Gemini 3 Pro vs GPT 5.1: что лучше? Полное сравнение

Как OpenAI GPT-5.1, так и Google Gemini 3 Pro представляют собой инкрементальные, но значимые шаги в беспрерывной гонке за общими мультимодальными ИИ. GPT-5.1 является совершенствованием линейки GPT-5 — с акцентом на адаптивное рассуждение, более низкую задержку для простых задач и управление стилем/личностью для более естественного разговорного тона. Gemini 3 Pro от Google продвигает границы в области мультимодальности, глубоких режимов рассуждения и тесных инструментов для агентных рабочих процессов.

GPT-5.1 (OpenAI) и Gemini 3 Pro Preview (Google/DeepMind) нацелены на перекрывающиеся, но разные компромиссы: GPT-5.1 фокусируется на более быстром адаптивном рассуждении, рабочих процессах для разработчиков и надежности кодирования с новыми инструментами для агентов/кодирования и оптимизациями токенов/стоимости; Gemini 3 Pro делает ставку на экстремальную мультимодальную масштабируемость (видео/аудио/изображения + очень большие окна контекста) и глубокую интеграцию в продукты и стек разработчика Google.

Что «лучше» — зависит от вашего случая использования: рабочие нагрузки с длинными документами/мультимодальные агенты → Gemini 3 Pro; рабочие процессы, ориентированные на код и инструменты с тонким управлением для разработчиков → GPT-5.1. Ниже я обосную это числами, бенчмарками, стоимостью и выполнимыми примерами.

Что такое GPT-5.1 и каковы его ключевые особенности?

Обзор и позиционирование

GPT-5.1 — это инкрементальное обновление OpenAI семейства GPT-5, выпущенное в ноябре 2025 года. Его представляют как «быструю, более разговорную» эволюцию GPT-5 с двумя заметными вариантами (Instant и Thinking) и дополнениями, ориентированными на разработчиков, такими как расширенное кэширование подсказок, новые инструменты кодирования (apply_patch, shell) и улучшенное адаптивное рассуждение, которое динамически регулирует «мыслительные» усилия в зависимости от сложности задачи. Эти функции заданы для повышения эффективности и предсказуемости агентных и кодирующих рабочих процессов.

Ключевые особенности (заявления вендора)

• Два варианта: GPT-5.1 Instant (более разговорный, быстрее для обычных запросов) и GPT-5.1 Thinking (выделяет больше внутреннего «времени на размышление» для сложных многопроцессных задач).
• Адаптивное рассуждение: модель динамически решает, сколько «мыслительного» усилия потратить на запрос; API предоставляет параметр reasoning_effort (значения вроде 'none', 'low', 'medium', 'high'), так что разработчики могут выбирать компромисс между задержкой и надежностью. По умолчанию GPT-5.1 использует 'none' (быстро), но можно увеличить усилия для сложных задач. Пример: простой ответ на npm list из ~10 с (GPT-5) сократился до ~2 с (GPT-5.1) в примерах OpenAI.
• Мультимодальность: GPT-5.1 сохраняет широкие мультимодальные способности GPT-5 (текст + изображения + аудио + видео в рабочих процессах ChatGPT) с более тесной интеграцией в инструментальную экосистему для программных агентов (например, просмотр веба, вызовы функций).
• Улучшения кодирования — OpenAI сообщает SWE-bench Verified: 76.3% (GPT-5.1 high) против 72.8% (GPT-5 high), и другие преимущества по бенчмаркам по редактированию кода.
• Новые инструменты для безопасной агентной работы — apply_patch (структурированные диффы для правок кода) и инструмент shell (предлагает команды; интеграция выполняет их и возвращает вывод). Они позволяют итеративное программное редактирование кода и контролируемое исследование системы моделью.

Что такое Gemini 3 Pro Preview и каковы его ключевые особенности?

