29 सितंबर 2026 को जोड़ा गया: यह लेख जुलाई 2026 की स्थिति के अनुसार GPT-5.6 Sol और Gemini 3.1 Pro की तुलना करता है। उसके बाद OpenAI ने 3 सितंबर को GPT-6 Astra और 22 सितंबर (अमेरिकी समय) को यहाँ तुलना किए गए GPT-5.6 Sol की अगली पीढ़ी GPT-6 Sol और GPT-6 Luna जारी किए। 30 सितंबर 2026 तक उसकी API मॉडल सूची सलाह देती है कि शुरुआत तय न हो तो Astra, बुद्धिमत्ता और लागत के संतुलन के लिए 29 सितंबर को जारी GPT-6.1 Sol (ChatGPT में यह Work और Codex में मिलता है, चैट में नहीं; प्रति 10 लाख टोकन इनपुट $2 / आउटपुट $10), और लागत के प्रति संवेदनशील बड़े पैमाने के काम के लिए GPT-6 Luna चुनें (GPT-5.6 Sol संक्रमण अवधि के दौरान उपलब्ध रहेगा)। Google ने 2 सितंबर को Gemini 3.8 Flash को आम तौर पर उपलब्ध कराया, पर Gemini 3.1 Pro अब भी API में प्रीव्यू है, और जिस Gemini 3.5 Pro को यह लेख अभी जारी नहीं हुआ बताता है, वह 22 सितंबर तक भी Gemini API के मूल्य पृष्ठ और रिलीज़ नोट्स में नहीं था। Anthropic ने भी Claude Opus 5 (24 जुलाई), Claude Fable 5.1 (1 सितंबर) और Claude Opus 5.5 (22 सितंबर) जारी किए हैं। लागत के लिए Astra (low) और GPT-5.6 Sol (high) की मापी गई तुलना देखें। 22 सितंबर को हमने Gemini 3.1 Pro की कीमत $2/$12 पर सुधारी और उसके Terminal-Bench मान को Sol वाले ही संस्करण 2.1 के मान (70.7%) से बदला। नीचे के पाठ में «शीर्ष», «मौजूदा» जैसे शब्द और बेंचमार्क मान, जहाँ तारीख न दी हो, लेखन के समय के हैं।
विषय-सूची
- 1. स्थिति——"एजेंट का Sol" vs "मल्टीमॉडल का Gemini"
- 2. किस Gemini से तुलना करें——3.5 Pro अभी नहीं आया
- 3. स्पेसिफिकेशन एक नज़र में
- 4. बेंचमार्क विस्तृत तुलना
- 5. मल्टीमॉडल——Gemini का मुख्य गढ़
- 6. वास्तविक लागत——Gemini की कीमत Sol की लगभग 40%
- 7. ताकत/कमज़ोरी मानचित्र
- 8. उपयोग के अनुसार चुनाव कैसे करें
- सारांश
- FAQ
OpenAI का शीर्ष मॉडल GPT-5.6 "Sol" (9 जुलाई 2026 को सामान्य उपलब्धता) और Google का Gemini। इन दोनों की तुलना, अब तक के Claude के मुकाबलों (vs Opus 4.8/vs Fable 5) से अलग रंग रखती है। Sol एजेंट/टर्मिनल कोडिंग में जबरदस्त है, Gemini नेटिव मल्टीमॉडल और कीमत से मुकाबला करता है——इनके मज़बूत क्षेत्र लगभग एक-दूसरे से नहीं टकराते।
इसके अलावा एक और अहम "समय का जाल" है। Google का असली प्रतिद्वंद्वी Gemini 3.5 Pro, इस लेख के लिखे जाने के समय अभी सामान्य रूप से उपलब्ध नहीं है (आर्किटेक्चर के पूर्ण नवीनीकरण के कारण जुलाई 2026 के मध्य तक टल गया)। इसलिए फिलहाल का निष्पक्ष तुलना-विषय, मौजूदा शीर्ष मॉडल Gemini 3.1 Pro है। इस लेख में, इस पूर्वधारणा को स्पष्ट करते हुए, दोनों की क्षमता, कीमत, मल्टीमॉडल और उपयोग-अनुसार चुनाव को, आधिकारिक घोषणाओं एवं स्वतंत्र बेंचमार्क के आधार पर व्यवस्थित किया गया है।
