全面 LLM 比较：Claude Opus 4.5 vs. ChatGPT 5.1 vs. Google Gemini 3 Pro

作者：李博旭

介绍

2025 年末，三大 AI 巨头——Anthropic、OpenAI 和 Google DeepMind——各自推出了下一代大型语言模型。Anthropic 的 Claude Opus 4.5、OpenAI 的 ChatGPT 5.1（基于 GPT‑5.1 系列）和 Google 的 Gemini 3 Pro 代表了 AI 的最前沿。这三者都承诺在能力上有显著飞跃，从处理大规模上下文到解决复杂的编码和推理任务。本次深入分析提供了这些模型在关键维度上的技术比较——性能基准、推理能力、代码生成、API 延迟、成本、Token 上下文窗口、微调和定制化——以了解它们如何相互对比。

**模型概况：Claude Opus 4.5 是 Anthropic 最新的旗舰模型（Claude 2 和 Claude 4 系列的继承者），号称是“世界上最好的编码、代理和计算机使用模型”[1]。OpenAI 的 ChatGPT 5.1 是对 GPT‑5 系列的升级，提供两种模式（即时和思考），以平衡速度和推理深度[2]。Google 的 Gemini 3 Pro 是 Gemini 家族的顶级实例，由 Google DeepMind 构建的多模态模型，被誉为“我们最智能的模型”，具备最先进的推理和工具使用能力[3][4]。尽管详细的架构是专有的，所有三个模型都是基于大型 Transformer 的系统，可能拥有数万亿个参数，并通过广泛的训练和优化（例如来自人类反馈的强化学习）增强。下面，我们将对它们进行详细比较。

基准测试性能

Model

广泛知识 (MMLU / PiQA)

GPQA Diamond (难度问答)

人类最后的考试 (HLE)

ARC‑AGI (推理)

特点

Gemini 3 Pro

在标准学术基准上≈「人类专家」；约90%+

91.9%[5]

37.5% (无工具)[8]

31%，在“深思”模式中可达45%[9]

在最难的推理任务上处于最前沿；在前沿基准上有效达到“博士级别”[10]。

GPT‑5.1

在MMLU上≈91.0%[6]，基本与Gemini相当[6]

– (未公开声明；在知识上大体相当)

≈26.8%[8]

≈18%[9]

广泛知识非常强大；在超难推理上落后于Gemini 3 Pro，但仍具有竞争力。

Claude Opus 4.5

无官方MMLU；使用Claude Sonnet 4.5高于80%的表现作为代理[7]

–

之前的Claude模型约13.7%[8]

在ARC‑AGI上低于GPT‑5.1和Gemini 3 Pro[9]

学术表现稳固；在前沿推理上相对较弱，但在其他方面有优势（尤其是编码）。

知识与推理（MMLU、ARC 等）： 在诸如 MMLU（大规模多任务语言理解）这样的广泛知识测试中，所有三个模型的表现均接近或超过人类专家水平。谷歌报告称，Gemini 3 Pro 在最困难的问题集（GPQA Diamond）中取得了约 91.9% 的成绩，并以 Elo 评分 1501 位居 LMArena 排行榜首[5]。GPT‑5.1 在 MMLU 上同样表现强劲——在一项分析中，GPT‑5.1 在 MMLU 上取得了约 91.0% 的成绩，与 Gemini 3 Pro 大致相当[6]。Anthropic 尚未发布 Opus 4.5 的官方 MMLU，但其前身（Claude Sonnet 4.5）得分在 80% 以上的范围[7]，这表明 Opus 4.5 在学术知识任务中大致处于该水平。在极具挑战性的推理考试中，差异显现。

人类最后的考试（一个残酷的推理测试）中，Gemini 3 Pro 的得分为 37.5%（未使用工具）——显著高于 GPT‑5.1（~26.8%）或 Anthropic 的早期模型（~13.7%）[8]。同样，在 ARC-AGI 推理挑战中，Gemini 3 Pro 达到了 31%（在特别的“深度思考”模式下高达 45%），远超 GPT‑5.1（~18%）和 Claude 的早期模型[9]。这些结果表明，Google 的模型在最困难的推理基准上处于领先地位，这可能反映了 Gemini 在高级规划和问题解决培训方面的优势。OpenAI 的 GPT‑5.1 在知识和推理方面也不甘落后，而 Anthropic 的优势在其他领域（如我们将在编码中看到的）。总体而言，在 MMLU 和 PiQA 等标准基准测试中，三者的准确率都紧密地聚集在 ~90%[5]，但在“前沿”推理测试（复杂数学、逻辑谜题）中，Gemini 3 Pro 凭借其“博士水平”的表现占据优势[10]。

