目前 Gemini 3 Pro 给大家的印象是，各项基准测试一骑绝尘，编码略输 Claude Sonnet 4.5。AI 技术博主 Mervin Praison 对两款模型的编码能力做了一个面对面测评。
先说一下 Gemin 3 Pro 的优点。它可以处理文本、图片、视频、音频，甚至 PDF 文件，基本上什么都能扔进去，输出都是标准的文本格式。上下文窗口很大，输入高达 100 万 Token，输出 6.4 万 Token，实用性很强。知识库更新到 2025 年 1 月，支持函数调用、结构化输出，甚至可以把搜索当工具直接用，还有代码执行能力。Gemini 3 Pro 采用稀疏专家混合（SMoE）结构。官方还发布了专门做推理的 Gemini 3 Deep Think，强化了多模态和推理这两块。
在 Mervin 实际测试中，Gemini 3 Pro 预览版在基准任务上表现很稳，比如生成 Three.js 应用时，报错和警告都比 Claude Sonnet 4.5 少，平均生成时间也略短。在做旋转立方体、数据仪表盘、分子结构浏览器、太阳系模拟这些任务上，Gemini 3 Pro 的生成结果要么更快，要么更流畅，交互体验也好一些。当然偶尔也有例外，比如地形模拟和城市生成，Claude Sonnet 4.5 的画面更自然、清晰，视觉观感更讨喜。总体下来，两者各有优势，但 Gemini 3 Pro 在稳定性、速度、上下文处理能力上确实有点领先。
最近看了不少 AI 博主的测评，或许每个人测评的内容和方式不同，我的感受是，Germini 3 Pro 、Sonnet 4.5，以及 GPT 5.1 各有千秋，并没有那款模型有特别明显的优势。建议大家，几款模型都可以拿来试试，除了模型本身性能，也需要多关注模型的使用成本，自己的熟悉程度，搭配的工具等整个开发生态！
