Buong Paghahambing ng LLM: Claude Opus 4.5 vs. ChatGPT 5.1 vs. Google Gemini 3 Pro

May-akda: Boxu Li

Panimula

Noong huling bahagi ng 2025, tatlong mga AI powerhouses – Anthropic, OpenAI, at Google DeepMind – ang naglabas ng kanilang susunod na henerasyon ng malalaking language models. Ang Claude Opus 4.5 ng Anthropic, ChatGPT 5.1 ng OpenAI (batay sa serye ng GPT‑5.1), at Gemini 3 Pro ng Google ay kumakatawan sa pinakabagong teknolohiya sa AI. Lahat ng tatlo ay nangangako ng makabuluhang pag-unlad sa kakayahan, mula sa paghawak ng malalaking konteksto hanggang sa paglutas ng mga kumplikadong gawain sa pag-code at pangangatwiran. Ang malalim na pagsusuring ito ay nagbibigay ng teknikal na paghahambing ng mga modelong ito sa iba't ibang pangunahing dimensyon – mga pamantayan sa pagganap, kakayahan sa pangangatwiran, pagbuo ng code, latency ng API, gastos, token context window, fine-tuning at pagpapasadya – upang maunawaan kung paano sila nagtatagisan laban sa isa't isa.

Mga Profile ng Modelo: Ang Claude Opus 4.5 ay ang pinakabagong flagship na modelo ng Anthropic (isang kahalili sa Claude 2 at ang Claude 4 na serye), na inaangking “ang pinakamahusay na modelo sa mundo para sa pag-coding, mga ahente, at paggamit ng computer”[1]. Ang ChatGPT 5.1 ng OpenAI ay isang pag-upgrade sa serye ng GPT‑5, na inaalok sa dalawang mode (Instant at Thinking) upang balansehin ang bilis at lalim ng pangangatwiran[2]. Ang Gemini 3 Pro ng Google ay ang pinaka-advanced na halimbawa ng pamilya ng Gemini, isang multimodal na modelo na binuo ng Google DeepMind, na itinuturing bilang “aming pinaka-intelihenteng modelo” na may makabagong pangangatwiran at paggamit ng mga kasangkapan[3][4]. Habang ang detalyadong arkitektura ay proprietary, ang lahat ng tatlo ay malalaking Transformer-based na sistema na malamang nasa antas ng trilyong mga parameter, pinahusay ng malawak na pagsasanay at pag-optimize (hal. reinforcement learning mula sa feedback ng tao). Sa ibaba, ihahambing natin ang mga ito nang detalyado.

Pagganap sa mga Benchmark

Kaalaman at Pangangatwiran (MMLU, ARC, atbp.): Sa mga malawakang pagsusulit sa kaalaman tulad ng MMLU (Massive Multi-Task Language Understanding), ang tatlong modelo ay nag-ooperate na halos kapantay o higit pa sa antas ng mga dalubhasang tao. Iniulat ng Google na ang Gemini 3 Pro ay nakakuha ng mga 91.9% sa pinaka-mahihirap na set ng tanong (GPQA Diamond) at nangunguna sa LMArena leaderboard na may Elo na 1501[5]. Ang GPT‑5.1 ay kasing lakas din sa MMLU – sa isang pagsusuri, ang GPT‑5.1 ay nakapuntos ng mga 91.0% sa MMLU, halos kapantay ng Gemini 3 Pro[6]. Ang Anthropic ay hindi pa naglalathala ng opisyal na MMLU para sa Opus 4.5, ngunit ang nauna nito (Claude Sonnet 4.5) ay nasa mataas na-80s% na saklaw[7], na nagmumungkahi na ang Opus 4.5 ay nasa antas na iyon para sa mga gawain sa akademikong kaalaman. Sa mga sobrang hamon na pagsusulit sa pangangatwiran, lumilitaw ang mga pagkakaiba.

Ang Huling Pagsusulit ng Sangkatauhan (isang matinding pagsusulit sa pangangatwiran) ay nagpakita ng Gemini 3 Pro na may marka na 37.5% (walang tools) – mas mataas nang malaki kumpara sa GPT‑5.1 (mga ~26.8%) o sa naunang modelo ng Anthropic (mga ~13.7%)[8]. Gayundin, sa hamon sa pangangatwiran na ARC-AGI, ang Gemini 3 Pro ay umabot ng 31% (at hanggang 45% sa espesyal na mode na “Deep Think”), na lampas sa GPT‑5.1 (mga ~18%) at mga naunang modelo ng Claude[9]. Ang mga resulta na ito ay nagpapakita na ang modelo ng Google ay kasalukuyang nangunguna sa pinakamahirap na mga pamantayan sa pangangatwiran, na malamang na sumasalamin sa advanced na pagpaplano at pagsasanay sa paglutas ng problema ng Gemini. Ang GPT‑5.1 ng OpenAI ay hindi malayo sa likod pagdating sa kaalaman at pangangatwiran, habang ang lakas ng Anthropic ay nakatuon sa ibang bagay (na makikita natin sa pag-coding). Sa kabuuan, sa mga karaniwang benchmark tulad ng MMLU at PiQA, ang tatlo ay magkakalapit sa mga ~90% na katumpakan[5], ngunit para sa mga “frontier” na pagsusulit sa pangangatwiran (kumplikadong math, mga palaisipan sa lohika), ang Gemini 3 Pro ay may kalamangan sa kanyang “PhD-level” na pagganap[10].

Pagbuo ng Code at Mga Benchmark ng Software: Ang Anthropic Claude Opus 4.5 ay partikular na nakatuon sa mga gawain ng pag-coding at paggamit ng computer bilang isang ahente, at kasalukuyang hawak nito ang korona sa mga benchmark ng code. Sa panloob na pagsusuri ng Anthropic sa SWE-Bench (Software Engineering Bench) Verified, nakamit ng Opus 4.5 ang 80.9% tagumpay — ang pinakamataas sa anumang modelo sa unahan[11]. Ito ay bahagyang mas mahusay kaysa sa GPT‑5.1-Codex-Max model ng OpenAI (77.9%) at Google’s Gemini 3 Pro (76.2%) sa parehong pagsusulit[11]. Ang tsart sa ibaba, mula sa anunsyo ng Anthropic, ay naglalarawan ng margin kung saan nangunguna ang Claude 4.5 sa mga totoong gawain ng pag-coding:

Si Claude Opus 4.5 ay nakakuha ng pinakamataas na marka sa SWE-Bench Verified (mga tunay na problema sa coding), bahagyang nalampasan ang GPT‑5.1 Codex ng OpenAI at Gemini 3 Pro ng Google[11].

Ang resulta na ito ay kapansin-pansin dahil ang Codex-Max variant ng GPT‑5.1 ay isang malaking pagpapabuti para sa pag-coding (sinanay ito ng OpenAI sa mga gawain ng software engineering at paggamit ng mga tool)[12]. Pero nagawa ng Opus 4.5 na makalamang ng ilang porsyento. Malapit sa likuran ang Google’s Gemini 3 Pro; ito ay “malaki ang ikinabuti” kumpara sa nauna nitong Gemini 2.5 sa mga benchmark ng coding agent na ito[13], ngunit sa kasalukuyan ay nahuhuli sa bagong Claude. Sa praktikal na termino, lahat ng tatlong modelo ay lubos na may kakayahang coding assistants – kayang lumikha ng tamang kodigo para sa mga kumplikadong gawain, i-refactor ang malalaking codebases, at kahit pa magpatakbo ng mga development environments. Pero kitang-kita ang pokus ng Anthropic sa kalidad at kahusayan sa code: iniulat ng mga developer na ang Claude Opus 4.5 ay nagpapakita ng “frontier task planning and tool use” sa pag-coding, at nalulutas ang mga problema gamit ang mas kaunting mga token[14][15]. Sa katunayan, sinasabi ng Anthropic na ang Opus 4.5 ay kayang hawakan ang multi-step coding workflows “mas mahusay kaysa sa alinmang modelo na nasubukan namin” at nagbubunga ng mas mataas na pass rates habang gumagamit ng hanggang 65% mas kaunting token sa parehong gawain[16]. Ang kahusayan at kasanayan sa pag-coding na ito ay ginagawa ang Claude 4.5 na napakalakas para sa mga kaso ng paggamit sa software engineering.

