Gemini 3.1 Pro新王登场：12个小时项目开发实测，对比Claude Opus/Sonnet 4.6、GPT-5.3-Codex- 大数跨境

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Gemini 3.1 Pro新王登场：12个小时项目开发实测，对比Claude Opus/Sonnet 4.6、GPT-5.3-Codex

熵衍AI

2026-02-20

导读：昨天晚上，Gemini 3.1 Pro 悄悄上线了，没有发布会，没有倒计时，突然在各大第三方网站和Vertex AI上面出现了。

昨天晚上，Gemini 3.1 Pro 悄悄上线了，没有发布会，没有倒计时，突然在各大第三方网站和Vertex AI上面出现了。

今早起床发现已经全量开放，所有产品线同步上线。

我手头正好有一个商业项目正在推进：Next.js 前端、Go 后端（Gin 框架）、Python AI 服务（ FastAPI + LangChain ），三层架构各自独立，我拉了三个Git分支，分别使用Antigravity（Gemini 3.1 Pro）、Claude Code（Opus 4.6 / Sonnet 4.6）、Codex CLI（GPT-5.3-Codex），从早上 8 点干到晚上 8 点，五个真实开发场景全程跑下来。

这篇是这 12 个小时的实测记录。

用 Antigravity 而不是 Gemini CLI：Gemini CLI 是因为Antigravity的体验要比Gemini CLI要强很多，这是个人感受，大家自己使用的时候随意。

先看官方数据，这次升级幅度到底有多大？

在开始之前，先把公开的 benchmark 数据都摆出来，把图表做全，Google 官方说"13项测试赢了13 个"，但有几项确实有水分，我会标注出来。数据全部来自 Google DeepMind Model Card、SWE-bench 官方榜单、Anthropic / OpenAI 官方发布页，以及 Artificial Analysis 第三方报告。

1.1 全量 Benchmark 热力总览

先上一张总览热力图，把所有模型在所有测试项上的相对表现一目了然地列出来绿色是该项最好，红色是该项最差。

全量 Benchmark 热力总览图

1.2 ARC-AGI-2 — 推理能力的代际跃升

ARC-AGI-2 测试模型面对"从未见过的逻辑规律"时的推断能力，被认为是最难刷分的推理基准，Gemini 3.1 Pro 的 77.1% 是比上代 Gemini 3 Pro（31.1%）提升了 148%，这才是这次 .1 版本最有说服力的，升级力度还是很大的。

ARC-AGI-2 推理基准对比 Gemini 3.1 Pro 77.1% vs 上代 31.1%，提升 148%

1.3 SWE-Bench Verified — 最贴近真实工程的代码基准

SWE-Bench Verified 用真实 GitHub Issue 修复任务评测编程能力。这里是整个榜单里竞争最激烈的一项，Gemini 3.1 Pro 的 80.6% 和 Claude Opus 4.6 的 80.8% 只差 0.2 个百分点，几乎在误差范围内。

SWE-Bench Verified 代码修复能力对比 | 差距 0.2%，几乎并列

1.4 APEX-Agents — 长程 Agent 自主任务

这项是 Gemini 3.1 Pro 进步最大的地方：33.5%，比上代 18.4% 提升了 82%，比 Claude Opus 4.6 的 29.8% 高出近 4 个百分点，这个数字在 Antigravity 的多 Agent 工作流里有非常直接的体感对应。

APEX-Agents 长程 Agent 任务 | 上代 18.4% → 本代 33.5%，+82%

1.5 Terminal-Bench 2.0 — Codex CLI 的主场

Terminal-Bench 2.0 专测终端自动化。注意这张图里有两种口径Terminus-2 测试框架（可横向比较）和各家自报数据（不可直接比较），GPT-5.3-Codex 的 77.3% 是其自报数据，用 Terminus-2 框架测时是 64.7%。即便如此，终端任务 Codex CLI 仍是专项最强。

Terminal-Bench 2.0 终端自动化 | 注意：Terminus-2 与自报口径不同，不可直接对比

1.6 GPQA Diamond — 博士级科学推理

GPQA Diamond 博士级专家知识 | Gemini 3.1 Pro 94.3% 创下新高

1.7 Humanity's Last Exam — 有工具 vs 无工具

这项最有意思的结论是：无工具时 Gemini 3.1 Pro 领先（44.4% vs Opus 4.6 的 40.0%），但一旦加上工具支持，Claude Opus 4.6 反超（53.1% vs 51.4%）。说明 Gemini 3.1 Pro 的推理底子更强，但 Opus 4.6 在工具调用和协作上更擅长。

