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 — การเปรียบเทียบฉบับสมบูรณ์ประจำเดือนกุมภาพันธ์ 2026 เจาะลึก Benchmark แบบหมัดต่อหมัด ทั้งด้านการให้เหตุผล, การเขียนโค้ด, การใช้งานคอมพิวเตอร์, ราคา และควรเลือกใช้ AI รุ่นไหนสำหรับงานประเภทใด
TL;DR
| Gemini 3.1 Pro | Sonnet 4.6 | GPT-5.2 | |
|---|---|---|---|
| การให้เหตุผล (ARC-AGI-2) | 77.1% | 58.3% | 52.9% |
| วิทยาศาสตร์ (GPQA) | 94.3% | 89.9% | 92.4% |
| การเขียนโค้ด (SWE-bench) | 80.6% | 79.6% | 80.0% |
| การใช้งานคอมพิวเตอร์ (OSWorld) | N/A | 72.5% | 38.2% |
| งานสำนักงาน (Elo) | N/A | 1633 | 1462 |
| บริบท (Context) | 1M (native) | 1M (beta) | 400K |
| ราคา Input | $2/M | $3/M | $5/M |
| ราคา Output | $12/M | $15/M | $15/M |
- การให้เหตุผลเชิงนามธรรม + วิทยาศาสตร์ + ราคาถูกที่สุด → Gemini 3.1 Pro
- การใช้งานคอมพิวเตอร์ + งานสำนักงาน + ความปลอดภัยของ Agent → Claude Sonnet 4.6
- คณิตศาสตร์ล้วน + ความเร็ว → GPT-5.2
กุมภาพันธ์ 2026: สามโมเดลระดับแนวหน้าใน 13 วัน
ภูมิทัศน์ของโมเดล AI เพิ่งถูกจัดระเบียบใหม่ ภายในเวลาไม่ถึงสองสัปดาห์:
- 6 ก.พ.: Claude Opus 4.6 (Anthropic)
- 17 ก.พ.: Claude Sonnet 4.6 (Anthropic)
- 19 ก.พ.: Gemini 3.1 Pro (Google)
การให้เหตุผล: Gemini 3.1 Pro ครองแชมป์
ARC-AGI-2 (การแก้ปัญหาแบบใหม่)
นี่คือ Benchmark ที่ทดสอบการให้เหตุผลล้วนๆ — การแก้ปัญหาที่โมเดลไม่เคยเห็นมาก่อน โดยไม่มีรูปแบบให้จดจำ
| โมเดล | คะแนน |
|---|---|
| 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 นำห่าง Opus 4.6 ถึง 8.3 จุด และนำ GPT-5.2 ถึง 24.2 จุด นี่คือช่องว่างที่กว้างที่สุดในบรรดา Frontier Benchmark ในขณะนี้
การพัฒนาจาก Gemini 3 Pro (31.1%) มาเป็น 3.1 Pro (77.1%) — ซึ่งก้าวกระโดดถึง 148% — มาจากการผสานเทคนิคการให้เหตุผลแบบ Deep Think เข้าไปในโมเดลพื้นฐาน
GPQA Diamond (วิทยาศาสตร์ระดับบัณฑิตศึกษา)
| โมเดล | คะแนน |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 94.3% |
| GPT-5.2 | 92.4% |
| Claude Opus 4.6 | 91.3% |
| Claude Sonnet 4.6 | 89.9% |
Gemini เป็นผู้นำด้านการให้เหตุผลทางวิทยาศาสตร์ระดับผู้เชี่ยวชาญ — ทั้งคำถามด้านฟิสิกส์ เคมี และชีววิทยาในระดับบัณฑิตศึกษา
ผู้ชนะ: Gemini 3.1 Pro (นำอย่างชัดเจนด้านการให้เหตุผล)การเขียนโค้ด: เสมอกันสามฝ่าย
SWE-bench Verified (วิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง)
| โมเดล | คะแนน |
|---|---|
| Claude Opus 4.6 | 80.8% |
| Gemini 3.1 Pro | 80.6% |
| GPT-5.2 | 80.0% |
| Claude Sonnet 4.6 | 79.6% |
ทั้งสี่โมเดลมีคะแนนห่างกันไม่เกิน 1.2 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งถือว่าเสมอกันอย่างมีนัยสำคัญ — และเป็นครั้งแรกที่ Gemini สามารถแข่งขันกับ Claude ในด้านการเขียนโค้ดได้อย่างสูสี
Terminal-Bench 2.0 (การเขียนโค้ดผ่าน Terminal แบบ Agentic)
| โมเดล | คะแนน |
|---|---|
| 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 สามารถเอาชนะโมเดล Claude ทั้งสองรุ่นในการเขียนโค้ดผ่าน Terminal โดยมีเพียงโมเดลเฉพาะทางอย่าง GPT-5.3-Codex (ไม่ใช่ GPT-5.2 มาตรฐาน) เท่านั้นที่ทำคะแนนได้ดีกว่า
การทำงานร่วมกับเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา
| โมเดล | เครื่องมือที่รองรับ |
|---|---|
| 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 |
ทั้งสามโมเดลพร้อมใช้งานใน GitHub Copilot โดย Gemini มีข้อได้เปรียบพิเศษคือการทำงานร่วมกับ Android Studio สำหรับนักพัฒนาโมบายล์
ผู้ชนะ: เสมอ (Gemini ลดช่องว่างลงได้ และทุกโมเดลมีความสามารถสูสีกัน)Be first to build with AI
Y Build is the AI-era operating system for startups. Join the waitlist and get early access.
