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OpenAI 的旗舰 GPT-5.6"Sol"（2026年7月9日正式提供）与 Google 的 Gemini。两者的对比，与此前的对 Claude 之战（vs Opus 4.8／vs Fable 5）局面截然不同。Sol 在智能体/终端编码上压倒性领先，Gemini 则以原生多模态和价格抗衡——两者的强项几乎不重叠。
此外还有一个重要的"时态陷阱"。Google 真正的对手 Gemini 3.5 Pro，在本文撰写时尚未正式提供（因架构全面重构而推迟至2026年7月中旬）。因此当前公正的比较对象，是现行的旗舰 Gemini 3.1 Pro。本文在明示这一前提的基础上，依据官方发布与独立基准测试，梳理两者的实力、价格、多模态以及按场景的选择方式。
智能体 vs 多模态
— 强项几乎不重叠的两强
Sol: 终端・智能体编码压倒性领先 ／ Gemini: 以多模态和价格抗衡
1. 定位——"智能体之王 Sol"vs"多模态之王 Gemini"
GPT-5.6 Sol——终端・智能体编码的霸主
Sol 是 GPT-5.6（Luna/Terra/Sol）的旗舰型号。在自主操作终端的 Terminal-Bench 2.1 上达 88.8%，修复真实代码仓库的 SWE-bench Pro 上达 64.6%（估算），在编码智能体领域大幅甩开 Gemini。GPQA Diamond 也以 94.6% 位居顶级。"能自主编写代码、操作终端的智能体"这一完成度是其武器（来源: OpenAI 官方发布・Vellum）。
Gemini 3.1 Pro——原生多模态与价格的巨人
Gemini 3.1 Pro 的武器，是不仅能处理文本、还能原生处理语音・视频的多模态能力、100万 token 的长上下文，以及约为 Sol 一半的价格。MMLU 92.6%、ARC-AGI-2 77.1%，在通用知识与抽象推理上也很强，并在 WebDev Arena（真实 Web 开发的人工评测）中取得顶级 Elo。"用一个模型廉价而广泛地处理图像・语音・视频・文本"是 Gemini 的思路（来源: Google DeepMind・各类独立基准）。
2. 该和哪个 Gemini 比——3.5 Pro 尚未发布
在比较之前，需要准确把握 Gemini 现行的产品阵容。这里若判断错误，比较便无法成立。
2026年2月发布。本文的比较对象。多模态・长上下文・价格是其强项。
2026年5月发布的高速・低成本模型。并非旗舰 Sol 的正面对手（档次不同）。
Google 真正的对手。因架构全面重构，预计2026年7月中旬 GA。截至今日尚未提供。
也就是说，若要在今日这个时点公正地比较"GPT-5.6 vs Gemini"，对手就是 Gemini 3.1 Pro。Sol 为2026年7月、Gemini 3.1 Pro 为2026年2月的模型，存在约5个月的代际差，阅读时需要打个折扣。而且一旦 Gemini 3.5 Pro 发布，尤其是编码方面的格局可能改变——请把本文当作"3.5 Pro 登场前的一张快照"来阅读。
3. 规格速查表
| 项目 | GPT-5.6 Sol | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|
| 提供方 | OpenAI | |
| 发布 | 2026年7月9日 | 2026年2月19日 |
| 上下文长度 | 1,050,000 tokens | 1,000,000 tokens |
| 最大输出 | 128,000 tokens | 64,000〜65,000 tokens |
| 知识截止 | 2026年2月16日 | 2026年1月 |
| API 价格 | $5 / $30 per MTok | $2.50 / $15 per MTok（按量随 Tier 变动） |
| 模态 | 文本＋图像（语音为独立模型 GPT-Live） | 文本＋图像＋语音＋视频（原生） |
| 核心强项 | 终端・智能体编码、数学、推理 | 多模态、长上下文、价格、通用知识 |
