昨天谷歌发布了最新一代AI模型Gemini 3 Pro，它定位为最智能模型。在各项benchMark评分中可谓是遥遥领先。我称他为目前最能打的六边形AI大模型战士。

下面这张图是一份非常全面的顶级大模型性能基准测试对比表。我将为您进行详细的解读。

这个benchmark表格主要分为四大模块，分别为核心认知与推理能力，多模态理解能力，代码与智能体能力，知识语言与上下文功能。

核心结论一览

从这张对比图可以得出一个非常明确的核心结论：在所有参与评测的顶级大模型中，Gemini 3 Pro 展现出全面且显著的领先优势，在绝大多数基准测试中都排名第一。

具体来说：

• 综合王者：Gemini 3 Pro​ 在学术推理、数学、科学、多模态理解、代码能力和智能体任务上几乎全面领先，优势巨大。

• 强劲对手：GPT-5.1​ 是综合能力第二强的模型，尤其在需要代码执行的数学问题和智能体编码任务上与 Gemini 3 Pro 不相上下。

• 中坚力量：Gemini 2.5 Pro​ 和 Claude Sonnet 4.5​ 表现接近，属于第二梯队，但在多个前沿基准上与领先模型有较大差距。

分领域详细解读

这张表格几乎涵盖了评估大模型的所有关键维度，我们可以将其归纳为几个核心能力领域进行分析：

1. 核心认知与推理能力

这部分测试模型的“硬智商”，包括学术知识、逻辑推理和数学能力。

• 学术与科学推理：

  • Humanity‘s Last Exam：Gemini 3 Pro（45.8%）远超其他模型，显示出极强的复杂学术推理能力。GPT-5.1（13.7%）和 Claude（13.7%）基础能力相近，但后者不支持工具使用。

  • GPQA Diamond（高难度科学问答）：四个模型表现都很出色（均超过83%），说明在深度科学知识上第一梯队模型都已达到很高水平，Gemini 3 Pro（91.9%）略微领先。

• 数学能力：

  • AIME 2025（高难度数学竞赛）：在不使用工具时，Gemini 3 Pro（95%）最强；但当允许使用代码执行工具时，Gemini 3 Pro 和 GPT-5.1 都达到了惊人的**100%**​ 通过率，这凸显了工具调用对解决复杂数学问题的巨大提升作用。

  • MathArena Apex（极高难度数学）：Gemini 3 Pro（23.4%）的得分一骑绝尘，远超其他模型（均低于2%），表明其在解决人类数学奥林匹克竞赛级别的难题上具有断层式优势。

• 视觉与常识推理：

  • ARC-AGI-2（抽象视觉推理）：Gemini 3 Pro（31.1%）大幅领先，GPT-5.1（13.6%）次之。这个基准旨在测试类人的通用推理能力，Gemini 3 Pro 的表现尤为亮眼。

2. 多模态理解能力

这部分测试模型处理和理解图像、图表、文档、视频等非文本信息的能力。

• 综合多模态：

  • MMMU-Pro（涉及大学学科知识的图文理解）：Gemini 3 Pro（81%）领先，GPT-5.1（76%）紧随其后，Gemini 2.5 Pro 和 Claude（均为68%）并列第三。

• 专业场景多模态：

  • ScreenSpot-Pro（屏幕理解）：Gemini 3 Pro（72.7%）优势极其明显，可能是针对安卓系统做了专门优化。Claude（36.2%）尚可，其他两者表现不佳。

  • CharXiv Reasoning（复杂图表信息合成）：Gemini 3 Pro（81.4%）领先，其他三者水平接近（约69%）。

  • Video-MMMU（视频知识问答）：所有模型表现都不错，Gemini 3 Pro（87.6%）依旧领先。

3. 代码与智能体能力

这是当前大模型最前沿的应用方向，测试模型是否能像“智能体”一样使用工具、执行复杂任务。

• 纯代码能力：

  • LiveCodeBench Pro（竞技编程）：采用Elo评级，分数越高越好。Gemini 3 Pro（2439）的评分远高于第二名的 Gemini 2.5 Pro（1775），显示出压倒性的代码算法优势。

• 智能体任务：

  • 终端操作：Gemini 3 Pro（54.2%）在 Terminal-Bench 2.0 中领先，表明其能较好地理解和执行命令行任务。

  • 软件工程：在 SWE-Bench Verified（解决真实GitHub问题）中，GPT-5.1（77.2%）以微弱优势超过 Gemini 3 Pro（76.2%），两者都是顶尖水平。

  • 工具使用与长周期任务：在 t2-bench（工具使用）和 Vending-Bench 2（长周期任务，以虚拟净资产衡量）中，Gemini 3 Pro 都显著领先，尤其在模拟赚钱任务中积累了高达$5478的资产，远超其他模型。

4. 知识、语言与长上下文能力

• 事实性与多语言：

  • FACTS/SimpleQA（事实性知识）：Gemini 3 Pro（70.5%/72.1%）大幅领先，表明其内部知识库更准确、更不易产生“幻觉”。

  • MMMLU/Global PIQA（多语言与跨文化常识）：所有模型表现都很接近且优秀（均超过89%），说明在多语言和基础常识方面，顶级模型差距很小。

• 长上下文：

  • MRCR v2：在128k上下文长度下，Gemini 3 Pro（77%）的准确率最高。特别值得注意的是，只有 Gemini 3 Pro 和 2.5 Pro 支持100万token的上下文长度，并在此长度下仍有得分（26.3%），而 Claude 和 GPT-5.1 在此项标注为“not supported”，这是一个关键的技术代差。

总结与洞察

1. Gemini 3 Pro 的全面领先：这不是在某一两个项目上的领先，而是在学术、推理、数学、多模态、代码、智能体等几乎所有重要维度上的全面领先。尤其是在一些衡量“前沿能力”的基准上（如MathArena, ScreenSpot, Vending-Bench），其优势是压倒性的。

2. 工具使用的巨大价值：从 AIME 数学测试可以看出，当模型被允许使用代码执行器时，性能有质的飞跃。未来模型的竞争不仅是模型本身，更是“模型+工具”生态的竞争。

3. 长上下文是重要壁垒：支持100万token及以上长度的长上下文，并能在其中保持较好的性能（如Gemini系列），已经成为一个明显的差异化优势。

4. 竞争格局：目前来看，Gemini 3 Pro 是性能标杆，GPT-5.1 是其最强劲的对手，而 Gemini 2.5 Pro 和 Claude Sonnet 4.5 构成了实力接近的第二梯队。