Gemini 3.0 Flash 在共同评测平均分中领先
2 项共同评测中领先 1 项，平均分高 1.6 分
仅基于所有选中模型共同有成绩的 2 项百分制评测汇总，明细见下方图表。 另有 1 项历史、反向或不同量纲指标未计入平均分；指数、任务成本和耗时也不与准确率相加。
“最佳可用”会为每项评测选取该模型已收录的按指标方向选出的最佳非并行结果，可能组合成并不存在的虚拟运行配置；请结合模式明细解读。
| Gemini 3.0 Flash | GPT-5.4 mini | |
|---|---|---|
| 发布时间 | 2025-12-17 |
按评测基准逐项对比；切换思考模式或工具设置后，下方图表与表格同步更新。
“最佳可用”按每项评测分别选择按指标方向选出的最佳非并行结果，因此这条系列可能由多个推理档拼接而成，并不代表一个可直接复现的单一运行配置。切换模式筛选可查看可复现的同档结果。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
每条轴是该评测领域内百分制成绩的算术平均，反映的是这些评测的平均得分，不是模型能力评级。
相对优势: 抽象归纳与泛化 +13.2 / 相对落后: 仓库修复与多文件工程 -10.2
相对优势: 仓库修复与多文件工程 +10.2 / 相对落后: 抽象归纳与泛化 -13.2
计算口径：同一模型在同一 benchmark 下先平均当前模式范围内的所有分数（不取最高分），再按评测领域对这些分数求平均。只纳入至少两个模型有百分制成绩的评测；Codeforces、Arena 等 Elo/评分制评测已排除，因为把 1500 分的 Elo 与 85% 的准确率放在一起平均不具意义。缺项不按 0 分处理；各评测等权，未按难度加权，因此包含高难度评测的领域分数天然偏低。
24 项评测有两款及以上模型的成绩，按领域分组；每格为该模型在当前筛选下的最佳成绩。
| 评测基准 | Gemini 3.0 Flash | GPT-5.4 mini | 差距 |
|---|---|---|---|
HLE Accuracy | Gemini 3.0 Flash43.50开启思考 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini41.50思考水平·极高 ｜ 工具 | +2.0≠ 模式不同 |
CritPt Score | Gemini 3.0 Flash8.60开启思考 | GPT-5.4 mini10.00思考水平·极高 | +1.4≠ 模式不同 |
GPQA Diamond Accuracy | Gemini 3.0 Flash90.40开启思考 | GPT-5.4 mini64.14常规模式 | +26.3≠ 模式不同 |
FrontierMath - Tier 4 Accuracy | Gemini 3.0 Flash4.20常规模式 | GPT-5.4 mini2.10思考水平·高 | +2.1≠ 模式不同 |
FrontierMath Tier 4 v2 Accuracy (verification_code) | Gemini 3.0 Flash17.07思考水平·高 | GPT-5.4 mini9.76思考水平·极高 ｜ 工具 | +7.3≠ 模式不同 |
FrontierMath v2 Accuracy (verification_code) | Gemini 3.0 Flash51.23思考水平·高 | GPT-5.4 mini51.23思考水平·极高 ｜ 工具 | 0 |
SWE-Bench Pro - Public Accuracy | Gemini 3.0 Flash49.60思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini54.40思考水平·极高 ｜ 工具 | +4.8≠ 模式不同 |
Terminal Bench 2.0 Accuracy | Gemini 3.0 Flash47.60开启思考 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini60.00思考水平·极高 ｜ 工具 | +12.4≠ 模式不同 |
Terminal Bench Hard Accuracy | Gemini 3.0 Flash38.60开启思考 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini52.30思考水平·极高 ｜ 工具 | +13.7≠ 模式不同 |
Code Migration Hidden-test pass rate (%) | Gemini 3.0 Flash6.39思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini12.94思考水平·极高 ｜ 工具 | +6.5≠ 模式不同 |
Vibe Code Bench v1.1 Pass rate (%) | Gemini 3.0 Flash20.20思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini47.97思考水平·极高 ｜ 工具 | +27.8≠ 模式不同 |
SAGE Accuracy (%) | Gemini 3.0 Flash51.85思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini50.81思考水平·极高 ｜ 工具 | +1.0≠ 模式不同 |
τ³-Banking Score | Gemini 3.0 Flash27.32思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini25.60思考水平·极高 ｜ 工具 | +1.7≠ 模式不同 |
EMB (Excel Modeling) Accuracy (%) | Gemini 3.0 Flash26.02思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini45.43思考水平·极高 ｜ 工具 | +19.4≠ 模式不同 |