※价格・规格基于各公司官方发布与独立汇总。Sol 的 SWE-bench Pro 为估算值（OpenAI 未公布）。各基准的测量条件・时期不同，并非同一标准下的严格比较。
4. 基准测试详细对比
编码/智能体方面 Sol 大幅领先
| 基准测试 | 测量内容 | GPT-5.6 Sol | Gemini 3.1 Pro | 胜者 |
|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | 终端的自主操作 | 88.8% | 68.5% | 🥇 Sol |
| SWE-bench Pro | 真实代码仓库的缺陷修复 | 64.6%（估算） | 54.2% | 🥇 Sol |
| GPQA Diamond | 研究生级 STEM 推理 | 94.6% | 94.3% | 🤝 几乎持平 |
| MMLU | 通用知识 | — | 92.6% | 🥇 Gemini |
| ARC-AGI-2 | 抽象推理 | — | 77.1% | 🥇 Gemini |
| WebDev Arena（Elo） | 真实 Web 开发的人工评测 | — | 1,487 | 🥇 Gemini |
| 多模态（语音・视频） | 原生支持 | △（独立模型 GPT-Live） | ◎ 原生 | 🥇 Gemini |
编码/智能体是 Sol 的独角戏（Terminal-Bench +20pt、SWE-bench Pro +10pt）。另一方面GPQA 几乎持平，通用知识(MMLU)・抽象推理(ARC-AGI-2)・真实 Web 开发(WebDev Arena) 上 Gemini 领先。这是"随所测基准不同，胜者交替"的典型，选择与用途更接近的一方才是正解。
5. 多模态——Gemini 的主战场
Gemini 最大的差异化在于"用一个模型即可原生处理语音・视频・图像・文本"。GPT-5.6 的文本模型本体只到图像输入，语音以独立模型 GPT-Live（全双工语音）分离提供。也就是说，在包含视频理解或语音的一体化工作流中，Gemini 在结构上更有利。
反过来，在纯粹的代码生成・终端智能体・长时间自主编码上则是 Sol 胜出。"输入输出以文本/代码为主，还是包含语音・视频"是最初的分岔点。
6. 实际成本——Gemini 约便宜一半
单价方面 Sol 为 $5/$30，Gemini 3.1 Pro 为 $2.50/$15（按量随 Tier 变动）。无论输入还是输出，Gemini 大约都是一半价格。在想以低成本处理大批量、长上下文的用途上，Gemini 的成本优势会显现。
- Gemini 占优：单价约为一半。在大量使用百万 token 级长上下文的工作负载中，总额差距很大。
- Sol 一方的反驳：编码上 token 效率提升了 54%，在代码生成中输出量减少、实际成本差距会缩小的情况存在。加之若单个任务的成功率更高，返工成本上也可能实现反超。
结论是"重视便宜・多模态・通用则选 Gemini，重视编码成功率则选 Sol"。不只看单价，而是以"每完成一个任务的成本"来衡量，这一点与其他模型比较相同。若想在 GPT-5.6 一侧压低成本，不用 Sol 而用 Terra（$2.50/$15），单价即可与 Gemini 处于同一水平。
7. 强项・弱项一览图
智能体之王 Sol，多模态之王 Gemini
- ・终端/智能体编码大幅领先
- ・SWE-bench Pro・数学・GPQA 都很强
- ・最大输出 128K，可一口气产出长成果
- ・token 效率+54%（编码）
- ・语音・视频非原生支持（需独立模型）
- ・单价约贵一倍
- ・SWE-bench Pro 等主要数值未公布
- ・连语音・视频都原生的多模态
- ・单价约半价，擅长长上下文
- ・MMLU・ARC-AGI-2・WebDev Arena 领先
- ・Google Workspace 联动
- ・终端/智能体编码大幅落后
- ・最大输出 64K〜，只有 Sol 的一半
- ・代际偏旧（2026年2月，等 3.5 Pro）
8. 按使用场景选择
| 使用场景 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 终端・自主编码智能体 | Sol | Terminal-Bench 88.8%・SWE-bench Pro 64.6%，大幅领先 |
