在发布GPT-5.1仅一个月后，OpenAI 以闪电般的速度推出了GPT-5.2。为什么如此急迫？答案显而易见：Gemini 3 Pro 已经在市场上称霸数周，横扫各大基准测试，并成功吸引了大量 ChatGPT 用户进入 Google 的生态系统。现在，OpenAI 正在反击。
作为领先的 AI 工具目录，AIPURE 致力于提供最新的 AI 创新和最全面的使用指南。我们密切关注 AI 领域的每一次重大变化，特别是来自行业巨头如OpenAI和Google的发展。
随着 OpenAI GPT-5.2 和 Google Gemini 3 Pro 的发布，许多用户面临着一个熟悉的难题：哪款 AI 聊天机器人真正适合日常使用？在这次深入对比中，AIPURE 通过多次实际测试，将 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro 进行了对比，帮助你确定哪款模型应该成为你的日常 AI 强力工具。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: 了解基础
在进行实际测试和现实性能评估之前，首先了解 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 之间的基本差异非常重要。这包括发布时机、模型架构、核心功能和定价等关键背景信息。
为了节省读者在不同官方网站之间切换的时间，AIPURE 编制了以下清晰的对比表格，一目了然地总结了这两款 AI 聊天机器人的基本信息。
| 类别 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
| 发布日期 | 2025年12月11日。 OpenAI 推出了 GPT-5.2，作为对日益激烈的竞争的快速升级，引入了多个性能层级。 | 2025年11月19日。 Gemini 3 Pro 作为 Google DeepMind 的新旗舰 AI 模型发布。 |
| 模型系列 / 类型 | GPT-5.2 系列，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本，基于 OpenAI 最新的 GPT 架构构建。 | Gemini 3 系列旗舰（Pro）， 定位为高性能、 通用多模态模型。 |
| 基准测试 |  | |
| 核心功能 | - 文本生成和逻辑推理的显著改进 - gpt-5.2 思考模式设计用于复杂的多步骤问题解决 - 优化用于专业文档、报告、编码和结构化输出 | - 高级多模态理解 （文本、图像、音频、视频） - 与 Google 搜索和 Google 应用程序的深度集成 - 包括高级“深度思考”和代理式推理模式 |
| 上下文长度 | 最多 400K 个 token（根据 API 层级不同而变化），适用于长对话和大型文档。 | 最多 1M 个 token，更适合超长文档和大规模分析。 |
| 多模态支持 | 支持文本和图像输入，生成主要集中在文本；视频/音频功能有限或依赖工具。 | 原生多模态输入和输出，涵盖文本、图像、音频和视频。 |
| 最佳使用场景 | 深度推理任务、专业写作、软件开发、数据分析和逻辑密集型工作流程。 | 多模态理解、长上下文研究和与 Google Workspace 和 Search 紧密集成的工作流程。 |
| API 与开发者支持 | 成熟的 gpt-5.2 API，包括聊天、响应、实时和助手端点，适用于构建应用程序、代理和自动化管道。 | 通过 Google Cloud 和 Vertex AI 提供的 Gemini API，适用于企业使用和 Google 生态系统集成。 |
| 定价 | gpt-5.2 / gpt-5.2-chat-latest 定价（API）： • 输入：约 $1.75 / 1M tokens • 输出：约 $14 / 1M tokens（推理 token 按输出计费） | gemini-3-pro-preview 定价（API）： • 输入：约 $1 / 1M tokens • 输出：约 $6 / 1M tokens （具体定价因计划和地区而异） |
| 官方文章 | 介绍 GPT-5.2 | Gemini 3 的新时代 |
从上述对比中可以看出，OpenAI 迅速回应了 Google 的 Gemini 3 Pro 发布，不久后推出了 GPT-5.2。值得注意的是，OpenAI 并不是只发布了一个模型，而是同时推出了三个 GPT-5.2 变体，针对不同的性能和成本需求。
OpenAI 将 GPT-5.2 定位为当今最智能的通用 AI 模型，特别擅长处理现实世界知识和复杂推理任务。许多行业专家也倾向于在专业和知识密集型场景中更喜欢 GPT-5.2 的输出，而不是其他竞争模型，包括 Gemini 3 Pro。从表格中显示的基准测试结果来看，GPT-5.2 在几乎所有评估类别中都优于竞争对手。这表明其在逻辑推理方面的表现更强，以及在解决之前未遇到的不熟悉问题时具有更强的泛化能力。在一般知识覆盖方面，GPT-5.2 也明显领先于 Gemini 3 Pro。
（图片来源：https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/）
（图片来源：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing）
然而，基准测试并不能说明全部。许多用户，包括 AIPURE 编辑团队，更注重实际可用性、稳定性和成本效率，而不是合成分数。在比较 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 的 API 定价时，Gemini 的定价结构显得更具竞争力，这可能是大规模开发者的决定性因素。
在接下来的部分中，我们将评估 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 在实际场景中的表现，包括响应速度、多模态能力和图像生成。
GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro: 响应速度与幻觉测试
我们测试的第一个方面是响应速度，以及新模型是否仍然存在幻觉问题，特别是在基本逻辑和语言理解方面。
