Gemini 3 vs Sonnet 4.5：哪款 AI 模型更強？

Part 1: Gemini 3 vs Sonnet 4.5 — 兩者有何區別？

比較 Gemini 3 vs Sonnet 4.5，兩者都是進階的 AI 編碼模型，但著重於不同的優勢。來自 Google 的 Gemini 3 擅長 Vibe Coding（直覺式編碼），能將簡單指令轉化為帶有 UI、邏輯和視覺的全功能 App。它能處理多模態輸入，是快速原型設計和創意工作流程的理想選擇。

Anthropic 的 Sonnet 4.5 則專精於大規模編碼任務、長上下文推理和代理人 (Agentic) 工作流程。它最適合需要深入邏輯和廣泛代碼管理的複雜專案。選擇哪一個，取決於你是需要 快速建立 App 還是 穩健的大型編碼支援。

Part 2. Gemini 3 vs Sonnet 4.5：基準性能比較

Gemini 3 Pro 和 Sonnet 4.5 都是能理解文本、圖像、音訊和影片的智慧 AI 模型。但主要問題是它們解決問題的能力如何。

在Gemini 3 vs Sonnet 4.5 推理能力測試中，我們可以清楚看到哪個模型的思考速度更快、更準確。這項比較有助於決定哪款 AI 更適合需要清晰思維和快速回應的任務。

1. 進階推理能力 (Advanced Reasoning Capability)

在 Humanity's Last Exam 等推理基準測試中，Gemini 3 Pro 在不使用工具的情況下得分約為 37.5%，結合搜尋與執行時得分可達 45.8%，而 Sonnet 4.5 僅達到 13.7%。

這項推理測試清楚顯示了 Gemini 3 在處理複雜的學術式邏輯和多步驟問題解決方面的卓越能力，使其在推理密集型任務中更為有效。

   

2. 視覺與解謎推理 (ARC-AGI-2)

在視覺推理和解謎基準測試 ARC-AGI-2 中，Gemini 3 取得了 31.1% 的分數，而 Sonnet 4.5 則為 13.6%。

這個差距突顯了 Gemini 3 在解釋圖像和空間關係方面更強大的能力，這對於需要將視覺推理與智慧規劃相結合的 AI 模型至關重要。

3. 科學知識儲備 (GPQA Diamond)

在 GPQA Diamond 科學基準測試中，Gemini 3 Pro 得分 91.9%，超越了 Sonnet 4.5 的 83.4%。

這表明 Gemini 3 對科學事實和技術問題的理解更精確、更新穎，對於研究型或專業領域的應用極具價值。

   

4. 數學與編碼表現

在數學方面，Gemini 3 在 AIME 2025 測試中，不執行代碼得分 95%，允許執行代碼時達到 100%，而 Sonnet 4.5 得分約 87%。此外，在 LiveCodeBench Pro 等編碼基準測試中，Gemini 3 Pro 獲得了高達 2,439 的 Elo 分數，而 Sonnet 4.5 則落後於 1,418 Elo，這證明了在Gemini 3 vs Sonnet 4.5 速度測試情境下，Gemini 在速度、準確性和問題解決方面具有優勢。

   

5. 多模態理解能力 (Multimodal Understanding)

Gemini 3 的架構因其統一的 Transformer 設計，支援全系列的輸入類型：文本、圖像、音訊、影片和程式碼。在 MMMU‑Pro (81%) 和 Video‑MMMU (87.6%) 等基準測試中，它明顯優於跨模態支援更有限的 Sonnet 4.5。

這意味著 Gemini 3 更適合處理複雜的工作流程，例如解釋圖表、影片或音訊轉錄。

6. 代理人執行與創意表現 (Agentic Execution & Creativity)

Gemini 3 的優勢不僅僅是原始的基準分數：它在代理人 (Agentic) 任務中表現出色。它可以規劃多步驟的工作流程、生成互動式 UI，並從單一指令建立創意應用程式（例如遊戲或工具）。

Sonnet 4.5 雖然有能力，但在持續的多動作規劃以及創意、結構化輸出方面較為受限。

   

7. 效率與上下文容量 (Efficiency & Context Capacity)

在Gemini 3 vs Sonnet 4.5 比較中，Gemini 3 最大的優勢之一是它使用了專家混合 (MoE) Transformer 架構。這使得 Gemini 3 能夠高效擴展，處理高達 100 萬個 Token 的上下文，並在冗長的多輪任務中保持連貫性而不降低速度。

