在發布 GPT-5.1 之後僅僅一個月，OpenAI 以驚人的速度揭曉了 GPT-5.2。為什麼如此急迫？答案很明確：Gemini 3 Pro 已經在市場上稱霸數周，橫掃各大評測，成功吸引了大量 ChatGPT 用戶轉向 Google 的生態系統。現在，OpenAI 正在反擊。
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隨著 OpenAI GPT-5.2 和 Google Gemini 3 Pro 的發布，許多用戶面臨著一個熟悉的難題：哪個 AI 聊天機器人真正適合日常使用？在這篇深入的比較中，AIPURE 通過多個真實世界的測試，將 GPT-5.2 與 Gemini 3 Pro 進行對比，幫助您確定哪個模型值得成為您的日常 AI 強大工具。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro：了解基本差異
在進行實踐測試和真實世界性能評估之前，首先了解 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 之間的基本差異非常重要。這包括關鍵的背景信息，如發布時間、模型架構、核心能力和價格。
為了讓讀者不必在官方網站之間來回切換，AIPURE 編制了以下清晰的對比表格，總結了這兩款 AI 聊天機器人的主要細節。
| 類別 | GPT-5.2 | Gemini 3 Pro |
| 發布日期 | 2025年12月11日。 OpenAI 推出 GPT-5.2 作為快速升級，以應對日益激烈的競爭，引入了多個性能層次。 | 2025年11月19日。 Gemini 3 Pro 作為 Google DeepMind 的新旗艦 AI 模型推出。 |
| 模型系列 / 類型 | GPT-5.2 系列，包括 Instant、Thinking 和 Pro 版本，基於 OpenAI 的最新 GPT 架構。 | Gemini 3 系列旗艦（Pro）， 定位為高性能、 通用多模態模型。 |
| 評測指標 |  | |
| 核心功能 | - 文本生成和邏輯推理的顯著改進 - gpt-5.2 thinking 模式設計用於複雜的多步驟問題解決 - 適合專業文檔、報告、編碼和結構化輸出 | - 先進的多模態理解 （文本、圖像、音頻、視頻） - 與 Google 搜索和 Google 應用程序的深度集成 - 包括先進的 "Deep Think" 和代理風格推理模式 |
| 上下文長度 | 最多 400K token（根據 API 層次不同而變），適合長對話和大型文檔。 | 最多 1M token，更適合超長文檔和大規模分析。 |
| 多模態支持 | 支持文本和圖像輸入，生成主要集中在文本；視頻/音頻功能有限或依賴工具。 | 原生多模態輸入和輸出，包括文本、圖像、音頻和視頻。 |
| 最佳使用場景 | 深度推理任務、專業寫作、軟件開發、數據分析和邏輯密集型工作流程。 | 多模態理解、長上下文研究和與 Google Workspace 和 Search 緊密集成的工作流程。 |
| API 和開發者支持 | 成熟的 gpt-5.2 API，包括聊天、響應、實時和助手端點，適合構建應用程序、代理和自動化管道。 | 通過 Google Cloud 和 Vertex AI 提供的 Gemini API，針對企業使用和 Google 生態系統集成進行了優化。 |
| 價格 | gpt-5.2 / gpt-5.2-chat-latest 定價（API）： • 輸入：約 $1.75 / 1M token • 輸出：約 $14 / 1M token（推理 token 計為輸出） | gemini-3-pro-preview 定價（API）： • 輸入：約 $1 / 1M token • 輸出：約 $6 / 1M token （具體價格因計劃和地區而異） |
| 官方文章 | 介紹 GPT-5.2 | Gemini 3 的新時代 |
