Gemini 3.1 Pro vs Sonnet 4.6 vs GPT-5.2：2026年版
Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.2 — 2026年2月時点の決定版比較。推論、コーディング、コンピュータ操作、価格設定、およびどのAIモデルをどのような用途に使用すべきかについて、ベンチマークを並べて比較します。
TL;DR
| Gemini 3.1 Pro | Sonnet 4.6 | GPT-5.2 | |
|---|---|---|---|
| 推論 (ARC-AGI-2) | 77.1% | 58.3% | 52.9% |
| 科学 (GPQA) | 94.3% | 89.9% | 92.4% |
| コーディング (SWE-bench) | 80.6% | 79.6% | 80.0% |
| コンピュータ操作 (OSWorld) | N/A | 72.5% | 38.2% |
| オフィス・タスク (Elo) | N/A | 1633 | 1462 |
| コンテキスト | 1M (ネイティブ) | 1M (ベータ) | 400K |
| 入力価格 | $2/M | $3/M | $5/M |
| 出力価格 | $12/M | $15/M | $15/M |
- 抽象的推論 + 科学 + 最安値 → Gemini 3.1 Pro
- コンピュータ操作 + 事務作業 + エージェントの安全性 → Claude Sonnet 4.6
- 純粋な数学 + スピード → GPT-5.2
2026年2月：13日間で登場した3つのフロンティアモデル
AIモデルの勢力図が塗り替えられました。わずか2週間足らずの間に以下のモデルがリリースされました。
- 2月6日: Claude Opus 4.6 (Anthropic)
- 2月17日: Claude Sonnet 4.6 (Anthropic)
- 2月19日: Gemini 3.1 Pro (Google)
推論：Gemini 3.1 Proが圧倒
ARC-AGI-2 (未知の問題解決)
これは純粋な推論能力をテストするベンチマークです。モデルがこれまでに見たことのない、暗記すべきパターンが存在しない問題を解決する能力を測ります。
| モデル | スコア |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 77.1% |
| Claude Opus 4.6 | 68.8% |
| Claude Sonnet 4.6 | 58.3% |
| GPT-5.2 | 52.9% |
| Gemini 3 Pro | 31.1% |
Gemini 3.1 Proは Opus 4.6に対して8.3ポイント、GPT-5.2に対しては24.2ポイントという大きな差をつけてリードしています。これは、現在公開されているフロンティアモデルのベンチマークの中で最も広い開きです。
Gemini 3 Pro (31.1%) から 3.1 Pro (77.1%) への148%という劇的な向上は、Deep Think 推論技術をベースモデルに統合したことによるものです。
GPQA Diamond (大学院レベルの科学)
| モデル | スコア |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 94.3% |
| GPT-5.2 | 92.4% |
| Claude Opus 4.6 | 91.3% |
| Claude Sonnet 4.6 | 89.9% |
Geminiは、物理学、化学、生物学などの大学院レベルのエキスパートによる科学的推論においてリードしています。
勝者: Gemini 3.1 Pro (推論において大幅なリード)コーディング：三者並走
SWE-bench Verified (実世界におけるソフトウェアエンジニアリング)
| モデル | スコア |
|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 80.8% |
| Gemini 3.1 Pro | 80.6% |
| GPT-5.2 | 80.0% |
| Claude Sonnet 4.6 | 79.6% |
4つのモデルすべてが1.2ポイント差以内に収まっています。これは事実上の同点と言えます。GeminiがコーディングにおいてClaudeと肩を並べたのはこれが初めてです。
Terminal-Bench 2.0 (エージェントによるターミナル操作)
| モデル | スコア |
|---|---|
| GPT-5.3-Codex | 77.3% |
| Gemini 3.1 Pro | 68.5% |
| Claude Opus 4.6 | 65.4% |
| Claude Sonnet 4.6 | 59.1% |
Gemini 3.1 Proは、ターミナルベースのエージェント型コーディングにおいて、両方のClaudeモデルを上回っています。これを上回るのは、特化型の GPT-5.3-Codex モデル（標準の GPT-5.2 ではない）のみです。
開発ツールへの統合
| モデル | 利用可能なツール |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | Gemini CLI, GitHub Copilot, Android Studio, AI Studio |
| Claude Sonnet 4.6 | Claude Code, Cursor, GitHub Copilot |
| GPT-5.2 | GitHub Copilot, ChatGPT, Codex CLI |
3つのモデルすべてが GitHub Copilot で利用可能です。Geminiは、モバイル開発者向けに Android Studio 統合という独自の利点を持っています。
