GPT-6 לעומת Gemini 3.1 Pro: שכבת ה-Pro של גוגל לא הוציאה מודל חדש מאז פברואר
- openaiחדשOpenAI: GPT-6.1 Sol2026-09-2952אינטליגנציה
- anthropicחדשAnthropic: Claude Sonnet 5.52026-09-2856אינטליגנציה
- typesafeחדשTypeSafe: Jev 1.132026-09-24$0.04 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 128 tok/s
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Luna2026-09-2238אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Sol2026-09-2248אינטליגנציה
- AnthropicAnthropic: Claude Opus 5.52026-09-2258אינטליגנציה
- xAIGrok 4.72026-09-2146אינטליגנציה
- OrcaOrca: OrcaCyber Zero 1.02026-09-17$3.00 / $7.50 לכל 1M טוקנים · 67 tok/s
- OrcaOrca: OrcaVerify Text 1.02026-09-16$2.00 / $0.00 לכל 1M טוקנים · 320 tok/s
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash2026-09-1040אינטליגנציה
- OpenAIOpenAI: GPT-6 Astra2026-09-0453אינטליגנציה77כתיבת קוד
- GoogleGoogle: Gemini 3.8 Flash2026-09-0241אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Max (0902)2026-09-0245אינטליגנציה76כתיבת קוד
- AnthropicAnthropic: Claude Fable 5.12026-09-0153אינטליגנציה82כתיבת קוד
- TencentTencent: Hy4 preview2026-08-28$0.83 / $2.50 לכל 1M טוקנים · 54 tok/s
- AlibabaQwen: Qwen3.8 Flash2026-08-26$0.15 / $0.47 לכל 1M טוקנים · 360 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.3 Flash2026-08-2642אינטליגנציה72כתיבת קוד
- DeepSeekDeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision (Exp)2026-08-21$0.22 / $0.66 לכל 1M טוקנים · 232 tok/s
- z-aiZ.ai: GLM 5.32026-08-1845אינטליגנציה75כתיבת קוד
- obsidianQwen3.8 27B2026-08-1534אינטליגנציה68כתיבת קוד
Gemini 3.1 Pro נמצא במחירון של Google כבר שבעה חודשים וחצי ומעולם לא יצא משלב התצוגה המקדימה. הוא הוכרז ב-19 בפברואר 2026, הוא עדיין מוגש תחת נקודת קצה בשם Gemini 3.1 Pro Preview, ונכון להיום אין התחייבות לזמינות כללית ואין תאריך הפסקת שירות — שני התאריכים שיגידו לך היכן המודל ממוקם בתוכנית של הספק שלו עצמו. GPT-6 Sol, לעומת זאת, הושק ב-22 בספטמבר 2026, וב-7 באוקטובר 2026 הוא הפך למודל שמאחורי המסלולים בתשלום של ההשקה העולמית של ChatGPT ליותר מ-1.2 מיליארד משתמשים שבועיים.
אז ההשוואה העיקרית היא לא בין שני דרגי דגל. היא בין מוצר זמין לתצוגה מקדימה פתוחה, וההבדל הזה מתברר כשווה יותר מפער הבנצ'מרק. הצב אותם זה לצד זה ב-Intelligence Index v4.3.2 של Artificial Analysis והתצוגה המקדימה בת השבעה חודשים של Google מקבלת 29.7 לעומת 47.6 של GPT-6 Sol תוך חיוב של 1.25× יותר לכל משימת אינדקס שהושלמה — $1.30 לעומת $1.04. שני המספרים האלה אמיתיים, ושניהם זקוקים להסתייגות לפני שאתם מוציאים עליהם כסף.
מה שהופך את זה לראוי לקריאה במקום להידחות הוא שהתצוגה המקדימה הזו אכן מנצחת בדברים. היא מנצחת את GPT-6 Sol ב-GPQA Diamond, ב-τ²-Bench לשימוש בכלים סוכניים, ובמדידה אחת של הקשר ארוך — והיא מקבלת אודיו וווידאו כקלט, מה ש-GPT-6 Sol לא עושה. תצוגה מקדימה בת שבעה חודשים שעדיין מנצחת בשניים מתוך ארבעה קרבות היא לא מודל שכדאי לוותר עליו. זהו מודל שהבעיה בו היא מחזור החיים, לא היכולת.