การใช้งานคอมพิวเตอร์: อาณาจักรเฉพาะของ Claude
OSWorld (AI ควบคุมคอมพิวเตอร์)
| โมเดล | คะแนน |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 72.5% |
| Claude Opus 4.6 | 72.7% |
| GPT-5.2 | 38.2% |
| Gemini 3.1 Pro | ไม่มีการทดสอบ |
Gemini 3.1 Pro ยังไม่มีความสามารถในการใช้งานคอมพิวเตอร์ทั่วไป Claude Sonnet 4.6 เป็นโมเดลเดียวที่สามารถควบคุมคอมพิวเตอร์ได้อย่างน่าเชื่อถือ — ทั้งการคลิก, การพิมพ์, การนำทางแอป และการกรอกฟอร์ม — ด้วยความแม่นยำในระดับที่พร้อมใช้งานจริง (production-ready)
หาก Workflow ของคุณเกี่ยวข้องกับ Browser Automation, การดึงข้อมูลจากระบบ Legacy หรือการกรอกฟอร์มอัตโนมัติ Claude คือทางเลือกเดียวที่ตอบโจทย์
ผู้ชนะ: Claude Sonnet 4.6 (ไม่มีคู่แข่ง)ความสามารถด้าน Agent
ประสิทธิภาพของ Multi-Tool Agent
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Opus 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| APEX-Agents | 33.5% | 29.8% | 23.0% |
| MCP Atlas (การใช้เครื่องมือ) | 69.2% | — | — |
| BrowseComp (การค้นหาเว็บ) | 85.9% | 84.0% | — |
Gemini 3.1 Pro นำหน้าในด้าน Benchmark ของ Agent — ทั้งการวางแผนหลายขั้นตอน, การใช้เครื่องมือ และการค้นหาเว็บแบบ Agentic คะแนน APEX-Agents (33.5% เทียบกับ 29.8% ของ Opus) บ่งบอกถึงการแก้ปัญหาด้วยตนเองได้ดีกว่าในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน
ความปลอดภัยสำหรับ Agent
Claude Sonnet 4.6 ได้ปรับปรุงการต้านทาน Prompt Injection ให้เทียบเท่าระดับ Opus ซึ่งมีความสำคัญมากเมื่อ Agent ต้องประมวลผลเนื้อหาจากเว็บที่ไม่น่าเชื่อถือ ทางด้าน Google ยังไม่มีการเผยแพร่ตัวชี้วัดด้านความปลอดภัยที่เทียบเคียงกันได้สำหรับ Gemini 3.1 Pro ในบริบทของ Agent
ผู้ชนะ: Gemini 3.1 Pro (ในด้าน Benchmark), Claude Sonnet 4.6 (ในด้านความปลอดภัย)Multimodal: ข้อได้เปรียบหลักของ Gemini
สิ่งที่แต่ละโมเดลสามารถประมวลผลได้
| ประเภท Input | Gemini 3.1 Pro | Sonnet 4.6 | GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| ข้อความ (Text) | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| รูปภาพ (Images) | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
| เสียง (Audio) | ใช่ (Native) | ไม่ | ใช่ |
| วิดีโอ (Video) | ใช่ (Native) | ไม่ | ไม่ |
| PDFs | ใช่ | ใช่ | ใช่ |
Gemini 3.1 Pro สามารถประมวลผลวิดีโอได้สูงสุด 1 ชั่วโมง และเสียง 11 ชั่วโมงภายใน Context Window ของตัวเองแบบ Native ในขณะที่ Claude และ GPT ยังไม่สามารถประมวลผลวิดีโอแบบ Native ได้
สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์วิดีโอ, การถอดความเสียง หรือการประมวลผลเอกสารหลายรูปแบบ Gemini คือตัวเลือกเดียว
ผู้ชนะ: Gemini 3.1 Pro (อย่างชัดเจน)Context Window
| โมเดล | Context Window | คะแนน Long-Context (MRCR v2) |
|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | 1M (native) | 84.9% |
| Claude Sonnet 4.6 | 1M (beta) | 84.9% (เสมอ) |
| Claude Opus 4.6 | 1M (native) | 76.0% |
| GPT-5.2 | 400K | — |
Gemini และ Claude Sonnet เสมอกันในด้านประสิทธิภาพบริบทระยะยาวที่ 84.9% บน MRCR v2 ซึ่งทั้งคู่ทำได้ดีกว่าขีดจำกัด 400K ของ GPT-5.2 อย่างมาก
Context ขนาด 1M ของ Gemini เป็นแบบ Native (GA) ในขณะที่ของ Claude ยังอยู่ในช่วง Beta สำหรับงานระดับ Production ที่ต้องการความน่าเชื่อถือในบริบทระยะยาว Gemini จึงได้เปรียบกว่าเล็กน้อย
ผู้ชนะ: เสมอ (Gemini native เทียบกับ Claude beta)ราคา: Gemini ถูกที่สุด
การเปรียบเทียบราคา API
| โมเดล | Input (/M tokens) | Output (/M tokens) | ราคาต่อ Session* |
|---|---|---|---|
| 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 |
*Session = 100K input + 20K output tokens
Gemini 3.1 Pro ถูกกว่า Sonnet 4.6 ถึง 27% และถูกกว่า GPT-5.2 ถึง 45% ต่อ Session
เมื่อใช้งานในระดับสเกล (100 sessions/วัน, 30 วัน)
| โมเดล | ค่าใช้จ่ายรายเดือน |
|---|---|
| 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 |
ด้วยโหมด Batch, Gemini 3.1 Pro จะมีค่าใช้จ่ายเพียง $660 ต่อเดือนสำหรับ 100 Session ต่อวัน — ซึ่งน้อยกว่าครึ่งหนึ่งของราคา $1,800 ของ Sonnet 4.6
ผู้ชนะ: Gemini 3.1 Pro (โมเดลระดับแนวหน้าที่ราคาถูกที่สุด)งานสำนักงานและงานด้านความรู้
GDPval-AA Elo (ผลผลิตในงานสำนักงานจริง)
| โมเดล | คะแนน |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 1633 |
| Claude Opus 4.6 | 1606 |
| GPT-5.2 | 1462 |
| Gemini 3.1 Pro | ไม่เปิดเผย |
Claude เป็นผู้นำในด้านระบบอัตโนมัติในสำนักงาน — ทั้ง Spreadsheet, ฟอร์ม และการวิเคราะห์เอกสาร Google ยังไม่ได้เผยแพร่คะแนนของ Gemini 3.1 Pro ใน Benchmark นี้ ซึ่งอาจบ่งบอกว่ามันอาจไม่แข็งแกร่งเท่าในด้านนี้
Finance Agent v1.1
| โมเดล | คะแนน |
|---|---|
| Claude Sonnet 4.6 | 63.3% |
| Claude Opus 4.6 | 60.1% |
| GPT-5.2 | 59.0% |
| Gemini 3.1 Pro | ไม่เปิดเผย |
คุณควรใช้โมเดลไหน?