代码生成和软件基准测试：Anthropic Claude Opus 4.5 专注于编码和“代理”计算机使用任务，目前在代码基准测试中名列前茅。在 Anthropic 的内部评估中，Opus 4.5 在 SWE-Bench（软件工程基准）验证中取得了 80.9% 的成功率——这是前沿模型中最高的成绩[11]。这略微超越了 OpenAI 的 GPT‑5.1-Codex-Max 模型 (77.9%) 和谷歌的 Gemini 3 Pro (76.2%) 在同一测试中的成绩[11]。下图来自 Anthropic 的公告，展示了 Claude 4.5 在实际编码任务中领先的幅度：

Claude Opus 4.5 在 SWE-Bench 验证（实际编码问题）中取得了最高分，略高于 OpenAI 的 GPT‑5.1 Codex 和谷歌的 Gemini 3 Pro[11]*。

这个结果值得注意，因为GPT‑5.1的Codex-Max变体本身就是对编码的一项重大改进（OpenAI对其进行了软件工程任务和工具使用的训练）[12]。然而，Opus 4.5却成功领先了几个百分点。谷歌的Gemini 3 Pro紧随其后；它在这些编码代理基准测试中*“远超越”其前身Gemini 2.5[13]，但目前仍落后于新的Claude。从实用角度来看，这三种模型都是高度胜任的编码助手——能够为复杂任务生成正确代码，重构大型代码库，甚至操作开发环境。但Anthropic对代码质量和效率的关注尤为突出：开发者报告称Claude Opus 4.5在编码中展示了“前沿任务规划和工具使用”*，并用更少的标记解决问题[14][15]。事实上，Anthropic表示Opus 4.5可以“比我们测试过的任何模型更有效地”处理多步骤编码工作流，并在相同任务上使用多达65%更少的标记时获得更高的通过率[16]。这种效率和编码技能使Claude 4.5在软件工程用例中极为强大。

其他基准测试： 每个模型都有其独特的优势。Gemini 3 在图像和视频推理基准测试中展现出多模态的实力，例如 MMMU-Pro（多模态 MMLU） 和 Video-MMMU，其中 Gemini 3 Pro 分别获得了 81% 和 87.6% 的成绩，创下了新的行业标杆[17]。它在 SimpleQA Verified 上也达到了 72.1%，显示出在开放式问答中的事实准确性有所提高[18]。与此同时，OpenAI 的 GPT-5.1 在对话质量上表现出色，指令遵循性比之前的版本更紧密。尽管没有绑定到单一基准测试，OpenAI 指出 GPT-5.1 的整体智能和沟通风格都有“显著”改进[19]。许多观察者注意到，GPT-5.1 在日常任务中感觉“更温暖、更智能，更擅长遵循指令”[2]，这虽然可能不会在纯粹的准确性指标中体现，但提高了实际使用中的可用性。Anthropic 的 Opus 4.5 也被设计用于超越编码的实际任务——测试者发现它可以“找出解决方法”来处理复杂的多系统错误，并且“不需要指导就能处理模糊性并权衡利弊”[20]。总之，基准测试只讲述了部分故事。所有三款模型在许多学术测试中都表现出色，达到或超过人类水平。Gemini 3 在复杂的逻辑和多模态挑战上推进了前沿，Claude 4.5 在复杂的编码和工具使用任务上领先，而 GPT-5.1 则在提供强大性能的同时具备精炼的对话能力。

推理能力与长篇思维

这些新模型的一个主题是改善长时间推理——通过多步或长时间解决复杂问题的能力。OpenAI 的 GPT‑5.1 引入了一个专门的**「思考」模式**，这是一种高级推理模型，「在复杂任务上更加持久」[2]。GPT‑5.1 思考模式实际上会为困难查询“思考”更长时间（即分配更多的内部计算或步骤），从而使其能够解决需要多步逻辑的问题。谷歌采取了类似的方法，推出了Gemini 3 深度思考，这是 Gemini 3 Pro 的可选模式，在复杂问题上*「进一步推动智能的边界」*[21]。在测试中，Gemini 3 深度思考在最困难的基准测试中显著优于普通模式（例如，将 Humanity’s Last Exam 的得分从 37.5% 提升到 41.0%，并将 ARC-AGI 提升到 45.1%）[22]。这表明，给定更多的“思考时间”时，该模型可以在内部推理非常困难的任务。

Anthropic 的 Claude Opus 4.5 同样强调扩展推理。它会自动保留之前回合中的「思维块」，在长时间会话中保持思维链条[23]。早期 Claude 模型会丢失这些思维块，但 Opus 4.5 能够保留中间推理，这对于一致的多步骤工作至关重要。Anthropic 还为 Opus 4.5 添加了一个「努力」参数，直接控制模型在推理和解释上花费的 tokens 数量[24]。在高努力情况下，Opus 将产生非常详尽的分析（适用于复杂调试或深度研究），而低努力则会产生简短的答案，适合快速高量任务[25]。这实际上是一个平衡推理深度与速度的调节钮。