| 真实代码仓库的缺陷修复・大 PR | Sol | 代码修复的成功率更高 |
| 数学・严格推理 | Sol | 数学占优，GPQA 持平 |
| 包含视频・语音的多模态处理 | Gemini | 一个模型即可原生支持到语音・视频 |
| 重视成本的大批量处理・长上下文 | Gemini | 单价约半价。GPT 一侧则 Terra 也是候选 |
| 通用知识・抽象推理・Web 开发 | Gemini | MMLU・ARC-AGI-2・WebDev Arena 领先 |
| 以 Google Workspace 为中心的业务 | Gemini | 生态系统联动顺畅 |
总结
- GPT-5.6 Sol: 在终端/智能体编码上压倒性领先（Terminal-Bench 88.8% vs 68.5%、SWE-bench Pro 64.6% vs 54.2%）。数学・GPQA 也很强。不过语音・视频要靠独立模型，单价约贵一倍。
- Gemini 3.1 Pro: 连语音・视频都原生的多模态、约半价的价格、MMLU・ARC-AGI-2・WebDev Arena 领先。编码上大幅落后。
- 时态提醒：Gemini 真正的对手 3.5 Pro 在本文时点尚未发布（预计7月中旬 GA）。登场后尤其编码格局可能改变。
- 选择方式：编码/智能体＝Sol，多模态/低成本/通用＝Gemini。强项不重叠，因此选"与用途更接近的一方"。
- 成本对策：若想在 GPT 一侧压低单价，不用 Sol 而用 Terra，即可与 Gemini 同水平。
FAQ
Q1. GPT-5.6 Sol 和 Gemini，编码哪个更强？
Sol 明显更强。终端自主操作的 Terminal-Bench 2.1 为 88.8% 对 68.5%，真实代码仓库修复的 SWE-bench Pro 为 64.6%（估算）对 54.2%，均由 Sol 大幅领先。若用于自主编码智能体，Sol 是首选。
Q2. 为什么和"Gemini 3.1 Pro"比，而不是"3.5 Pro"？
因为Gemini 3.5 Pro 在本文撰写时尚未正式提供（因架构全面重构，预计2026年7月中旬 GA）。现行的旗舰 Pro 是 3.1 Pro，因此公正的比较对象是它。一旦 3.5 Pro 发布，尤其编码上的差距可能缩小。
Q3. 多模态（语音・视频）哪个更擅长？
是 Gemini。用一个模型即可原生处理语音・视频・图像・文本。GPT-5.6 的文本模型只到图像输入，语音被分离到独立模型 GPT-Live。在视频理解或含语音的一体化工作流中，Gemini 在结构上更有利。
Q4. 成本哪个更便宜？
Gemini 3.1 Pro 约半价（$2.50/$15 对 Sol 的 $5/$30）。不过 Sol 在编码上 token 效率提升了 54%，代码生成时输出量减少、实际成本差距也可能缩小。若想在 GPT 一侧压低单价，不用 Sol 而用 Terra（$2.50/$15），即可与 Gemini 同水平。
Q5. 推理・知识哪个更强？
不相上下。研究生级 STEM 的 GPQA Diamond 为 94.6% 对 94.3%，几乎持平。另一方面，通用知识的 MMLU（92.6%）与抽象推理的 ARC-AGI-2（77.1%）由 Gemini 领先。可以理解为"严格推理几乎持平，广泛知识略偏 Gemini"。
Q6. 到底该选哪个？
按用途来定。代码生成・终端智能体・数学选 Sol，视频/语音的多模态・低成本・通用知识・Google Workspace 联动选 Gemini。强项不重叠，因此不看综合分，而选"与自己主用途更接近的一方"才是正解。按任务分工同时使用两者也很有力。
Q7. 若把 Claude 也算进来会怎样？
在真实生产级编码上，Claude 阵营（如 Fable 5 的 SWE-bench Pro 80.3% 等）在某些场景也会超越 Sol。详情请参考Sol vs Claude Opus 4.8／vs Claude Fable 5。2026年，"按用途在 GPT/Claude/Gemini 之间分工"的多模型运用已成为标准。
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