你可能还记得一个曾经广为流传的问题，让许多 AI 模型感到困惑：
🤔❓ “草莓中有多少个 r？”
早期的大规模语言模型经常无法正确回答这个简单的问题。经过多次迭代，大多数主流模型现在都能正确回答。为了评估类似的问题是否仍然存在，我们向两个模型提出了一个新的但类似的问题：
🤔❓ “大蒜中有多少个 r？”
正确答案很简单：在“大蒜”中只有一个“r”。
在我们的测试中，GPT-5.2 几乎立即做出了回应，展示了令人印象深刻的响应速度。然而，它给出了错误的答案，表明存在幻觉或字符级推理的失误。
相比之下，Gemini 3 Pro 的响应时间稍长，但给出了正确的答案，显示了在特定测试中更强的准确性和更可靠的语言理解能力。
有趣的是，AIPURE 还注意到，一位 X（前 Twitter）用户对 DeepSeek R1 和 Qwen3-Ma 进行了相同的测试。在那次对比中，两个模型都正确回答了问题，表明 GPT-5.2 的错误并不是所有领先 LLM 的普遍问题。
（图片来源：https://x.com/kyleichan/status/1999292461450166350）
💡 关键要点
- GPT-5.2： 响应速度快，但在简单的字符计数任务中容易出现幻觉
- Gemini 3 Pro： 响应速度稍慢，但在基本逻辑和语言推理方面更准确
这个测试突显了一个重要的观点：速度并不总是等于正确性，即使是像 GPT-5.2 这样的高级模型，仍然可能在看似简单的语言问题上遇到困难。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: 多模态能力对比
为了评估 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 的多模态能力，我们进行了一次简单而实用的图像分析测试。我们上传了一张随机网站的截图——LocalSavingGuide，一个提供省钱建议和消费者指导的内容网站——并要求两个模型分析图像。
（图片来源：https://localsavingguide.com/）
🔥GPT-5.2 表现
GPT-5.2 的响应速度明显快于 Gemini 3 Pro，几乎在 Gemini 仍在处理时就生成了分析。
在准确性方面，GPT-5.2 提供了高度详细和结构化的描述：
- 它正确识别图像为 LocalSavingGuide 网页的截图。
- 它准确描述了整体布局，包括网格样式的文章列表。
- 它成功识别并总结了所有可见的文本元素，包括截图中显示的文章标题。
- 它进一步识别了目标受众，例如：寻找省钱建议的读者、英国购物者和预算制定者。
总体而言，GPT-5.2 展现了强大的视觉文本识别、上下文理解和快速响应时间，使其输出既精确又立即可用。
🔥Gemini 3 Pro 表现
经过几次尝试后，Gemini 3 Pro 最终生成了其响应。虽然响应速度稍慢，但其输出仍显示了坚实的多模态推理：
- 它正确识别了网站布局和总体结构。在可见文本提取方面，描述不如 GPT-5.2 详细。
- 然而，Gemini 3 Pro 提供了额外的分析见解，包括：“关键要点”、对网站目的的更广泛上下文解释。
这种高层次的分析增加了价值，但速度和文本精确度有所牺牲。
🔥AIPURE 编辑观点
从 AIPURE 的编辑角度来看，GPT-5.2 在这次多模态测试中表现更好。其更快的响应时间、更完整的文本识别和精确的布局描述使其在网站分析、内容审核和视觉数据提取等实际任务中更加可靠。
尽管如此，Gemini 3 Pro 的上下文分析仍然令人印象深刻，特别是对于优先考虑解释性摘要而非详细视觉解析的用户。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro: 图像生成测试
接下来，我们在图像生成方面对 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 进行了测试，这是我们特别好奇的领域。
在 AIPURE，我们长期以来一直是 Google 的 Nano Banana 的忠实粉丝，特别是自从 Nano Banana Pro 发布以来。我们经常使用它为我们的文章生成特色图像和横幅，因为其结果始终高质量。在进行这次测试之前，我们诚实地认为 OpenAI 在图像生成方面仍有一个明显的差距需要弥补——这传统上是 Google 的强项，而 Nano Banana Pro 已经设定了极高的标准。
为了确保公平，我们给两个模型提供了完全相同的提示，要求它们为本文生成一个横幅图像。
Gemini 3 Pro 先完成，而 ChatGPT 仍在处理。让我们先看看 Gemini 的结果。
我们真心喜欢 Gemini 3 Pro 生成的横幅图像。它几乎完美地遵循了提示：
- 文本（“GPT-5.2”和“Gemini 3 Pro”）清晰准确地渲染
- 色彩平衡感觉精致、未来感强且高端
- 整体构图具有强烈的高科技美感
- 标志可识别且样式正确
简而言之，Nano Banana Pro 绝对不负众望。
（此图像是由 AIPURE 使用 Nano Banana Pro 生成的）
几分钟后，ChatGPT (GPT-5.2) 完成了图像生成。公平地说，它在布局和结构方面确实很好地遵循了提示。然而，整体色彩处理——尤其是 Google 标志的渲染——坦率地说，说服力不强。视觉一致性和品牌准确性不如 Gemini 的输出。
目前，很明显，ChatGPT 在图像生成方面仍有改进的空间，尤其是在与 Gemini 3 Pro 直接对比时。因此，我们决定使用 Gemini 的图像作为本文的官方横幅。
最终想法：更多实际测试即将推出
这轮 GPT-5.2 与 Gemini 3 Pro 的测试到此结束。
不过，这仅仅是开始。在接下来的几周内，AIPURE 团队计划进行更多实际的、现实世界的对比测试，包括对日常专业人士最重要的任务——例如 PDF 摘要、PPT 生成和生产力工作流程。
请务必收藏 AIPURE，以免错过我们即将进行的实际测试、最新的 AI 工具更新和深入评测，这些内容旨在帮助您选择适合您工作的 AI。一如既往，我们将继续分享诚实的见解、真实的使用案例和清晰的对比——让您在快速发展的 AI 领域保持领先。