在实际应用中，这些特性意味着每个模型在持续推理任务上都远胜于以往。例如，OpenAI 报告称，GPT-5.1-Codex-Max 能够自主运行数小时，在没有人为干预的情况下迭代改进代码并修复错误[26][27]。它使用一种称为*“压缩”的技术，在工作中精简和浓缩其上下文，允许在单次会话中处理数百万个标记[28][29]。早期测试者 Simon Willison 指出，Anthropic 的模型同样能够长时间进行编码，他使用 Opus 4.5 进行了约 30 分钟的自主编码，即便是较小的 Claude Sonnet 4.5 也能有效继续工作负载[30][31]。Gemini 3，凭借其巨大的上下文窗口和集成工具使用，专为通过在 IDE 或 Linux 终端中运行的代理来“规划和执行复杂的、端到端的任务”*而设计[32][33]。在 Google 自己的产品中，基于 Gemini 的 AI 能够分析长篇文档或视频，并生成诸如抽认卡或分步计划之类的结构化输出[34][35]。

底线：所有这三个模型在推理方面变得更加持久和自律。它们可以处理跨越多个步骤的复杂工作流程。OpenAI 和 Google 提供了切换选项（思考模式、深度思考），可以在需要时增强推理能力。Anthropic 的 Opus 默认运行在高推理水平，并让开发者手动控制彻底性和延迟之间的权衡[24]。这反映了设计上的趋同：这些模型不再总是一次性响应，而是内部模拟*“长时间思考”*[36][37]，以解决更难的问题并有效利用工具，向真正的代理行为更近一步。

代码生成和工具使用

编程能力： 如前所述，Claude 4.5 在测量的编程基准测试中略胜于 GPT‑5.1 和 Gemini 3。但所有三者在代码生成方面都非常出色，远远超过一两年前的模型。例如，OpenAI 的 GPT‑5.1-Codex-Max 被训练在“真实世界的软件工程任务”上，如代码审查、创建拉取请求和回答编程问答。它可以跨多个文件工作，甚至能够处理 Windows 环境（这是一项新功能，表明其在操作系统特定任务上的训练）。同时，Claude Opus 4.5 负责跨 多个代码库和代理 的复杂重构，据 Anthropic 的客户所述。在 IDE（如 Claude Code）中使用 Claude 的开发者发现，它可以在几十个文件中协调更改，错误极少。谷歌的 Gemini 3 也在软件开发中表现出色：谷歌称其为“我们打造过的最佳情感编码和智能编码模型”，并在 WebDev 基准测试（网页开发任务）中以 Elo 1487 位居榜首。在实时 Terminal-Bench 测试中（让模型操作 Linux 终端），Gemini 3 Pro 得分 54.2%，高于 GPT‑5.1（约 47%）或之前的 Anthropic 模型。这表明 Gemini 在自主使用工具/命令完成编码任务方面特别强大。

工具使用和代理行为： 除了生成原始代码，另一个关键前沿是代理行为——让模型使用工具或作为自主代理进行操作。三家公司都在以不同的方式实现这一点。OpenAI的平台支持函数调用，并推出了“OpenAI代理”，允许GPT-5.1调用工具（如网页浏览器、代码解释器等）来完成任务。GPT-5.1还可以在长时间的工具使用会话中自动*“压缩”其工作记忆，以避免耗尽上下文*[28]**[29]*。Google围绕Gemini 3构建了一个完整的以代理为导向的环境，称为Google Antigravity*[32]*。在这个系统中，Gemini代理可以直接访问代码编辑器、终端和浏览器。它们可以“自主规划和执行复杂的端到端软件任务”*——编写代码、运行、测试和迭代，全部在开发平台内完成*[44]**[33]*。这通过Gemini的多模态技能得到了增强：例如，一个Gemini代理可以读取截图或设计模型作为输入，然后生成并执行代码以重现用户界面。

Anthropic 升级了 Claude 的「计算机使用」工具。Claude Opus 4.5 现在可以请求屏幕区域的高分辨率放大截图，以进行精细检查。在 Anthropic 的 Claude 应用程序和 SDK 中，它可以操作虚拟计算机——点击按钮、滚动、输入——新的放大功能有助于读取以前难以看清的小文本或 UI 元素。结合一套可用工具（Claude 的 API 中的 bash shell、代码执行、网络浏览器等），Claude 4.5 显然旨在擅长「使用计算机的代理」。早期测试者报告称，Opus 4.5 展现了「我们见过的最佳边界任务规划和工具调用」，能够执行多步骤工作流，减少死胡同。例如，Warp（一个开发工具公司）在使用 Claude 4.5 与 Claude 4.1 相比，在终端测试中提升了 15%，其持续推理带来了更好的长期计划。