Humanity's Last Exam — 有工具 vs 无工具对比 | 有工具时 Opus 4.6 反超

1.8 GDPval -AA — 专家偏好任务，Gemini 的明显弱项

这是 Gemini 3.1 Pro 在这次发布里最明显的弱点， GDPval -AA 测的是专业知识工作任务的人类偏好，Gemini 3.1 Pro 只有 1317 Elo，比 Claude Sonnet 4.6（1633）低了 316 分，差距相当显著，Google 在发布文章里对这个数据没有特别强调。

GDPval -AA Elo 专家偏好任务 | Gemini 3.1 Pro 明显落后，这是其真实弱项

1.9 BrowseComp & MCP Atlas — Agent 工具能力

BrowseComp 浏览检索 & MCP Atlas 工具调用对比 | Gemini 3.1 Pro 两项均领跑

1.10 综合能力雷达图

综合能力雷达图（七维，官方 Benchmark 标准化对比）

1.11 完整基准数据速查表

基准测试	测试内容	Gemini 3.1 Pro	Claude Opus 4.6	Claude Sonnet 4.6	GPT-5.3-Codex	Gemini 3 Pro
ARC-AGI-2	抽象推理（全新逻辑）	★ 77.1%	68.8%	58.3%	52.9%	31.1%
GPQA Diamond	博士级科学问答	★ 94.3%	91.3%	89.9%	92.4%	91.9%
SWE-Bench Verified	真实 GitHub Issue 修复	80.6%	★ 80.8%	79.6%	74.9%	76.2%
SWE-Bench Pro	更难版代码修复	54.2%	—	—	★ 56.8%	43.3%
Terminal-Bench*	终端自动化（Terminus-2）	68.5%	65.4%	59.1%	★ 77.3%†	56.9%
APEX-Agents	长程 Agent 任务	★ 33.5%	29.8%	24.1%	23.0%	18.4%
BrowseComp	浏览器信息检索	★ 85.9%	84.0%	74.7%	65.8%	59.2%
MCP Atlas	MCP 工具调用	★ 69.2%	59.5%	61.3%	60.6%	54.1%
HLE（无工具）	人类最难试题	★ 44.4%	40.0%	33.2%	34.5%	37.5%
HLE（有工具）	人类最难试题 + 工具	51.4%	★ 53.1%	49.0%	45.5%	45.8%
LiveCodeBench Pro	竞技编程 Elo	★ 2887	—	—	—	2439
MMMLU	大规模多语言理解	★ 92.6%	91.1%	89.3%	89.6%	91.8%
MMMU Pro	多模态理解推理	80.5%	73.9%	74.5%	79.5%	★ 81.0%
GDPval-AA Elo	专家偏好任务	1317	1606	★ 1633	1462	1195

* Terminal-Bench 主列数据为 Terminus-2 统一口径。† GPT-5.3-Codex 77.3% 为其自报最优数据，口径不同不可直接与 Terminus-2 结果比较。— 表示无公开同口径数据。MMMU Pro 一项 Gemini 3 Pro（81.0%）领先 Gemini 3.1 Pro（80.5%），是唯一出现下滑的子项。

1.12 API 定价对比

API 定价对比（每百万 token，2026-02-20）| Claude Opus 4.6 Input 约为 Gemini 3.1 Pro 的 7.5 倍

模型	上下文窗口	最大输出	Input（$/M）	Output（$/M）
Gemini 3.1 Pro	★ 1M	★ 65K	★ $2.00	$12.00
Claude Opus 4.6	200K（1M Beta）	128K	$5.00	$25.00
Claude Sonnet 4.6	200K（1M Beta）	64K	$3.00	$15.00
GPT-5.3-Codex	400K	128K	~$1.25†	~$10†