एजेंट vs मल्टीमॉडल
— जिनके मज़बूत क्षेत्र लगभग नहीं टकराते, वे 2 दिग्गज
Sol: टर्मिनल/एजेंट कोडिंग में दबदबा / Gemini: मल्टीमॉडल और कीमत से मुकाबला
1. स्थिति——"एजेंट का Sol" vs "मल्टीमॉडल का Gemini"
GPT-5.6 Sol——टर्मिनल/एजेंट कोडिंग का बादशाह
Sol, GPT-5.6 (Luna/Terra/Sol) का शीर्ष मॉडल है। टर्मिनल को स्वायत्त रूप से संचालित करने वाले Terminal-Bench 2.1 में 88.8% और वास्तविक रिपॉज़िटरी सुधार वाले SWE-bench Pro में 64.6% के साथ, कोडिंग-एजेंट क्षेत्र में Gemini से बहुत आगे है। GPQA Diamond भी 94.6% के साथ शीर्ष स्तर का है (तीनों मान OpenAI की मूल्यांकन तालिका के)। "स्वायत्त रूप से कोड लिखने और टर्मिनल संचालित करने वाले एजेंट" के रूप में इसकी परिपूर्णता ही इसका हथियार है (स्रोत: OpenAI आधिकारिक घोषणा, Vellum)।
Gemini 3.1 Pro——नेटिव मल्टीमॉडल और कीमत का दिग्गज
Gemini 3.1 Pro का हथियार है——केवल टेक्स्ट ही नहीं बल्कि आवाज़ और वीडियो को नेटिव रूप से संसाधित कर सकने वाली मल्टीमॉडल क्षमता, 10 लाख टोकन का लंबा संदर्भ, और Sol की लगभग 40% प्रति-यूनिट कीमत। बहुभाषी ज्ञान-प्रश्नों के MMMLU में 92.6% और ARC-AGI-2 में 77.1% (दोनों Google द्वारा प्रकाशित) के साथ सामान्य ज्ञान और अमूर्त तर्क में भी मज़बूत है। "एक ही मॉडल से चित्र, आवाज़, वीडियो और टेक्स्ट को सस्ते में व्यापक रूप से संभालना" ही Gemini की सोच है (स्रोत: Google DeepMind, विभिन्न स्वतंत्र बेंचमार्क)।
2. किस Gemini से तुलना करें——3.5 Pro अभी नहीं आया
तुलना से पहले, Gemini की मौजूदा लाइनअप को सटीक रूप से समझना ज़रूरी है। यहाँ गलती हुई तो तुलना ही नहीं बन पाती।
फरवरी 2026 में रिलीज़। इस लेख का तुलना-विषय। मल्टीमॉडल, लंबा संदर्भ और कीमत इसकी ताकत हैं।
मई 2026 में जारी तेज़/कम-लागत मॉडल। प्रमुख Sol का सीधा प्रतिद्वंद्वी नहीं (श्रेणी अलग है)।
Google का असली प्रतिद्वंद्वी। आर्किटेक्चर के पूर्ण नवीनीकरण के कारण जुलाई 2026 के मध्य में GA प्रस्तावित। आज की तारीख में अनुपलब्ध।
यानी, "GPT-5.6 vs Gemini" की आज की तारीख में निष्पक्ष तुलना करनी हो, तो प्रतिद्वंद्वी Gemini 3.1 Pro है। Sol जुलाई 2026 का, और Gemini 3.1 Pro फरवरी 2026 का मॉडल है, यानी लगभग 5 महीने का पीढ़ी-अंतर है——इसे ध्यान में रखकर पढ़ना ज़रूरी है। और Gemini 3.5 Pro आने पर, खासकर कोडिंग का समीकरण बदल सकता है——इस लेख को "3.5 Pro के आने से पहले का स्नैपशॉट" मानकर पढ़ें।