המספרים, וההסתייגות בדבר עדכון שחייבת להתלוות אליהם
Artificial Analysis מריצה מחדש את חבילת הבדיקות שלה ומפרסמת מחדש ציונים לפי הגרסה הנוכחית של המדד, כלומר אותו מודל יכול להציג שני מספרים שונים בהתאם למועד שבו קוראים אותו. עבור Gemini 3.1 Pro השונות הזו רחבה באופן יוצא דופן: סיקור מוקדם של המודל דיווח על 57 בגרסה ישנה יותר, בעוד שהעמוד כפי שהוא היום מדווח על 29.7 ב-v4.3.2. שני הנתונים אמיתיים ושניהם נמצאים באותו אתר.
זה משנה מכיוון שרק מספרים מאותה גרסה ניתנים לחיסור. ה-29.7 וה-47.6 הם הצמד שיש להשתמש בו כאן, מכיוון ששניהם מגיעים מ-v4.3.2 — אותה הרצה שבה Claude Opus 5.5 מקבל ציון 57.6 ו-GPT-6 Astra מקבל 52.7. הקריאה מאותה הרצה, שורה אחת לכל ממד:
• מדד האינטליגנציה, v4.3.2 — GPT-6 Sol 47.6 לעומת Gemini 3.1 Pro 29.7
• עלות לכל משימת אינדקס שהושלמה — Gemini 3.1 Pro $1.30 לעומת GPT-6 Sol $1.04; המודל הישן יקר ב-25% לכל תשובה שהושלמה
• מחיר קלט — $2.00 ל-1M בשניהם, זהה בנתון הראשי
• מחיר פלט — GPT-6 Sol $10.00 לעומת Gemini 3.1 Pro $12.00; Sol זול ב-17%
• סעיף הקשר ארוך — GPT-6 Sol מתמחר מחדש את כל הבקשה ב-$4.00/$15.00 מעל 272,000 אסימוני קלט; Gemini 3.1 Pro עולה ל-$4.00/$18.00 מעל 200,000
• חלון הקשר — GPT-6 Sol 1,050,000 אסימונים לעומת Gemini 3.1 Pro 1,048,576, למעשה שווה
• פלט מרבי — GPT-6 Sol 128,000 אסימונים לעומת Gemini 3.1 Pro 65,536; Sol כמעט כפול
• מודאליות קלט — GPT-6 Sol טקסט, תמונה, קובץ לעומת Gemini 3.1 Pro טקסט, תמונה, אודיו, וידאו, PDF
שני שורות שם ראויות להרחבה, משום שהן הופכות על פיה את הקריאה המובנת מאליה. שורת העלות-למשימה אומרת שכרטיס התעריפים שנראה זול יותר שייך למודל היקר יותר לכל עבודה מוגמרת — תעריף הפלט של 12 דולר של Gemini 3.1 Pro בתוספת נפח החשיבה שלו עושה יותר עבודה ממה שמרמז מחיר הקלט הכותרתי של 2 דולר. ואת שלב ההקשר הארוך כדאי לקרוא שוב משני הצדדים: המדרגה של Gemini 3.1 Pro מתחילה ב-200,000 טוקנים, נמוך מ-272,000 של GPT-6 Sol, אך מתמחרת מחדש את הפלט ב-18.00 דולר, בעוד ש-Sol מתמחרת מחדש ב-15.00 דולר. אף אחד מהם אינו כרטיס תעריפים אחיד, ונקודות ההצטלבות אינן מתיישרות.