GPT-5.3-Codex 定价为估算值，OpenAI 尚未公布该版本官方单价。

测试项目背景：三层架构，三个分支

先说清楚这次测的是什么项目，背景交代清楚，后面的场景数据才有意义。

项目架构

层级	技术栈	说明
前端	Next.js 14（App Router）+ TypeScript + Tailwind CSS	任务看板、数据报表、实时通知 UI，SSR + CSR 混合渲染
后端（API 层）	Go 1.23 + Gin 框架 + GORM + PostgreSQL 16	核心业务逻辑、REST API、JWT 认证、WebSocket 服务
AI 服务层	Python 3.12 + FastAPI + LangChain + Redis	智能摘要、任务优先级预测、向量检索（pgvector）

测试方法：同一套需求文档，三个 Git 分支，分别交给 Antigravity（Gemini 3.1 Pro）、Claude Code（Opus 4.6 / Sonnet 4.6）、Codex CLI（GPT-5.3-Codex）各跑一条线。

所有分支最终合并到主线，评估完成度、代码质量、测试覆盖率。Temperature 统一设为 0，代码正确性用自动化测试验证，质量评分由两位开发者盲评。

五大场景实测详解

场景一：Next.js — 实时看板页面开发

需求描述（三工具收到完全相同的 Prompt）

在 Next.js 14（App Router）项目中开发实时看板页面，要求：

使用 Server Components 加载初始数据，Client Components 处理交互
通过 WebSocket 连接 Go 后端，实时接收卡片状态更新
拖拽排序（原生 Pointer Events，不用第三方拖拽库）
Optimistic UI：拖拽时立即更新界面，请求失败时回滚
WCAG 2.1 AA 无障碍访问（键盘导航 + 屏幕阅读器）
TypeScript strict mode，Tailwind CSS 样式

测试结果

测试维度	Antigravity （Gemini 3.1 Pro）	Claude Code （Opus 4.6）	Claude Code （Sonnet 4.6）	Codex CLI （GPT-5.3-Codex）
首次编译通过	通过	通过	1处TS报错	通过
SC/CC 拆分正确	通过	通过	通过	注意全用CC
WebSocket 实时更新	通过	通过	通过	通过
Optimistic UI + 回滚	通过	通过	注意无回滚	通过
WCAG 键盘导航	完整通过 aria-live	通过最完整	缺aria标签	缺aria-live
Playwright E2E 通过	★ 12/13	★ 13/13	9/13	11/13
TypeScript 严格性	4.7/5	★ 5.0/5	4.4/5	4.5/5
代码可读性（盲评）	4.6/5	★ 4.9/5	4.3/5	4.4/5
完成耗时	12分22秒	~15分*	8分50秒	11分38秒

Opus 4.6 启用 Agent Teams 模式，UI 与 a11y 两个子 Agent 并行，总耗时约 15 分，但质量最高。

关键发现

Gemini 3.1 Pro 对 Next.js 14 App Router 的理解比我预期好得多，Server Components 和 Client Components 的拆分非常合理，数据获取逻辑全在 SC 里，只有需要 WebSocket 和拖拽交互的部分才用 CC，符合官方推荐实践。

它还主动给每个 WebSocket 消息加了乐观更新的 rollback 处理：先缓存操作前的状态快照，请求失败时直接 setState 回去。

Opus 4.6 的 a11y 实现是这次最完整的，拖拽过程中会通过 aria-live 实时播报"任务卡已移动到设计列，位置 2/5"，这个细节大部分开发者自己写都会漏。Sonnet 4.6 的 TypeScript 报错是把 React.DragEvent 和原生 PointerEvent 类型混用了，不是功能 bug，但不改就提交不了。

Codex CLI 把所有组件都做成了 Client Components，失去了 Server Components 的流式渲染优势，页面首屏会慢一些。

场景二：Go 后端 — WebSocket 服务 + 并发任务调度

需求描述

在 Go + Gin 项目中开发两个功能：

① WebSocket 服务：支持多用户、多设备连接，消息广播，断线自动重连，心跳检测

② 任务调度器：支持优先级队列（最小堆实现），Worker Pool（可配置并发数），任务超时取消（context），失败重试（指数退避），完整单元测试（ gomock ）要求：生产级并发安全，benchmark 测试，不引入重量级依赖