Gemini 3 Pro Preview — последний фронтир-модель Google/DeepMind (превью запущено в ноябре 2025). Google позиционирует её как ультраспособную модель мультимодального рассуждения с огромной контекстной емкостью, глубокой продуктовой интеграцией (Search, Gemini app, Google Workspace) и фокусом на «агентные» рабочие процессы (Antigravity IDE, артефакты агентов и т.д.). Модель явно создана для обработки текста, изображений, аудио, видео и целых репозиториев кода в масштабе.

Ключевые возможности

• Ультра-широкое окно контекста: Gemini 3 Pro поддерживает до 1 000 000 токенов контекста (вход) и до 64K токенов текстового вывода в многих опубликованных документах — это качественный скачок для сценариев вроде загрузки многочасовых стенограмм видео, кодовых баз или длинных правовых документов.
• Глубина мультимодальности: передовые результаты по мультимодальным бенчмаркам (понимание изображений/видео, MMMU-Pro, например, 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, высокие показатели GPQA и научного рассуждения), со специализированной обработкой токенизации кадров изображения/видео и бюджетов кадров видео в документации API; первоклассные входы: текст, изображения, аудио, видео в одном промпте.
• Инструменты для разработчиков и агенты: Google выпустил Antigravity (IDE, ориентированный на агентов), обновления Gemini CLI и интеграцию с Vertex AI, GitHub Copilot preview и AI Studio — что указывает на сильную поддержку агентных рабочих процессов для разработчиков. Артефакты, оркестровка агентов и функции логирования агентов — уникальные продуктовые дополнения.

Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 — краткая сравнительная таблица

АтрибутGPT-5.1 (OpenAI)Gemini 3 Pro Preview (Google / DeepMind)Model family / variantsGemini 3 family — gemini-3-pro-preview plus “Deep Think” mode (higher reasoning mode).GPT-5 series: GPT-5.1 Instant (conversational), GPT-5.1 Thinking (advanced reasoning); API names: gpt-5.1-chat-latest and gpt-5.1Context window (input)128,000 tokens (API model doc for gpt-5.1-chat-latest); (reports mention up to ~196k for some ChatGPT Thinking variants).1,048,576 tokens (≈1,048,576 / “1M”) inputOutput / max response tokensUp to 16834 output tokens65,536 tokens output maxMultimodality (inputs supported)Text, images, audio, video supported in ChatGPT and API; tight integration with OpenAI tool ecosystem for programmatic agentic work. (Feature emphasis: tools + adaptive reasoning.)Native multimodal: text, images, audio, video, PDF / large-file ingestion as first-class modalities; designed for simultaneous multimodal reasoning across long context.API tooling / agent featuresResponses API with agent/tool support (e.g., apply_patch, shell), reasoning_effort parameter, extended prompt caching options. Good developer ergonomics for code-editing agents.Gemini via Gemini API / Vertex AI: function calling, file search, caching, code execution, grounding integrations (Maps/Search) and Vertex tooling for long-context workflows. Batch API & caching supported.Pricing — prompt/input (per 1M tokens)$1.25 / 1M input tokens (gpt-5.1). Cached input discounted (see caching tiers).Published preview/pricing examples show ~$2.00 / 1M (≤200k context) and $4.00 / 1M (>200k context) for input in some published tables;Pricing — output (per 1M tokens)$10.00 / 1M output tokens (gpt-5.1 official table).Example published tiers: $12.00 / 1M (≤200k) and $18.00 / 1M (>200k) in some preview pricing references.

Архитектура и возможности — сравнение

Архитектура: плотное (dense) рассуждение vs разреженные MoE

OpenAI (GPT-5.1): OpenAI подчеркивает изменения в обучении, которые позволяют адаптивное рассуждение (расходовать больше или меньше вычислений на токен в зависимости от сложности), вместо того чтобы публиковать «сырьевые» числа параметров. OpenAI делает упор на политику рассуждения и инструменты, которые заставляют модель действовать агентно и надежно.

Gemini 3 Pro: использует sparse MoE техники и инженерные решения модели, позволяющие иметь очень большую емкость с разреженной активацией при инференсе — один из объясняющих факторов, как Gemini 3 Pro может масштабироваться до 1M токенов контекста и при этом оставаться практичной. Разреженные MoE хороши, когда требуется огромная емкость для разнообразных задач, но хочется снизить среднюю стоимость инференса.

