   • Описание: актуальные тарифы на API Gemini 3.1 Pro и информация о бесплатных лимитах.

Автор: Техническая команда
Обсуждение: Делитесь своим опытом использования этих моделей в комментариях. Больше новостей из мира ИИ-моделей — на сайте APIYI apiyi.com