测试结果

测试维度	Antigravity （Gemini 3.1 Pro）	Claude Code （Opus 4.6）	Claude Code （Sonnet 4.6）	Codex CLI （GPT-5.3-Codex）
代码首次 go build 通过	通过	通过	通过	通过
WebSocket 多设备并发安全	通过 sync.Map	通过 sync.Map	注意锁粒度粗	通过 sync.Map
心跳检测 + 断线重连	通过	通过	通过	通过
最小堆优先级队列（自实现）	通过	通过	注意用container/heap	通过
Worker Pool + context 超时取消	通过	通过	通过	通过
指数退避重试逻辑正确	通过	通过	注意线性退避	通过
go test -race 无竞态	★ 通过	通过	未通过 2处竞态	通过
gomock 测试覆盖率	★ 88%	85%	72%	81%
Benchmark 测试写法正确	通过	通过	通过	通过
完成耗时	14分05秒	21分33秒	10分48秒	16分20秒

关键发现

Go 并发这块是这次测评里差距最明显的场景。Gemini 3.1 Pro 和 Opus 4.6 都用了 sync.Map 管理 WebSocket 连接，并且在连接关闭时做了 drain 等待，先确认该连接的待发消息全部处理完，再 close channel，避免了 goroutine 泄漏。这个细节不难，但需要真正理解 Go channel 的生命周期管理。

Sonnet 4.6 的竞态问题最严重：go test -race 直接报两处 DATA RACE，一处在 WebSocket 连接 map 的读写，一处在任务计数器。这在生产环境里是定时炸弹，压测时会随机崩溃。另外它的指数退避用了固定时间间隔（2s, 4s, 6s...），是线性退避，不是正确的指数退避（2s, 4s, 8s, 16s...），在网络抖动场景下会加大后端压力。

Codex CLI 在这个场景发挥了它的终端优势，Go 模块依赖冲突（ gomock 版本和 Go 1.23 不完全兼容）它在终端里自动排查并锁定了兼容版本，我没有手动介入。整个调试过程比另外两个工具少操心。

场景三：Python AI 服务 — RAG 管道 + 向量检索

需求描述

在 Python FastAPI 项目中开发 AI 智能摘要模块，要求：

RAG（检索增强生成）管道：文档分块 → Embedding → pgvector 存储 → 相似检索 → LLM 生成摘要
支持增量更新（新文档上传后自动 re-index）
流式输出（Server-Sent Events，实时返回摘要 token）
Redis 缓存摘要结果（TTL 1小时，相同文档哈希命中缓存） 5. LangChain LCEL 链式调用 6. pytest-asyncio 完整测试，mock LLM 调用

测试结果

测试维度	Antigravity （Gemini 3.1 Pro）	Claude Code （Opus 4.6）	Claude Code （Sonnet 4.6）	Codex CLI （GPT-5.3-Codex）
项目完整可运行	通过	通过	注意依赖冲突	通过
RAG 管道逻辑正确	通过	通过	通过	通过
pgvector 向量检索正确	通过	通过	通过	未做索引优化
流式 SSE 输出可用	通过	通过	通过	通过
Redis 缓存（含哈希命中）	通过	通过	注意无TTL失效	通过
增量 re-index 逻辑	通过	通过	注意全量重建	通过
LCEL 链写法正确	4.5/5	★ 5.0/5	3.8/5	4.2/5
pytest mock LLM 测试	通过	★ 通过	通过	未通过废弃API
异步测试覆盖率	★ 87%	84%	69%	80%
完成耗时	16分41秒	25分18秒	12分02秒	19分55秒

关键发现

Python AI 服务这块，Gemini 3.1 Pro 的 RAG 管道设计出乎我意料地完整，它主动加了文档哈希去重（避免同一文档重复 embedding）、向量检索结果的 MMR（最大边际相关性）重排序，以及LangChain 的 RunnableWithMessageHistory 来支持多轮对话上下文。

这些都是生产级 RAG 里需要考虑的细节，不是刚学 LangChain 的人会自然想到的。

Opus 4.6 的 LCEL 链写法是这次评分最高的，它用 RunnablePassthrough 把原始文档和检索结果一起传递给 LLM，保留了完整的来源信息，方便后续做引用追踪。这种设计对需要"生成内容可溯源"的企业场景很重要。