Iba Pang Benchmark: Bawat modelo ay may kanya-kanyang natatanging lakas. Ang kakayahan ng Gemini 3 sa multimodal ay makikita sa mga benchmark ng pag-unawa sa imahe+video – halimbawa, ang MMMU-Pro (Multimodal MMLU) at Video-MMMU, kung saan ang Gemini 3 Pro ay nakakuha ng 81% at 87.6% ayon sa pagkakabanggit, na nagtatakda ng bagong state-of-the-art[17]. Nakamit din nito ang 72.1% sa SimpleQA Verified, na nagpapahiwatig ng pinahusay na factual accuracy sa open-ended Q&A[18]. Samantala, ang GPT‑5.1 ng OpenAI ay nag-eexcel sa kalidad ng pakikipag-usap at mas mahusay sa pagsunod sa mga instruksiyon kumpara sa mga nauna nito. Bagaman hindi nakatali sa isang partikular na benchmark, binanggit ng OpenAI na ang pangkalahatang katalinuhan at istilo ng komunikasyon ng GPT‑5.1 ay nagkaroon ng “makabuluhang” mga pagpapabuti[19]. Maraming tagamasid ang nakapansin na ang GPT‑5.1 ay parang “mas mainit, mas matalino, at mas mahusay sa pagsunod sa mga instruksiyon” sa pang-araw-araw na gawain[2], na maaaring hindi lumitaw sa mga purong accuracy metrics ngunit nagpapabuti ng kakayahang magamit sa totoong mundo. Ang Opus 4.5 ng Anthropic ay dinisenyo din para sa mga praktikal na gawain lampas sa coding – natuklasan ng mga tester na ito ay “nalalaman ang solusyon” para sa mga kumplikadong multi-system na bug at “humahawak ng kalabuan at nagrereason tungkol sa mga tradeoff” nang hindi nangangailangan ng gabay[20]. Sa madaling salita, ang mga benchmark ay nagsasabi lamang ng bahagi ng kuwento. Ang lahat ng tatlong modelo ay gumaganap sa o higit pa sa antas ng tao sa maraming akademikong pagsusulit. Ang Gemini 3 ay nagtutulak ng hangganan sa mahihirap na lohikal at multimodal na hamon, ang Claude 4.5 ay nangunguna sa kumplikadong coding at mga gawain sa paggamit ng tool, at ang GPT‑5.1 ay nag-aalok ng balanse ng malakas na pagganap na may pinong kakayahan sa pakikipag-usap.

Kakayahang Mag-isip at Mahabang Pag-iisip

Isang tema sa mga bagong modelong ito ay ang pinahusay na long-horizon reasoning – ang kakayahang harapin ang mga kumplikadong problema sa pamamagitan ng maraming hakbang o sa mas mahabang tagal. Ipinakilala ng OpenAI ang GPT‑5.1 na may nakalaang “Thinking” mode, isang advanced na reasoning model na “mas matiyaga sa mga kumplikadong gawain”[2]. Ang GPT‑5.1 Thinking ay talagang “mag-iisip” ng mas matagal (ibig sabihin, maglalaan ng mas maraming internal na computation o hakbang) para sa mahihirap na query, na naglalayong lutasin ang mga problemang nangangailangan ng multi-step na lohika. Ang Google ay may katulad na pamamaraan gamit ang Gemini 3 Deep Think, isang opsyonal na mode para sa Gemini 3 Pro na “lumalampas pa sa mga hangganan ng katalinuhan” sa mga kumplikadong problema[21]. Sa pagsubok, ang Gemini 3 Deep Think ay malaki ang naging pagganap kaysa sa normal na mode sa pinakamahihirap na benchmark (hal. itinaas mula 37.5% hanggang 41.0% ang score ng Humanity’s Last Exam, at ARC-AGI sa 45.1%)[22]. Ipinapakita nito na ang modelo ay makakapag-isip ng mabuti sa mga napakahirap na gawain kapag binigyan ng mas maraming “oras ng pag-iisip.”

Katulad ng Claude Opus 4.5 ng Anthropic, binibigyang-diin din nito ang pinalawak na pangangatwiran. Awtomatikong pinapanatili nito ang mga “thinking blocks” mula sa mga nakaraang usapan, na nagpapanatili ng kasunod-sunod na pag-iisip sa mahabang sesyon [23] – ang mga naunang modelo ng Claude ay nawawala ito, ngunit ang Opus 4.5 ay kayang dalhin ang pansamantalang pangangatwiran, na mahalaga para sa tuloy-tuloy na multi-step na gawain. Nagdagdag din ang Anthropic ng “effort” parameter sa Opus 4.5 na direktang kumokontrol kung gaano karaming mga token ang ginugugol ng modelo sa pangangatwiran at pagpapaliwanag [24]. Sa High Effort, ang Opus ay magbibigay ng napaka-detalye na pagsusuri (kapaki-pakinabang para sa masalimuot na pag-debug o malalim na pananaliksik), samantalang ang Low Effort ay nagbibigay ng mas maikli na sagot na angkop para sa mabilis na mga gawain na may mataas na dami [25]. Ito ay epektibong isang kontrol para sa lalim ng pangangatwiran laban sa bilis.

Sa praktika, ang mga tampok na ito ay nangangahulugang ang bawat modelo ay mas mahusay sa paghawak ng patuloy na mga gawain sa pangangatwiran kumpara sa mga nakaraang henerasyon. Halimbawa, iniulat ng OpenAI na ang GPT‑5.1-Codex-Max ay kayang mag-operate nang autonomously nang ilang oras, na paulit-ulit na pinapabuti ang code at inaayos ang mga bug nang walang interbensyon ng tao[26][27]. Gumagamit ito ng teknik na tinatawag na “compaction” upang i-prune at i-condense ang konteksto nito habang nagtatrabaho, na nagpapahintulot ng tuloy-tuloy na trabaho sa milyun-milyong token sa isang sesyon[28][29]. Si Simon Willison, isang maagang tester, ay napansin na ang mga modelo ng Anthropic ay maaaring din tumagal ng mahabang coding sessions – ginamit niya ang Opus 4.5 upang magpatakbo ng ~30 minutong autonomous coding, at kahit ang mas maliit na Claude Sonnet 4.5 ay matagumpay na nakapagpatuloy sa trabaho[30][31]. Ang Gemini 3, na may malawak na context window at integrated na paggamit ng tool, ay idinisenyo upang “planuhin at isagawa ang kumplikado, end-to-end na mga gawain” sa pamamagitan ng mga ahente na maaaring magpatakbo sa isang IDE o kahit sa isang Linux terminal[32][33]. Sa mga produkto ng Google, ang AI na nakabase sa Gemini ay maaaring magsuri ng mahahabang dokumento o video at makagawa ng nakabalangkas na output tulad ng flashcards o step-by-step na mga plano[34][35].

Pundasyon: Ang tatlong modelong ito ay nagpaunlad sa pangangatwiran na mas matatag at awtonomo. Kaya nilang hawakan ang mga kumplikadong daloy ng trabaho na umaabot sa maraming hakbang. Nag-aalok ang OpenAI at Google ng mga toggle (Thinking mode, Deep Think) para mapataas ang pangangatwiran kapag kinakailangan. Ang Opus ng Anthropic ay tumatakbo sa mataas na antas ng pangangatwiran bilang default at nagbibigay sa mga developer ng manu-manong kontrol sa balanse sa pagitan ng kabuuan at latency[24]. Ipinapakita nito ang isang pagkakaisa sa disenyo: sa halip na palaging tumutugon sa isang besesang paraan, ang mga modelong ito ay nagpapasimula ng “pag-iisip para sa mas mahabang panahon”[36][37] upang harapin ang mas mahihirap na problema at epektibong magamit ang mga kasangkapan, papalapit sa tunay na asal ng ahente.