這使得 Gemini 3 在速度測試和大規模推理情境中都擁有強大的性能優勢。

   

Part 3. 實戰應用案例：你該如何選擇？

選擇 Gemini 3 Pro 還是 Sonnet 4.5 取決於你的需求。在Gemini 3 vs Sonnet 4.5 速度測試中，Sonnet 4.5 在快速任務中更快，而 Gemini 3 在推理和複雜問題解決方面表現出色。在 Gemini 3 vs Sonnet 4.5 編碼比較中，Gemini 3 能更好地處理多步驟編碼。以下是各模型適合的使用者：

1. 學生

Gemini 3 擅長研究、學習資料和解決數學或科學問題。其進階的推理能力使其成為處理複雜作業的理想選擇。Sonnet 4.5 則能在速度優先時，幫助快速總結筆記、生成文章或回答問題。

2. 作家與內容創作者

Sonnet 4.5 產出快速、清晰、結構化的文本，適用於部落格、社群媒體或電子報。Gemini 3 更適合深度寫作、研究文章、長篇指南或技術內容，使其成為 2025 最佳內容寫作 AI首選。

3. 開發者與程式設計師

Gemini 3 在編碼任務中明顯優於 Sonnet 4.5，特別是多步驟問題、偵錯和將程式碼與其他工作流程整合方面。其推理和處理大上下文的能力使開發者能夠高效地解決複雜的編碼挑戰。Sonnet 4.5 則更適合小腳本或快速程式碼片段。

4. 企業與專業人士

Sonnet 4.5 適用於需要快速、清晰和可靠文本輸出的任務，例如報告、電子郵件或簡報。Gemini 3 則更適合策略規劃、數據分析和自動化複雜工作流程，在推理和決策制定至關重要時表現更佳。

5. 日常一般用途

Sonnet 4.5 對於快速撰寫電子郵件、草稿和摘要很方便。Gemini 3 更適合解決問題、規劃，或涉及文本、圖像、音訊或影片的任務。

Part 4. Gemini 3 vs Sonnet 4.5：價格比較

 

                                                                                                                                                                                                                                                                     

計價因素 (Pricing Factor)	Gemini 3 Pro	Claude Sonnet 4.5
輸入 Token 成本	每百萬 Token $2 美元 (≤ 200K Prompt)	每百萬 Token $3 美元 (≤ 200K Prompt)
輸出 Token 成本	每百萬 Token $12 美元 (≤ 200K Prompt)	每百萬 Token $15 美元 (≤ 200K Prompt)
長上下文指令成本	$4 /M 輸入 + $18 /M 輸出 (Prompt > 200K Tokens)	$6 /M 輸入 + $22.50 /M 輸出 (Prompt > 200K Tokens)
性價比（一般用途）	適用於高用量或大型任務，價格更實惠	每個 Token 成本略高，但在品質和代理編碼任務方面表現強勁

 

 

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總結：

 
• 如果你計劃執行大量指令或使用長上下文，Gemini 3 Pro 提供更好的價值。
 
• 對於需要長篇幅輸出或高代理性能的任務，Claude Sonnet 4.5 具有競爭力，但每個 Token 的成本更高。

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Part 6. Gemini 3 vs Sonnet 4.5 常見問題 (FAQs)

Q1. 2025 年，Gemini 3 還是 Sonnet 4.5 更好？

Gemini 3 在複雜推理、編碼和創意任務方面表現更好。Sonnet 4.5 在日常寫作和商業任務中則更快、更可靠。

Q2: 在實際任務中，哪個 AI 更少產生幻覺 (Hallucination)？

Sonnet 4.5 傾向於更準確、更可靠，產生的錯誤較少。Gemini 3 雖然強大，但偶爾可能會生成過於自信或不正確的回答。

Q3: 哪個 AI 更適合日常一般用途？

對於例行性任務，如電子郵件、筆記或內容草稿，Sonnet 4.5 更快速、更方便。Gemini 3 更適合解決問題、規劃，或涉及文本、圖像、音訊或影片的多模態任務。

總結

在Gemini 3 vs Sonnet 4.5的爭論中，這兩款 AI 模型都帶來了獨特的優勢。Gemini 3 擅長推理、編碼和處理複雜任務，而 Sonnet 4.5 則更快，是日常使用的完美選擇。請選擇最適合你需求的 AI，並使用 PixPretty AI 讓內容創作和圖像編輯更快速、更智慧。對於任何尋求最大化生產力和創造力的人來說，這種組合提供了兩全其美的最佳方案。