总结来说，在编码和工具使用方面： - Claude Opus 4.5 在纯编码成功率上略胜一筹，且效率极高（用显著更少的 tokens 完成任务）[53][54]。它是大规模重构、代码迁移以及任何 token 成本重要任务的首选，因为优化在测试中将 token 使用量减少了 50–76%[55][54]。 - GPT‑5.1 (Codex-Max) 是一个非常接近的竞争者，深度集成于开发者工作流中（CLI、IDE 扩展[56]）。它被认为是一个可靠的编码伙伴，可以运行数小时，现在甚至支持多个上下文窗口原生功能（意味着可以顺序无缝处理项目块）[28]。OpenAI 的生态系统也使得工具集成通过函数调用变得简单。 - Gemini 3 Pro 利用谷歌在搜索、数据及多模态输入集成中的优势进入编码领域。它不仅能编写代码，还能有效地操作软件（终端、浏览器等）。谷歌在多模态方面的优势使 Gemini 能够将视觉上下文（设计模型、图表）直接整合到编码过程中——这是这些模型中的独特能力。

所有这三个方向都在推动 AI 不仅编写代码，还作为一个自主工程师。这在有关 AI 代理的报告中显而易见，这些代理在迭代循环中*「从经验中学习并改进自己的技能」*[57][58]。一位客户描述了 Claude 4.5 代理通过 4 次迭代实现任务的最佳性能，而其他模型需要 10 次迭代仍无法匹敌[59][60]。这种自适应、工具化的行为正在迅速发展，每一个模型都处于前沿。

上下文窗口和记忆

大型上下文窗口一直是Anthropic的Claude的标志性功能，而Opus 4.5延续了这一趋势，提供了200,000个标记的上下文窗口用于输入（输出最多可达64k标记）[61]。这足以一次性输入数百页的文本或多份冗长的文档。具体来说，200k标记（~150,000词）允许例如将整个代码库或一本书输入到Claude中进行分析。Anthropic利用这一点来实现“无限”聊天会话而不会遇到瓶颈——事实上，Claude 4.5支持非常长的对话，并且可以记住比大多数模型更多的历史[62][63]。

谷歌现在通过 Gemini 3 Pro 的 1,048,576 令牌上下文窗口（大约 100 万个令牌）超越了这一点。[64][65]。这是一个数量级的飞跃。Gemini 3 能够“理解庞大的数据集……包括文本、音频、图像、视频、PDF，甚至是整个代码库，其 1M 令牌上下文窗口”[64][65]。本质上，它可以将书籍或 数小时的音频/视频 作为输入。事实上，该模型支持真正的多模态输入——你可以在一个提示中给它一个冗长的 PDF，加上几张图像和音频剪辑，只要编码后的总令牌数在限制之内即可[64][66]。谷歌的文档列出它可以在一个提示中处理多达 900 张图像，或大型视频（帧被编码为令牌）[67]。这种庞大的上下文对审查大型代码库、分析冗长的法律合同或总结数小时的记录等任务来说是一个游戏规则的改变者。

OpenAI 的 GPT-5.1 并未明确宣传其上下文范围高达 1M，但它引入了超越之前限制的技术。GPT-4 提供了 128k 上下文版本（在 ChatGPT Enterprise 和 GPT-4 32k 模型中），而且有迹象表明 GPT-5 在某些设置中可以处理高达 400k 或更多的 tokens。更具体来说，OpenAI 在 GPT-5.1-Codex-Max 中的“压缩”机制允许模型持续总结会话或任务历史的旧部分，有效地为其提供了在长时间会话中无限的工作记忆。例如，GPT-5.1 可以通过定期压缩上下文来释放空间，从而*“重复此过程直到任务完成。”* 因此，尽管 GPT-5.1 的原始窗口可能每个提示约为 128k tokens，其设计允许它通过链式上下文超越这个限制。OpenAI 还在 ChatGPT 中推出了上下文缓存功能和长期会话记忆，这表明即使对话超过标称 token 限制，模型也能记住对话的早期部分。

总结上下文容量： - Claude Opus 4.5： 原生支持~200K的代币窗口（输入）[61]。这是非常高的，适合大多数长文档任务。Anthropic的定价方案也考虑到了这一点：如果单次请求超过200K，你会按照更高的“1M上下文”费率计费[72][73]（这意味着他们可能也有试验性的1M模式）。 - GPT‑5.1: 在当前的ChatGPT Pro部署中正式支持最高128K[74]，但通过自动上下文压缩，有效地在一次会话中支持数百万代币[28][29]。我们可以将其视为动态长上下文支持，而不是固定的大窗口。 - Gemini 3 Pro： 1M代币窗口——在所有主要模型中最大——专为多模态上下文而设计（文本+图像+音频+视频整合在一起）[64][75]。这使得像“将整个视频讲座和几篇研究论文输入模型并让其综合总结或回答问题”这样的分析成为可能，而在较小的上下文中是不可行的。

所有这些都意味着这些模型的内存限制不再是阻碍。以前的模型难以记住长文档开头的细节，而现在这些模型可以一次性存储大量信息。这特别有利于诸如长程推理（例如，找出需要引用输入许多部分的解决方案）和跨越数十回合的开放式对话等任务。