Paggawa ng Code at Paggamit ng Tool

Mga Kakayahan sa Pagkodigo: Tulad ng nabanggit kanina, ang Claude 4.5 ay kasalukuyang nangingibabaw laban sa GPT‑5.1 at Gemini 3 sa nasukat na mga benchmark ng pagkodigo[11]. Ngunit ang tatlo ay napakahusay sa pagbuo ng code, malayo na ang inilayo mula sa mga modelo ilang taon na ang nakalipas. Halimbawa, ang GPT‑5.1-Codex-Max ng OpenAI ay “sinanay sa mga tunay na gawain sa software engineering” tulad ng pagsusuri ng code, paglikha ng mga pull request, at pagsagot sa mga coding Q&A[12]. Maaari itong magtrabaho sa maraming mga file at kahit na maghawak ng Windows environments (isang bagong bagay, na nagpapahiwatig ng pagsasanay sa mga gawain na partikular sa OS)[38][39]. Samantala, ang Claude Opus 4.5 ay responsable sa mga kumplikadong refactorings na sumasaklaw sa maraming codebases at mga ahente, ayon sa mga kustomer ng Anthropic[40]. Ang mga developer na gumagamit ng Claude sa isang IDE (hal. Claude Code) ay natuklasan na kaya nitong isaayos ang mga pagbabago sa dose-dosenang mga file na may minimal na mga pagkakamali[41]. Ang Gemini 3 ng Google ay namumukod-tangi rin sa software development: ito'y inilalarawan bilang “ang pinakamagandang vibe-coding at agentic coding model na aming nagawa” ng Google, at ito'y nanguna sa isang WebDev benchmark (mga gawain sa web development) na may Elo na 1487[13]. Sa isang live na Terminal-Bench na pagsubok (kung saan ang modelo ay nagpapatakbo ng Linux terminal), ang Gemini 3 Pro ay nakapuntos ng 54.2%, mas mataas kaysa sa GPT‑5.1 (~47%) o mga naunang modelo ng Anthropic[42][43]. Ipinapakita nito na ang Gemini ay partikular na malakas sa paggamit ng mga tool/mga utos upang awtonomong maisagawa ang mga gawain sa pagkodigo.

Paggamit ng Tool at mga Ahente: Higit pa sa simpleng pagbuo ng code, isang mahalagang hangganan ay ang agentic na pag-uugali – ang pagkakaroon ng modelo na gumamit ng mga tool o kumilos bilang isang autonomous na ahente. Ang tatlong kumpanya ay nagpapagana nito sa iba't ibang paraan. Ang platform ng OpenAI ay sumusuporta sa function calling at nagpakilala ng “OpenAI Agents” na nagpapahintulot sa GPT-5.1 na gumamit ng mga tool (tulad ng mga web browser, code interpreters, atbp.) upang tapusin ang mga gawain. Ang GPT-5.1 ay maaari ring awtomatikong “mag-compact” ng kanyang working memory sa panahon ng mahahabang sesyon ng paggamit ng tool, ayon sa pagkaka-describe, upang hindi ito maubusan ng konteksto[28][29]. Ang Google ay bumuo ng isang buong agent-oriented na kapaligiran na tinatawag na Google Antigravity sa paligid ng Gemini 3[32]. Sa sistemang ito, ang mga ahente ng Gemini ay may direktang access sa isang code editor, terminal, at browser. Sila ay maaaring “autonomously planuhin at isagawa ang kumplikado, end-to-end na mga gawain sa software” – pagsusulat ng code, pagpapatakbo nito, pagsubok nito, at pag-uulit, lahat sa loob ng development platform[44][33]. Ito ay pinalawak ng multimodal na mga kasanayan ng Gemini: halimbawa, ang isang ahente ng Gemini ay maaaring magbasa ng isang screenshot o disenyo ng mockup bilang input, pagkatapos ay bumuo at magpatupad ng code upang muling likhain ang UI.

Ang Anthropic, sa bahagi nito, ay nag-upgrade ng mga “Computer Use” na tool ni Claude. Ang Claude Opus 4.5 ay maaari nang humiling ng high-resolution zoomed screenshot ng mga rehiyon ng screen para sa mas detalyadong inspeksyon[45][46]. Sa mga app at SDK ni Claude ng Anthropic, maaari itong magpatakbo ng virtual computer – mag-click ng mga button, mag-scroll, mag-type – at ang bagong zoom feature ay tumutulong sa kanya na basahin ang maliliit na teksto o mga elemento ng UI na dati ay mahirap makita[47][48]. Pinagsama ang isang suite ng mga available na tool (bash shell, code execution, web browser, atbp. sa API ni Claude[49][50]), ang Claude 4.5 ay malinaw na idinisenyo upang magaling sa “agents that use a computer.” Ang mga maagang tagasubok ay nag-uulat na ang Opus 4.5 ay nagpapakita ng “the best frontier task planning and tool calling we’ve seen yet,” na nagsasagawa ng multi-step workflows na may mas kaunting dead-ends[14][51]. Halimbawa, ang Warp (isang dev tool company) ay nakakita ng 15% na pagpapabuti sa Terminal Bench gamit ang Claude 4.5 kumpara sa Claude 4.1, binanggit ang patuloy na pangangatwiran nito na nagbubunga ng mas mahusay na long-horizon planning[52].

Sa kabuuan, pagdating sa pag-code at paggamit ng mga tool: - Claude Opus 4.5 ay bahagyang nauuna sa purong rate ng tagumpay sa pag-code at napaka-epektibo (nag-aayos ng mga gawain gamit ang mas kaunting mga token)[53][54]. Ito ang pangunahing pagpipilian para sa malakihang refactoring, paglipat ng code, at anumang bagay kung saan mahalaga ang gastos sa token, salamat sa mga optimisasyon na nagbabawas ng paggamit ng token ng 50–76% sa testing[55][54]. - GPT‑5.1 (Codex-Max) ay isang malapit na katunggali na malalim na nagsasama sa workflow ng developer (CLI, IDE extensions[56]). Kilala itong maaasahang partner sa pag-code na maaring tumakbo ng ilang oras, at ngayon ay sumusuporta na sa maraming context windows nang natively (ibig sabihin, kaya nitong hawakan ang mga bahagi ng isang proyekto nang sunud-sunod)[28]. Ang ecosystem ng OpenAI ay ginagawa ring diretso ang pagsasama ng mga tool sa pamamagitan ng function calls. - Gemini 3 Pro ay nagdadala ng lakas ng Google sa pagsasama ng search, data at multi-modal input sa pag-code. Hindi lamang ito nagsusulat ng code kundi maaari ring patakbuhin ang software (ang terminal, browser, atbp.) nang epektibo. Ang bentahe ng Google sa multimodal ay nangangahulugang kayang isama ng Gemini ang visual na konteksto (mga disenyo ng mockups, diagram) direkta sa proseso ng pag-code – isang natatanging kakayahan sa mga modelong ito.

Ang tatlo ay nagtutulak patungo sa AI na hindi lamang nagsusulat ng code kundi kumikilos bilang isang autonomous na inhinyero. Ito ay malinaw sa mga ulat ng AI agents na “natututo mula sa karanasan at pinapahusay ang kanilang sariling kasanayan” sa isang iterative loop[57][58]. Isang customer ang naglarawan sa mga Claude 4.5 na agents na nag-improve nang kusa sa 4 na iterations upang maabot ang pinakamataas na performance sa isang gawain, samantalang ang ibang modelo ay umabot ng 10 iterations ngunit hindi pa rin makakumpara dito[59][60]. Ang ganitong uri ng adaptibong, tool-using na pag-uugali ay mabilis na umuunlad, at bawat isa sa mga modelong ito ay nasa pinakabagong teknolohiya.

Bintana ng Konteksto at Memorya

Ang malalaking context windows ay naging pangunahing tampok ng Claude ng Anthropic, at ang Opus 4.5 ay nagpapatuloy sa trend na ito sa pamamagitan ng 200,000-token context window para sa input (at hanggang 64k na token sa output)[61]. Sapat ito upang maglagay ng daan-daang pahina ng teksto o maraming mahahabang dokumento nang sabay-sabay. Sa praktikal na mga termino, ang 200k na token (~150,000 na salita) ay nagbibigay-daan, halimbawa, sa pagpapakain ng buong codebase o isang libro sa Claude para sa pagsusuri. Ginagamit ito ng Anthropic upang paganahin ang “walang hanggan” na mga chat session nang hindi tumatama sa isang pader – sa katunayan, sinusuportahan ng Claude 4.5 ang napakahabang mga pag-uusap at kayang tandaan ang mas maraming kasaysayan kaysa sa karamihan ng mga modelo[62][63].

