Gemini 3.1 Pro vs Sonnet 4.6 vs GPT-5.2: 2026
Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.6 vs GPT-5.2 — ostateczne porównanie z lutego 2026 roku. Bezpośrednie zestawienie benchmarków dotyczących rozumowania, programowania, korzystania z komputera, cen oraz wyboru odpowiedniego modelu AI do konkretnych zastosowań.
TL;DR
| Gemini 3.1 Pro | Sonnet 4.6 | GPT-5.2 | |
|---|---|---|---|
| Rozumowanie (ARC-AGI-2) | 77.1% | 58.3% | 52.9% |
| Nauka (GPQA) | 94.3% | 89.9% | 92.4% |
| Programowanie (SWE-bench) | 80.6% | 79.6% | 80.0% |
| Korzystanie z komputera (OSWorld) | N/A | 72.5% | 38.2% |
| Zadania biurowe (Elo) | N/A | 1633 | 1462 |
| Kontekst | 1M (natywnie) | 1M (beta) | 400K |
| Cena za wejście (Input) | $2/M | $3/M | $5/M |
| Cena za wyjście (Output) | $12/M | $15/M | $15/M |
- Abstrakcyjne rozumowanie + nauka + najniższa cena → Gemini 3.1 Pro
- Korzystanie z komputera + zadania biurowe + bezpieczeństwo agentów → Claude Sonnet 4.6
- Czysta matematyka + szybkość → GPT-5.2
Luty 2026: Trzy modele typu frontier w 13 dni
Krajobraz modeli AI właśnie uległ przetasowaniu. W niecałe dwa tygodnie pojawiły się:
- 6 lutego: Claude Opus 4.6 (Anthropic)
- 17 lutego: Claude Sonnet 4.6 (Anthropic)
- 19 lutego: Gemini 3.1 Pro (Google)
Rozumowanie: Gemini 3.1 Pro dominuje
ARC-AGI-2 (Rozwiązywanie nowych problemów)
Jest to benchmark testujący czyste rozumowanie — rozwiązywanie problemów, których model nigdy wcześniej nie widział, bez schematów do zapamiętania.
| Model | Wynik |
|---|---|
| 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 prowadzi z ogromną przewagą 8,3 punktu nad Opus 4.6 i 24,2 punktu nad GPT-5.2. Jest to obecnie największa różnica w jakimkolwiek benchmarku typu frontier.
Poprawa z Gemini 3 Pro (31,1%) do 3.1 Pro (77,1%) — skok o 148% — wynika z integracji technik rozumowania Deep Think z modelem bazowym.
GPQA Diamond (Nauka na poziomie akademickim)
| Model | Wynik |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 94.3% |
| GPT-5.2 | 92.4% |
| Claude Opus 4.6 | 91.3% |
| Claude Sonnet 4.6 | 89.9% |
Gemini prowadzi w naukowym rozumowaniu na poziomie eksperckim — pytania z dziedziny fizyki, chemii i biologii na poziomie studiów magisterskich.
Zwycięzca: Gemini 3.1 Pro (znacząca przewaga w rozumowaniu)Programowanie: Potrójny remis
SWE-bench Verified (Rzeczywista inżynieria oprogramowania)
| Model | Wynik |
|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 80.8% |
| Gemini 3.1 Pro | 80.6% |
| GPT-5.2 | 80.0% |
| Claude Sonnet 4.6 | 79.6% |
Wszystkie cztery modele mieszczą się w przedziale 1,2 punktu procentowego. To w praktyce remis — po raz pierwszy Gemini stało się konkurencyjne dla Claude w kodowaniu.
Terminal-Bench 2.0 (Agentowe programowanie w terminalu)
| Model | Wynik |
|---|---|
| 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 w rzeczywistości pokonuje oba modele Claude w agentowym programowaniu opartym na terminalu. Tylko wyspecjalizowany model GPT-5.3-Codex (nie standardowy GPT-5.2) osiąga lepsze wyniki.
Integracja z narzędziami dla programistów
| Model | Dostępne narzędzia |
|---|---|
| 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 |
Wszystkie trzy modele są dostępne w GitHub Copilot. Gemini posiada unikalną zaletę w postaci integracji z Android Studio dla deweloperów mobilnych.
Zwycięzca: Remis (Gemini niweluje różnicę, wszystkie modele są konkurencyjne)Be first to build with AI
Y Build is the AI-era operating system for startups. Join the waitlist and get early access.
