Gemini 3.5 Pro 与 GPT-5.6 构成了全球两大科技厂商在多模态赛道的核心竞品布局。Gemini 3.5 Pro 依托原生一体化全模态架构出圈,网传配备 200 万 Token 上下文窗口,长视频、图像、音频之间的跨模态联动解析是它的核心强项;GPT-5.6 Sol 依托 105 万 Token 上下文搭配 Ultra 多智能体架构,在代码编写、复杂逻辑推理层面有着稳定优势,多模态体系同样覆盖文本、图像、音视频各类输入载体。两款产品各自有着清晰的能力侧重,实际选用标准完全依托自身的业务使用场景而定。 Gemini3.5 Pro、GPT-5.6 多模态基础信息一览
Gemini 3.5 Pro 内部研发代号为 Cappuccino,由谷歌 DeepMind 团队打造,规划原定在 2026 年 6 月的 Google I/O 活动发布,研发团队舍弃原有 Gemini 2.5 Pro 底座,从零完成新一轮全域预训练,发布时间顺延至 7 月。截至当下该模型没有面向全网普通用户开放,现阶段仅定向给到合作企业开展内部测试。GPT-5.6 Sol 由 OpenAI 落地推出,在 2026 年 6 月 27 日对外官宣产品信息,7 月 9 日、10 日正式面向全网用户全面开放使用。
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| 2026 年 7 月,网传参数仅供参考,暂未公开发布 | 2026 年 7 月 9-10 日,全渠道正式上线 |
| | 主干语言模型搭配独立视觉编码器深度耦合对齐,并非简单模块拼接 |
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| | 文本、图像完整支持;网页端开放简易视频解析,API 接口暂不支持视频传入 |
| 网传原生可解析最长 6 小时连续视频,单帧算力开销偏低 | 支持短视频解析,长时间视频文件必须分段上传解析,极易出现上下文关联丢失问题 |
| | 输入:5 美元 / 百万 Token;输出:30 美元 / 百万 Token |
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Gemini 3.5 Pro 产品定位与真实多模态水平
Gemini 3.5 Pro核心信息
Gemini 3.5 Pro(Cappuccino)作为谷歌 2026 年迭代的旗舰层级大模型,受基座重构影响推迟上线。谷歌在 2026 年 7 月 21 日同步上线三款 Gemini 3.5 Flash 轻量化版本,而 Pro 旗舰版依旧锁死在合作伙伴内测阶段,公开正式上线的时间暂无确切日程。
下文罗列的 Pro 模型各项参数全部来自行业流传的测试爆料内容,正式数值务必以谷歌官方后续公示文件为准。
网传上下文规模实现 200 万 Token,对比上代 Gemini 2.5 Pro 的 100 万 Token 直接翻倍,纸面体量大幅领先 Claude Fable 5 公开的 25.6 万上下文规格,理论单次可承载近 1500 页的文档资料。整套模型抛弃旧版训练权重重新预训练,配套新增结构化深度思考机制,用来优化高复杂度数学演算、多层嵌套逻辑推导类任务。视觉生成、代码绘制的表现经过内测样本检验,实测数据在部分测评项目里优于 Claude Fable 5。 现阶段普通用户能够体验到的只有 Gemini 3.5 Flash 版本,可用 Flash 的实测数据,作为预判 Pro 正式版性能的参考依据。
Gemini 3.5系列实测参考数据(基于3.5 Flash)
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| | 谷歌官方给出的 Flash 版本速度,仅对比谷歌自家前代模型提升四倍,无权威横向对标 GPT-5.5 的实测数据 |
GPT-5.6 Sol 产品定位与真实多模态水平
GPT-5.6系列三款定位
OpenAI 的 GPT-5.6 产品线划分出三款差异化梯度,覆盖不同层级的使用需求:
- GPT-5.6 Sol 属于整条产品线的顶配版本,搭载完整专家混合权重体系,代码开发、科研运算、网络安全攻防分析为核心强项,内置 Ultra 运行模式,依靠 4 个子智能体并行协同完成复杂任务;
- GPT-5.6 Terra 为均衡普惠版本,综合性能对标前代 GPT-5.5,整体调用成本直接缩减五成,依靠 Max 模式完成深度链式推理;
- GPT-5.6 Luna 属于轻量化高吞吐模型,主打大批量、高频次的低成本调用场景。
GPT-5.6多模态能力
GPT-5.6 整套体系的多模态实现方案,依靠独立编码器将图像、音频、视频信息转化为特征向量,再送入主干语言模型完成解析工作。该路线能够对各个模态模块单独迭代优化,可实现图文音视频的输入解析与内容生成,完成基础的跨模态语义关联推导。
GPT-5.6 Sol核心基准数据
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Terminal-Bench 2.1(标准运行模式) | | 小幅领先 Claude Fable 5 的 88.0% 说法并不成立,仅存在微弱数据优势 |