Naungusan na ngayon ng Google ito sa pamamagitan ng Gemini 3 Pro’s 1,048,576-token context window (mga 1 milyong token)[64][65]. Isa itong malaking pag-unlad. Kayang “maunawaan ng Gemini 3 ang malalaking dataset… kabilang ang text, audio, images, video, PDFs, at kahit buong code repositories gamit ang 1M token context window”[64][65]. Sa totoo lang, makakakuha ito ng mga libro o oras ng audio/video bilang input. Sa katunayan, sinusuportahan ng modelong ito ang tunay na multimodal inputs – maaari mong ibigay dito ang isang mahaba-habang PDF, pati na rin ang ilang larawan at audio clips sa isang prompt, basta't ang kabuuang token (pagkatapos i-encode ang mga ito) ay nasa loob ng limitasyon[64][66]. Nasa dokumentasyon ng Google na kayang humawak ng hanggang 900 larawan sa isang prompt, o malalaking video (na ang mga frame ay naka-encode bilang mga token)[67]. Ang napakalaking context na ito ay isang game-changer para sa mga gawain tulad ng pagsusuri ng malalaking codebases, pag-aanalisa ng mahahabang legal na kontrata, o pagbuod ng oras ng mga transcript.

Bagaman hindi tahasang in-advertise ng OpenAI ang GPT-5.1 na may nakapirming konteksto na kasing laki ng 1M, nagpakilala ito ng mga teknik upang lampasan ang mga naunang limitasyon. Nag-alok ang GPT-4 ng 128k na variant ng konteksto (sa ChatGPT Enterprise at mga modelong GPT-4 32k), at may mga pahiwatig na kayang hawakan ng GPT-5 ang hanggang 400k o higit pang mga token sa ilang mga setting[68][69]. Mas kongkreto, ang “compaction” na mekanismo ng OpenAI sa GPT-5.1-Codex-Max ay nagbibigay-daan sa modelo na patuloy na ibuod ang mas matatandang bahagi ng usapan o kasaysayan ng gawain, na epektibong nagbibigay dito ng walang limitasyong working memory sa mahabang sesyon[28][29]. Halimbawa, maaaring magtrabaho ang GPT-5.1 ng higit sa 24 na oras sa pamamagitan ng pana-panahong pag-compress ng konteksto upang magpalaya ng espasyo at “inuulit ang prosesong ito hanggang makumpleto ang gawain.”[70][71]. Kaya habang ang raw window ng GPT-5.1 ay maaaring nasa antas ng 128k na mga token kada prompt, ang disenyo nito ay nagpapahintulot na lampasan ito sa pamamagitan ng pag-chain ng mga konteksto. Ang OpenAI ay nagpa-roll out din ng mga tampok na context caching at long-term conversation memory sa ChatGPT, na nagpapahiwatig na kayang alalahanin ng modelo ang mga mas naunang bahagi ng isang pag-uusap kahit na lumampas ito sa nominal na limitasyon ng token.

Upang ibuod ang kapasidad ng konteksto: - Claude Opus 4.5: ~200K token window (input) sa katutubo[61]. Napakataas nito at angkop para sa karamihan ng mga gawain na may mahabang dokumento. Kasama pa ito sa scheme ng pagpepresyo ng Anthropic: kung lumampas ka ng 200k sa isang kahilingan, sisingilin ka sa mas mataas na "1M context" rate[72][73] (na nagpapahiwatig na mayroon din silang eksperimental na 1M mode, marahil). - GPT‑5.1: Opisyal na hanggang sa 128K sa kasalukuyang mga deployment para sa ChatGPT Pro[74], pero may automatic context compaction na nagpapahintulot sa mabisang milyon-milyong token sa isang sesyon[28][29]. Maaari natin itong isipin bilang dynamic na suporta para sa mahabang konteksto sa halip na isang nakapirming malaking window. - Gemini 3 Pro: 1M-token window – ang pinakamalaki sa anumang pangunahing modelo – at tahasang idinisenyo para sa multimodal na konteksto (text+image+audio+video sa isa)[64][75]. Ito ay nagpapahintulot ng mga pagsusuri tulad ng "pakainin ang modelo ng isang buong video lecture at ilang mga research paper at hayaang ito ay bumuo ng buod o sumagot ng mga katanungan," na hindi posible sa mas maliit na konteksto.

Lahat ng ito ay nangangahulugan na ang mga limitasyon sa memorya ay hindi na gaanong hadlang sa mga modelong ito kaysa dati. Kung saan ang mga naunang modelo ay nahihirapang alalahanin ang mga detalye mula sa simula ng isang mahabang dokumento, ang mga ito ay makakapaglaman ng napakalaking dami ng impormasyon nang sabay. Lalo itong kapaki-pakinabang sa mga gawain tulad ng long-range reasoning (hal. paghahanap ng solusyon na nangangailangan ng pag-refer sa maraming bahagi ng isang input) at mga open-ended na usapan na umaabot sa dose-dosenang mga pagliko.

Bilis at Latency

Sa kabila ng malalaking konteksto at mabigat na pag-unawa, maaaring asahan na mabagal ang mga modelong ito, ngunit bawat provider ay nagpakilala ng mga paraan upang pamahalaan ang latency. Ang lapit ng OpenAI ay pagkakaiba ng modelo: GPT‑5.1 Instant laban sa GPT‑5.1 Thinking[76]. Ang modelong Instant ay na-optimize para sa mabilis at conversational na mga tugon – ito ang madalas na “nagugulat ang mga tao sa pagiging mapaglaro nito habang nananatiling malinaw at kapaki-pakinabang.”[77] Ito ay epektibong low-latency na opsyon para sa pang-araw-araw na chat. Ang modelong Thinking, sa kabilang banda, ay ang pangmatagalang solusyon para sa mga kumplikadong tanong, at habang ito ay na-optimize para maging mas mabilis sa mga madaling gawain, mas matagal ito sa mahihirap na gawain dahil sa mas malalim na pag-unawa[78]. Ang sistemang dalawang antas ng modelo na ito ay nagpapahintulot sa mga gumagamit na palitan ang bilis para sa katumpakan ayon sa pangangailangan. Sa praktika, ang GPT‑5.1 Instant ay nararamdamang napakabilis (katulad ng GPT‑4 Turbo o mas mabilis), samantalang ang GPT‑5.1 Thinking ay maaaring mas matagalan kapag sinosolusyunan ang isang mahirap na problema, ngunit nagbubunga ng mas mabuting mga sagot.

Ang solusyon ng Anthropic, tulad ng nabanggit, ay ang effort parameter sa Claude 4.5[24]. Sa default, ito ay nakatakda sa “mataas,” na nangangahulugang ang modelo ay pinapakinabangan ang kabuuan (na maaaring magdagdag ng latency). Maaaring itakda ng mga developer ito sa medium o mababa. Ang data ng Anthropic ay nagpapahiwatig na sa Medium na pagsisikap, ang Opus 4.5 ay maaaring lutasin ang mga gawain na may parehong katumpakan tulad ng dati ngunit gumagamit ng mas kaunting mga token, kaya mas mabilis na tumutugon[53][54]. Sa isang halimbawa, ang medium na pagsisikap ay tumugma sa pagganap ng Claude Sonnet 4.5 sa SWE-Bench habang gumagamit ng 76% mas kaunting output tokens[53][54] – na nangangahulugang mas mababang latency at gastos. Kaya, kung ang isang aplikasyon ay nangangailangan ng mabilis na sagot, ang pagsasaayos sa mas mababang pagsisikap ay nagbibigay ng mas maiikling (ngunit mahusay pa rin) na mga tugon. Sa mataas na pagsisikap, maaaring mas matagal si Claude, ngunit nagbibigay ng napaka-detalyadong mga output. Ang mga maagang ulat ng gumagamit ay nagsasabi na ang mga oras ng pagtugon ni Claude ay “matatag at predictable” kahit na sa mataas na pagsisikap, bagaman malinaw na mas mahahabang mga tugon ay nangangailangan ng mas maraming oras upang mabuo[79].