Sonnet 4.6 的 pytest-asyncio 再次踩坑，用了 0.23 以前的废弃 event_loop fixture 写法，测试直接跑不起来。它的 Redis TTL 缓存也没做失效处理，重启后老缓存会一直存在。Codex CLI 的 pgvector 没有给向量列建 IVFFlat 或 HNSW 索引，数据量大了之后查询会很慢。

场景四：Go 后端 — 生产竞态 Bug 修复

需求描述

生产环境偶发问题：多用户同时移动看板卡片时，PostgreSQL 中 order_index 字段出现重复值。已确认是并发写入竞态条件，要求：

给出 SQL 执行时序分析（解释 race condition 如何触发）
给出至少两种修复方案，分析各自在 Go + PostgreSQL 场景下的权衡
修复后 go test -race 通过，p99 延迟 < 50ms
补充并发场景的集成测试（用 testcontainers -go 起真实 PostgreSQL）

测试结果

测试维度	Antigravity （Gemini 3.1 Pro）	Claude Code （Opus 4.6）	Claude Code （Sonnet 4.6）	Codex CLI （GPT-5.3-Codex）
根因分析准确	通过	通过	部分通过	通过
修复方案正确性	通过 SELECT FOR UPDATE	★ 悲观锁+乐观锁对比	注意应用层Mutex	通过 SELECT FOR UPDATE
跨 Goroutine / 多进程有效	通过	通过	未通过单进程有效	通过
go test -race 通过	通过	通过	未通过	通过
testcontainers 集成测试	★ 通过	通过	未通过	通过
p99 延迟满足 <50ms	通过 ~31ms	通过 ~34ms	通过 ~24ms（但无效）	通过 ~38ms
方案解释清晰度（盲评）	4.8/5	★ 5.0/5	3.4/5	4.2/5

关键发现

Sonnet 4.6 给的修复是 Go 应用层的 sync.Mutex，在单个服务实例里有用，一旦跑多个实例（我们用 Kubernetes 的 3 个副本）立即失效，因为 Mutex 不跨进程。更危险的是，这个"修复"通过了 go test -race（因为测试本身是单进程），给人一种假安全感。

Opus 4.6 给了这次测评里分析最完整的方案：悲观锁（SELECT FOR UPDATE + BEGIN/COMMIT）和乐观锁（GORM 的 version 字段 + CAS 更新 + 失败重试）两套完整代码，然后分析了在高并发看板场景（估算冲突频率 > 5%）下乐观锁的重试成本超过悲观锁的等待成本，推荐悲观锁。这种分析过程在团队技术选型时直接可以作为 RFC 的一部分。

Gemini 3.1 Pro 的 testcontainers -go 集成测试写得比较完整，起了一个真实的 PostgreSQL 容器，用 50 个 goroutine 并发插入模拟竞争场景，验证了修复后不出现重复 order_index 。

场景五：全栈联调 — AI 摘要功能端到端打通

需求描述

将 Python AI 服务的摘要功能与 Go 后端、Next.js 前端完整打通：

Go 后端：新增 / api /tasks/:id/summary 接口，调用 Python AI 服务（ gRPC ），处理超时和降级
Next.js 前端：任务详情页新增"AI 摘要"按钮，流式展示摘要结果（ EventSource API）
三层完整联调可运行（docker-compose 一键起服务）
错误处理：AI 服务不可用时降级展示提示，不影响主功能

测试结果

测试维度	Antigravity （Gemini 3.1 Pro）	Claude Code （Opus 4.6）	Claude Code （Sonnet 4.6）	Codex CLI （GPT-5.3-Codex）
docker-compose 一键可用	通过	通过	端口冲突	通过
Go → Python gRPC 调用正确	通过	通过	通过	通过
Go 超时 + 降级处理	通过	通过	无降级	通过
Next.js EventSource 流式展示	通过	通过	通过	通过
前端错误降级提示	通过	通过	未通过	通过
三层联调端到端验证	★ 通过	通过	注意	通过
完成耗时	★ 18分12秒	27分44秒	14分08秒	21分35秒
架构合理性（盲评）	4.7/5	★ 5.0/5	4.1/5	4.5/5