Korzystanie z komputera: Wyłączna domena Claude
OSWorld (AI kontrolujące komputery)
| Model | Wynik |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 72.5% |
| Claude Opus 4.6 | 72.7% |
| GPT-5.2 | 38.2% |
| Gemini 3.1 Pro | Brak danych |
Gemini 3.1 Pro nie oferuje funkcji ogólnego przeznaczenia w zakresie korzystania z komputera. Claude Sonnet 4.6 jest jedynym modelem, który potrafi niezawodnie kontrolować komputer — klikać, pisać, nawigować w aplikacjach, wypełniać formularze — z dokładnością gotową do wdrożenia produkcyjnego.
Jeśli Twój przepływ pracy obejmuje automatyzację przeglądarki, ekstrakcję danych ze starych systemów lub automatyczne wypełnianie formularzy, Claude jest jedyną realną opcją.
Zwycięzca: Claude Sonnet 4.6 (brak konkurencji)Zdolności agentowe
Wydajność agentów wielonarzędziowych (Multi-Tool)
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Opus 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| APEX-Agents | 33.5% | 29.8% | 23.0% |
| MCP Atlas (użycie narzędzi) | 69.2% | — | — |
| BrowseComp (wyszukiwanie w sieci) | 85.9% | 84.0% | — |
Gemini 3.1 Pro prowadzi w benchmarkach agentowych — wieloetapowym planowaniu, używaniu narzędzi i agentowym wyszukiwaniu w sieci. Wynik APEX-Agents (33,5% vs 29,8% Opus) sugeruje lepsze autonomiczne rozwiązywanie problemów w złożonych środowiskach.
Bezpieczeństwo agentów
Claude Sonnet 4.6 doczekał się specyficznych ulepszeń w zakresie odporności na prompt injection do poziomu modelu Opus, co ma kluczowe znaczenie, gdy agenci przetwarzają niezaufane treści z sieci. Google nie opublikowało porównywalnych wskaźników bezpieczeństwa dla Gemini 3.1 Pro w kontekstach agentowych.
Zwycięzca: Gemini 3.1 Pro (w benchmarkach), Claude Sonnet 4.6 (pod względem bezpieczeństwa)Multimodalność: Główna przewaga Gemini
Co każdy model może przetwarzać
| Typ danych wejściowych | Gemini 3.1 Pro | Sonnet 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| Tekst | Tak | Tak | Tak |
| Obrazy | Tak | Tak | Tak |
| Audio | Tak (natywnie) | Nie | Tak |
| Wideo | Tak (natywnie) | Nie | Nie |
| Pliki PDF | Tak | Tak | Tak |
Gemini 3.1 Pro natywnie przetwarza do 1 godziny wideo i 11 godzin audio w ramach swojego okna kontekstowego. Ani Claude, ani GPT nie potrafią przetwarzać wideo natywnie.
W przypadku zadań obejmujących analizę wideo, transkrypcję audio lub przetwarzanie dokumentów w wielu formatach, Gemini jest jedyną opcją.
Zwycięzca: Gemini 3.1 Pro (znacząco)Okno kontekstowe
| Model | Okno kontekstowe | Wynik dla długiego kontekstu (MRCR v2) |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 1M (natywnie) | 84.9% |
| Claude Sonnet 4.6 | 1M (beta) | 84.9% (remis) |
| Claude Opus 4.6 | 1M (natywnie) | 76.0% |
| GPT-5.2 | 400K | — |
Gemini i Claude Sonnet remisują pod względem wydajności przy długim kontekście, osiągając 84,9% w MRCR v2. Oba modele znacznie przewyższają limit 400K w GPT-5.2.
Okno 1M w Gemini jest natywne (GA), podczas gdy w Claude znajduje się w fazie beta. W przypadku obciążeń produkcyjnych wymagających gwarantowanej niezawodności długiego kontekstu, Gemini ma przewagę.
Zwycięzca: Remis (Gemini natywnie vs Claude beta)Cennik: Gemini jest najtańszy
Porównanie kosztów API
| Model | Wejście (Input) (/M tokenów) | Wyjście (Output) (/M tokenów) | Koszt za sesję* |
|---|---|---|---|
| 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 |
*Sesja = 100K tokenów wejściowych + 20K tokenów wyjściowych
Gemini 3.1 Pro jest o 27% tańszy niż Sonnet 4.6 i o 45% tańszy niż GPT-5.2 w przeliczeniu na sesję.
Skala (100 sesji dziennie, 30 dni)
| Model | Miesięczny koszt |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $1,320 |
| Gemini 3.1 Pro (batch) | $660 |
| Claude Sonnet 4.6 | $1,800 |
| GPT-5.2 | $2,400 |
| Claude Opus 4.6 | $9,000 |
W trybie wsadowym (batch), Gemini 3.1 Pro kosztuje $660 miesięcznie przy 100 sesjach dziennie — to mniej niż połowa kosztu Sonnet 4.6 ($1,800).