Философия модели и «мышление»

OpenAI (GPT-5.1): делает упор на адаптивное рассуждение, где модель решает внутри себя, когда стоит потратить больше вычислений, чтобы глубже «подумать» перед ответом. Релиз также разделяет модели на разговорный и «thinking» варианты, чтобы система могла автоматически подбирать поведение под нужды пользователя. Это «двухдорожный» подход: держать обычные задачи быстрыми и выделять дополнительные ресурсы на сложные задачи.

Google (Gemini 3 Pro): подчеркивает глубокое рассуждение + мультимодальную граундированность с явной поддержкой «мыслительных» процессов внутри модели и экосистему инструментов, включающую структурированные выходы, поиск для граундирования и выполнение кода. Сообщение Google в том, что модель вместе с инструментами настроены на воспроизведение надежных пошаговых решений в масштабе.

Вывод: По сути они сходятся — обе предлагают «думательное» поведение — но OpenAI акцентирует UX, основанный на вариантах + кэшировании для многопартийных диалогов, тогда как Google продвигает тесно интегрированный мультимодальный + агентный стек и подкрепляет это реальными бенчмарками.

Окна контекста и лимиты ввода/вывода (практический эффект)

• Gemini 3 Pro: ввод 1,048,576 токенов, вывод 65,536 токенов (карточка модели Vertex AI). Это явное преимущество при работе с очень большими документами.
• GPT-5.1: Thinking в ChatGPT имеет лимит контекста 196k токенов (релиз-ноты) для этого варианта; другие варианты GPT-5 могут иметь другие лимиты — OpenAI делает упор на кэширование и reasoning_effort, а не на достижение 1M токенов прямо сейчас.

Вывод: если вам нужно загрузить целую большую кодовую базу или длинную книгу в единый промпт, опубликованное окно 1M токенов у Gemini 3 Pro — явное преимущество в превью. Расширенное кэширование подсказок OpenAI адресует проблему непрерывности сессий, а не единичного гигантского контекста.

Инструменты, фреймворки агентов и экосистема

• OpenAI: apply_patch + shell + другие инструменты, ориентированные на редактирование кода и безопасную итерацию; сильная экосистема интеграций (сторонние ассистенты по коду, расширения VS Code и т.д.).
• Google: SDK Gemini, структурированные выходы, встроенное граундирование с Google Search, выполнение кода, Antigravity (IDE) для управления множественными агентами — все это формирует историю про мощную оркестрацию агентов. Также доступны артефакты, оркестрация и логирование агентов.

Вывод: у обоих — первоклассная поддержка агентов. Подход Google явно упаковывает оркестрацию агентов в продуктовые возможности (Antigravity, Search grounding); OpenAI делает ставку на примитивы для разработчиков и кэширование для реализации сопоставимых рабочих процессов.

Что говорят бенчмарки — кто быстрее и точнее?

Бенчмарки и производительность

Gemini 3 Pro лидирует в мультимодальном, визуальном и длинном контекстном рассуждении, в то время как GPT-5.1 остаётся крайне конкурентоспособным в кодировании (SWE-bench) и делает упор на более быстрое/адаптивное рассуждение для простых текстовых задач.

Бенчмарк (тест)Gemini 3 Pro (отчет)GPT-5.1 (отчет)Humanity’s Last Exam (без инструментов)37.5% (с поиском+выполнением: 45.8%)26.5%ARC-AGI-2 (визуальное рассуждение)31.1%17.6%GPQA Diamond (научные вопросы)91.9%88.1%AIME 2025 (математика, без инструментов / с код-исполнением)95.0% (100% c exec)94.0%LiveCodeBench Pro (алгоритмический кодинг Elo)2,4392,243SWE-Bench Verified (починка багов в репозитории)76.2%76.3% (GPT-5.1 заявляет 76.3%)MMMU-Pro (мультимодальное понимание)81.0%76.0%MMMLU (многоязычные Q&A)91.8%91.0%MRCR v2 (извлечение по длинному контексту) — 128k avg77.0%61.6%

Преимущества Gemini 3 Pro:

• Существенные выигрыши на мультимодальных и визуальных тестах рассуждения (ARC-AGI-2, MMMU-Pro). Это согласуется с акцентом Google на нативную мультимодальность и очень большой контекст.
• Сильные результаты на долгом контекстном извлечении/вспоминании (MRCR v2 / 128k) и топовые показатели в некоторых Elo-бенчмарках для алгоритмического кодинга.