3. स्पेसिफिकेशन एक नज़र में
| मद | GPT-5.6 Sol | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
| प्रदाता | OpenAI | |
| रिलीज़ | 9 जुलाई 2026 | 19 फरवरी 2026 |
| संदर्भ लंबाई | 1,050,000 tokens | 1,000,000 tokens |
| अधिकतम आउटपुट | 128,000 tokens | 64,000–65,000 tokens |
| ज्ञान कटऑफ | 16 फरवरी 2026 | आधिकारिक रूप से उल्लेख नहीं |
| API कीमत | $5 / $30 per MTok (21 अगस्त 2026 से तीन महीने का प्रचार मूल्य: $4 / $20) | $2 / $12 per MTok (2 लाख टोकन तक के इनपुट पर; उससे अधिक पर $4 / $18) |
| मोडैलिटी | टेक्स्ट+चित्र (आवाज़ अलग मॉडल GPT-Live) | टेक्स्ट+चित्र+आवाज़+वीडियो (नेटिव) |
| ताकत का केंद्र | टर्मिनल/एजेंट कोडिंग, गणित, तर्क | मल्टीमॉडल, लंबा संदर्भ, कीमत, सामान्य ज्ञान |
* कीमत/स्पेसिफिकेशन प्रत्येक कंपनी की आधिकारिक घोषणाओं पर आधारित हैं। Sol का SWE-bench Pro (64.6%) OpenAI की GPT-5.6 घोषणा की मूल्यांकन तालिका से है; उसी तालिका में Gemini 3.1 Pro का 54.2% है, जो Google के मॉडल कार्ड के मान के बराबर है, और दोनों मॉडलों के Terminal-Bench 2.1 मान भी इसी तालिका से हैं। साथ ही OpenAI ने एक विश्लेषण भी प्रकाशित किया, जिसके अनुसार SWE-bench Pro के लगभग 30% कार्यों में खामियाँ हैं। बेंचमार्क की माप-स्थितियाँ और समय भिन्न हैं, यह समान धरातल पर सख्त तुलना नहीं है।
4. बेंचमार्क विस्तृत तुलना
कोडिंग/एजेंट में Sol बड़े अंतर से आगे
| बेंचमार्क | माप-विषय | GPT-5.6 Sol | Gemini 3.1 Pro | विजेता |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | टर्मिनल का स्वायत्त संचालन | 88.8% | 70.7% | 🥇 Sol |
| SWE-bench Pro | वास्तविक रिपॉज़िटरी की बग फिक्सिंग | 64.6% | 54.2% | 🥇 Sol |
| GPQA Diamond | स्नातकोत्तर स्तर का STEM तर्क | 94.6% | 94.3% | 🤝 लगभग बराबर |
| MMMLU | बहुभाषी ज्ञान-प्रश्न | — | 92.6% | — (Sol का प्रकाशित मान नहीं) |
| ARC-AGI-2 | अमूर्त तर्क | 92.5% (सितंबर 2026 में प्रकाशित) | 77.1% | 🥇 Sol (मापने वाली संस्थाएँ अलग) |
| मल्टीमॉडल (आवाज़/वीडियो) | नेटिव समर्थन | △ (अलग मॉडल GPT-Live) | ◎ नेटिव | 🥇 Gemini |
कोडिंग/एजेंट में Sol का एकछत्र राज है (Terminal-Bench +18pt, SWE-bench Pro +10pt; दोनों OpenAI की मूल्यांकन तालिका में एक ही संस्करण की तुलना हैं)। दूसरी ओर GPQA लगभग बराबर है। ARC-AGI-2 में, OpenAI ने सितंबर 2026 में GPT-6 Astra के साथ Sol का जो 92.5% प्रकाशित किया, वह Google द्वारा Gemini 3.1 Pro के लिए प्रकाशित 77.1% से ऊपर है, हालाँकि दोनों को अलग-अलग संस्थाओं ने मापा। MMMLU की तुलना नहीं हो सकती, क्योंकि Sol का प्रकाशित मान नहीं है। बेंचमार्क पर Sol आगे है; Gemini की ताकत आगे बताई गई मल्टीमॉडल क्षमता और कीमत में है। अंत में भी अपने उपयोग के करीब वाला चुनना ही सही रहता है।