Ang Gemini 3 Pro ng Google ay may parameter na thinking_level (may mga halagang “mababa” o “mataas”), na pumapalit sa isang mas naunang setting na “thinking_budget” mula sa Gemini 2[80]. Ang thinking_level na ito ay nagbibigay-daan sa gumagamit na magpasya kung ang Gemini ay dapat gumawa ng minimal na panloob na pangangatwiran (para sa bilis) o maximal na pangangatwiran (para sa kalidad)[80]. Nagbibigay din ang Google ng setting na media_resolution para sa multimodal na input, kung saan maaari mong piliing iproseso ang mga larawan/video sa mas mababang resolusyon para sa mas mabilis na resulta o sa mataas na resolusyon para sa mas mahusay na accuracy sa bisyon (kapalit ng mas maraming token at latency)[81]. Ang mga control na ito ay kinikilala na ang pagproseso ng 1M token o malalaking larawan ay likas na mabagal – kaya maaaring i-tune ng mga developer ang bilis sa pamamagitan ng pag-aayos kung gaano katindi ang pag-iisip ng modelo at kung gaano kahusay ito nag-a-analyze ng media. Walang pampublikong side-by-side na latency benchmark ng GPT‑5.1 vs Claude vs Gemini, ngunit may anecdotal na ebidensya na nagmumungkahi: - Ang GPT‑5.1 Instant ay napakabilis para sa mga normal na query (madalas na natatapos sa loob ng ilang segundo), at kahit na ang Thinking mode ay nagkaroon ng mga pag-optimize sa bilis – binanggit ng OpenAI na ito ay “ngayon mas madaling maunawaan at mas mabilis sa simpleng mga gawain” kaysa dati[78]. - Ang Claude 4.5 sa High effort ay napaka-masusi, na maaaring magdulot ng mas mahahabang output at bahagyang mas mataas na latency, ngunit sa Medium/Low ito ay bumibilis nang malaki. Isang user sa Reddit na nagsusuri ng mga coding task ay nag-ulat na ang GPT‑5.1 at Claude ay halos magkapareho sa bilis matapos ang mga pagpapabuti ng GPT‑5.1, samantalang ang mas naunang GPT‑5 ay mas mabagal kaysa sa Claude sa ilang mahahabang task[82][83]. - Ang latency ng Gemini 3 Pro ay depende sa konteksto – kapag pinapakain ito ng daan-daang mga larawan o isang milyong token ay natural na magiging mas mabagal. Gayunpaman, para sa mga karaniwang laki ng prompt, ang Gemini ay iniulat na mabilis, at ang cloud infrastructure ng Google (TPUs) ay optimized para sa pagsisilbi ng mga modelong ito sa buong mundo. Hindi pa naglalabas ang Google ng malinaw na mga numero ng latency, ngunit ang pagkakaroon ng isang “Gemini 3 Flash” (isang mabilis, mas murang variant na may mas maliit na konteksto) ay nagmumungkahi na ang buong Pro model ay nilayon para sa mabibigat na gawain kaysa sa mabilisang Q&A[84].

Sa buod, lahat ng tatlong modelo ngayon ay nagbibigay-daan sa isang trade-off sa pagitan ng bilis at pangangatwiran. Nagpapakilala sila ng mga panloob na levers o mga variant ng modelo upang matiyak na kung hindi mo kailangan ng malalim na pag-iisip, hindi ka mapipilitang maghintay. Para sa karamihan ng mga pangkalahatang aplikasyon (maikling mga prompt, katamtamang kumplikado), ang bawat modelo ay maaaring tumugon ng halos real-time (ilang segundo lamang). Para sa napakalaki o kumplikadong mga gawain, maaari mong asahan ang multi-segundo o kahit multi-minutong mga runtime, ngunit may kontrol ka sa pamamagitan ng mga setting. Ito ay isang kinakailangang ebolusyon habang lumalaki ang mga konteksto at gawain – at nakapagpapasigla na kahit na harapin ang mas kumplikadong mga problema, nananatiling magagamit ang mga modelong ito sa mga interactive na setting.

Gastos at Pagpepresyo

Ang kumpetisyon ay hindi lamang tungkol sa kakayahan – ang gastos ay isang pangunahing salik, at nakikita natin ang agresibong mga galaw dito. Sa katunayan, ang paglulunsad ng Anthropic sa Opus 4.5 ay may kasamang dramatic na pagbagsak ng presyo: ang mga tawag sa Opus 4.5 API ay nagkakahalaga ng $5 bawat milyong input token at $25 bawat milyong output token[85][86]. Ito ay ⅓ ng presyo ng naunang Opus 4.1 (na $15/$75 bawat milyon)[85]. Sinadyang ibinaba ng Anthropic ang mga presyo upang gawing mas kaakit-akit ang Claude sa mga developer, na kinikilala na ang mga nakaraang Opus na modelo ay masyadong mahal[87][88]. Sa bagong pagpepresyo, ang paggamit ng Claude para sa malalaking gawain ay mas praktikal – ito ay bahagyang mas mahal na ngayon kada token kumpara sa mas maliit na mga modelo ng Anthropic (ang Claude Sonnet 4.5 ay $3/$15 bawat milyon)[89].

Paano ito ikinumpara? Ang pamilya ng OpenAI na GPT‑5.1 ay talagang mas mura bawat token. Ang mga tawag sa GPT‑5.1 API ay humigit-kumulang $1.25 bawat milyon na input tokens at $10 bawat milyon na output tokens para sa base model[89]. Ang Gemini 3 Pro ng Google ay nasa pagitan: mga $2 bawat milyon na input at $12 bawat milyon na output sa karaniwang 200k context level[89]. (Kapansin-pansin, plano ng Google na maningil ng premium kung gagamitin mo lampas sa 200k tokens hanggang sa buong 1M context – humigit-kumulang $4/$18 bawat milyon sa rehimeng iyon[90].) Ang mga numerong ito ay nangangahulugang ang OpenAI ay kasalukuyang nag-aalok ng pinakamababang presyo bawat token para sa mga top-tier na modelo. Halimbawa, ang paggawa ng 1000-token na sagot ay maaaring nagkakahalaga ng ~$0.012 gamit ang GPT‑5.1 kumpara sa ~$0.025 gamit ang Claude 4.5 – halos kalahati ng halaga. Ang Google ay magiging ~$0.015. Gayunpaman, ang halaga ay kailangang timbangin laban sa kahusayan: kung ang isang modelo ay nakakaresolba ng isang gawain sa mas kaunting tokens o mas kaunting pagtatangka, maaari itong makatipid ng pera sa kabuuan. Binibigyang-diin ng Anthropic na ang Opus 4.5 ay mas token-efficient, potensyal na pinuputol ang paggamit (at gastos) ng higit sa 50% sa ilang mga gawain habang itinatugma ang dating katumpakan[53][54]. Tulad ng itinuro ng isang maagang gumagamit, “Ang Opus 4.5 na medium reasoning ay tumutugma sa kalidad ng Sonnet 4.5 habang gumagamit ng 76% mas kaunting tokens… ~60% mas mababang gastos.”[91]. Kaya, maaaring magbayad ang isang developer ng kaunti pang bawat token para sa Claude, ngunit kung mas kaunting tokens ang ginagamit ni Claude upang maabot ang solusyon, ang kabuuang pagkakaiba sa gastos ay lumiit.

Mahalagang tandaan kung paano hinahawakan ang accessibility: - Claude Opus 4.5 ay available sa pamamagitan ng API (Claude para sa Pro/Max/Team tiers) at sa mga pangunahing cloud platform tulad ng AWS, Azure, at Google Cloud[92]. Mayroon ding Claude Pro consumer app kung saan pwedeng gamitin ang Opus nang interaktibo. Ang gastos na aming tinalakay ay para sa paggamit ng API. - ChatGPT 5.1 ay maa-access ng mga end-user sa pamamagitan ng ChatGPT (Plus at Enterprise users ay nakakakuha ng GPT‑5.1 simula Nobyembre 2025), at sa pamamagitan ng OpenAI API para sa mga developer. Ang pagpepresyo ng OpenAI para sa paggamit ng GPT‑5.1 sa ChatGPT Plus ay epektibong flat subscription, samantalang ang API ay pay-as-you-go per token (gaya ng nabanggit). Nag-aalok din sila ng ChatGPT Enterprise na may libreng paggamit hanggang sa ilang limitasyon. - Gemini 3 Pro ay maa-access sa pamamagitan ng Google’s Vertex AI platform (bilang isang Preview model sa kasalukuyan)[93], sa pamamagitan ng Gemini API at sa mga produkto tulad ng Gemini Chat app at AI Studio[94][95]. Hindi pa inilalathala ng Google ang mga presyo ng token sa kanilang site, ngunit ayon sa mga ulat, ang pagpepresyo ng API ay nasa saklaw na binanggit ($2/$12 kada M tokens) na katulad ng presyo ng PaLM 2. Isinasama rin ng Google ang Gemini sa mga consumer features (hal. Search Generative Experience, Google Workspace AI tools) kung saan hindi direktang sinisingil ang mga end-user per token.