速度和延迟

在处理如此大规模的上下文和复杂推理时，人们可能会认为这些模型会很慢，但每个提供商都推出了管理延迟的方法。OpenAI 的方法是模型差异化：GPT‑5.1 Instant 和 GPT‑5.1 Thinking。Instant 模型针对快速、对话式响应进行了优化——它常常以其趣味性令人惊讶，同时保持清晰和有用。它实际上是日常聊天的低延迟选项。而 Thinking 模型则是复杂查询的主力军，虽然在简单任务上优化得更快，但在困难任务上会花费更多时间，因为它会进行更深入的推理。这种双层模型系统让用户可以根据需求在速度和准确性之间进行权衡。在实际应用中，GPT‑5.1 Instant 的响应非常迅速（类似于 GPT‑4 Turbo 或更快），而 GPT‑5.1 Thinking 在解决复杂问题时可能会明显较慢，但能提供更好的答案。

如前所述，Anthropic 的解决方案是 Claude 4.5 的努力参数 [24]。默认情况下，它设置为“高”，意味着模型最大化细致性（这可能会增加延迟）。开发者可以将其调至中或低。Anthropic 的数据显示，在中努力下，Opus 4.5 可以以与之前相同的准确度解决任务，但使用的代币要少得多，从而更快地响应[53][54]。在一个例子中，中等努力与 Claude Sonnet 4.5 在 SWE-Bench 上的表现相当，而输出代币减少了76% [53][54]，这意味着显著降低了延迟和成本。因此，如果应用需要快速答案，设置较低的努力会产生简短（但仍然有效）的响应。在高努力下，Claude 可能会花费更多时间，但会产生非常详细的输出。早期用户报告指出，即使在高努力下，Claude 的响应时间*“稳定且可预测”*，尽管显然较长的响应需要更多时间生成[79]。

谷歌的 Gemini 3 Pro 同样拥有一个 thinking_level 参数（值为“low”或“high”），取代了早期 Gemini 2 中的“thinking_budget”设置[80]。这个 thinking_level 让用户可以决定 Gemini 是进行最少的内部推理（以提高速度）还是进行最多的推理（以提高质量）[80]。谷歌还提供了一个 media_resolution 设置用于多模态输入，用户可以选择以较低分辨率处理图像/视频以获得更快的结果，或以高分辨率处理以获得更好的视觉精度（这会消耗更多的代币和延迟）[81]。这些控制承认处理 1M 代币或大图像本质上是缓慢的，因此开发者可以通过调整模型的“思考”程度和分析媒体的精细程度来调节速度。目前没有 GPT-5.1 与 Claude 与 Gemini 的并行延迟基准，但有证据表明：- GPT-5.1 Instant 在常规查询中速度非常快（通常在几秒钟内完成），即使在思考模式下也进行了速度优化——OpenAI 指出它在简单任务上比以前“更容易理解且更快”[78]。- Claude 4.5 在高努力下非常彻底，这可能意味着输出更长且延迟稍大，但在中/低模式下速度显著加快。一位在 Reddit 上测试编程任务的用户指出，在 GPT-5.1 改进后，GPT-5.1 和 Claude 的速度大致相当，而早期的 GPT-5 在一些长任务中比 Claude 更慢[82][83]。- Gemini 3 Pro 的延迟将取决于上下文——输入数百张图像或百万代币自然会更慢。然而，对于典型的提示大小，Gemini 被报道为 响应迅速，谷歌的云基础设施（TPUs）经过优化，可以在全球范围内提供这些模型。谷歌尚未发布明确的延迟数字，但“Gemini 3 Flash”（一种快速、低成本、较小上下文的变体）的可用性表明，完整的 Pro 模型是为重负荷任务而设计的，而不是快速的问答[84]。

总而言之，现在所有三个模型都允许在速度和推理之间进行权衡。它们引入了内部控制或模型变体，以确保如果不需要深入思考，你就不会被迫等待。对于大多数一般应用（简短提示、中等复杂度），每个模型都可以在几秒钟内实时响应。对于非常大或复杂的任务，你可以预期运行时间为多秒甚至多分钟，但可以通过设置来控制。这是随着上下文窗口和任务变得更大而必然的演变——令人鼓舞的是，即使在解决更复杂的问题时，这些模型仍然可以在交互式环境中使用。

成本和定价

竞争不仅仅是关于能力——成本是一个主要因素，我们在这里看到了激进的举措。事实上，Anthropic 的 Opus 4.5 推出时伴随着大幅降价：Opus 4.5 的 API 调用费用为每百万输入代币 5 美元和每百万输出代币 25 美元[85][86]。这仅是之前 Opus 4.1 价格的三分之一（之前是每百万 15/75 美元）[85]。Anthropic 有意大幅降价以使 Claude 对开发者更具吸引力，并承认过去的 Opus 模型成本过高[87][88]。在新的定价下，使用 Claude 进行大型任务变得更加可行——现在每个代币的价格仅比 Anthropic 的较小模型略贵（Claude Sonnet 4.5 是每百万 3/15 美元）[89]。