Zwycięzca: Gemini 3.1 Pro (najtańszy model klasy frontier)Zadania biurowe i praca umysłowa
GDPval-AA Elo (Produktywność biurowa w świecie rzeczywistym)
| Model | Wynik |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 1633 |
| Claude Opus 4.6 | 1606 |
| GPT-5.2 | 1462 |
| Gemini 3.1 Pro | Nie ujawniono |
Claude prowadzi w automatyzacji prac biurowych — arkusze kalkulacyjne, formularze, analiza dokumentów. Google nie opublikowało wyników Gemini 3.1 Pro w tym benchmarku, co sugeruje, że model może nie być tu aż tak silny.
Finance Agent v1.1
| Model | Wynik |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 63.3% |
| Claude Opus 4.6 | 60.1% |
| GPT-5.2 | 59.0% |
| Gemini 3.1 Pro | Nie ujawniono |
Który model wybrać?
Wybierz Gemini 3.1 Pro, gdy:
- Abstrakcyjne rozumowanie — 77,1% w ARC-AGI-2 to najlepszy dostępny wynik
- Analiza naukowa — 94,3% w GPQA Diamond deklasuje wszystkie modele
- Budżet jest kluczowy — $2/$12 to najtańszy cennik dla modelu frontier
- Przetwarzanie multimodalne — analiza wideo i audio
- Programowanie na Androida — natywna integracja z Android Studio
- Duży kontekst — natywne 1M ze sprawdzoną niezawodnością
Wybierz Claude Sonnet 4.6, gdy:
- Korzystanie z komputera — 72,5% w OSWorld, brak zbliżonej konkurencji
- Automatyzacja biurowa — arkusze kalkulacyjne, formularze, analiza danych (1633 Elo)
- Bezpieczeństwo agentów — najlepsza odporność na prompt injection
- Workflow z Claude Code — preferowany przez 70% użytkowników względem Sonnet 4.5
- Analiza finansowa — 63,3% w Finance Agent to najlepszy wynik
- Wykonywanie instrukcji — mniej halucynacji, mniej nadmiernej inżynierii (over-engineering)
Wybierz GPT-5.2, gdy:
- Czysta matematyka — 100% w AIME 2025 jest nieosiągalne dla innych
- Ekosystem OpenAI — ChatGPT Plus, API Assistants, Codex
- Szybkie odpowiedzi — najniższe opóźnienia przy prostych zapytaniach
- Istniejące integracje — systemy już zbudowane na API OpenAI
Strategia wielomodelowa
Różnice między modelami zacierają się w większości benchmarków, ale rosną w przypadku wyspecjalizowanych zdolności. Wyłaniająca się najlepsza praktyka:
| Zadanie | Najlepszy model |
|---|---|
| Abstrakcyjne rozumowanie / research | Gemini 3.1 Pro |
| Korzystanie z komputera / automatyzacja przeglądarki | Claude Sonnet 4.6 |
| Złożona matematyka | GPT-5.2 |
| Zadania biurowe / finansowe | Claude Sonnet 4.6 |
| Analiza wideo / audio | Gemini 3.1 Pro |
| Ogólne programowanie | Dowolny (wszystkie ≥79.6%) |
| Floty agentów wrażliwe na koszty | Gemini 3.1 Pro |
| Głęboki refaktoryzacja bazy kodu | Claude Opus 4.6 |
Podsumowanie
Luty 2026 zakończył erę jednego modelu do wszystkiego. Gemini 3.1 Pro prowadzi w rozumowaniu i cenie. Claude Sonnet 4.6 wiedzie prym w korzystaniu z komputera i zadaniach biurowych. GPT-5.2 dominuje w matematyce. Każdy z nich ma wyraźne, możliwe do obrony zalety.
Dla większości programistów budujących produkty praktyczna odpowiedź brzmi: wybierz dowolny z tych trzech do ogólnych zadań i przełącz się na specjalistę, gdy zadanie tego wymaga.
Prawdziwą przewagą konkurencyjną nie jest to, którego modelu używasz — ale to, jak szybko dostarczasz produkt na rynek.
Dostarczaj produkty szybciej. Y Build zajmuje się całym stosem technologicznym po napisaniu przez Ciebie kodu: wdrożenie jednym kliknięciem, Demo Cut dla filmów produktowych, AI SEO dla ruchu organicznego i analityka do śledzenia wzrostu. Współpracuje z dowolnym modelem AI. Zacznij za darmo.
Źródła:
- 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
Be first to build with AI
Y Build is the AI-era operating system for startups. Join the waitlist and get early access.