GPT-5.2 проти Gemini 3: Повний бенчмарк-аналіз для команд AI-інфраструктури

Сто відсотків. Цей ідеальний результат на AIME 2025 знаменує перший раз, коли основна мовна модель повністю вичерпала математичний бенчмарк змагального рівня без зовнішніх інструментів ¹. GPT-5.2 від OpenAI досягла цієї віхи в грудні 2025 року, тоді як Gemini 3 Pro від Google зрівнялася з цим результатом з увімкненим виконанням коду, закладаючи основу для конкуренції передових моделей, яка змінює рішення щодо корпоративної AI-інфраструктури в 2026 році ².

Коротко

GPT-5.2 і Gemini 3 Pro представляють передній край комерційних можливостей AI у лютому 2026 року. GPT-5.2 лідирує в математичних міркуваннях (100% AIME), багатомовному програмуванні (55,6% SWE-Bench Pro) та зменшенні галюцинацій (6,2% рівень). Gemini 3 Pro домінує в мультимодальній обробці та довгоконтекстних застосуваннях із своїм контекстним вікном на 1M токенів і 45,1% балом ARC-AGI-2 в режимі Deep Think. Claude Opus 4.5 утримує корону в програмуванні з 80,9% SWE-bench Verified. Нові моделі GPT-oss з відкритими вагами від OpenAI під ліцензією Apache 2.0 сигналізують про стратегічний зсув до конкуренції з відкритим кодом.

Порівняння специфікацій моделей

Ландшафт передових моделей лютого 2026 року пропонує різні архітектурні рішення для різних профілів робочих навантажень ³.

Контекстне вікно та обробка токенів

Контекстне вікно Gemini 3 Pro на 1M токенів представляє 2,5x перевагу над GPT-5.2, дозволяючи обробляти цілі кодові бази, довгі документи або розширені історії розмов в одиночних викликах виведення ⁴. GPT-5.2 компенсує це кращою точністю контексту, підтримуючи майже 100% точність отримання в повному вікні 400K, порівняно з деградацією, спостережуваною в попередніх поколіннях моделей ⁵.

Можливості міркування

GPT-5.2 лідирує в чистому математичному мірковуванні без допомоги інструментів, досягаючи першого ідеального балу AIME через чисту модельну здатність ⁶. Режим Deep Think в Gemini 3 Pro забезпечує кращу продуктивність на складних наукових питаннях, оцінюючи декілька гіпотез одночасно та синтезуючи знання через паралельні ланцюги міркування ⁷.

Аналіз продуктивності програмування

Бенчмарки програмування виявляють нюансовані відмінності в продуктивності залежно від складності завдання та покриття мов ⁸.

Результати SWE-Bench

Результати SWE-Bench Pro особливо показові. Бал 55,6% GPT-5.2 підтверджує кращу здатність на складних, багатофайлових інженерних завданнях через чотири мови програмування, перевершуючи 43,3% Gemini зі значною різницею ⁹.

Однак, Gemini 3 Flash демонструє несподіваний результат: 78% на SWE-bench Verified, перевершуючи як Gemini 3 Pro (76,2%), так і відповідаючи або перевершуючи GPT-5.2 на цьому конкретному бенчмарку ¹⁰. Google досягла цієї продуктивності при виконанні виведення менш ніж за чверть вартості Gemini 3 Pro і роботі в 3x швидше.

Claude Opus 4.5 утримує корону в програмуванні з 80,9% на SWE-bench Verified, виявляючись особливо надійною для робочих процесів агентного програмування, де стабільність реалізації важливіша за чисті бали бенчмарків ¹¹.

Оцінка якості коду

Незалежний аналіз якості коду від Sonar виявляє додаткові характеристики продуктивності через продуктивні робочі навантаження ¹²:

Режим "High" міркування GPT-5.2 постійно виробляє нижчі показники дефектів у всіх категоріях, хоча премія за вартість розширених токенів міркування впливає на загальну вартість володіння для високооб'ємних застосунків.

Галюцинації та точність

Зменшення галюцинацій представляє критичну корпоративну проблему, GPT-5.2 заявляє значні покращення порівняно з попередніми поколіннями ¹³.

Заявлені показники галюцинацій

OpenAI повідомляє про 30% зменшення галюцинацій з 8,8% у GPT-5.1 до 6,2% у GPT-5.2 ¹⁴. Незалежне тестування Vectara виявило рівень 8,4%, що поступається 6,3% DeepSeek ¹⁵. Розбіжність між заявленими та виміряними показниками свідчить про те, що методологія бенчмарків значно впливає на результати.

Точність контексту

GPT-5.2 демонструє драматичні покращення в використанні контексту ¹⁶:

• GPT-5.1: Точність деградувала з 90% при 8K токенах до менше 50% при 256K токенах
• GPT-5.2: Майже 100% точність підтримується через повне контекстне вікно
• Виклик чотирьох голок: Перша модель, що досягає майже ідеальної точності при відкликанні чотирьох конкретних фактів через 200 000 слів

Покращення точності контексту вирішує довготривале обмеження великих контекстних вікон, де моделі мали труднощі з отриманням інформації з середини довгих вхідних даних.

Мультимодальні можливості та зору

Gemini 3 Pro рішуче лідирує в мультимодальній обробці, що є основною архітектурною перевагою від підходу до навчання Google ¹⁷.

Продуктивність зору

Мультимодальні можливості Gemini 3 поширюються на розуміння відео та найсучасніше просторове міркування, дозволяючи застосування як архітектурний аналіз, інспекція якості виробництва та інтерпретація медичних зображень, які залишаються складними для моделей, орієнтованих на текст ¹⁸.