这如何比较？OpenAI 的 GPT-5.1 系列实际上每个 token 更便宜。GPT-5.1 的 API 调用大约为每百万输入 token $1.25 和每百万输出 token $10，这是基础模型的价格[89]。谷歌的 Gemini 3 Pro 介于两者之间：标准 200k 上下文级别大约为每百万输入 $2 和每百万输出 $12[89]。（值得注意的是，如果你利用超过 200k 到完整的 1M 上下文，谷歌计划收取溢价——大约每百万 $4/$18[90]。）这些数字意味着 OpenAI 目前为顶级模型提供了最低的 token-by-token 价格。例如，生成一个 1000-token 的答案可能花费 ~$0.012 使用 GPT-5.1，而使用 Claude 4.5 则为 ~$0.025——大约一半的成本。谷歌的为 ~$0.015。然而，成本必须权衡效率：如果一个模型在更少的 token 或更少的尝试中解决一个任务，它可以总体上节省费用。Anthropic 强调 Opus 4.5 在 token 效率方面更高，可能在某些任务上将使用量（和费用）削减 50%+，同时保持先前的准确性[53][54]。正如一位早期用户指出的那样，“Opus 4.5 中等推理在使用 76% 更少的 token 的情况下匹配了 Sonnet 4.5 的质量……~60% 更低的成本。”[91]。因此，开发人员可能会为 Claude 的每个 token 多支付一些费用，但如果 Claude 使用的 token 更少来达到解决方案，总成本差异就会缩小。

值得注意的是，可访问性的处理方式：- Claude Opus 4.5 可通过 API 获取（适用于 Pro/Max/Team 等级的用户），也可以在 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台上使用[92]。此外，还有一个 Claude Pro 消费者应用程序，可以互动使用 Opus。我们讨论的费用适用于 API 使用。- ChatGPT 5.1 对终端用户可通过 ChatGPT 访问（Plus 和 Enterprise 用户自 2025 年 11 月起可使用 GPT-5.1），并通过 OpenAI API 提供给开发者。OpenAI 对 ChatGPT Plus 中 GPT-5.1 的定价实际上是一个固定订阅，而 API 是按使用的 token 计费（如上所述）。他们还提供 ChatGPT Enterprise，在一定限制范围内免费使用。- Gemini 3 Pro 可通过 Google 的 Vertex AI 平台访问（目前为预览模型）[93]，通过 Gemini API 和产品如 Gemini Chat 应用和 AI Studio[94][95]访问。Google 尚未在其网站上公开列出 token 价格，但据报道，API 定价在所提到的范围内（$2/$12 每百万个 token），类似于 PaLM 2 的定价。Google 还将 Gemini 集成到消费者功能中（如搜索生成体验、Google Workspace AI 工具），终端用户不会直接按 token 计费。

总而言之，OpenAI 提供了最便宜的前沿模型 API 使用基础价格，而 Anthropic 大幅降低了他们的价格以保持竞争力（Opus 现在是旧成本的 1/3，尽管仍是 OpenAI 价格的 ~2 倍）[89]。Google 的定价介于两者之间，针对巨大上下文运行可能会增加一些成本[89]。对于公司来说，决定使用哪个模型，查询成本将取决于任务：如果 Claude 的效率声明属实，较长的编码任务在三者之间可能成本相似，而短的问答可能在 GPT-5.1 上最便宜。看到竞争推动价格下降真是太好了——最终让高级 AI 更加普及。

微调和定制

一个显著的方面是，微调（以传统意义上在自定义数据上更新模型权重）对于这些最新的模型来说尚未可用——至少目前还不行。无论是Claude Opus 4.5还是Gemini 3 Pro，目前都不支持用户微调[96][97]。OpenAI也尚未发布可供微调的GPT-5.1（他们的API文档显示GPT-5系列模型“微调：不支持”）[97][98]。这是可以理解的：这些模型非常庞大且经过精细调整；开放微调可能带来安全和容量方面的挑战。

相反，重点在于基于提示的自定义。例如，OpenAI 在 5.1 版本更新中引入了个性化 ChatGPT 行为的新方式。他们增加了**“个性预设”和语气控制——允许用户从预定义风格（如开发者、导师、怀疑者等）中选择，或设置自定义指令以塑造助手的响应。[99][100]。这并不是微调模型权重，而是一种灵活的机制，可以让模型以特定方式行事。同样，Anthropic 提供宪法 AI 风格的控制和系统提示来引导 Claude，并在 Opus 4.5 中指出它“保持推理连续性”，能够在长时间会话中更好地遵循复杂角色或指令。[23]。Google 的 Gemini API 允许开发者提供系统消息来设置上下文或角色（类似于 OpenAI 的系统提示），甚至可以结合隐式和显式上下文缓存，以相关背景信息影响模型。[101][102]。从本质上讲，虽然不能直接微调这些巨型模型，但可以在运行时为它们提供数据——例如，通过将文档放入巨大的上下文窗口或使用检索增强提示。Google 的 Vertex AI 提供了RAG 引擎（检索增强生成），与 Gemini 协作，以按需提取企业文档，完成许多微调的目标（回答特定领域问题等），而无需更改模型的核心。[103]。

