三个顶级模型，各有绝活
2026 年的前沿模型竞争主要在这三家之间：OpenAI 的 GPT-5.5、Anthropic 的 Claude Opus 4.7、Google 的 Gemini 3.5 Pro。它们的综合能力在伯仲之间，但各自有明显擅长的领域。
推理能力
这是最核心也最难量化的维度。
GPT-5.5 在通用推理上表现最均衡。数学、逻辑、常识推理、因果分析，它都能稳定输出高质量答案。MMLU 得分业界领先，特别是在需要多步推理的任务中，GPT-5.5 的"思维链"最连贯。
Claude Opus 4.7 在深度推理上有独特优势。面对复杂的逻辑谜题、多条件约束问题、需要回溯思考的任务，Claude 经常能找到 GPT 找不到的解法。它在 GPQA（研究生级别推理测试）上的表现长期领先。
Gemini 3.5 Pro 的推理能力在 2026 年大幅提升，已经接近 GPT-5.5 水平。它在多模态推理（结合图片、视频、音频推理）上有独到优势，比如分析一张图表并得出结论，Gemini 做得最好。
编程能力
三个模型的编程能力排名在开发者社区中有比较明确的共识：
Claude Opus 4.7 > GPT-5.5 > Gemini 3.5 Pro
Claude 写出的代码结构最清晰、bug 最少、命名最规范。在 SWE-bench（真实 GitHub issue 修复测试）中，Claude 的通过率长期保持第一。它特别擅长理解大型代码库的上下文，跨文件修改时很少引入新 bug。
GPT-5.5 的编程能力也很强，优势在于速度快、覆盖面广。它不只能写代码，还能同时处理需求分析、架构设计、测试编写。在 agent 场景中，GPT-5.5 的工具调用最稳定。
Gemini 3.5 Pro 编程能力不差，但在复杂任务上偶尔会犯低级错误（比如变量名拼错、边界条件遗漏）。对于简单到中等难度的编程任务，三个模型差距不大。
多模态能力
这是差距最明显的维度。
Gemini 3.5 Pro >> GPT-5.5 > Claude Opus 4.7
Gemini 是多模态的王者。它可以同时处理文本、图片、视频、音频、代码，在不同模态之间做推理。比如"看一段视频，分析其中的代码演示，然后写一个类似功能"，Gemini 是唯一能端到端完成的。
GPT-5.5 支持图片和文本的结合推理，DALL·E 3 生成图片能力也很强，但不支持视频和音频输入。
Claude 的多模态能力最弱，目前主要支持图片识别，不支持生成。
价格
| 模型 | 输入 (¥/M) | 输出 (¥/M) |
|---|---|---|
| GPT-5.5 | ¥34.00 | ¥204.00 |
| Claude Opus 4.7 | ¥34.00 | ¥170.00 |
| Gemini 3.5 Pro | ¥10.20 | ¥61.20 |
Gemini 的价格是另外两个的 1/3。如果任务质量要求没有极端苛刻，Gemini 的性价比最高。
上下文窗口
三个模型都支持百万级上下文：GPT-5.5（1050K）、Claude Opus（1000K）、Gemini 3.5 Pro（1000K）。实际使用中，GPT 和 Claude 在超长上下文中的注意力质量略好于 Gemini。
怎么选
追求代码质量 → Claude Opus 4.7 需要全能型、稳定性 → GPT-5.5 多模态任务、性价比 → Gemini 3.5 Pro 预算有限但要前沿质量 → Gemini 3.5 Pro（价格只有另外两个的 1/3） 智能体 / Agent 应用 → GPT-5.5（工具调用最稳定）
一个务实的建议：如果不是只用一个模型，可以用路由策略。日常任务走便宜模型，编程走 Claude，多模态走 Gemini，综合任务走 GPT。这样既能保证质量，又能控制成本。