Sa kabuuan, ang OpenAI ang may pinakamababang raw na presyo para sa paggamit ng API ng isang frontier model, habang malaking ibinaba ng Anthropic ang kanilang mga presyo upang manatiling mapagkumpitensya (ang Opus ay ngayon ay 1/3 ng dati nitong halaga, bagaman halos ~2× pa rin ng rate ng OpenAI)[89]. Ang presyo ng Google ay nasa pagitan ng dalawa, na may karagdagang gastos para sa malalaking context runs[89]. Para sa mga kumpanyang nagpapasya kung aling modelo ang gagamitin, ang gastos kada query ay nakadepende sa gawain: ang mahabang coding job ay maaaring magkakahalaga ng halos pareho sa tatlo kung ang mga claim ng kahusayan ni Claude ay totoo, samantalang ang maikling Q&A ay maaaring pinakamura sa GPT‑5.1. Masaya na makita ang kompetisyon na nagpapababa ng mga presyo – sa huli ay ginagawang mas abot-kaya ang advanced na AI.

Fine-Tuning at Pag-customize

Isang kapansin-pansing aspeto ay ang fine-tuning (sa tradisyunal na kahulugan ng pag-update ng mga timbang ng modelo sa custom na data) ay hindi madaling magamit para sa mga pinakabagong modelo – hindi pa, sa ngayon. Wala sa Claude Opus 4.5 o Gemini 3 Pro ang kasalukuyang sumusuporta sa user fine-tuning[96][97]. Hindi pa rin inilalabas ng OpenAI ang GPT‑5.1 para sa fine-tuning (ang kanilang mga dokumento sa API ay nagsasaad ng “Fine-tuning: Not supported” para sa mga modelo ng GPT‑5 series)[97][98]. Ito ay nauunawaan: ang mga modelong ito ay sobrang laki at maingat ding naka-align; ang bukas na fine-tuning ay maaaring magdulot ng mga hamon sa kaligtasan at kapasidad.

Sa halip, ang diin ay nasa prompt-based customization. Halimbawa, ang OpenAI ay nagpakilala ng mga bagong paraan upang i-personalize ang pag-uugali ng ChatGPT sa update na 5.1. Nagdagdag sila ng “personality presets” at mga tone controls – na nagpapahintulot sa mga gumagamit na pumili mula sa mga predefined na estilo (tulad ng Developer, Tutor, Skeptical, atbp.) o magtakda ng mga custom na instruksiyon upang hubugin ang mga tugon ng assistant[99][100]. Ito ay hindi pag-fine-tune sa mga timbang ng modelo, pero isa itong flexible na mekanismo upang makuha ang modelo na kumilos sa mga tiyak na paraan. Gayundin, ang Anthropic ay nagbibigay ng Constitutional AI style controls at mga system prompts upang itulak si Claude, at sa Opus 4.5 binanggit nila na ito ay “nagpapanatili ng continuity ng pag-iisip” at mas mahusay na makakasunod sa mga kumplikadong papel o instruksiyon sa mga mahabang sesyon[23]. Ang Gemini API ng Google ay nagbibigay-daan sa mga developer na magbigay ng system messages upang itakda ang konteksto o papel (katulad ng system prompt ng OpenAI) at kahit na isama ang implicit at explicit context caching upang i-bias ang modelo gamit ang may-kaugnayang background na impormasyon[101][102]. Sa esensya, habang hindi mo direktang ma-fine-tune ang mga higanteng ito, maaari mong pakainin sila ng iyong data sa runtime – halimbawa, sa pamamagitan ng paglalagay ng mga dokumento sa malaking context window o sa pamamagitan ng paggamit ng retrieval-augmented prompting. Ang Vertex AI ng Google ay nag-aalok ng RAG Engine (Retrieval Augmented Generation) na gumagana kasama ang Gemini upang hilahin ang mga dokumento ng enterprise kung kinakailangan[103], na nagagawa ang maraming layunin ng fine-tuning (pagsagot sa mga tanong na specific sa domain, atbp.) nang hindi binabago ang core ng modelo.

Mahahalagang banggitin na ipinakilala ng OpenAI ang mas maliliit na kapatid na modelo (tulad ng GPT-5 Nano, atbp.) at binuksan ang ilang mga modelo (tulad ng openai-o3 at o4-mini). Ang mga mas maliliit na modelong ito ay maaaring magbigay-daan sa fine-tuning at magsilbing distilled na bersyon ng GPT-5 para sa mga espesyal na gawain. Pero pagdating sa mga pangunahing modelo na ikinumpara dito, wala sa kanila sa kasalukuyan ang nagpapahintulot na i-retrain ang buong modelo gamit ang custom na data. Sa halip, ang estratehiya ay: gamitin ang prompt engineering, mga sistema ng instruksiyon, pagkuha ng external na kaalaman, at mga built-in na parameter (tulad ng tono, antas ng pag-iisip) upang iakma ang output ng modelo sa iyong mga pangangailangan.

Mula sa pananaliksik na pananaw, maaaring magbago ito sa hinaharap – ang mga pamamaraan tulad ng LoRA (Low-Rank Adaptation) o iba pang parameter-efficient na fine-tuning ay maaaring maging posible sa mga malalaking modelong ito. Ngunit sa ngayon, ang “fine-tuning” ay talagang limitado sa sariling training pipeline ng provider. Halimbawa, ang OpenAI ay nag-fine-tune ng GPT‑5.1 mula sa GPT‑5 base gamit ang karagdagang reinforcement learning at instruction tuning (binanggit nila na ang GPT‑5.1 ay “itinayo sa isang pag-update sa aming pangunahing reasoning model”)[105], at ginamit ng Anthropic ang mga teknika tulad ng constitutional fine-tuning para i-align si Claude. Bilang isang end user o developer, ginagamit mo ang mga modelong ito na as-is, nagko-customize sa pamamagitan ng API interface kaysa sa pag-update ng timbang.

Arkitektura at Disenyo ng Modelo (Spekulasyon)

Habang kakaunti ang opisyal na detalye, maaari tayong makakuha ng ilang pagkakaiba sa pilosopiya ng disenyo: - Ang Claude Opus 4.5 ay tila isang masalimuot na modelo ng Transformer tulad ng mga nauna nito. Hindi pa inilalantad ng Anthropic ang bilang ng parameter, ngunit ang mga naunang bersyon ng Claude ay pinaniniwalaang kasing laki ng GPT‑4. Mukhang nakatuon ang Anthropic sa data/kasanayan: matindi nilang sinanay ang Claude 4.5 sa coding, paggamit ng mga tool (shell, web), at diyalogo, at nag-aplay ng mga advanced na pamamaraan ng pagkakahanay (reinforcement learning na may human feedback kasama ang kanilang “Constitutional AI” na pamamaraan).

Ang resulta ay isang model na “nakukuha lang ito” – may mas mahusay na paghatol sa mga aktwal na gawain sa mundo[20][106]. Isang kawili-wiling aspeto ng arkitektura ay kung paano hinahawakan ni Claude ang mahabang konteksto: malamang na gumagamit ang Anthropic ng mga estratehiyang pag-encode ng posisyon o mga tweak ng atensyon (tulad ng ALiBi o concentrated attention) para maabot ang 200k na token. At ang katotohanang ang mga bakas ng pag-iisip ay napananatili ay nagpapahiwatig ng isang arkitektura na itinuturing ang sariling chain-of-thought bilang bahagi ng input sa susunod[23]. Ang Claude 4.5 ay inaalok din sa cloud hardware na may mas mabilis na matrix multiplication at posibleng model parallelism upang mahusay na mapangasiwaan ang malaking konteksto. - OpenAI GPT‑5.1 (at GPT‑5) ay pinaniniwalaang pinagsasama ang isang base model na may mga espesyal na ulo/modo.