值得一提的是，OpenAI 推出了更小的兄弟模型（如 GPT-5 Nano 等）并开源了一些模型（如 openai-o3 和 o4-mini）[104]。这些较小的模型可能支持微调，作为 GPT-5 的精简版本用于专门任务。不过对于这里比较的旗舰模型，目前没有一个允许你在自定义数据上重新训练完整模型。相反的策略是：使用提示工程、系统指令、外部知识检索和内置参数（如语气、思维层次）来调整模型的输出以满足你的需求。

从研究的角度来看，未来这种情况可能会有所改变——像 LoRA（低秩适应） 或其他参数高效的微调方法可能会在这些大型模型上变得可行。但目前来看，“微调”实际上仅限于提供商自身的训练流程。例如，OpenAI 从 GPT-5 基础模型通过额外的强化学习和指令调整对 GPT-5.1 进行微调（他们提到 GPT-5.1 是*“基于我们基础推理模型的更新”*）[105]，而 Anthropic 使用了像宪法微调这样的技术来调整 Claude。作为一名终端用户或开发者，你主要是通过 API 接口自定义这些模型，而不是通过权重更新。

模型架构与设计（推测）

虽然官方细节稀缺，但我们可以推测出一些设计理念的差异：- Claude Opus 4.5 可能是一个密集的 Transformer 模型，类似于其前代产品。Anthropic 尚未披露参数数量，但早期的 Claude 版本据传与 GPT-4 规模相当。Anthropic 的重点似乎在于数据和技能：他们对 Claude 4.5 进行了大量的编码、工具使用（shell、web）和对话训练，并应用了先进的对齐技术（结合人类反馈的强化学习以及他们的“宪法 AI”方法）。

结果是一个“就是懂”的模型——在现实任务中具备更好的判断力[20][106]。一个有趣的架构特点是 Claude 如何处理长上下文：Anthropic 可能使用位置编码策略或注意力调整（如 ALiBi 或集中注意力）来达到 200k 个 token。而思维轨迹的保留表明，这种架构将其自身的思维链视为未来输入的一部分[23]。Claude 4.5 还在云硬件上提供，具有更快的矩阵乘法和可能的模型并行性，以高效处理大上下文。- OpenAI GPT‑5.1（及 GPT‑5）被认为结合了基础模型和专门的头/模式。

OpenAI 的博客暗示 GPT-5 是一个「统一系统」，由一个快速模型和一个「用于复杂问题的深度推理模型（GPT-5 思考）」组成[107]。GPT-5 的架构可能包括多个模块或一种专家混合模式开关，将简单查询路由到较小的子模型，而将复杂查询路由到较大的模型，从而提高速度和成本效率。提到「现在 ChatGPT 中提供的两个更新版本（即时和思考）」[99] 支持这一点。在底层，GPT-5 可能有数万亿参数或多个专家模型——早期的传闻是 GPT-4 有 16 个专家，每个专家约 1110 亿参数（虽然未确认）。GPT-5 可能有更大规模的参数或更高效的训练（OpenAI 投资了新的优化技术和更大的集群）。它还在某种程度上扩展了输入模态：GPT-5 可以接受图像作为输入（继承 GPT-4 的视觉能力），并可能在有限形式下接受其他模态[68][108]。

然而，OpenAI 在多模态实践中一直较为保守；他们将像 Sora（一个用于音频和可能其他模态的模型）这样的东西分开，而不是完全融合。因此，GPT‑5.1 主要是一个以文本为主的模型，具有一定的视觉能力。- Google Gemini 3 Pro 从一开始就明确是多模态的[109][110]。Gemini 家族（Gemini 1、2、3）由 Google DeepMind 设计，旨在通过统一的模型处理文本、视觉等内容。它很可能在模型架构中整合了视觉编码器和音频处理。

谷歌的研究报告或提示（如果有发布）可能会详细说明Gemini使用了结合变压器骨干的组合——可能一个用于语言，一个用于视觉，共享表示空间。结果（如多模态基准的最先进水平[17]）表明集成非常紧密。另一个方面是工具使用：DeepMind之前在自适应代理方面有过工作（如AlphaGo、机器人等），Demis Hassabis暗示这些领域的技术会影响Gemini的设计。例如，Gemini可能会结合强化学习或规划算法以增强其“代理”能力[109][111]。能操作计算机和解决交互任务（终端、自动售货机基准等）的事实暗示其架构或训练过程中涉及代理模拟。我们还在Gemini文档中看到提到了*“思维签名”*和对多轮工具使用的更严格验证[112][113]——这可能是一个架构特征，用于保持模型的调用工具行为可靠（或许是一个单独的模块验证每个思维/动作）。最后，Gemini的100万上下文可能需要架构创新——可能结合检索机制或分块注意力，这样它不会一次性对一百万个标记进行二次关注。

