GPT-5.2 vs Gemini 3: Analisis Benchmark Lengkap untuk Tim Infrastruktur AI

Seratus persen. Skor sempurna pada AIME 2025 menandai kali pertama model bahasa besar menghabiskan benchmark matematika tingkat kompetisi tanpa alat eksternal ¹. GPT-5.2 dari OpenAI mencapai pencapaian tersebut pada Desember 2025, sementara Gemini 3 Pro dari Google menyamainya dengan eksekusi kode diaktifkan, menyiapkan panggung untuk kompetisi model frontier yang mengubah keputusan infrastruktur AI perusahaan pada 2026 ².

TL;DR

GPT-5.2 dan Gemini 3 Pro mewakili garis depan kemampuan AI komersial pada Februari 2026. GPT-5.2 memimpin dalam penalaran matematis (100% AIME), pengodean multi-bahasa (55,6% SWE-Bench Pro), dan pengurangan halusinasi (tingkat 6,2%). Gemini 3 Pro mendominasi pemrosesan multimodal dan aplikasi konteks panjang dengan jendela konteks 1M token dan skor ARC-AGI-2 45,1% dalam mode Deep Think. Claude Opus 4.5 memegang mahkota pengodean pada 80,9% SWE-bench Verified. Model open-weight GPT-oss baru OpenAI di bawah lisensi Apache 2.0 menandakan pergeseran strategis menuju kompetisi sumber terbuka.

Perbandingan Spesifikasi Model

Lanskap model frontier Februari 2026 menawarkan pilihan arsitektur yang berbeda untuk profil beban kerja yang berbeda ³.

Jendela Konteks dan Penanganan Token

Jendela konteks 1M token Gemini 3 Pro mewakili keunggulan 2,5x dibanding GPT-5.2, memungkinkan pemrosesan seluruh codebase, dokumen panjang, atau riwayat percakapan yang diperpanjang dalam panggilan inferensi tunggal ⁴. GPT-5.2 mengkompensasi dengan akurasi konteks yang superior, mempertahankan akurasi pengambilan mendekati 100% di seluruh jendela 400K-nya, dibandingkan dengan degradasi yang diamati pada generasi model sebelumnya ⁵.

Kemampuan Penalaran

GPT-5.2 memimpin pada penalaran matematis murni tanpa bantuan alat, mencapai skor AIME sempurna pertama melalui kemampuan model murni ⁶. Mode Deep Think Gemini 3 Pro memberikan kinerja superior pada pertanyaan sains kompleks, mengevaluasi beberapa hipotesis secara bersamaan dan mensintesis wawasan di seluruh rantai penalaran paralel ⁷.

Analisis Performa Pengodean

Benchmark pengodean mengungkap perbedaan kinerja yang bernuansa tergantung pada kompleksitas tugas dan cakupan bahasa ⁸.

Hasil SWE-Bench

Hasil SWE-Bench Pro terbukti sangat mencerahkan. Skor 55,6% GPT-5.2 mengkonfirmasi kemampuan superior pada tugas teknik multi-file yang kompleks di empat bahasa pemrograman, melampaui 43,3% Gemini dengan margin yang signifikan ⁹.

Namun, Gemini 3 Flash memberikan hasil yang mengejutkan: 78% pada SWE-bench Verified, mengungguli Gemini 3 Pro (76,2%) dan menyamai atau melampaui GPT-5.2 pada benchmark spesifik ini ¹⁰. Google mencapai kinerja ini sambil memberikan inferensi dengan biaya kurang dari seperempat Gemini 3 Pro dan berjalan 3x lebih cepat.

Claude Opus 4.5 mempertahankan mahkota pengodean pada 80,9% di SWE-bench Verified, terbukti sangat andal untuk alur kerja pengodean agentik di mana konsistensi implementasi lebih penting daripada skor benchmark mentah ¹¹.

Penilaian Kualitas Kode

Analisis kualitas kode independen dari Sonar mengungkap karakteristik kinerja tambahan di seluruh beban kerja produksi ¹²:

Mode penalaran "High" GPT-5.2 menghasilkan tingkat cacat yang konsisten lebih rendah di semua kategori, meskipun premi biaya token penalaran yang diperpanjang berdampak pada total biaya kepemilikan untuk aplikasi volume tinggi.