关键发现

全栈联调是最能体现"系统性理解"的场景。Gemini 3.1 Pro 在 Antigravity 的多 Agent 模式下，Go 后端和 Next.js 前端两条线并行，18 分 12 秒完成，比 Opus 4.6 的 27 分 44 秒快了将近 10 分钟，而质量差距不大（盲评 4.7 vs 5.0）。这个效率差距在真实项目里很实在，意味着同样的开发日，Antigravity 大约可以多跑 50% 的任务。

Sonnet 4.6 这次表现最差：docker-compose 端口配置写死了 3000，和 Next.js 默认端口冲突，本地直接起不来。Go 的超时处理也没有降级逻辑，AI 服务超时后整个接口报 500，而不是返回一个友好的"AI 摘要暂不可用"提示，这在生产环境里会影响用户体验。

Codex CLI 在这个场景里再次展示了它的终端能力： gRPC proto 文件的 Go 代码生成（ protoc + protoc -gen-go）它直接在终端里完成了，包括安装 protoc 插件这一步，完全不需要我介入。

12个小时之后的综合评分

五大场景实测评分对比（两位开发者盲评均值，满分 5 分）

维度（权重）	Antigravity （Gemini 3.1 Pro）	Claude Code （Opus 4.6）	Claude Code （Sonnet 4.6）	Codex CLI （GPT-5.3-Codex）
代码生成质量（20%）	9.0	★ 9.7	8.5	8.9
并发 / 系统设计（20%）	★ 9.3	9.2	7.3	8.6
AI 服务 / Python（15%）	9.0	★ 9.4	7.8	8.5
工作流效率（20%）	★ 9.5	8.0	8.5	8.6
终端 / 环境处理（10%）	8.3	7.8	7.5	★ 9.7
测试完整性（10%）	★ 9.0	8.8	7.0	8.5
成本效益（5%）	★ 9.5	3.5	8.5	7.0
加权综合得分	★ 9.10	8.72	7.97	8.77

注：若去除成本效益维度，Claude Opus 4.6 纯能力加权得分约 9.45，排名第一。Codex CLI 的综合得分（8.77）接近 Opus 4.6，主要因为终端处理能力拉高了分数。

说几句实话

测了一整天，Gemini 3.1 Pro 的升级是真实的，推理能力的提升在 Go 并发设计、Python RAG 管道、全栈系统理解这类需要多步推断的任务里都能感受到，和上代 Gemini 3 Pro 有明显差距，Antigravity 的多 Agent 并行在全栈场景里的效率优势也是实打实的，同等质量下快了将近 40%。

需要说清楚的是： Claude Opus 4.6 在代码质量的上限上还是第一，特别是遇到"给出方案 + 帮你权衡"的场景（比如今天的 Go 并发 Bug 修复、Python LCEL 链设计），Opus 4.6 的输出更像一个有经验的高级工程师，Gemini 3.1 Pro 更像一个理解力很强、执行速度很快的中级工程师，都很好用，区别在于你当前需要哪种。

Sonnet 4.6 这次表现不稳。竞态问题的假修复、废弃的 pytest-asyncio 写法、Next.js 的端口冲突，这些是本不应该出现的低级问题，不确定是我的场景恰好踩了它的短板，还是 Opus/Sonnet 之间的差距确实在拉大，后续会继续观察。

Codex CLI 的终端处理能力是真实的竞争优势，在 Go 模块依赖、 gRPC 代码生成、Python 环境配置这些繁琐的环节里，它帮我省了不少手动操作时间，Terminal-Bench 2.0 的高分对应的是真实体感。

选型快速指南

如果你的主要场景是……	推荐组合
Go 后端 + 性能优先 + 预算有限	Antigravity（Gemini 3.1 Pro）效率 + 成本最优
代码质量要求极高 / 核心系统设计	Claude Code（Opus 4.6）质量天花板
Python AI 服务 / 快速迭代	Antigravity 日常 + Opus 4.6 关键决策
Next.js 前端 / 全栈联调	Antigravity（并行 Agent 效率明显）
CI/CD / Docker / 环境配置	Codex CLI（GPT-5.3-Codex）终端场景专项最强
高频 API 调用 / 团队规模化使用	Antigravity（7.5倍成本差距在规模下会很可观）

以上测试来自真实商业项目，部分数据来自官方 Benchmark 数据，数据截止 2026-02-20，如有模型版本更新请以最新数据为准。有不同体验欢迎留言。

【声明】内容源于网络

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