Преимущества GPT-5.1:

• Рабочие процессы разработки / инженерии: GPT-5.1 рекламирует адаптивное рассуждение и улучшения по скорости (быстрее для простых задач, взвешенное «думание» для сложных), и, по опубликованным данным, сопоставим или немного впереди на SWE-Bench Verified (76.3% заявлено). OpenAI подчеркивает улучшения задержки/эффективности (адаптивное рассуждение, кэширование подсказок).
• GPT-5.1 позиционируется для низкой задержки и удобства разработки во многих чат/код рабочих процессах.

Трейд-оффы задержки / пропускной способности

• GPT-5.1 оптимизирован для низкой задержки в простых задачах (Instant), при этом масштабирует «бюджет» на размышления для сложных задач — это может снизить счета за токены и воспринимаемую задержку для многих приложений.
• Gemini 3 Pro оптимизирован для пропускной способности и мультимодального контекста — возможно, он менее сосредоточен на микро-улучшениях задержки для тривиальных запросов при экстремальных размерах контекста, но проектируется для обработки огромных входных данных за один проход.

Вывод: На основе опубликованных данных вендоров и ранних сторонних отчетов, Gemini 3 Pro утверждает превосходство по многим мультимодальным бенчмаркам, в то время как GPT-5.1 фокусируется на отточенном поведении, инструментах для разработчиков и непрерывности сеансов — они оптимизированы для смежных, но разных рабочих сценариев.

Как сравниваются их мультимодальные способности?

Поддерживаемые типы входа

• GPT-5.1: поддерживает текст, изображения, аудио и видео внутри ChatGPT и API-работопроцессов; инновация GPT-5.1 скорее в том, как он сочетает адаптивное рассуждение и использование инструментов с мультимодальными входами (например, лучшие semantics для patch/apply при редактировании кода, связанном со скриншотом или видео). Это делает GPT-5.1 привлекательным, когда нужны рассуждение + автономность инструментов + мультимодальность.
• Gemini 3 Pro: разработан как механизм мультимодального рассуждения, который может принимать текст, изображения, видео, аудио, PDF и репозитории кода — и публикует Video-MMMU и другие мультимодальные бенчмарки. Google акцентирует улучшения понимания видео и экрана (ScreenSpot-Pro).

Практические различия

• Понимание видео: Google опубликовал явные Video-MMMU числа и демонстрирует заметные улучшения; если ваш продукт обрабатывает длинные видео или записи экрана для рассуждений/агентов, Gemini делает упор на эту способность.
• Агентная мультимодальность (экран + инструменты): улучшения ScreenSpot-Pro и оркестровка агентов Antigravity у Gemini ориентированы на потоки, где несколько агентов взаимодействуют с живым IDE, браузером и локальными инструментами. OpenAI решает агентные рабочие процессы в основном через инструменты (apply_patch, shell) и кэширование, но без упакованной мультиагентной IDE.

Вывод: оба сильны в мультимодальности; Gemini 3 Pro по опубликованным числам выглядит лидером на ряде мультимодальных бенчмарков, особенно в видео и понимании экрана. GPT-5.1 остаётся универсальным мультимодальным решением с упором на интеграцию для разработчиков, безопасность и интерактивные агентские потоки.

Как сравниваются доступ к API и цены?