Finance Agent v2 Score | Gemini 3.0 Flash42.55思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini45.36思考水平·极高 ｜ 工具 | +2.8≠ 模式不同 |
Legal Research Bench Score | Gemini 3.0 Flash18.27思考水平·高 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini12.50思考水平·极高 ｜ 工具 | +5.8≠ 模式不同 |
Claw Bench Accuracy | Gemini 3.0 Flash85.70开启思考 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini75.30开启思考 ｜ 工具 | +10.4 |
MCP-Atlas Pass rate / claim coverage | Gemini 3.0 Flash62.00常规模式 ｜ 工具 | GPT-5.4 mini56.70思考水平·极高 ｜ 工具 | +5.3≠ 模式不同 |
PinchBench v2 Average score (%) | Gemini 3.0 Flash72.06思考水平·高 | GPT-5.4 mini79.23思考水平·高 | +7.2 |
ARC-AGI-1 Score (%) | Gemini 3.0 Flash84.67思考水平·高 | GPT-5.4 mini63.67思考水平·极高 ｜ 工具 | +21.0≠ 模式不同 |
ARC-AGI-2 Score (% solved); cost per task (USD) | Gemini 3.0 Flash33.61思考水平·高 | GPT-5.4 mini18.90思考水平·极高 ｜ 工具 | +14.7≠ 模式不同 |
LiveBench Accuracy | Gemini 3.0 Flash72.40思考水平·高 | GPT-5.4 mini66.37深度思考模式 | +6.0≠ 模式不同 |
ECI ECI score (capability index, higher is better) | Gemini 3.0 Flash151.83思考水平·高 | GPT-5.4 mini148.83思考水平·高 | +3.0 |
MMMU-Pro Accuracy | Gemini 3.0 Flash79.90开启思考 | GPT-5.4 mini73.30思考水平·极高 | +6.6≠ 模式不同 |
各模型 API 的官方标价，按输入 / 输出分列；单位为美元 / 百万 tokens。
| 计费项 | Gemini 3.0 Flash | GPT-5.4 mini |
|---|---|---|
| 标准价格文本输入 | Gemini 3.0 Flash $0.500最低 | GPT-5.4 mini $0.750 |
| 文本输出 | Gemini 3.0 Flash $3.00最低 | GPT-5.4 mini $4.50 |
| 缓存价格缓存读取 | Gemini 3.0 Flash $0.050最低 | GPT-5.4 mini $0.075 |
| 多模态价格图片输入 | Gemini 3.0 Flash $0.500 | GPT-5.4 mini— |
| 音频输入 | Gemini 3.0 Flash $1.00 | GPT-5.4 mini— |
| 视频输入 | Gemini 3.0 Flash $0.500 | GPT-5.4 mini— |
单位：美元 / 百万 tokens · 数据源：DataLearner AI
架构、许可与 API 模态等规格对比；「未提供」表示数据库暂无该字段。
| 功能与规格 | Gemini 3.0 FlashGoogle DeepMind | GPT-5.4 miniOpenAI |
|---|---|---|
| 核心规格 | ||
| 发布时间 | 2025-12-17 | 2026-03-17 |
| 上下文长度 | 1M | 400K |
| 最大输出长度 | 65,536 tokens | 131,072 tokens |
| 模型架构 | 未公布 | 未公布 |
| 支持的运行模式 | 关闭16K32K4K64K8K开启深度 | 低中高极高 |
| 可用性与许可 | ||
| 代码可用性 | 未公开 | 未公开 |
| 权重可用性 | 未公开 | 未公开 |
| 使用与商业许可 | 仅限官方服务；以服务条款为准 | 仅限官方服务；以服务条款为准 |
| API 模态支持 | ||
| 文本 输入/输出 | 输入：支持输出：支持 | 输入：支持输出：支持 |
| 图片 输入/输出 | 输入：支持输出：不支持 | 输入：支持输出：不支持 |
| 音频 输入/输出 | 输入：支持输出：不支持 | 输入：不支持输出：不支持 |
| 视频 输入/输出 | 输入：支持输出：不支持 | 输入：不支持输出：不支持 |
| 资料来源 | ||
| 论文 / 报告 | Gemini 3 Flash: frontier intelligence built for speed | Introducing GPT-5.4 mini and nano |
| DataLearner 博客 | Gemini 3 Flash：Google 在 12 月 17 日发布的新一代默认模型 | 未提供 |
| 2026-03-17 |
| 上下文长度 | 1M | 400K |
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| 最大输出 | 65,536 tokens | 131,072 tokens |
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| 模型权重 | 未开放 | 未开放 |
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