Ipinapahiwatig ng blog ng OpenAI na ang GPT‑5 ay isang “pinagsamang sistema” na binubuo ng isang mabilis na modelo at isang “mas malalim na modelo ng pangangatwiran (GPT-5 Thinking) para sa mas mahihirap na tanong”[107]. Posibleng ang arkitektura ng GPT‑5 ay may kasamang maramihang mga module o isang uri ng Mixture-of-Experts na switch na nagruruta ng mga madaling query sa isang mas maliit na sub-modelo at ang mahihirap na query sa isang mas malaking modelo, sa gayon ay nagpapabuti ng bilis at kahusayan sa gastos. Ang pagbanggit ng “dalawang na-update na bersyon na ngayon ay magagamit sa ChatGPT (Instant at Thinking)”[99] ay sumusuporta dito. Sa ilalim ng hood, malamang na ang GPT‑5 ay may trilyong mga parameter o maramihang mga modelo ng eksperto – isang maagang tsismis ay na ang GPT-4 ay mayroong 16 na eksperto ng ~111B na parameter bawat isa (bagaman hindi nakumpirma). Ang GPT‑5 ay maaaring may pinalawak na mga parameter o mas mahusay na pagsasanay (nag-invest ang OpenAI sa mga bagong pamamaraan ng pag-optimize at mas malalaking cluster). Pinalawak din nito ang mga input modalities: ang GPT‑5 ay maaaring tumanggap ng mga imahe bilang input (kasunod ng vision ng GPT-4), at posibleng iba pang mga modality sa limitadong anyo[68][108].

Gayunpaman, mas konserbatibo ang OpenAI sa praktika pagdating sa multimodal; hiwalay nilang pinapamahalaan ang mga bagay tulad ng Sora (isang modelo para sa audio at posibleng iba pang modalidad) sa halip na ganap na pagsamahin ang mga ito. Kaya't ang GPT‑5.1 ay pangunahing modelo na batay sa teksto na may kaunting kakayahan sa bisyon. - Ang Google Gemini 3 Pro ay malinaw na multimodal mula sa simula[109][110]. Ang Gemini na pamilya (Gemini 1, 2, 3) ay idinisenyo ng Google DeepMind upang pamahalaan ang teksto, bisyon, at higit pa sa isang pinag-isang modelo. Malamang na isinasama nito ang mga encoder ng bisyon at pagproseso ng audio sa loob ng arkitektura ng modelo.

Maaaring ilahad ng research report o mga pahiwatig ng Google (kung may inilathala) na gumagamit ang Gemini ng kombinasyon ng mga transformer backbone – marahil isa para sa wika, isa para sa bisyon, na may magkakasamang espasyo ng representasyon. Ang mga resulta (tulad ng state-of-art sa multimodal benchmarks[17]) ay nagmumungkahi ng napaka-higpit na integrasyon. Isa pang aspeto ay ang paggamit ng mga kasangkapan: May naunang gawain ang DeepMind sa mga adaptive na ahente (hal. AlphaGo, robotics, atbp.), at binanggit ni Demis Hassabis na ang mga teknik mula sa mga larangang iyon ay makakaimpluwensiya sa disenyo ng Gemini. Halimbawa, maaaring isama ng Gemini ang reinforcement learning o mga algorithm ng pagpaplano upang mapataas ang mga kakayahan nitong “agentic”[109][111]. Ang katotohanan na maaari itong mag-operate ng computer at mag-solve ng interactive na mga gawain (Terminal, Vending-machine benchmarks, atbp.) ay nagpapahiwatig ng isang arkitektura o training routine na kinasasangkutan ng agentic simulations. Nakita rin namin ang pagbanggit ng “thought signatures” at mas mahigpit na pag-validate para sa multi-turn tool use sa mga dokumento ng Gemini[112][113] – ito ay maaaring isang arkitekturang tampok upang mapanatili ang maaasahang pag-uugali ng modelong ito sa pagtawag ng mga kasangkapan (marahil isang hiwalay na module na nagve-verify ng bawat pag-iisip/aksyon). Sa wakas, ang 1M context ng Gemini ay malamang na nangangailangan ng arkitektural na inobasyon – posibleng pinagsasama ang mga mekanismo ng retrieval o chunked attention upang hindi ito mag-attend ng quadratically sa mahigit isang milyong token nang sabay-sabay.

Sa madaling salita, ang Claude, GPT-5.1, at Gemini ay pawang malalaking AI systems na batay sa Transformer na may iba't ibang karagdagang tampok. Ang eksaktong arkitektura ay pag-aari ng kani-kanilang may-ari, ngunit bawat isa ay na-optimize para sa bahagyang magkakaibang mga prayoridad: si Claude para sa napakahabang konteksto at pagiging maaasahan sa coding/agents, GPT-5.1 para sa balanseng karanasan sa chat na may adaptive na pangangatwiran, at Gemini para sa malawak na multimodal na pag-unawa at kumplikadong mga gawain na gamit ang mga tool.

Konklusyon

Nakakapanabik na pagtutugma ang nasasaksihan natin sa harapan ng AI: Ang Claude Opus 4.5, ChatGPT 5.1, at Gemini 3 Pro ay pawang kumakatawan sa mga “frontier models” na nagtutulak sa hangganan ng kung ano ang kayang gawin ng AI, pero bawat isa ay may natatanging lasa. Ang Claude 4.5 ay lumilitaw bilang espesyalista sa coding at agent – ito ang modelong maaari mong tawagin upang muling isaayos ang iyong buong codebase magdamag o magpatakbo ng spreadsheet nang isang oras. Nakatuon ito para sa “malalim na trabaho” at ngayon ay mas madaling maabot dahil sa mas mababang presyo[85][86]. Ang ChatGPT 5.1 ay nagpapatuloy ng legacy ng OpenAI ng malawak na kakayahan na may kinis – mahusay ito sa pag-uusap at mga instruksyon, habang nananatiling isang kahanga-hangang pangkalahatang tagapagligtas ng problema at tagapag-code (lalo na sa variant na Codex-Max)[11]. Ang mga pagpapabuti nito sa pagsunod sa layunin ng gumagamit at pag-aalok ng pagpapasadya ay ginagawa itong isang napaka-user-friendly na AI partner[19]. Ang Gemini 3 Pro, sa kabilang dako, ay para bang sulyap sa hinaharap: tunay itong multimodal at nagpapakita ng kakayahan sa pangangatwiran na papalapit sa maaaring tawaging “AGI prototypes” (sa pamamagitan ng Deep Think mode na lumulutas ng mga problemang dati ay inakalang hindi malulutas ng AI)[114][111]. Sa 1M na konteksto at integrasyon sa Google ecosystem, maaaring maging sentro ng mga aplikasyon ang Gemini na walang kahirap-hirap na naghahalo ng teksto, mga larawan, at mga aksyon.

Ilang mahahalagang puntos mula rito:

Ang hilaw na pagganap ay nakadepende na ngayon sa gawain. Walang iisang modelong “pinakamahusay sa lahat ng bagay”; sa halip, nakikita natin ang isang pattern ng paglukso-lukso. Nangunguna ang Claude 4.5 sa mga coding benchmark[11], nangunguna ang Gemini 3 sa lohikal na pangangatwiran at multimodal tasks[5][17], at ang GPT‑5.1 ay halos katumbas sa mga pagsusulit ng kaalaman at nag-aalok ng pinaka-pinong karanasan sa pakikipag-usap. Ang mga agwat ay medyo makitid sa maraming larangan (madalas ay ilang porsyento lang), na kahanga-hanga kung isasaalang-alang kung gaano kalayo ang nalampasan ng mga modelong ito sa mga naunang benchmark at maging sa mga pamantayan ng tao.

Ang konteksto at pagtitiyaga ay kasinghalaga ng dalisay na kawastuhan. Ang kakayahang magpatuloy ng mahabang pag-uusap o humarap sa mahabang dokumento nang hindi nawawala ang konteksto ay isang malaking panalo sa paggamit. Dito, nagtakda ang Google ng bagong pamantayan (1M na mga token, multi-dokumentong input)[64], ngunit ang Anthropic at OpenAI ay may kani-kanilang solusyon (200k na mga token at compaction ayon sa pagkakabanggit[61][29]). Ibig sabihin, mas kaunti ang inaasahan ng mga gumagamit na mga “pasensya na, limitasyon sa konteksto” na mga pagkaantala at magagamit ang mga modelong ito para sa tunay na malakihang pagbuod o pagsusuri ng datos.

