编码领域的新格局？Claude Opus 4.5 在核心软件基准上领先 Gemini 3 Pro

日期： 2025 年 11 月 28 日

摘要： 根据最新的基准测试数据，尽管 Gemini 3 Pro 在通用知识和复杂推理（如 GPQA 和 MMLU）方面表现出领先优势，但在直接衡量抽象推理能力和实际软件工程任务的关键指标上，Claude Opus 4.5 取得了更为显著的领先。对于追求高效、低错误率代码生成的开发者而言，数据显示 Claude Opus 4.5 目前可能提供更卓越的编码体验。 

一、 编码体验的核心：ARC-AGI v2 与软件工程基准

判断一款大模型是否提供高于竞争对手的编码体验，不能仅仅依赖通用知识，而必须考察其在三个关键维度上的表现：抽象推理能力、实际代码修复能力和系统交互能力。

从这三项直接关系到软件开发工作流的基准来看，Claude Opus 4.5 的确全面且显著地领先于 Gemini 3 Pro。

1. 抽象推理能力：ARC-AGI v2 的巨大差距

在所有指标中，ARC-AGI v2 的差异是最大的，达到了 6.5 个百分点。

如前所述，ARC-AGI v2 是衡量模型流体智力（Fluid Intelligence）的关键。它要求模型在面对全新的、非标准化的网格谜题时，能够抛弃记忆，从零开始推导规则。对于开发者而言：

• 这种能力等同于解决非标准的 Bug 或从头设计一个具有内在一致性的 API。
• Claude 4.5 在此的优势表明，它在处理全新的、需要高度抽象思维的任务时，其推理效率和准确性明显高于 Gemini 3 Pro。

2. 实际代码修复：SWE-Bench 验证的可靠性

SWE-Bench Verified（软件工程基准）是业界公认的衡量模型能否像软件工程师一样，识别并修复实际开源项目中 Bug 的指标。

• Claude 4.5 的 80.9% 相比 Gemini 3 Pro 的 76.2%，意味着在海量实际代码库中，Claude 4.5 修复 Bug 的成功率高出近 5%。
• 在实际生产环境中，5% 的 Bug 修复成功率差异是巨大的，直接影响开发者的效率和对模型的信任度。

3. 系统交互能力：Terminal-Bench 2.0 的实战意义

对于习惯使用 Bash、kubectl 和 AWS CLI 等工具的开发者而言，Terminal-Bench 2.0 的表现至关重要。

• 该基准测试模型在模拟命令行环境下的逻辑推理和操作能力。
• Claude 4.5 再次以 59.3% 的成绩领先 Gemini 3 Pro 的 54.2%。这表明 Claude 在理解和生成复杂 Shell 脚本、处理文件系统逻辑或构造 AWS CLI 复杂命令时，具有更高的可靠性。

二、 知识广度：Gemini 3 Pro 的优势领域

需要注意的是，Gemini 3 Pro 在通用知识和复杂多步推理方面依然保持领先，展现出其强大的知识整合能力。

Gemini 3 Pro 在 GPQA（通用专业问答）上有着近 5 个百分点的显著优势。这意味着在需要整合海量复杂、专业知识或进行高难度学术推理的场景中，Gemini 3 Pro 的表现更为出色。如果我们的工作更多涉及知识检索、理论论证或广度综合，Gemini 仍是首选。

三、 总结：对“编码体验”的判断

基于图表数据，我们可以得出以下结论：

1. 对于软件开发工作流而言，是的，Claude 4.5 具有显著优势。
    在最核心的 “Code/Debug/Abstract Reasoning” 三项指标（ARC-AGI v2, SWE-Bench, Terminal-Bench 2.0）上，Claude 4.5 全面胜出，其平均领先优势超过 5 个百分点。这转化为实际工作中就是更少的调试时间、更高的首次成功率和更强的非标问题解决能力。
2. “远高于”需谨慎定义。
    虽然优势明显，但 Gemini 3 Pro 在通用知识方面依然强大。最佳的“编码体验”可能意味着开发者需要根据任务类型进行选择：
• 选择 Claude 4.5：
   当任务要求高度创新、解决从未见过的问题、生成低 Bug 率的代码或复杂的 Bash/CLI 脚本时。
• 选择 Gemini 3 Pro：
   当任务要求深度总结专业文档、整合大量现有 API 知识或进行高难度理论分析时。

综上所述，Claude Opus 4.5 无疑为目前在抽象软件工程能力上更强的模型。对于一个专注于实际代码实现和系统交互的开发者来说，Claude 4.5 在编码场景中的表现优异且更具可靠性。