5. मल्टीमॉडल——Gemini का मुख्य गढ़
Gemini का सबसे बड़ा भेद "एक ही मॉडल से आवाज़, वीडियो, चित्र और टेक्स्ट को नेटिव रूप से संभाल सकना" है। GPT-5.6 का टेक्स्ट मॉडल मूल रूप से चित्र इनपुट तक ही सीमित है, और आवाज़ को अलग मॉडल GPT-Live (फुल-डुप्लेक्स आवाज़) के रूप में अलग से प्रदान किया जाता है। यानी वीडियो समझ या आवाज़ को शामिल करने वाले एकीकृत वर्कफ़्लो में, Gemini संरचनात्मक रूप से लाभप्रद है।
इसके विपरीत, शुद्ध कोड जनरेशन, टर्मिनल एजेंट, और लंबे समय की स्वायत्त कोडिंग में Sol बेहतर है। "इनपुट/आउटपुट टेक्स्ट/कोड-केंद्रित है, या आवाज़/वीडियो शामिल है" ही पहला विभाजन-बिंदु बनता है।
6. वास्तविक लागत——Gemini की कीमत Sol की लगभग 40%
प्रति-यूनिट कीमत Sol $5/$30 के मुकाबले Gemini 3.1 Pro $2/$12 (2 लाख टोकन तक के इनपुट पर; उससे अधिक पर $4/$18)। इनपुट और आउटपुट दोनों में Gemini की कीमत Sol की लगभग 40% है। पर Sol पर 21 अगस्त 2026 से तीन महीने का प्रचार मूल्य ($4/$20) लागू है, और उस अवधि में यह अंतर घटकर इनपुट में 2 गुना और आउटपुट में लगभग 1.7 गुना रह जाता है। बड़ी मात्रा में प्रोसेसिंग को सस्ते में निपटाने वाले उपयोगों में, Gemini का लागत-लाभ काम आता है।
- Gemini की बढ़त: प्रति-यूनिट कीमत Sol की लगभग 40%। 2 लाख से अधिक इनपुट टोकन पर Gemini $4/$18 हो जाता है, फिर भी Sol से सस्ता रहता है।
- Sol की ओर से जवाब: कोडिंग में टोकन दक्षता 54% बेहतर हुई है, और कोड जनरेशन में आउटपुट मात्रा घटने से वास्तविक लागत का अंतर कम हो जाता है कभी-कभी। साथ ही एक टास्क की सफलता-दर अधिक हो तो दोबारा-काम की लागत में पलटाव भी संभव है।
निष्कर्ष है——"सस्तेपन को प्राथमिकता, मल्टीमॉडल और सामान्य उपयोग हो तो Gemini, कोडिंग सफलता-दर को प्राथमिकता हो तो Sol"। केवल प्रति-यूनिट कीमत नहीं बल्कि "प्रति टास्क-पूर्ति लागत" से देखना अन्य मॉडल-तुलनाओं जैसा ही है। GPT-5.6 की ओर से लागत घटानी हो, तो Sol के बजाय Terra ($2/$12) इस्तेमाल करने पर, 30 जुलाई 2026 की कीमत कटौती के बाद, प्रति-यूनिट कीमत 2 लाख टोकन तक के इनपुट वाले Gemini 3.1 Pro ($2/$12) के बराबर हो जाती है।
7. ताकत/कमज़ोरी मानचित्र
एजेंट का Sol, मल्टीमॉडल का Gemini
- ·टर्मिनल/एजेंट कोडिंग में बड़े अंतर से आगे
- ·SWE-bench Pro, गणित, GPQA में मज़बूत
- ·अधिकतम आउटपुट 128K से लंबे नतीजे एक बार में
- ·टोकन दक्षता +54% (कोडिंग)