Adaptabilidad kumpara sa fine-tuning: Kahit hindi pa natin mai-fine-tune ang mga higanteng ito, maraming control levers (mga antas ng pagsisikap, mga preset ng personalidad, mga kasangkapan ng sistema) ang nagbibigay sa mga developer at gumagamit ng malaking impluwensya sa mga output nang hindi na kailangang mag-retrain[24][100]. Maaaring magpatuloy ang trend na ito: ang mga hinaharap na modelo ay maaaring magkaroon ng mas maraming modular na kontrol (halimbawa, paglipat sa isang “mahigpit na factual” na mode, o isang “malikhain” na mode nang hindi nangangailangan ng hiwalay na mga modelo). - Ang gastos ay gumagalaw sa tamang direksyon – pababa. Ang katotohanan na naramdaman ni Anthropic ang pangangailangan na bawasan ang mga presyo ng Opus ng 2/3, at ang OpenAI at Google ay nakikipagkumpitensya sa mga presyo ng token, ay nagpapakita na ang kompetisyon ay kapaki-pakinabang sa mga gumagamit[85][89]. Ang pagpapatakbo ng malakihang mga gawain (milyun-milyong mga token) ay hindi pa rin mura, ngunit ito ay nagiging mas makatuwiran. Ngayon ay posible na para sa isang maliit na startup na gumamit ng isang frontier model sa isang malaking dataset nang hindi nagbabayad ng sobrang mahal, na maaaring magtulak ng mas maraming inobasyon.

Sa huli, ang “pinakamahusay” na modelo ay nakadepende sa iyong pangangailangan. Kung kailangan mo ng multimodal understanding o ang pinakamahusay na pangangatwiran sa mahihirap na problema sa lohika/matematika, kasalukuyang may edge ang Google’s Gemini 3 Pro. Kung kailangan mo ng AI pair programmer o ahente para i-automate ang mga gawain sa software, ang Anthropic’s Claude Opus 4.5 ay maaaring maghatid ng pinakamahusay na resulta (na may mas predictable na istilo ng output para sa code). Kung nais mo ng generalist AI na versatile, maaasahan, at cost-effective para sa malawak na saklaw ng gawain, ang ChatGPT 5.1 ay nananatiling isang kahanga-hangang pagpipilian na may suporta ng OpenAI’s ecosystem.

Ang malinaw ay ang tatlong modelong ito ay nagtutulakan sa isa't isa – at ang larangan – pasulong. Gaya ng isang pagsusuri na binanggit, ang pagsusuri ng bagong LLMs ay nagiging mas mahirap dahil ang bawat bagong henerasyon ay kaunti lamang ang pag-usad kaysa sa nauna[115][116]. Ngunit ang mga munting hakbang na ito ay nagtitipon-tipon upang maging isang bagay na malalim: mga modelong AI na malapit nang maging propesyonal sa coding, mas mataas pa sa mga eksperto sa ilang pagsusulit[117], kayang mag-handle ng iba't ibang modalities nang mahusay, at kayang magtagal sa mahahabang interaksyon. Ang panahon ng malalaking, pangkalahatang AI na may tila walang katapusang konteksto at kakayahan ay tunay nang nagsisimula, at sina Claude 4.5, GPT‑5.1, at Gemini 3 Pro ang nangunguna sa pagsulong.

Mga Pinagmulan: batay sa mga opisyal na anunsyo at dokumentasyon mula sa Anthropic[118][11], OpenAI[2][28], at Google DeepMind[17][64], pati na rin ang mga resulta ng benchmark at mga pananaw na iniulat ng mga kagalang-galang na third parties[11][13]. Ang bawat pag-angkin at marka ng modelo ay sinipi mula sa mga pinagmulan upang matiyak ang kawastuhan.

[1] [14] [15] [16] [20] [40] [51] [52] [59] [60] [62] [63] [87] [88] [92] [118] Pagpapakilala kay Claude Opus 4.5 \ Anthropic

https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-5

[2] [19] [76] [77] [78] [104] GPT-5.1: Mas matalino, mas palakaibigan na ChatGPT | OpenAI

https://openai.com/index/gpt-5-1/

[3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10] [13] [17] [18] [21] [22] [32] [33] [34] [35] [44] [94] [95] [109] [110] [111] [114] Gemini 3: Ipinapakilala ang pinakabagong Gemini AI model mula sa Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[11] [53] [54] [55] [57] [58] [85] [86] [106] Narito na ang Claude Opus 4.5 ng Anthropic: Mas abot-kayang AI, walang katapusang usapan, at kakayahang mag-code na mas magaling pa sa tao | VentureBeat

https://venturebeat.com/ai/anthropics-claude-opus-4-5-is-here-cheaper-ai-infinite-chats-and-coding

[12] [26] [27] [28] [29] [36] [37] [38] [39] [56] [70] [71] [105] Pagbuo ng higit pa gamit ang GPT-5.1-Codex-Max | OpenAI

https://openai.com/index/gpt-5-1-codex-max/

[23] [24] [25] [45] [46] [47] [48] [49] [50] Ano'ng bago sa Claude 4.5 - Claude Docs

https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/models/whats-new-claude-4-5

[30] [31] [41] [61] [89] [90] [115] [116] Claude Opus 4.5, at kung bakit nagiging mas mahirap na ang pagsusuri ng mga bagong LLM

https://simonwillison.net/2025/Nov/24/claude-opus/

[42] [43] Gemini 3 Pro - Pamamaraan sa Pagsusuri, Metodolohiya at Diskarte v2

http://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-3-pro

[64] [65] [66] [67] [75] [80] [81] [93] [96] [101] [102] [103] [112] [113] Gemini 3 Pro  |  Generative AI sa Vertex AI  |  Dokumentasyon ng Google Cloud

https://docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-pro

[68] Paliwanag ng GPT-5: Mga Tampok, Pagganap, Pagpepresyo at Mga Gamit na Kaso sa ...

https://www.leanware.co/insights/gpt-5-features-guide

[69] LLMs na may pinakamalaking konteksto ng bintana - Codingscape

https://codingscape.com/blog/llms-with-largest-context-windows

[72] Pagpepresyo - Claude Docs

https://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing

[73] Claude Opus 4.5 vs Sonnet 4.5: Rebolusyon sa Pagpepresyo at Performance ...

https://vertu.com/lifestyle/claude-opus-4-5-vs-sonnet-4-5-vs-opus-4-1-the-evolution-of-anthropics-ai-models/?srsltid=AfmBOorwdEvjBy7o_kYmFhLrs_cP8wilvmsV5ZtxI-lYhR0H6wBPAOW_

[74] Mga limitasyon ng context window ng GPT-5 sa ChatGPT - 8K para sa mga libreng user,

https://x.com/rohanpaul_ai/status/1953549303638557183

[79] Claude Sonnet 4.5 laban sa GPT-5: pagganap, kahusayan, at pagpepresyo ...

https://portkey.ai/blog/claude-sonnet-4-5-vs-gpt-5

[82] Sinubukan ko ang GPT-5.1 Codex laban sa Sonnet 4.5, at ito ay tungkol sa ... - Reddit

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1oy36ag/i_tested_gpt51_codex_against_sonnet_45_and_its/

[83] GPT-5.1 Codex vs. Claude 4.5 Sonnet vs. Kimi K2 Thinking

https://composio.dev/blog/kimi-k2-thinking-vs-claude-4-5-sonnet-vs-gpt-5-codex-tested-the-best-models-for-agentic-coding

[84] Ang Wakas ng Batas ni Moore para sa AI? Nagbibigay Babala ang Gemini Flash

https://news.ycombinator.com/item?id=44457371

[91] Ang Claude Opus 4.5 ay MAS MURA kaysa sa Opus 4.1 - Reddit

https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1p5pdjq/claude_opus_45_is_much_cheaper_than_opus_41/

[97] mga modelo/gpt-5 - Modelo - OpenAI API

https://platform.openai.com/docs/models/gpt-5

[98] Ano'ng bago sa Azure OpenAI sa Microsoft Foundry Models?

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-foundry/openai/whats-new?view=foundry-classic

[99] [100] Naglalakad ang OpenAI sa isang mahirap na lubid na may walong bagong personalidad ng GPT-5.1

https://arstechnica.com/ai/2025/11/openai-walks-a-tricky-tightrope-with-gpt-5-1s-eight-new-personalities/

[107] Pagpapakilala sa GPT-5 - OpenAI

https://openai.com/index/introducing-gpt-5/

[108] GPT-5: Mga Bagong Tampok, Pagsusulit, Benchmark, at Iba Pa - DataCamp

https://www.datacamp.com/blog/gpt-5

[117] Ang GPT-5 ay nakapasa na sa pinakamahirap na medikal na pagsusulit sa buong mundo, at ... - Reddit

https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1mraxnh/gpt5s_medical_reasoning_prowess_gpt5_just_passed/