היכן שהתצוגה המקדימה עדיין מנצחת
המודל של Google אינו שריד. שלוף את ההערכות ששני הכרטיסים נושאים:
• GPQA Diamond — Gemini 3.1 Pro 94.1% לעומת GPT-6 Sol, לא פורסם נתון בר־השוואה בגרסה זו
• τ²-Bench — שימוש בכלים סוכניים — Gemini 3.1 Pro 95.6% לעומת GPT-6 Sol, לא פורסם באותו לוח
• שליפה בהקשר ארוך — Gemini 3.1 Pro 82.0% לעומת GPT-6 Sol 83.7%, פער של 1.7 נקודות
• SciCode — Gemini 3.1 Pro 58.7% לעומת GPT-6 Sol 57.6%, למעשה באותה רמה
• Terminal-Bench 4.0 — Gemini 3.1 Pro 4.0% לעומת GPT-6 Sol 43.9%; הקטגוריה היחידה שבה התצוגה המקדימה אינה תחרותית
ציון של 94.1% ב-GPQA Diamond וציון של 95.6% בשימוש בכלים סוכניים הם מספרים של גבול היכולת, לא מספרים מדורות קודמים, והם הסיבה לכך שפער המדד של 17.9 נקודות מפריז במרחק המעשי. המדד הוא שילוב של עשר הערכות, וההפסדים של Gemini 3.1 Pro מרוכזים במקום שבו סוללת המבחנים מוטה בכבדות לעבר הנדסת תוכנה — Terminal-Bench 4.0 עם 4.0% הוא חריג קטסטרופלי לעומת 58.7% ב-SciCode ו-73.8% ב-Terminal-Bench 2.1. מודל שמקבל ציון סמוך לראש של מבחן סוכני אחד וסמוך לתחתית של ממשיכו מספר לך על תאריך האימון שלו, לא על תקרת היכולת שלו.
קלט אודיו ווידאו הוא היתרון המוחשי האחר, והוא שער ולא גרדיאנט. אם הצינור שלך מקבל הקלטת פגישה או צילום מסך כקלט, Gemini 3.1 Pro יכול להיכנס אליו ו-GPT-6 Sol לא. שום כמות של מובילות במדדים לא מהווה תחליף לכך.
מה "עדיין בתצוגה מקדימה" עולה לך, באופן קונקרטי
מצב תצוגה מקדימה אינו תווית קוסמטית, והעלויות הן מהסוג שמופיע רק לאחר שכבר בניתם על משהו.
נקודת קצה של תצוגה מקדימה אינה נושאת התחייבות לזמינות כללית, כלומר הספק לא הבטיח שהמודל עדיין יהיה שם בלוח זמנים שאפשר לתכנן לפיו. היא גם אינה נושאת תאריך השבתה, מה שנשמע כמו הגרסה הטובה של זה — שום דבר לא יוצא מכלל שימוש — אבל אפשר לקרוא את זה גם בכיוון ההפוך: Google לא פרסמה מחזור חיים למודל שנמצא במצב הזה מאז פברואר, בעוד היא משחררת מודלים מדרג Flash לאורך אותה תקופה. Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite, סדרת ה-Flash 3.6 ו-3.8: דרג ה-Pro נשאר במקומו, והיורש הגיע במקום זאת כ-Gemini 4 Argon, ש-Google הכריזה עליו ב-30 בספטמבר 2026 בפריסה מדורגת לקבוצה מוגדרת בשם של שותפי אבטחה, וגם לו לא מצורף תאריך זמינות כללית.
זה הדפוס שבאמת עומד בבסיס ההשוואה הזו. אם אתה משתמש ב-Gemini 2.0 Pro Preview, אתה משתמש במודל שהספק שלו עצמו לא אמר מתי הוא ייצא משלב התצוגה המקדימה. מצבו של GPT-6 Sol הפוך: זהו מוצר API זמין באופן כללי עם תאריך פרסום של 7 באוקטובר 2026; הוא גם ברירת המחדל באפליקציה שרוב עמיתיך משתמשים בה. לפי דיווח הספק, וטרם שוחזר, OpenAI אומרת שב-ChatGPT, GPT-6 מרכיב טקסט, גרפיקה, תרשימים ופקדים אינטראקטיביים ליכולת שהיא מכנה Intelligent UI, תשובות שדורשות חיפוש באינטרנט מתחילות 40% מוקדם יותר מאשר ב-GPT-5.6, ורמת המאמץ Extra High מתחילה להגיב באותה מהירות כמו GPT-5.6 ברמת Medium. שום דבר מזה לא משנה אינטגרציית API. כל זה הסיבה ש-GPT-6 הוא ברירת המחדל הסביבתית והתצוגה המקדימה אינה.