Аналіз цін та витрат

Корпоративне розгортання потребує розуміння загальної вартості володіння через різні шаблони використання ¹⁹.

Порівняння цін API

Ціни GPT-5.2 представляють приблизно 40% збільшення порівняно з базовими тарифами GPT-5.1 ²⁰. 90% знижка на кешовані вхідні токени пропонує значні заощадження для застосунків з повторюваним контекстом, зменшуючи витрати до лише $0,18 за мільйон токенів.

Gemini 3 Flash виникає як лідер ефективності витрат, досягаючи 78% SWE-bench Verified менш ніж за 5% вартості Gemini 3 Pro при збереженні швидших часів відповіді ²¹.

Витрати на токени міркування

"Thinking" моделі GPT-5.2 генерують внутрішні токени міркування, які виставляються за тарифами виводу ($14/1M), суттєво збільшуючи витрати для складних запитів, що потребують розширених ланцюгів міркування ²². Запит, що генерує 10 000 токенів міркування, додає $0,14 до кожного виклику виведення.

Поворот OpenAI до відкритих ваг

Випуск моделей GPT-oss від OpenAI під ліцензією Apache 2.0 сигналізує про стратегічний зсув до конкуренції з відкритим кодом ²³.

Специфікації моделей GPT-oss

Ліцензія Apache 2.0 дозволяє комерційне використання, модифікацію та розповсюдження без обмежень copyleft або патентного ризику ²⁴. Організації можуть завантажувати ваги, запускати на приватній інфраструктурі та налаштовувати для конкретних доменів.

GPT-oss-120b перевершує o3-mini від OpenAI та відповідає або перевищує o4-mini в конкурентному програмуванні, загальному розв'язанні проблем, виклику інструментів та запитах, пов'язаних зі здоров'ям ²⁵. Моделі підтримують розгортання на стеках виведення vLLM, Ollama та llama.cpp.

Наслідки для інфраструктури

Для організацій, що планують інвестиції в AI-інфраструктуру, ландшафт передових моделей представляє декілька стратегічних міркувань.

Вимоги до обчислень

Саморозміщене розгортання GPT-oss потребує значної GPU-інфраструктури, але усуває витрати API за токен та забезпечує повний суверенітет даних ²⁶. Організації, що обробляють мільйони токенів щодня, можуть досягти паритету витрат протягом місяців.

Фреймворк вибору моделі

Стратегічний вибір моделі залежить від характеристик робочого навантаження:

Обирайте GPT-5.2 коли:

• Математичне міркування домінує вимоги
• Багатомовне програмування через Python, JavaScript, TypeScript та Go
• Зменшення галюцинацій виявляється критичним для відповідності
• Точність контексту важливіша за довжину контексту

Обирайте Gemini 3 Pro коли:

• Обробка документів перевищує 400K токенів
• Потрібно розуміння відео або просторове міркування
• Мультимодальні застосування керують основними випадками використання
• Оптимізація витрат для високооб'ємного виведення

Обирайте Gemini 3 Flash коли:

• Допомога в програмуванні в масштабі
• Застосунки, чутливі до витрат
• Розгортання, критичне до затримки
• Щоденні завдання з простішим мірковуванням

Обирайте Claude Opus 4.5 коли:

• Генерація продуктивного коду, що потребує надійності
• Агентні робочі процеси з використанням інструментів
• Генерація довгого контенту
• Застосунки, що потребують нюансованого слідування інструкціям

Обирайте GPT-oss для самохостингу коли:

• Вимоги суверенітету даних забороняють хмарні API
• Об'єм токенів виправдовує інвестиції в інфраструктуру
• Потрібне налаштування для конкретних доменів
• Регуляторна відповідність вимагає розгортання на місці

Конкурентна динаміка

Гонка передових моделей інтенсифікується з китайськими конкурентами, що досягають помітних бенчмарків ²⁷.

Глобальна конкуренція

Kimi K2.5 забезпечує неперевершене автономне обробляння завдань з інтегрованою генерацією відео ²⁸. Qwen3-Max-Thinking від Alibaba досягла лідерства бенчмарків на складних оцінках на основі іспитів. DeepSeek V3.2 пропонує найнижчий виміряний рівень галюцинацій при збереженні конкурентних цін.

Стратегії маршрутизації моделей

Корпоративні розгортання все частіше приймають маршрутизацію моделей для оптимізації витрат та можливостей ²⁹:

Складні оркестраційні шари маршрутизують запити на основі складності запиту, обмежень витрат та вимог затримки, досягаючи 60-80% зменшення витрат порівняно з розгортаннями однієї моделі ³⁰.

Ключові висновки

Для планувальників інфраструктури

Передові моделі 2026 року потребують стратегічного планування навколо вимог контекстного вікна (400K vs 1M), можливостей самохостингу (GPT-oss) та інфраструктури маршрутизації моделей. Організації повинні оцінити шаблони робочого навантаження перед прийняттям стратегій одного постачальника.

Для операційних команд

78% SWE-bench Gemini 3 Flash при 3x швидшому виведенні та <25% вартості кидає виклик припущенням про вимоги флагманських моделей. Оцініть, чи дійсно продуктивні робочі навантаження потребують можливостей рівня Pro або можуть скористатися ефективністю рівня Flash.

Для стратегічних осіб, що приймають рішення

Випуск GPT-oss від OpenAI фундаментально змінює розрахунок створення проти купівлі для організацій, що обробляють високі обсяги токенів. Ліцензія Apache 2.0 дозволяє нові шаблони розгортання, раніше неможливі з доступом лише через API. Розгляньте гібридні стратегії, що поєднують хмарні API для пікової ємності з саморозміщеними моделями для базових робочих навантажень.

Посилання