Halusinasi dan Akurasi

Pengurangan halusinasi mewakili keprihatinan perusahaan yang kritis, dengan GPT-5.2 mengklaim peningkatan signifikan dibanding generasi sebelumnya ¹³.

Tingkat Halusinasi yang Dilaporkan

OpenAI melaporkan pengurangan halusinasi 30% dari 8,8% di GPT-5.1 menjadi 6,2% di GPT-5.2 ¹⁴. Pengujian independen oleh Vectara menemukan tingkat 8,4%, tertinggal dari 6,3% DeepSeek ¹⁵. Varian antara tingkat yang dilaporkan dan diukur menunjukkan metodologi benchmark secara signifikan mempengaruhi hasil.

Akurasi Konteks

GPT-5.2 menunjukkan peningkatan dramatis dalam pemanfaatan konteks ¹⁶:

• GPT-5.1: Akurasi menurun dari 90% pada 8K token hingga di bawah 50% pada 256K token
• GPT-5.2: Akurasi mendekati 100% dipertahankan di seluruh jendela konteks penuh
• Four-Needle Challenge: Model pertama yang mencapai akurasi mendekati sempurna mengingat empat fakta spesifik di 200.000 kata

Peningkatan akurasi konteks mengatasi keterbatasan lama jendela konteks besar, di mana model kesulitan mengambil informasi dari tengah input panjang.

Kemampuan Multimodal dan Vision

Gemini 3 Pro memimpin secara decisif dalam pemrosesan multimodal, keunggulan arsitektur inti dari pendekatan pelatihan Google ¹⁷.

Performa Vision

Kemampuan multimodal Gemini 3 meluas ke pemahaman video dan penalaran spasial terdepan, memungkinkan aplikasi seperti analisis arsitektur, inspeksi kualitas manufaktur, dan interpretasi pencitraan medis yang tetap menantang untuk model primer teks ¹⁸.

Analisis Harga dan Biaya

Deployment perusahaan memerlukan pemahaman total biaya kepemilikan di berbagai pola penggunaan ¹⁹.

Perbandingan Harga API

Harga GPT-5.2 mewakili peningkatan sekitar 40% dibanding tarif dasar GPT-5.1 ²⁰. Diskon 90% pada token input ter-cache menawarkan penghematan signifikan untuk aplikasi dengan konteks berulang, mengurangi biaya hingga hanya $0,18 per juta token.

Gemini 3 Flash muncul sebagai pemimpin efisiensi biaya, mencapai 78% SWE-bench Verified dengan biaya kurang dari 5% Gemini 3 Pro sambil mempertahankan waktu respons yang lebih cepat ²¹.

Biaya Token Penalaran

Model "Thinking" GPT-5.2 menghasilkan token penalaran internal yang ditagih pada tarif output ($14/1M), meningkatkan biaya secara substansial untuk kueri kompleks yang memerlukan rantai penalaran ekstensif ²². Kueri yang menghasilkan 10.000 token penalaran menambahkan $0,14 ke setiap panggilan inferensi.

Pivot Open-Weight OpenAI

Rilis model GPT-oss OpenAI di bawah lisensi Apache 2.0 menandakan pergeseran strategis menuju kompetisi sumber terbuka ²³.

Spesifikasi Model GPT-oss

Lisensi Apache 2.0 memungkinkan penggunaan komersial, modifikasi, dan redistribusi tanpa pembatasan copyleft atau risiko paten ²⁴. Organisasi dapat mengunduh bobot, berjalan pada infrastruktur pribadi, dan fine-tune untuk domain spesifik.

GPT-oss-120b mengungguli o3-mini OpenAI dan menyamai atau melampaui o4-mini pada pengodean kompetisi, penyelesaian masalah umum, pemanggilan alat, dan kueri terkait kesehatan ²⁵. Model mendukung deployment pada stack inferensi vLLM, Ollama, dan llama.cpp.