從上述比較可以看出，OpenAI 快速響應了 Google 的 Gemini 3 Pro 發布，隨後推出了 GPT-5.2。值得注意的是，OpenAI 並不是只發布了一個模型，而是同時推出了三個 GPT-5.2 變體，針對不同的性能和成本需求。
OpenAI 將 GPT-5.2 定位為當前最智能的通用 AI 模型，特別擅長處理真實世界的知識和複雜的推理任務。許多行業專家也傾向於在專業和知識密集型場景中更喜歡 GPT-5.2 的輸出，而不是其他競爭模型，包括 Gemini 3 Pro。從表格中顯示的評測結果來看，GPT-5.2 在幾乎所有評估類別中都超越了競爭對手。這表明其在邏輯推理方面表現更強，以及在解決以前未遇到的問題時具有更強的泛化能力。在一般知識覆蓋範圍方面，GPT-5.2 也明顯領先於 Gemini 3 Pro。
（圖片來源：https://openai.com/index/introducing-gpt-5-2/）
（圖片來源：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing）
然而，評測指標並不能說明全部。許多用戶，包括 AIPURE 編輯團隊，對合成得分的重視程度較低，更關心真實世界的可用性、穩定性和成本效率。在比較 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 的 API 定價時，Gemini 的定價結構顯得更具競爭力，這可能是開發者大規模構建時的決定性因素。
在以下部分，我們將評估 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 在真實世界場景中的實際表現，包括響應速度、多模態能力和圖像生成。
GPT-5.2 vs. Gemini 3 Pro：響應速度與幻覺測試
我們首先測試的是響應速度，以及新模型是否仍然存在幻覺問題，特別是在基本邏輯和語言理解方面。
你可能記得一個曾經病毒式傳播的問題，讓許多 AI 模型感到困惑：
🤔❓ “strawberry” 有多少個 “r”？
早期的大語言模型經常無法正確回答這個簡單的問題。經過多次迭代，大多數主流模型現在可以正確回答。為了評估是否存在類似的弱點，我們向兩個模型提出了一个新的但類似的流行問題：
🤔❓ “garlic” 有多少個 “r”？
正確答案很簡單：在 “garlic” 中只有一個 “r”。
在測試中，GPT-5.2 几乎立即做出了回應，展示了令人印象深刻的響應速度。然而，它给出了錯誤的答案，表明存在幻覺或字符級推理的失誤。
相比之下，Gemini 3 Pro 的響應時間稍長，但给出了正確的答案，顯示在這次特定測試中具有更高的準確性和更可靠的語言理解能力。
有趣的是，AIPURE 還注意到 X（前 Twitter）上的一位用戶對 DeepSeek R1 和 Qwen3-Ma 進行了相同的測試。在那次比較中，兩個模型都回答正確，表明 GPT-5.2 的錯誤並不是所有領先的 LLM 都會犯的。
（圖片來源：https://x.com/kyleichan/status/1999292461450166350）
💡 關鍵收穫
- GPT-5.2：響應速度快，但在簡單的字符計數任務中容易出現幻覺
- Gemini 3 Pro：響應速度稍慢，但在基本邏輯和語言推理方面更準確
這個測試突顯了一個重要點：速度並不總是等同於正確性，即使是像 GPT-5.2 這樣的先進模型，仍然可能在看似簡單的語言問題上遇到困難。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro：多模態能力比較
為了評估 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 的多模態能力，我們進行了一個簡單但實用的圖像分析測試。我們上傳了一個隨機網站的截圖——LocalSavingGuide，這是一個提供節省金錢建議和消費者建議的內容網站——並要求兩個模型分析圖像。
（圖片來源：https://localsavingguide.com/）