- ·आवाज़/वीडियो नेटिव नहीं (अलग मॉडल)
- ·प्रति-यूनिट कीमत Gemini की लगभग 2.5 गुना
- ·MMLU, SWE-bench Verified आदि अप्रकाशित
- ·आवाज़/वीडियो तक नेटिव मल्टीमॉडल
- ·प्रति-यूनिट कीमत Sol की लगभग 40%
- ·GPQA में Sol के लगभग बराबर (94.3%)
- ·Google Workspace एकीकरण
- ·टर्मिनल/एजेंट कोडिंग में बड़े अंतर से पीछे
- ·अधिकतम आउटपुट 64K–, Sol का आधा
- ·पीढ़ी फरवरी 2026 की, कुछ पुरानी (3.5 Pro का इंतज़ार)
8. उपयोग के अनुसार चुनाव कैसे करें
| उपयोग-प्रसंग | अनुशंसित मॉडल | कारण |
|---|---|---|
| टर्मिनल/स्वायत्त कोडिंग एजेंट | Sol | Terminal-Bench 88.8%, SWE-bench Pro 64.6% से बड़ा अंतर |
| वास्तविक रिपॉज़िटरी बग फिक्स / बड़े PR | Sol | कोड सुधार की सफलता-दर अधिक |
| गणित / सख्त तर्क | Sol | गणित में बढ़त, GPQA बराबर |
| वीडियो/आवाज़ सहित मल्टीमॉडल प्रोसेसिंग | Gemini | एक मॉडल में आवाज़/वीडियो तक नेटिव समर्थन |
| लागत-केंद्रित बड़ी मात्रा प्रोसेसिंग / लंबा संदर्भ | Gemini | प्रति-यूनिट कीमत Sol की लगभग 40%। GPT की ओर से Terra की कीमत भी उतनी ही |
| Google Workspace केंद्रित कार्य | Gemini | इकोसिस्टम एकीकरण सहज |
सारांश
- GPT-5.6 Sol: टर्मिनल/एजेंट कोडिंग में दबदबा (Terminal-Bench 88.8% vs 70.7%, SWE-bench Pro 64.6% vs 54.2%)। गणित और GPQA में भी मज़बूत। परंतु आवाज़/वीडियो अलग मॉडल में, और प्रति-यूनिट कीमत लगभग 2.5 गुना।
- Gemini 3.1 Pro: आवाज़/वीडियो तक नेटिव मल्टीमॉडल, और Sol की लगभग 40% प्रति-यूनिट कीमत। GPQA में लगभग बराबर, पर कोडिंग में बड़े अंतर से पीछे।
- समय संबंधी सावधानी: Gemini का असली प्रतिद्वंद्वी 3.5 Pro इस लेख के समय अनुपलब्ध (जुलाई मध्य में GA प्रस्तावित था, पर 22 सितंबर 2026 तक भी उपलब्ध नहीं)। आने के बाद खासकर कोडिंग का समीकरण बदल सकता है।
- चुनाव: कोडिंग/एजेंट=Sol, मल्टीमॉडल/कम-लागत/सामान्य=Gemini। मज़बूती एक-दूसरे से नहीं टकराती, इसलिए "अपने उपयोग के करीब वाला" चुनें।
- लागत उपाय: GPT की ओर से प्रति-यूनिट कीमत घटानी हो, तो Sol के बजाय Terra ($2/$12) इस्तेमाल करने पर कीमत Gemini (2 लाख टोकन तक: $2/$12) के बराबर हो जाती है।
FAQ
Q1. GPT-5.6 Sol और Gemini में, कोडिंग में कौन ज़्यादा मज़बूत है?
Sol स्पष्ट रूप से ऊपर है। टर्मिनल स्वायत्त संचालन के Terminal-Bench 2.1 में 88.8% बनाम 70.7%, और वास्तविक रिपॉज़िटरी सुधार के SWE-bench Pro में 64.6% बनाम 54.2% (सभी OpenAI की मूल्यांकन तालिका से) के साथ, दोनों में बड़े अंतर से Sol आगे है। स्वायत्त कोडिंग एजेंट उपयोग के लिए Sol पहला विकल्प है।
Q2. "Gemini 3.5 Pro" के बजाय "3.1 Pro" से क्यों तुलना?