Implikasi Infrastruktur

Untuk organisasi yang merencanakan investasi infrastruktur AI, lanskap model frontier menyajikan beberapa pertimbangan strategis.

Kebutuhan Komputasi

Deployment GPT-oss yang di-host sendiri memerlukan infrastruktur GPU yang signifikan, tetapi menghilangkan biaya API per token dan memungkinkan kedaulatan data lengkap ²⁶. Organisasi yang memproses jutaan token harian dapat mencapai paritas biaya dalam hitungan bulan.

Framework Pemilihan Model

Pemilihan model strategis tergantung pada karakteristik beban kerja:

Pilih GPT-5.2 ketika:

• Penalaran matematis mendominasi kebutuhan
• Pengodean multi-bahasa di Python, JavaScript, TypeScript, dan Go
• Pengurangan halusinasi terbukti kritis untuk compliance
• Akurasi konteks lebih penting daripada panjang konteks

Pilih Gemini 3 Pro ketika:

• Pemrosesan dokumen melebihi 400K token
• Pemahaman video atau penalaran spasial diperlukan
• Aplikasi multimodal mendorong kasus penggunaan primer
• Optimisasi biaya untuk inferensi volume tinggi

Pilih Gemini 3 Flash ketika:

• Bantuan pengodean pada skala
• Aplikasi sensitif biaya
• Deployment kritis latensi
• Tugas sehari-hari dengan kebutuhan penalaran sederhana

Pilih Claude Opus 4.5 ketika:

• Generasi kode produksi memerlukan keandalan
• Alur kerja agentik dengan penggunaan alat
• Generasi konten bentuk panjang
• Aplikasi memerlukan instruction-following yang bernuansa

Pilih GPT-oss untuk self-hosting ketika:

• Kebutuhan kedaulatan data melarang API cloud
• Volume token membenarkan investasi infrastruktur
• Fine-tuning untuk domain spesifik diperlukan
• Compliance regulasi menuntut deployment on-premises

Dinamika Kompetitif

Perlombaan model frontier mengintensif dengan kompetitor Cina mencapai benchmark yang menonjol ²⁷.

Kompetisi Global

Kimi K2.5 memberikan penanganan tugas otonom yang tak tertandingi dengan generasi video terintegrasi ²⁸. Qwen3-Max-Thinking Alibaba mencapai kepemimpinan benchmark pada evaluasi berbasis ujian yang menantang. DeepSeek V3.2 menawarkan tingkat halusinasi terukur terendah sambil mempertahankan harga kompetitif.

Strategi Routing Model

Deployment perusahaan semakin mengadopsi routing model untuk mengoptimalkan biaya dan kemampuan ²⁹:

Layer orkestrasi canggih merutekan permintaan berdasarkan kompleksitas kueri, kendala biaya, dan kebutuhan latensi, mencapai pengurangan biaya 60-80% dibandingkan dengan deployment model tunggal ³⁰.

Poin-Poin Penting

Untuk Perencana Infrastruktur

Model frontier 2026 memerlukan perencanaan strategis seputar kebutuhan jendela konteks (400K vs 1M), kemampuan self-hosting (GPT-oss), dan infrastruktur routing model. Organisasi harus mengevaluasi pola beban kerja sebelum berkomitmen pada strategi vendor tunggal.

Untuk Tim Operasi

78% SWE-bench Gemini 3 Flash dengan inferensi 3x lebih cepat dan biaya <25% menantang asumsi tentang kebutuhan model flagship. Evaluasi apakah beban kerja produksi benar-benar memerlukan kemampuan tier Pro atau dapat memanfaatkan efisiensi tier Flash.

Untuk Pengambil Keputusan Strategis

Rilis GPT-oss OpenAI secara fundamental mengubah kalkulus build-versus-buy untuk organisasi yang memproses volume token tinggi. Lisensi Apache 2.0 memungkinkan pola deployment baru yang sebelumnya tidak mungkin dengan akses API-only. Pertimbangkan strategi hybrid yang menggabungkan API cloud untuk kapasitas burst dengan model self-hosted untuk beban kerja baseline.

Referensi