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雷达卡
昨天，谷歌推出了其最新一代人工智能模型 Gemini 3 Pro，该模型被定位为当前最智能的AI系统。在多项基准测试中表现卓越，几乎全面领跑。我将其称为现阶段综合实力最强的“六边形战士”级大模型。
下图展示了一份涵盖主流顶级大模型性能对比的综合性Benchmark评测表，接下来我将为您逐一解析其中关键信息。
整个评测体系主要划分为四大核心模块：核心认知与推理能力、多模态理解能力、代码与智能体任务执行能力，以及知识语言与上下文处理功能。
核心结论速览
从整体数据来看，Gemini 3 Pro 在所有参评的大模型中展现出压倒性的综合优势，在绝大多数测试项目中均位居榜首。
- 综合王者：Gemini 3 Pro 在学术推理、数学解题、科学分析、多模态识别、编程能力及智能体任务等多个维度全面领先，领先幅度显著。
- 强劲对手：GPT-5.1 紧随其后，位列第二。尤其在涉及代码执行的数学问题和智能体编码任务上，与 Gemini 3 Pro 表现相当接近，部分场景难分伯仲。
- 中坚力量：Gemini 2.5 Pro 与 Claude Sonnet 4.5 处于第二梯队，整体表现稳定但与头部模型存在明显差距，尤其是在前沿复杂任务上的适应能力有待提升。
分领域深度剖析
该Benchmark覆盖了评估大模型性能的关键维度，以下按能力类别进行详细拆解：
一、核心认知与推理能力
此部分重点考察模型的逻辑思维、学术素养与抽象推理水平，相当于对“硬智商”的全面检验。
学术与科学推理
- Humanity's Last Exam：Gemini 3 Pro 得分为45.8%，远高于GPT-5.1（13.7%）和Claude（13.7%），显示出其在处理高度复杂的跨学科推理任务中的绝对优势。值得注意的是，Claude虽具备基础推理能力，但不支持外部工具调用。
- GPQA Diamond（高难度科学问答）：四款模型在此项均表现出色，准确率均超过83%，表明第一梯队模型已具备深厚的科学知识储备。其中，Gemini 3 Pro 以91.9%的成绩小幅领先，体现其在深度专业领域的更强稳定性。
数学能力
- AIME 2025（高阶数学竞赛题）：在无工具辅助的情况下，Gemini 3 Pro 凭借95%的通过率遥遥领先；而当允许使用代码执行功能时，Gemini 3 Pro 与 GPT-5.1 均达到惊人的100%正确率，充分说明工具集成对解决复杂数学问题的巨大增益。
- MathArena Apex（极难数学挑战）：Gemini 3 Pro 以23.4%的得分断层领先，其余模型得分均低于2%，凸显其在应对类似国际数学奥林匹克级别难题时的超凡实力。
视觉与常识推理
- ARC-AGI-2（抽象图形推理）：Gemini 3 Pro 获得31.1%的得分，大幅超越GPT-5.1（13.6%）。此项测试旨在模拟人类通用智能的模式识别能力，Gemini 3 Pro 的表现尤为突出，显示出更强的类人推理潜力。
二、多模态理解能力
该模块评估模型对图像、图表、文档乃至视频等非文本信息的理解与整合能力。
综合多模态理解
- MMMU-Pro（融合大学学科知识的图文理解任务）：Gemini 3 Pro 以81%居首，GPT-5.1（76%）紧随其后，Gemini 2.5 Pro 与 Claude 同为68%，并列第三。
专业场景下的多模态表现
- ScreenSpot-Pro（屏幕内容理解）：Gemini 3 Pro 以72.7%的表现遥遥领先，推测可能针对安卓系统界面进行了专项优化；Claude 得分为36.2%，尚可接受，其余模型表现较弱。
- CharXiv Reasoning（复杂图表信息合成）：Gemini 3 Pro 以81.4%领先，其他三者得分集中在69%左右，差距明显。
- Video-MMMU（视频内容问答）：各模型整体表现良好，Gemini 3 Pro 再次以87.6%拔得头筹。
三、代码与智能体能力
这是衡量现代大模型是否具备“自主行动力”的关键指标，涵盖编程能力、工具调用与长期任务执行等高级功能。
纯代码生成能力
- LiveCodeBench Pro（竞技编程Elo评分）：Gemini 3 Pro 获得2439分，远高于第二名 Gemini 2.5 Pro 的1775分，体现出其在算法设计与代码效率方面的统治级优势。
智能体任务执行
- 终端操作：在 Terminal-Bench 2.0 测试中，Gemini 3 Pro 达到54.2%的任务完成率，领先其他模型，表明其能有效解析并执行命令行指令。
- 软件工程任务：在 SWE-Bench Verified（真实GitHub问题修复）中，GPT-5.1 以77.2%略胜于 Gemini 3 Pro 的76.2%，两者均处于行业顶尖水平。
- 工具使用与长周期任务：在 t2-bench（工具调用）和 Vending-Bench 2（虚拟资产积累）中，Gemini 3 Pro 显著领先。特别是在模拟商业环境中，其实现了高达$5478的净资产增长，远超其他竞争者，展现出强大的持续决策与资源管理能力。
四、知识、语言与长上下文处理能力
这一部分聚焦于事实准确性、多语言支持及对超长文本上下文的理解与记忆能力。
事实性与多语言表现
- FACTS/SimpleQA：用于评估模型回答基础事实类问题的准确性。Gemini 3 Pro 在多语种环境下保持较高一致性，显示出其在知识库构建与检索机制上的成熟度。
（事实性知识）：在相关测试中，Gemini 3 Pro 取得了70.5%至72.1%的成绩，显著优于其他模型，反映出其具备更精准的内部知识体系，并且在减少“幻觉”现象方面表现更优。
MMMLU/Global PIQA （多语言与跨文化常识）：各主流顶级模型在此项测试中成绩高度接近，整体准确率均超过89%，显示出在多语言理解与基础常识判断方面，领先模型之间的差距已非常微小。
长上下文能力：
MRCR v2 测试显示，在128k上下文长度条件下，Gemini 3 Pro 的准确率达到77%，位居第一。尤为突出的是，仅有 Gemini 3 Pro 与 Gemini 2.5 Pro 支持高达100万token的上下文输入，并在该极限长度下仍能取得26.3%的得分。相比之下，Claude 与 GPT-5.1 在此项标注为“not supported”，表明其不支持如此长的上下文处理，凸显出技术架构上的明显代差。
总结与洞察：
Gemini 3 Pro 实现全面领先 这一优势并非局限于个别评测维度，而是在学术任务、逻辑推理、数学解题、多模态理解、代码生成以及智能体行为等几乎所有关键领域均展现出领先地位。特别是在评估前沿能力的基准测试中（如 MathArena、ScreenSpot、Vending-Bench），其表现具有压倒性优势。
工具集成带来性能跃迁 从 AIME 数学测试结果可见，当模型被赋予使用代码执行工具的能力时，解题准确率实现质的提升。这预示着未来大模型的竞争将不仅聚焦于参数规模或训练数据，更体现在“模型+外部工具”协同生态的构建能力上。
长上下文成为核心竞争力 能否支持百万级token的上下文长度，并在此类极端场景中维持可用性能（如 Gemini 系列所示），正逐渐演变为区分模型代际的关键指标，构成显著的技术壁垒。
当前竞争格局分析
综合来看，Gemini 3 Pro 已成为当前性能的标杆；GPT-5.1 是其最有力的挑战者；而 Gemini 2.5 Pro 与 Claude Sonnet 4.5 则组成实力相近的第二梯队，彼此间竞争激烈且差距较小。
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