GPT-6 vs Gemini 3：旗舰对决，到底该用哪个？

相隔一天发布的两面旗舰

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   一场发布周，引出这场对决

   这轮对决的主角都在 9 月登场：Google 在 9 月 2 日发布 Gemini 3.8，OpenAI 隔天跟进 GPT-6 Astra，而 Anthropic 的 Claude Fable 5.1 还要早一天。两家也都备好了更便宜的兄弟型号——OpenAI 在 9 月 22 日追加 GPT-6 Sol 和 Luna，Google 则把 3.8 拆成公开的 Flash 和受限的 Cyber 两个版本。这篇指南只解决旗舰之争：GPT-6 Astra 对 Gemini 3.8 Flash。

   

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   GPT-6 Astra 是什么：交得出成品的旗舰

   OpenAI 的发布演示说明了 Astra 为什么定位最高：它在 Blender 里建好一栋房子，再转成可行走的 Unreal Engine 5 场景，客户在开工前就能进屋逛一遍。同一篇发布文章还给出 BenchCAD 95.9% 的成绩，把物体转成 CAD 代码的能力明显超过 Claude Fable 5.1 的 84.3%。这是一个面向成品交付、而不是闲聊回复的模型。

   

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   Gemini 3.8 是什么：Gemini 应用里的快手主力

   Google 的答案就放在 Gemini 应用里：新建对话时，选择器里就是 Gemini 3.8 Flash，Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户在 Gemini 应用和 AI Mode 里用的也是它。Artificial Analysis 测得它的输出速度约每秒 293 个 token，排名全场第二，而 Astra 只有约 54。它的卖点就是快——用旗舰几分之一的价钱做推理、写代码、跑智能体。

   

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   先分清你说的是哪个 Gemini 3.8

   Gemini 3.8 其实分成两个型号，开放程度完全不同。Gemini 3.8 Flash 是面向写代码、推理和智能体的通用主力；3.8 Flash Cyber 则是安全特化版，只通过 Google 的 Fairwind 计划开放给经过审核的防御者。真正能随意调用的只有 Flash，所以这场对决里登场的就是它。

   

正面对决：基准测试说明了什么

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   智能体编程：Terminal-Bench 4.0 三模型同台

   在 AI News 的三方基准图里，Terminal-Bench 4.0 这种长链条编程智能体任务的结果是：Astra 57.9%，Claude Fable 5.1 55.8%，Gemini 3.8 Flash 只有 19.1%。其中 57.9% 这个数字，OpenAI 官方发布页上也写得一模一样。如果你的工作是把整个工程任务打包交出去，这一类活儿 Astra 遥遥领先。

   

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   科学推理：GPQA Diamond 几乎打平

   研究生级别的科学推理就咬得很紧了。同一张图里 GPQA Diamond 是 Astra 96%——和 OpenAI 官方公布的一致——Gemini 3.8 Flash 95.3%，Fable 5.1 93.7%。差距不到一个百分点，说明拼问答质量很难分出胜负，真正该比的是价格和速度。

   

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   多模态竞技场：同一提示词，三个模型

   第三方竞技场已经开始让三家旗舰同台。each-labs 的这组对比把同一个罗马竞技场提示词分别喂给 Fable 5.1、GPT-6 Astra 和 Gemini 3.8 Flash，画面一致性和细节自己看——顶部横幅也点出了关键：Astra 这一档的输出要 $50 每百万 token。两边的多模态能力都是真的，差的是账单。

   

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   电脑操作：Astra 亲自逛超市下单

   电脑操作是 Astra 的招牌：它能直接操纵真实浏览器，这条发布演示里它正在 Macy's 超市网站上买菜下单。OpenAI 公布它在 OSWorld 2.0 上拿 72.6%，平均约 40 分钟完成一项任务，而上一代模型要 75 分钟左右；AI News 的拆解则给出 Gemini 3.8 同一测试 70.2% 的成绩。纸面差距不大，但 OpenAI 演示里真正跑完整条链路的是 Astra。

   

价格、上下文窗口与限额

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   Astra 价格：每百万 $10 和 $50，还要算上力度

   Astra 的标价是每百万输入 token $10、输出 $50，约是 Gemini 3.8 Flash 首发价 $0.75 和 $3.75 的 13 倍。它还有一档力度旋钮：编程界面会提醒你，力度越高，用量限额烧得越快；OpenAI 另有快两倍也贵两倍的 fast mode。算成本时，力度和 token 都要算进去。

   

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   Gemini 3.8 Flash：首发价和精确限额

   Gemini 3.8 Flash 的参数表很直白：1,048,576 输入 token、65,536 输出 token，思考力度分低、中、高三档。API 首发价是每百万输入 $0.75、输出 $3.75，Google 价格页写明 2027 年 1 月 1 日起翻倍到 $1.50 和 $7.50。Astra 那边大约 1M 输入、128K 输出，上下文这一局打平，价格那一局则完全没得打。

   

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   在 Antigravity 里选力度：High、Medium 还是 Low

   在 Google 的 Antigravity IDE 里，这笔账摆在明面上：Gemini 3.8 Flash 分 High、Medium、Low Fast 三档，往下还能一键切到 Claude 系模型。NasBuilds 的拆解提醒过，推理力度越高烧的 token 越多，实际花销取决于你让模型多用力。日常活儿用 Medium，真正难啃的 bug 再上 High。

   

各自的优势战场

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   Astra 的主场：长链条专业电脑操作

   Astra 拉开差距的地方在深度专业工作：发布演示里它无人监督地开着 KiCad，把一张电路图一路带到可投产的 PCB 布线。这背后正是它 OSWorld 2.0 72.6% 的电脑操作能力，BenchCAD 95.9% 的成绩则说明 CAD 上同样精准。如果你的活儿要在专业工具里连跑几个小时，溢价买的就是这个。

   

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   Gemini 的主场：IDE 里的日常编程

   Gemini 3.8 Flash 就长在开发者已有的工具里——这条演示里它在 VS Code 里改 C++，编辑器上挂着自家徽标。NasBuilds 的实测强调它能长链条干活：规划、写码、测试、调试一口气跑完。对于目标明确的小任务，Flash 用 Flash 的价钱给出接近旗舰的结果。

   

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   Gemini 的主场：一个提示词快速做出小游戏

   在 Antigravity 里给它一个 Geometry Dash 风格的需求，Gemini 3.8 Flash 做出了一款能玩的游戏：九个有名字的关卡、练习模式、还有一个能用的关卡编辑器——Viral Echoes 的作者自己都说超出预期。这是一次会话里真实跑起来的代码，不是摆拍的演示。拼快速创意原型，Flash 确实难被打败。

   

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   提示词像项目，就交给 Astra

   Astra 的主场是大需求：开发者把整份规格说明贴进 Codex，调好力度，让它从头跑到尾——这条赛车游戏需求单写了几百行才开始第一次构建。这也正对 OpenAI 给 Astra 的定位：电脑操作、长流程和科研。如果你的提示词长这样，溢价花得值；如果只是一段话的小请求，Flash 才是理性默认。

   

到底该选哪一个？

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   一句话权衡：能力对价格

   第三方对比的结论越来越一致：同一件事，两种钱包。Artificial Analysis 的智能指数里 Astra 拿 53 分，Gemini 3.8 Flash 拿 41 分；但每道题的实测成本是 $3.26 对 $1.24。任务长、难、返工贵，选 Astra；任务短、频、拼速度，选 Flash。

   

常见问题