勝者: 引き分け (Geminiが差を詰め、すべてのモデルが競合状態)Be first to build with AI
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コンピュータ操作：Claudeの独壇場
OSWorld (AIによるコンピュータ制御)
| モデル | スコア |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 72.5% |
| Claude Opus 4.6 | 72.7% |
| GPT-5.2 | 38.2% |
| Gemini 3.1 Pro | ベンチマークなし |
Gemini 3.1 Proは汎用的なコンピュータ操作機能を提供していません。Claude Sonnet 4.6は、クリック、タイピング、アプリのナビゲーション、フォーム入力などのコンピュータ操作をプロダクションレベルの精度で確実に実行できる唯一のモデルです。
ワークフローにブラウザの自動化、レガシーシステムからのデータ抽出、自動フォーム入力が含まれる場合、Claudeが唯一の実質的な選択肢となります。
勝者: Claude Sonnet 4.6 (競合なし)エージェント機能
マルチツール・エージェント・パフォーマンス
| ベンチマーク | Gemini 3.1 Pro | Opus 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| APEX-Agents | 33.5% | 29.8% | 23.0% |
| MCP Atlas (ツール使用) | 69.2% | — | — |
| BrowseComp (ウェブ検索) | 85.9% | 84.0% | — |
Gemini 3.1 Proは、多段階の計画、ツール使用、およびエージェントによるウェブ検索といったエージェントベンチマークでリードしています。APEX-Agentsのスコア (33.5% vs Opusの29.8%) は、複雑な環境における自律的な問題解決能力が高いことを示唆しています。
エージェントの安全性
Claude Sonnet 4.6は、プロンプトインジェクションへの耐性をOpusレベルまで具体的に改善しました。これは、エージェントが信頼できないウェブコンテンツを処理する際に重要となります。Googleは、Gemini 3.1 Proのエージェント文脈における比較可能な安全性の指標を公開していません。
勝者: Gemini 3.1 Pro (ベンチマークにおいて), Claude Sonnet 4.6 (安全性において)マルチモーダル：Geminiの核心的な強み
各モデルが処理できる内容
| 入力タイプ | Gemini 3.1 Pro | Sonnet 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| テキスト | はい | はい | はい |
| 画像 | はい | はい | はい |
| 音声 | はい (ネイティブ) | いいえ | はい |
| 動画 | はい (ネイティブ) | いいえ | いいえ |
| はい | はい | はい |
Gemini 3.1 Proは、コンテキストウィンドウ内で最大1時間の動画と11時間の音声をネイティブに処理できます。ClaudeもGPTも動画をネイティブに処理することはできません。
ビデオ分析、音声の文字起こし、またはマルチフォーマットのドキュメント処理を含むタスクにおいて、Geminiは唯一の選択肢です。
勝者: Gemini 3.1 Pro (大幅なリード)コンテキストウィンドウ
| モデル | コンテキストウィンドウ | 長文コンテキストスコア (MRCR v2) |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 1M (ネイティブ) | 84.9% |
| Claude Sonnet 4.6 | 1M (ベータ) | 84.9% (同点) |
| Claude Opus 4.6 | 1M (ネイティブ) | 76.0% |
| GPT-5.2 | 400K | — |
GeminiとClaude Sonnetは、MRCR v2における長文コンテキストパフォーマンスにおいて84.9%で同点です。両者とも、GPT-5.2の400K制限を大幅に上回っています。
Geminiの1Mコンテキストはネイティブ（一般提供）ですが、Claudeのものはベータ版です。保証された長文コンテキストの信頼性を必要とする本番環境のワークロードでは、Geminiに分があります。
勝者: 引き分け (Gemini ネイティブ vs Claude ベータ)価格：Geminiが最安
APIコスト比較
| モデル | 入力 (100万トークンあたり) | 出力 (100万トークンあたり) | セッションあたりのコスト* |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | $0.44 |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | $0.60 |
| GPT-5.2 | $5.00 | $15.00 | $0.80 |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | $3.00 |
*セッション = 10万入力 + 2万出力トークン
Gemini 3.1 Proは、1セッションあたりSonnet 4.6より27%安く、GPT-5.2より45%安価です。
大規模運用時 (1日100セッション、30日間)
| モデル | 月間コスト |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $1,320 |
| Gemini 3.1 Pro (バッチ) | $660 |