Terminal-Bench 2.1(Ultra 多智能体模式) | | 未达到刷新行业 SOTA 的水准,仅小幅超越竞品公开分数 |
Agents' Last Exam 智能体综合测评 | | 相较 Claude Fable 5 高出 13.1 分,该项优势明确 |
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Gemini3.5 Pro、GPT-5.6 多模态全方位横向对比
两类模型最本质的差距,集中在底层训练架构的设计思路上面。
Gemini 3.5 Pro 从预训练阶段就把文本、图像、音频、视频统一转化为标准 Token 序列完成训练,依托 MoE 混合专家架构动态分配算力资源,所有模态共用同一套注意力机制。这种原生一体化的设计,让视频解析、多元素材联动分析具备与生俱来的架构优势。
GPT-5.6 选用编码器耦合对接的方案,各类模态素材先行独立编码处理,再和语言模型做特征融合对齐,优势在于视觉、语音模块可以单独迭代升级,不会受制于主干大模型的更新节奏。
多模态细分维度对比
| Gemini 3.5 Pro(参考 Flash 实测数据) | | |
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| 网传支持 6 小时原生解析,单帧 Token 消耗偏低 | | |
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| | 深度内置 DALL-E 3 绘图能力,成片质感优秀 | |
| MMLU 91.2%、GPQA 91.9%(网传数据) | | |
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Gemini3.5 Pro、GPT-5.6 选型匹配方案
优先选用 Gemini 3.5 Pro 的使用场景
- 长时间视频内容研判工作,原生架构可直接加载 6 小时时长的视频文件,单帧算力开销控制合理,适配视频风控审核、纪录片内容拆解、长影片内容摘要整理这类需求。
- 多类素材混合的联合分析任务,文字、图片、音频、代码文件同步输入解析,原生同源架构能够保障各类信息的关联性不会断裂。
- 各类报表、实验图表的数据抓取工作,原生多模态架构对表格数字、坐标轴数值识别精度更高,能够减少人工二次校对的工作量。
- 超大体量文件处理场景,网传 200 万 Token 上下文能够一次性载入上千页资料、整套完整的代码仓库进行全局梳理。
- 面向海外多语种内容处理需求,Gemini 系列长期深耕多语言训练样本,和谷歌全线产品深度打通,生态联动体验更好。
优先选用 GPT-5.6 Sol 的使用场景
- 各类程序开发、工程代码编写工作,Ultra 模式下 Terminal 测评分数处于行业上游水准,适配项目开发、算法复刻、代码漏洞排查等工作。
- 复杂多层级推理任务、自动化智能体流程搭建,四组子智能体并行运转,能够拆解冗长的多步骤事务自动执行。
- 高质量图像创作需求,系统深度集成 DALL-E 3 绘图模型,不用跳转第三方工具即可完成配图设计、可视化素材生成。
- 生物医药研究、网络安全攻防研判,官方资料写明该版本在两大领域的专业任务处理能力有着明显提升。
- 大批量高频次调用的业务场景,相较 GPT-5.5 整体 Token 损耗下降 54%,长期规模化调用可以有效压低综合使用成本。
多模态能力选型速查
两款模型通行访问渠道与付费计价一览
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| 网页端仅 OpenAI Pro 订阅用户开放完整权限,Plus 订阅仅有有限额度 | | |
| | | 2.5 美元 / 百万 Token,输出资费未公示 |
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两款模型使用过程里需要留意的各类事项
- 截至 2026 年 7 月 22 日,Gemini 3.5 Pro 依旧处在合作伙伴定向测试阶段,普通用户无法注册体验。文章内 200 万上下文、6 小时视频解析等参数全部来自外网爆料信息,正式上线的实装规格大概率会出现改动,一切内容以谷歌官方后续发布公告为准。
- 各类测评榜单数据采集时间集中在 2026 年 5 至 7 月,各大厂商会持续推送模型微调迭代包,测评分数存在动态变动的可能性,Terminal-Bench 等分数均来自厂商公开披露资料。
- 横向对比环节里采用 Gemini 3.5 Flash 数据对标 Pro 仅能作为参考,Flash 为轻量化分支,Pro 正式版性能上限会存在区别,不可直接划上等号。
- 文中出现的 Claude Fable 5、Claude Mythos 5,是不同资讯渠道对同一款 Anthropic 旗舰模型的命名差异,二者指代同一模型的不同安全配置版本。
- 各大厂商的 API 资费会根据运营策略不定期调价,实际接入服务产生费用,务必以平台页面实时展示的价格为准。
整篇内容依托 2026 年 5 月至 7 月公开资讯整合编写,可查证信息均完成多源交叉核验,所有网传、未官宣数据全部标注提示。AI 模型处于持续迭代优化状态,过往的测评表现无法等同于长期稳定效果,日常使用过程中需要时常关注厂商的版本更新公告。