เลือก Gemini 3.1 Pro เมื่อ:
- ต้องการการให้เหตุผลเชิงนามธรรม — 77.1% บน ARC-AGI-2 คือระดับดีที่สุดที่มี
- ต้องการวิเคราะห์ทางวิทยาศาสตร์ — 94.3% บน GPQA Diamond นำทุกโมเดล
- งบประมาณเป็นเรื่องสำคัญ — $2/$12 คือราคาที่ถูกที่สุดในบรรดาโมเดลระดับแนวหน้า
- ต้องการประมวลผล Multimodal — การวิเคราะห์วิดีโอและเสียง
- งานพัฒนา Android — มีการผสานรวมกับ Android Studio แบบ Native
- ต้องการบริบทขนาดใหญ่ — 1M แบบ Native พร้อมความน่าเชื่อถือที่พิสูจน์แล้ว
เลือก Claude Sonnet 4.6 เมื่อ:
- ต้องการการใช้งานคอมพิวเตอร์ — 72.5% บน OSWorld ไม่มีคู่แข่งรายไหนเทียบได้
- ต้องการระบบอัตโนมัติในสำนักงาน — Spreadsheet, ฟอร์ม, การวิเคราะห์ข้อมูล (1633 Elo)
- เน้นความปลอดภัยของ Agent — ความสามารถในการต้านทาน Prompt Injection ดีที่สุด
- ใช้ Workflow ของ Claude Code — ผู้ใช้ 70% ชอบมากกว่า Sonnet 4.5
- ต้องการวิเคราะห์ทางการเงิน — 63.3% บน Finance Agent นำทุกโมเดล
- การปฏิบัติตามคำสั่ง — อาการประสาทหลอน (Hallucination) น้อยลง และไม่มีการเขียนโค้ดที่ซับซ้อนเกินความจำเป็น
เลือก GPT-5.2 เมื่อ:
- ต้องการคณิตศาสตร์ล้วนๆ — 100% บน AIME 2025 ยังไม่มีใครเทียบได้
- อยู่ใน Ecosystem ของ OpenAI — ChatGPT Plus, Assistants API, Codex
- ต้องการการตอบสนองที่รวดเร็ว — Latency ต่ำที่สุดสำหรับคำถามทั่วไป
- มีการรวมระบบเดิมไว้แล้ว — สร้างบน API ของ OpenAI อยู่แล้ว
กลยุทธ์การใช้หลายโมเดล (Multi-Model Strategy)
ช่องว่างระหว่างโมเดลแคบลงใน Benchmark ส่วนใหญ่ แต่กว้างขึ้นในความสามารถเฉพาะทาง แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่กำลังเกิดขึ้นคือ:
| งาน | โมเดลที่ดีที่สุด |
|---|---|
| การให้เหตุผลเชิงนามธรรม / การวิจัย | Gemini 3.1 Pro |
| การใช้งานคอมพิวเตอร์ / Browser Automation | Claude Sonnet 4.6 |
| คณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน | GPT-5.2 |
| งานสำนักงาน / การเงิน | Claude Sonnet 4.6 |
| การวิเคราะห์วิดีโอ / เสียง | Gemini 3.1 Pro |
| การเขียนโค้ดทั่วไป | รุ่นใดก็ได้ (ทุกรุ่น ≥79.6%) |
| ฝูง Agent ที่คำนึงถึงต้นทุน | Gemini 3.1 Pro |
| การยกเครื่อง Codebase ขนาดใหญ่ | Claude Opus 4.6 |
บทสรุป
กุมภาพันธ์ 2026 สิ้นสุดยุคของโมเดลเดียวที่ทำได้ทุกอย่าง Gemini 3.1 Pro นำโด่งด้านการให้เหตุผลและราคา Claude Sonnet 4.6 นำด้านการใช้งานคอมพิวเตอร์และงานสำนักงาน GPT-5.2 นำด้านคณิตศาสตร์ แต่ละรุ่นมีข้อได้เปรียบที่ชัดเจนและแข็งแกร่ง
สำหรับนักพัฒนาส่วนใหญ่ที่กำลังสร้างผลิตภัณฑ์ คำตอบที่ใช้งานได้จริงคือ: เลือกใช้รุ่นใดก็ได้ในสามรุ่นนี้สำหรับงานทั่วไป และสลับไปใช้รุ่นเฉพาะทางเมื่อต้องทำงานที่ต้องการความสามารถเฉพาะด้านนั้นๆ
ข้อได้เปรียบในการแข่งขันที่แท้จริงไม่ใช่รุ่นของโมเดลที่คุณใช้ — แต่คือความเร็วในการส่งมอบงาน (Ship) ของคุณ
ส่งมอบงานได้เร็วขึ้น Y Build จัดการระบบ Full Stack ให้หลังจากที่คุณเขียนโค้ดเสร็จ: Deploy ในคลิกเดียว, Demo Cut สำหรับวิดีโอผลิตภัณฑ์, AI SEO สำหรับทราฟฟิกแบบออร์แกนิก และระบบวิเคราะห์เพื่อติดตามการเติบโต ใช้งานได้กับโมเดล AI ทุกรุ่น เริ่มต้นใช้งานฟรี
แหล่งอ้างอิง:
- 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.