🔥GPT-5.2 表現
GPT-5.2 的響應速度明顯快於 Gemini 3 Pro，幾乎即時生成了分析，而 Gemini 仍在處理中。
在準確性方面，GPT-5.2 提供了高度詳細和結構化的描述：
- 它正確識別圖像為 LocalSavingGuide 網頁的截圖。
- 它準確描述了整體布局，包括網格風格的文章列表。
- 它成功識別並總結了所有可見的文本元素，包括截圖中顯示的文章標題。
- 它進一步識別了目標受眾，例如：尋找節省金錢建議的讀者、英國購物者和預算制定者。
總體而言，GPT-5.2 展示了強大的視覺文本識別能力、上下文理解和快速響應時間，使其輸出既精確又立即可用。
🔥Gemini 3 Pro 表現
經過多次嘗試，Gemini 3 Pro 最終生成了其響應。雖然速度稍慢，但其輸出仍顯示出堅實的多模態推理能力：
- 它正確識別了網站布局和整體結構。在可見文本提取方面，其描述不如 GPT-5.2 詳細。
- 然而，Gemini 3 Pro 提供了額外的分析見解，包括：“關鍵收穫”、對網站目的的更廣泛上下文解讀。
這種高層次的分析增加了價值，但以速度和文本精確性為代價。
🔥AIPURE 編輯評論
從 AIPURE 的編輯角度來看，GPT-5.2 在這次多模態測試中表現更好。其更快的響應時間、更完整的文本識別和精確的布局描述使其在網站分析、內容審計和視覺數據提取等真實世界任務中更可靠。
然而，Gemini 3 Pro 的上下文分析仍然令人印象深刻，特別是對於優先考慮解讀摘要而非詳細視覺解析的用戶。
GPT-5.2 vs Gemini 3 Pro：圖像生成測試
接下來，我們對 GPT-5.2 和 Gemini 3 Pro 進行了圖像生成測試，這是一個我們特別感興趣的領域。
在 AIPURE，我們一直非常喜歡 Google 的 Nano Banana，特別是在 Nano Banana Pro 發布後。我們經常使用它為我們的文章生成特色圖像和橫幅，因為其結果始終保持高質量。在進行這項測試之前，我們誠實地認為 OpenAI 在圖像生成方面仍有一段明顯的差距需要彌補——這傳統上是 Google 的強項，而 Nano Banana Pro 已經設定了非常高的標準。
為了確保公平，我們給兩個模型提供了完全相同的提示，要求它們為您正在閱讀的文章生成一個橫幅圖像。
Gemini 3 Pro 首先完成，而 ChatGPT 仍在處理中。讓我們先看看 Gemini 的結果。
我們真的非常喜歡 Gemini 3 Pro 生成的橫幅圖像。它幾乎完美地遵循了提示：
- 文字（“GPT-5.2” 和 “Gemini 3 Pro”）渲染清晰且準確
- 色彩平衡感覺精緻、未來感十足且高端
- 整體構圖具有強烈的高科技美學
- 標誌可識別且風格正確
簡而言之，Nano Banana Pro 絕對沒有辜負我們的期望。
（此圖像由 AIPURE 使用 Nano Banana Pro 生成）
幾分鐘後，ChatGPT（GPT-5.2）完成了圖像生成。公平地說，它在布局和結構方面確實很好地遵循了提示。然而，整體色彩處理——尤其是 Google 標誌的渲染——坦白說，不如 Gemini 令人信服。視覺一致性和品牌準確性沒有達到 Gemini 的水平。
目前來看，ChatGPT 在圖像生成方面仍有改進的空間，尤其是在與 Gemini 3 Pro 直接對比時。因此，我們決定使用 Gemini 的圖像作為本文的官方橫幅。
最終想法：更多真實世界測試即將到來
這就結束了 GPT-5.2 VS Gemini 3 Pro 的這輪測試。
然而，這只是開始。在接下來的幾週內，AIPURE 團隊計劃進行更多實用的真實世界比較，包括對日常專業人士最重要的任務——例如 PDF 摘要、PPT 生成和生產力工作流程。
請務必收藏 AIPURE，以免錯過我們即將進行的實踐測試、最新的 AI 工具更新和深入評測，這些都旨在幫助您選擇適合您工作的 AI。一如既往，我們將繼續分享誠實的見解、真實的使用案例和清晰的對比——讓您在快速變化的 AI 領域中保持領先。
