虽然生成式媒体（视频和图像）占据了所有头条新闻，但大语言模型（LLM）仍然是 AI 生态系统的“大脑”。在 2026 年，霸主之争已缩小到两个泰坦：Google 的 Gemini 3 Pro 和 Anthropic 的 Claude 4.5 Opus。
我们要让这两个模型通过一系列严格的测试——不仅仅是写诗，而是执行复杂的智能体工作流——看看哪一个值得你每月付费。
规格参数对比
| 特性 | Gemini 3 Pro | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|
| 上下文窗口 | 1000 万 Token | 200 万 Token |
| 多模态 | 原生 音频/视频/图像 | 图像/文档 |
| 推理得分 (MMLU-Pro) | 94.5% | 93.8% |
| 智能体得分 (SWE-bench) | 48.2% | 51.5% |
| 定价 (输入/输出) | $2 / $6 每百万 | $10 / $30 每百万 |
第一轮：视觉推理与视频理解
胜者：Gemini 3 Pro
Gemini 3 Pro 的原生多模态架构在这里大放异彩。我们给两个模型都投喂了一个 1 小时的财报电话会议原始视频（无字幕）。
- Gemini 3 Pro：即时分析视频，提取屏幕上显示的幻灯片数据，并将其与音轨进行关联，指出了 CEO 发言中的前后矛盾之处。
- Claude 4.5：需要我们先将帧提取为图像。它在分析静态帧方面做得很好，但丢失了时间上下文和音频的细微差别。
第二轮：智能体工作流与工具使用
胜者：Claude 4.5 Opus
我们给两个模型布置了一个复杂的任务：“研究 5 个 SaaS 竞争对手的定价，创建一个对比电子表格，并将其通过邮件发送给我。”
- Claude 4.5 Opus：完美地操作浏览器工具，处理验证码 (CAPTCHA)，并完美格式化 CSV。它感觉像是一个人类实习生。
- Gemini 3 Pro：在多步骤规划上很挣扎。它经常陷入循环，试图访问被阻止的网站，而不是寻找替代方案。
结论：如果你正在构建自主智能体 (Autonomous Agents)，Claude 仍然是可靠性之王。
第三轮：“大海捞针” (长上下文)
胜者：Gemini 3 Pro
我们在一个 1000 万 Token 的数据集（相当于约 200 本书）中隐藏了一个特定的密钥。
- Gemini 3 Pro：在 12 秒内以 100% 的准确率找回了密钥。
- Claude 4.5 Opus：在 45 秒内找回了密钥，但在周围的上下文上产生了一些幻觉。
Gemini 的 环状注意力 (Ring Attention) 架构使其在海量数据检索方面具有明显优势。
第四轮：代码与架构
胜者：平局
- Claude 4.5 Opus：仍然拥有“一次通过”代码生成的皇冠。它的代码更干净，更符合 Python 风格，并且需要更少的调试。
- Gemini 3 Pro：在系统设计和理解海量代码库方面表现更好。你可以上传整个 GitHub 仓库，它比 Claude 更能理解依赖关系图。
建议：用 Claude 编写新功能。用 Gemini 调试遗留的单体应用。
生态系统优势
这是 Gemini 3 Pro 对 Google 生态开发者具有领先优势的地方。它与 Genie 3（Google 的世界模型）的集成是无缝的。
- 场景：你要求 Gemini “设计一个马里奥风格的关卡”。
- 结果：Gemini 不仅生成代码，还生成供 Genie 3 视觉渲染关卡的提示词和参数。
结语
- 选择 Gemini 3 Pro，如果你是数据科学家或处理海量数据（视频、音频、代码库）的企业。它是终极的处理器。
- 选择 Claude 4.5 Opus，如果你正在构建自主智能体或需要高精度的创意写作。它是终极的思考者。
决定不了？你可以在 GenieAI 聊天界面 中并排使用它们，将复杂的推理路由给 Claude，将繁重的数据处理路由给 Gemini。