本质上，Claude、GPT-5.1 和 Gemini 都是基于 Transformer 的大型 AI 系统，具备各种附加功能。 它们的具体架构是专有的，但每个系统都针对不同的优先事项进行了优化：Claude 专注于超长上下文和代码/代理的可靠性，GPT-5.1 旨在提供平衡的聊天体验和自适应推理，Gemini 则侧重于广泛的多模态理解和复杂的工具介导任务。

结论

我们正在目睹一个令人兴奋的AI前沿融合：Claude Opus 4.5、ChatGPT 5.1和Gemini 3 Pro都代表着推动AI能力极限的“前沿模型”，但它们各具特色。Claude 4.5以编码和代理专业著称——这是一个可以在一夜之间重构整个代码库或为电子表格工作一个小时的模型。它专注于“深度工作”，并通过降低价格变得更加易于访问[85][86]。ChatGPT 5.1继承了OpenAI广泛能力的传统——它在对话和指令上表现出色，同时仍是一个强大的通用问题解决者和编码器（尤其是Codex-Max变体）[11]。其在遵循用户意图和提供自定义方面的改进使其成为一个非常用户友好的AI伙伴[19]。另一方面，Gemini 3 Pro感觉像是未来的预览：它是真正的多模态，并展示了可以称作“AGI原型”的推理能力（Deep Think模式能够解决以前被认为是不可解的难题）[114][111]。凭借100万的上下文和对Google生态系统的集成，Gemini可以成为无缝混合文本、图像和操作的应用程序核心。

以下是一些关键要点：

原始性能 现在取决于任务。没有一个“在所有方面都是最好的”模型；相反，我们看到的是一种交替领先的模式。Claude 4.5 在编码基准上领先[11]，Gemini 3 在逻辑推理和多模态任务上领先[5][17]，而 GPT‑5.1 实质上在知识测试上达到平价，并提供最精致的对话体验。许多领域的差距相对较小（通常仅相差几个百分点），这令人印象深刻，考虑到这些模型已远远超过了早期的基准甚至人类基准。

上下文和持久性与准确性同样重要。能够在不失去上下文的情况下进行长时间对话或处理长文档，是一个巨大的可用性提升。在这方面，谷歌设定了新的标准（100万标记，多文档输入）[64]，但Anthropic和OpenAI也有各自的解决方案（分别是20万标记和压缩）[61][29]。这意味着用户可以期望更少遇到“抱歉，上下文限制”的中断，并可以将这些模型用于真正的大规模数据总结或分析任务。

**适应性与微调：**即使我们还不能微调这些巨型模型，各种控制手段（努力水平、个性预设、系统工具）也让开发者和用户在不重新训练的情况下对输出有很大影响[24][100]。这种趋势可能会持续：未来的模型可能会有更多模块化控制（例如，无需独立模型即可切换到“严格事实”模式或“创意”模式）。- 成本正在朝着正确的方向发展——下降。Anthropic需要将Opus价格削减2/3，而OpenAI和Google在代币价格上竞争，这表明竞争正在惠及用户[85][89]。运行大规模任务（数百万个代币）仍然不便宜，但正在变得更合理。现在，小型初创公司在大数据集上使用前沿模型不再是天价，这可能会激发更多创新。

最终，“最佳”模型取决于您的需求。如果您需要多模态理解或在复杂逻辑/数学问题上的绝对最佳推理，谷歌的 Gemini 3 Pro 目前具有优势。如果您需要一个AI 编程助手或代理来自动化软件任务，Anthropic 的 Claude Opus 4.5 可能会提供最佳结果（并且在代码输出风格上可能更可预测）。如果您想要一个通用型 AI，具备广泛任务的多功能性、可靠性和成本效益，ChatGPT 5.1 仍然是一个很好的选择，并得到了 OpenAI 生态系统的支持。

显而易见，所有这三个模型都在互相推动，并推动着整个领域向前发展。正如一项分析所指出的那样，评估新的大型语言模型（LLM）变得越来越困难，因为每一代新模型仅比上一代稍微领先一点[115][116]。但这些小的进步正在积累成一些深远的成果：AI 模型在编码方面接近专业水平，在某些考试中超过人类专家[117]，能够流畅地处理多种模态，并能维持长时间的互动。大规模、通用 AI 的时代已经真正到来，其上下文和能力似乎无穷无尽，Claude 4.5、GPT-5.1 和 Gemini 3 Pro 正在引领这一潮流。

来源： 根据 Anthropic 的官方公告和文档[118][11]、OpenAI[2][28] 和 Google DeepMind[17][64]，以及知名第三方的基准测试结果和见解报告[11][13]。每个模型的声明和评分均已从这些来源中引用，以确保准确性。

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