2026 年 9 月 29 日补充：本文比较的是截至 2026 年 7 月的 GPT-5.6 Sol 与 Gemini 3.1 Pro。此后，OpenAI 于 9 月 3 日发布了 GPT-6 Astra，又于 9 月 22 日（美国时间）发布了作为本文比较对象 GPT-5.6 Sol 下一代的 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。截至 2026 年 9 月 30 日，其 API 模型列表建议：不确定从哪里开始时用 Astra，兼顾智能与成本用 9 月 29 日发布的 GPT-6.1 Sol（在 ChatGPT 中可在 Work 和 Codex 使用，聊天中没有；每百万 token 输入 $2、输出 $10），注重成本的大批量任务用 GPT-6 Luna（GPT-5.6 Sol 在过渡期内仍可使用）。Google 于 9 月 2 日全面开放了 Gemini 3.8 Flash，但 Gemini 3.1 Pro 在 API 上仍是预览版；本文称“尚未发布”的 Gemini 3.5 Pro，截至 9 月 22 日仍未出现在 Gemini API 的价格页和版本说明中。Anthropic 也于 7 月 24 日发布了 Claude Opus 5、9 月 1 日发布了 Claude Fable 5.1、9 月 22 日发布了 Claude Opus 5.5。费用方面请参阅实测比较 Astra（low）与 GPT-5.6 Sol（high）的文章。9 月 22 日，我们把 Gemini 3.1 Pro 的价格更正为 $2/$12，并把其 Terminal-Bench 成绩换成与 Sol 相同的 2.1 版数值（70.7%）。正文中的“旗舰”“现行”等说法和基准数值，除注明日期者外均为撰写时的情况。
目录
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%，在编码智能体领域大幅甩开 Gemini。GPQA Diamond 也以 94.6% 位居顶级（三项均为 OpenAI 评估表中的数值）。“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 四成的单价。多语言知识问答 MMMLU 92.6%、ARC-AGI-2 77.1%（均为 Google 公布的数值），在通用知识与抽象推理上也很强。“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 | 官方未注明 |
| API 价格 | $5 / $30 per MTok（自2026年8月21日起为期3个月的促销价为 $4 / $20） | $2 / $12 per MTok（输入不超过 20 万 token；超过时为 $4 / $18） |
| 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。Sol 的 SWE-bench Pro（64.6%）来自 OpenAI 的 GPT-5.6 发布中的评估表；同一张表列出 Gemini 3.1 Pro 为 54.2%，与 Google 模型卡的数值一致，两款模型的 Terminal-Bench 2.1 数值也都出自这张表。与此同时，OpenAI 还发布了一份分析，认为 SWE-bench Pro 中约 30% 的任务存在缺陷。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% | 70.7% | 🥇 Sol |
| SWE-bench Pro | 真实代码仓库的缺陷修复 | 64.6% | 54.2% | 🥇 Sol |
| GPQA Diamond | 研究生级 STEM 推理 | 94.6% | 94.3% | 🤝 几乎持平 |
| MMMLU | 多语言知识问答 | — | 92.6% | —（Sol 未公布数值） |
| ARC-AGI-2 | 抽象推理 | 92.5%（2026年9月公布） | 77.1% | 🥇 Sol（测量方不同） |
| 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 +18pt、SWE-bench Pro +10pt，均为 OpenAI 评估表中同一版本的对比）。另一方面GPQA 几乎持平。ARC-AGI-2 上，OpenAI 在 2026年9月随 GPT-6 Astra 公布的 Sol 92.5%，高于 Google 为 Gemini 3.1 Pro 公布的 77.1%，但两者由不同机构测量。MMMLU 因 Sol 没有公布数值而无法比较。从基准看 Sol 占优，Gemini 的强项在于下文的多模态与价格。最终，选择与用途更接近的一方仍是正解。
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 单价约为 Sol 的四成
单价方面 Sol 为 $5/$30，Gemini 3.1 Pro 为 $2/$12（输入不超过 20 万 token；超过时为 $4/$18）。无论输入还是输出，Gemini 都约为 Sol 的四成。不过 Sol 处于自2026年8月21日起为期3个月的促销价（$4/$20），这段时间里差距缩小到输入2倍、输出约1.7倍。在想以低成本处理大批量任务的用途上，Gemini 的成本优势会显现。
- Gemini 占优：单价约为 Sol 的四成。输入超过 20 万 token 时 Gemini 升至 $4/$18，但仍低于 Sol。
- 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/$12），经 2026年7月30日的降价后，其单价与输入不超过 20 万 token 时的 Gemini 3.1 Pro 相同（$2/$12）。
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）
- ·单价约为 Gemini 的 2.5 倍
- ·MMLU、SWE-bench Verified 等未公布
- ·连语音、视频都原生的多模态
- ·单价约为 Sol 的四成
- ·GPQA 与 Sol 几乎持平（94.3%）
- ·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 | 单价约为 Sol 的四成。GPT 一侧的 Terra 价格相同 |
| 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 70.7%、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，单价约为 2.5 倍。
- Gemini 3.1 Pro: 连语音、视频都原生的多模态，单价约为 Sol 的四成。GPQA 几乎持平，但编码上大幅落后。
- 时态提醒：Gemini 真正的对手 3.5 Pro 在本文时点尚未发布（原定7月中旬 GA，但截至2026年9月22日仍未提供）。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（$2/$12），即与 Gemini（不超过 20 万 token 时 $2/$12）同价。
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 70.7%，真实代码仓库修复的 SWE-bench Pro 为 64.6% 对 54.2%（均为 OpenAI 评估表中的数值），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。截至2026年9月22日，Gemini API 的价格页和版本说明中仍没有 3.5 Pro。
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 的单价约为 Sol 的四成（输入不超过 20 万 token 时 $2/$12 对 Sol 的 $5/$30。Sol 处于自2026年8月21日起为期3个月的促销价 $4/$20 期间差距会缩小）。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/$12），即与 Gemini（不超过 20 万 token 时 $2/$12）同价（2026年7月30日降价后）。
Q5. 推理、知识哪个更强？
研究生级 STEM 的 GPQA Diamond 为 94.6% 对 94.3%，几乎持平（Sol 的数值来自 OpenAI 评估表，Gemini 的来自 Google）。抽象推理的 ARC-AGI-2 上，OpenAI 于2026年9月公布的 Sol 92.5% 高于 Gemini 3.1 Pro 的 77.1%，但两者由不同机构测量。多语言知识问答 MMMLU（Gemini 92.6%）因 Sol 没有公布数值而无法比较。
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、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（Fable 5 的 SWE-bench Pro 在 OpenAI 评估表和 Anthropic 的系统卡中均为 80.0%）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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