Gemini 3.5 Pro इस लेख के लिखे जाने के समय अभी सामान्य रूप से उपलब्ध नहीं है इसलिए (आर्किटेक्चर के पूर्ण नवीनीकरण से जुलाई 2026 के मध्य में GA प्रस्तावित)। मौजूदा शीर्ष Pro 3.1 Pro है, इसलिए निष्पक्ष तुलना-विषय यही बनता है। 3.5 Pro आने पर, खासकर कोडिंग का अंतर घटने की संभावना है। 22 सितंबर 2026 तक भी 3.5 Pro, Gemini API के मूल्य पृष्ठ और रिलीज़ नोट्स में नहीं है।
Q3. मल्टीमॉडल (आवाज़/वीडियो) में कौन बेहतर है?
Gemini। एक ही मॉडल से आवाज़, वीडियो, चित्र और टेक्स्ट को नेटिव रूप से संसाधित कर सकता है। GPT-5.6 का टेक्स्ट मॉडल चित्र इनपुट तक ही सीमित है, और आवाज़ अलग मॉडल GPT-Live में अलग की गई है। वीडियो समझ या आवाज़ सहित एकीकृत वर्कफ़्लो में Gemini संरचनात्मक रूप से लाभप्रद है।
Q4. लागत में कौन सस्ता है?
Gemini 3.1 Pro की प्रति-यूनिट कीमत Sol की लगभग 40% है (2 लाख टोकन तक के इनपुट पर $2/$12 बनाम Sol का $5/$30; Sol पर प्रचार मूल्य $4/$20 लागू रहने तक यह अंतर घट जाता है)। परंतु Sol की कोडिंग में टोकन दक्षता 54% सुधरी है, और कोड जनरेशन में आउटपुट मात्रा घटने से वास्तविक लागत का अंतर भी कम हो सकता है। GPT की ओर से प्रति-यूनिट कीमत घटानी हो, तो Sol के बजाय Terra ($2/$12) इस्तेमाल करने पर कीमत Gemini (2 लाख टोकन तक: $2/$12) के बराबर हो जाती है (30 जुलाई 2026 की कीमत कटौती के बाद)।
Q5. तर्क/ज्ञान में कौन ऊपर है?
स्नातकोत्तर स्तर के STEM का GPQA Diamond 94.6% बनाम 94.3% के साथ लगभग बराबर है (Sol का मान OpenAI की मूल्यांकन तालिका से, Gemini का Google से)। अमूर्त तर्क के ARC-AGI-2 में, OpenAI द्वारा सितंबर 2026 में प्रकाशित Sol का 92.5%, Gemini 3.1 Pro के 77.1% से ऊपर है, पर दोनों को अलग-अलग संस्थाओं ने मापा। बहुभाषी ज्ञान (MMMLU, Gemini 92.6%) की तुलना नहीं हो सकती, क्योंकि Sol का प्रकाशित मान नहीं है।
Q6. आखिर किसे चुनें?
उपयोग से तय करें। कोड जनरेशन, टर्मिनल एजेंट और गणित हो तो Sol, वीडियो/आवाज़ मल्टीमॉडल, कम लागत और Google Workspace एकीकरण हो तो Gemini। मज़बूत क्षेत्र एक-दूसरे से नहीं टकराते, इसलिए कुल अंक के बजाय "अपने मुख्य उपयोग के करीब वाला" चुनना सही है। दोनों को टास्क के अनुसार बाँटकर इस्तेमाल करना भी सशक्त विकल्प है।
Q7. Claude को भी शामिल करें तो क्या होता है?
वास्तविक प्रोडक्शन-स्तर कोडिंग में Claude परिवार (Fable 5 का SWE-bench Pro, OpenAI की मूल्यांकन तालिका और Anthropic के सिस्टम कार्ड, दोनों में 80.0%) Sol से आगे निकलने वाले दृश्य भी हैं। विस्तार के लिए Sol vs Claude Opus 4.8/vs Claude Fable 5 देखें। 2026 में "उपयोग के अनुसार GPT/Claude/Gemini को बाँटकर इस्तेमाल करना" वाला मल्टी-मॉडल संचालन मानक है।
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