Модели API и имена

• OpenAI: gpt-5.1, gpt-5.1-chat-latest, gpt-5.1-codex, gpt-5.1-codex-mini. Инструменты и параметры рассуждения доступны в Responses API (массив tools, reasoning_effort, prompt_cache_retention).
• Google / Gemini: доступно через Gemini API / Vertex AI (gemini-3-pro-preview на странице моделей Gemini) и через новые Google Gen AI SDK (Python/JS) и Firebase AI Logic.

Ценообразование

• GPT-5.1 (официально OpenAI): Ввод $1.25 / 1M токенов; кэшированный ввод $0.125 / 1M; Вывод $10.00 / 1M токенов. (Таблица Frontier ценообразования.)
• Gemini 3 Pro Preview (Google): пример стандартного платного уровня: Ввод $2.00 / 1M токенов (≤200k) или $4.00 / 1M токенов (>200k); Вывод $12.00 / 1M (≤200k) или $18.00 / 1M (>200k) — в некоторых опубликованных таблицах превью-цен.

CometAPI — сторонняя платформа, агрегирующая модели различных вендоров; она интегрировала Gemini 3 Pro Preview API и GPT-5.1 API. Кроме того, интегрированный API стоит 20% от официальной цены:

Gemini 3 Pro PreviewGPT-5.1Input Tokens$1.60$1.00Output Tokens$9.60$8.00

Последствия по стоимости: для высокочастотных, но малоконтекстных рабочих нагрузок (короткие запросы, небольшие ответы) GPT-5.1 обычно дешевле по цене на выходной токен, чем Gemini 3 Pro Preview. Для очень больших контекстных рабочих нагрузок (включения большого количества токенов) батч/фри/экономика длинного контекста и продуктовая интеграция Gemini могут иметь смысл — но лучше пересчитать затраты исходя из ваших токен-объёмов и вызовов для граундирования.

Для каких сценариев что лучше?

Выберите GPT-5.1 если:

• Вы цените примитивы инструментов для разработчиков (apply_patch/shell) и плотную интеграцию в существующие агентные рабочие процессы OpenAI (ChatGPT, Atlas browser, agent mode). Варианты GPT-5.1 и адаптивное рассуждение настроены на разговорный UX и производительность разработчика.
• Вы хотите расширенное кэширование подсказок между сеансами, чтобы снизить стоимость/задержку в многопартийных агентах.
• Вам нужна экосистема OpenAI (существующие дообученные модели, интеграции ChatGPT, партнёрства Azure/OpenAI).

Выберите Gemini 3 Pro Preview если:

• Вам нужно очень большое однопроcтовое контекстное окно (1M токенов), чтобы загрузить целые кодовые базы, юридические документы или многofile данные в одну сессию.
• Ваша нагрузка тяжело зависит от видео + экрана + мультимодальности (понимание видео/экрана/взаимодействие с IDE-агентами), и вы хотите модель, которая по тестам вендора лидирует в этих бенчмарках.
• Вы предпочитаете интеграцию, ориентированную на Google (Vertex AI, Google Search grounding, Antigravity IDE).

Заключение

Обе модели — GPT-5.1 и Gemini 3 Pro — находятся на передовой, однако подчёркивают разные компромиссы: GPT-5.1 ориентирована на адаптивное рассуждение, надёжность в кодировании, инструменты для разработчиков и стоимость/эффективность выходных токенов; Gemini 3 Pro ориентирована на масштаб (1M токенов контекста), нативную мультимодальность и глубокую продуктовую граундированность. Решение принимайте, сопоставляя сильные стороны каждой модели с вашими задачами: длинная, мультимодальная, однопроходная загрузка → Gemini; итеративные кодовые/агентные рабочие процессы, более дешёвый вывод на токен → GPT-5.1.

Разработчики могут получить доступ к Gemini 3 Pro Preview API и GPT-5.1 API через CometAPI. Чтобы начать, изучите возможности моделей на CometAPI в Playground (https://api.cometapi.com/chat) и ознакомьтесь с Continue API guide для подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили API-ключ. CometAPI предлагает цену значительно ниже официальной, чтобы помочь вам с интеграцией.

Готовы начать? → Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Если вы хотите получать больше советов, руководств и новостей об ИИ, следите за нами на VK, X и Discord!