יש גם גרסה פשוטה של הטיעון. אתם משלמים 25% יותר לכל משימה שהושלמה, עם ציון יכולת נמוך יותר, עבור מודל שמחזור החיים שלו לא מוצהר. הטיעון הנגדי אמיתי — אתם מקבלים GPQA Diamond ב-94.1% וקלט אודיו — אבל זה טיעון ספציפי לעומס עבודה ספציפי, לא סיבה כללית להעדיף את המודל הישן יותר.
בדיקת תצוגה מקדימה ללא הימור עליה
הטעות שיש להימנע ממנה עם מודל שנמצא בעמדה של Gemini 3.1 Pro היא להתייחס ל"האם להשתמש בו" כאל החלטה בינארית אחת. זה לא המקרה.גם Gemini 3.1 Pro Preview וגם GPT-6 Sol נמצאים בקטלוג של OrcaRouter מאחורי נקודת קצה אחת תואמת OpenAI ומפתח אחד, בתוספת של 0% מעל מחיר המחירון של הספק — כך שה-Preview הוא משהו שאפשר להציב במסלול בקשה אמיתי, למדוד מול עומסי העבודה שלכם, ולהשאיר או להסיר בלי חוזה ספק נוסף ובלי שינוי בקוד.
מעבר אוטומטי לשרת גיבוי (failover) הוא מה שהופך זאת לבטוח עבור מודל במחזור חיים של תצוגה מקדימה. נווטו את תעבורת האודיו והווידאו אל Gemini 3.1 Pro, שם הוא היחיד מבין השניים שיכול לקלוט את הקלט; נווטו את תעבורת הנדסת התוכנה והפלט הארוך אל GPT-6 Sol; והגדירו את נפילת הגיבוי כך שאם נקודת הקצה של התצוגה המקדימה תיפסק, תוגבל בקצב או תתומחר מחדש בשקט, הבקשה תגיע למודל זמין באופן כללי במקום להיכשל. זהו המבנה שמודל תצוגה מקדימה בן שבעה חודשים זוכה לו — לא הימנעות, אלא נתיב שאינו תלוי בו.
אם ברצונך להרחיק לכת, ה-DSL לניתוב מרכיב כמה מודלים לקריאה לוגית אחת, כך שאפשר לנסות בקשה מול Gemini 3.1 Pro ו-GPT-6 Sol ולבחור את התשובה לפי הקריטריונים שלך ולא לפי אלה של ספק אחד. מיזוג מודלים עושה את אותו הדבר בכיוון ההפוך — פאנל של מודלים שמשיבים על שאלה אחת — וזו דרך סבירה לגלות היכן החוזקות הספציפיות של תצוגה מקדימה מצדיקות תשלום, לפני שמתחייבים למסלול ייצור המבוסס עליה.
הפסיקה, והמספר שכדאי לשים לב אליו
לעבודה חדשה, GPT-6 Sol הוא הבחירה הבטוחה יותר בארבעה מתוך שישה ממדים שמכריעים בפריסה, והוא זול יותר לכל משימה שהושלמה בעודו משיג 17.9 נקודות מדד יותר באותה רוויזיה. עבור עומסי עבודה שדורשים קלט אודיו או וידאו, או שבהם 94.1% ב-GPQA Diamond הוא הדבר שאתם קונים, Gemini 3.1 Pro Preview עדיין מנצח, ותווית ה-Preview היא סיכון שצריך לנהל ולא סיבה לסגת.
המספר שכדאי לשים לב אליו הוא לא המדד. זה התאריך בשם נקודת הקצה של Gemini 3.1 Pro. כשסיומת התצוגה המקדימה תוסר — או כש-Argon יגיע לזמינות כללית עם מזהה API אמיתי — ההשוואה הזאת משתנה לחלוטין, והפער של שבעה חודשים בין המהדורה האחרונה של דרגת ה-Pro לבין היום הופך להיות הדבר שהמאמר עוסק בו.
השוואות במאמר הזה3
זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