| Claude Sonnet 4.6 | $1,800 |
| GPT-5.2 | $2,400 |
| Claude Opus 4.6 | $9,000 |
バッチモードを使用すると、Gemini 3.1 Proの月間コストは1日100セッションで660ドルとなり、Sonnet 4.6の1,800ドルの半分以下に抑えられます。
勝者: Gemini 3.1 Pro (最安のフロンティアモデル)オフィス・タスクとナレッジワーク
GDPval-AA Elo (実世界のオフィス生産性)
| モデル | スコア |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 1633 |
| Claude Opus 4.6 | 1606 |
| GPT-5.2 | 1462 |
| Gemini 3.1 Pro | 非公開 |
Claudeは、スプレッドシート、フォーム、文書分析などのオフィス自動化においてリードしています。GoogleはGemini 3.1 Proのこのベンチマークのスコアを公開しておらず、この分野ではそれほど強力ではない可能性を示唆しています。
Finance Agent v1.1
| モデル | スコア |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 63.3% |
| Claude Opus 4.6 | 60.1% |
| GPT-5.2 | 59.0% |
| Gemini 3.1 Pro | 非公開 |
どのモデルを使うべきか？
以下の場合に Gemini 3.1 Pro を選択：
- 抽象的推論 — 77.1% の ARC-AGI-2 は現在利用可能な最高値
- 科学的分析 — 94.3% の GPQA Diamond は全モデルをリード
- 予算が重要 — $2/$12 はフロンティアモデルで最安の価格設定
- マルチモーダル処理 — 動画および音声分析
- Android 開発 — ネイティブな Android Studio 統合
- 巨大なコンテキスト — 信頼性が実証されたネイティブ 1M
以下の場合に Claude Sonnet 4.6 を選択：
- コンピュータ操作 — 72.5% の OSWorld。対抗できるモデルは存在しない
- オフィス自動化 — スプレッドシート、フォーム、データ分析 (1633 Elo)
- エージェントの安全性 — 最高のプロンプトインジェクション耐性
- Claude Code ワークフロー — Sonnet 4.5 よりも 70% 好まれる
- 財務分析 — 63.3% の Finance Agent は全モデルをリード
- 指示への忠実さ — ハルシネーションが少なく、過剰なエンジニアリングを避ける
以下の場合に GPT-5.2 を選択：
- 純粋な数学 — 100% の AIME 2025 は類を見ない
- OpenAI エコシステム — ChatGPT Plus、Assistants API、Codex
- 迅速なレスポンス — 単純なクエリにおける最小のレイテンシ
- 既存の統合 — すでに OpenAI の API で構築されている場合
マルチモデル戦略
モデル間の差はほとんどのベンチマークで縮まっていますが、特化型の機能では差が広がっています。新しく登場したベストプラクティスは以下の通りです：
| タスク | 最適なモデル |
|---|---|
| 抽象的推論 / リサーチ | Gemini 3.1 Pro |
| コンピュータ操作 / ブラウザ自動化 | Claude Sonnet 4.6 |
| 複雑な数学 | GPT-5.2 |
| オフィス / 財務タスク | Claude Sonnet 4.6 |
| 動画 / 音声分析 | Gemini 3.1 Pro |
| 一般的なコーディング | どれでも (すべて ≥79.6%) |
| コスト重視のエージェント群 | Gemini 3.1 Pro |
| 大規模なコードベースのリファクタリング | Claude Opus 4.6 |
結論
2026年2月をもって、「一つのモデルですべてが解決する」時代は終わりました。Gemini 3.1 Proは推論と価格でリードし、Claude Sonnet 4.6はコンピュータ操作とオフィス・タスクでリードしています。GPT-5.2は数学でリードしています。それぞれに明確で揺るぎない利点があります。
プロダクトを構築するほとんどの開発者にとって、現実的な答えはこうです：一般的なタスクには3つのうちどれかを選び、タスクが専門性を必要とする場合に専門モデルに切り替える。
真の競争上の優位性は、どのモデルを使うかではなく、いかに速くリリースするかにあります。
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情報源:
- Google Blog: Gemini 3.1 Pro announcement
- OfficeChai: Gemini 3.1 Pro beats Claude Opus 4.6, GPT 5.2 on most benchmarks
- VentureBeat: Gemini 3.1 Pro first impressions
- MarkTechPost: Gemini 3.1 Pro with 77.1% ARC-AGI-2
- 9to5Google: Gemini 3.1 Pro for complex problem-solving
- Anthropic: Claude Sonnet 4.6
- GitHub Blog: Gemini 3.1 Pro in GitHub Copilot
- Trending Topics: Gemini 3.1 Pro trails Opus 4.6 in some tasks
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