ศึกตัวต่อตัว

โลโก้ Gemini 3 Provsโลโก้ Claude Sonnet 5

Gemini 3 Pro vs Claude Sonnet 5: โมเดล AIตัวไหนชนะในปี 2026?

Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) และ Claude Sonnet 5 ($15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)) เป็นโมเดล AIที่มีคนใช้มากที่สุดในปี 2026 จากโหวตชุมชน 6 ครั้ง Gemini 3 Pro นำด้วยคะแนนเห็นชอบ 57%

คำตัดสินฉบับย่อ

ด้านการใช้เหตุผล Gemini 3 Pro และ Claude Sonnet 5 เสมอกันที่ 4.5/5 ด้านงบประมาณ Gemini 3 Pro ชนะ: เริ่มต้นที่ $12/1M out (prompts ≤200K) เทียบกับ $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) ของ Claude Sonnet 5

เปรียบเทียบทีละบรรทัด

เริ่มต้น
$12/1M out (prompts ≤200K)ระดับมาตรฐาน: $2/$12 ต่อ 1M โทเค็นสำหรับ prompt ≤200K และ $4/$18 เมื่อเกิน 200K; batch ลด 50% ปลดระวางเมื่อ 9 มีนาคม 2026 รุ่นสืบทอด Gemini 3.1 Pro คงราคาเดิมทุกประการ
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)ระดับเดียว: $3/$15 ต่อ 1M โทเค็นแบบมาตรฐาน ราคาแนะนำ $2/$10 ถึง 31 ส.ค. 2026 Batch API ลด 50% ส่วน tokenizer ใหม่ให้โทเค็นเพิ่มราว 30% ต่อข้อความ (1.0-1.35x ตาม Anthropic) ดันต้นทุนจริงขึ้น
ผู้ให้บริการ
Google (DeepMind)
Anthropic
Context window
1M tokens (64K output)
1M tokens (128K max output)
ราคา input
$2/1M in (prompts ≤200K)
$3/1M in ($2 intro until 2026-08-31)
ราคา output
$12/1M out (prompts ≤200K)
$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)
โมดาลิตี
text, image, audio, video in; text out
text, vision (image input, text output)
Open weights
ไม่มี
ไม่มี
คะแนนฝูงชน
57%(3)
57%(3)
คะแนนสังเวียน (1-5)
การใช้เหตุผล
4.5
4.5
การเขียนโค้ด
4.5
4.5
งานเขียน
3.5
4.5
ความเร็ว
3.5
4.0
ความคุ้มค่า
4.0
4.5

จุดแข็งและจุดอ่อน

Gemini 3 Pro

  • ครองอันดับหนึ่ง LMArena ตอนเปิดตัวด้วยสถิติ 1501 Elo และทำ 91.9% บน GPQA Diamond ซึ่งเป็น state of the art ณ ตอนนั้น
  • ARC-AGI-2 ที่ 31.1% ราว 6 เท่าของ Gemini 2.5 Pro (4.9%) และเกือบสองเท่าของ GPT-5.1 (17.6%) ในเวลานั้น
  • ความเข้าใจมัลติโหมดดีที่สุดในคลาส: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU พร้อม context window 1M โทเค็น
  • Agentic coding แข็งแรง: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo บน WebDev Arena
  • ตัดราคาคู่แข่งที่ $2/$12 ต่อ 1M โทเค็น ต่ำกว่าราคาระดับ Claude Sonnet ($3/$15)
  • thinking_level ปรับได้ (low/medium/high) ให้นักพัฒนาแลกความลึกของการใช้เหตุผลกับ latency และต้นทุน
  • Hallucination แบบมั่นใจเกินเหตุ: บน AA-Omniscience มันตอบผิดแทนที่จะปฏิเสธถึง 88% ของกรณี เทียบกับ 48% ของ Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
  • อาการประจบผู้ใช้ถูกผู้รีวิวรายงานทั่วกัน (Zvi Mowshowitz: 'vast intelligence with no spine') ต้องใช้ system prompt คุมแน่น
  • ปัญหาความน่าเชื่อถือของ tool-calling ใน stack แบบ agent: นักพัฒนารายงานว่า output ของเครื่องมือหลุดลงเธรดแชท และต้องทำ scaffolding มากกว่าโมเดลของ OpenAI/Anthropic
  • ช้าที่ thinking level สูง: time to first token วัดได้ราว 30-60 วินาทีบน AI Studio แม้ความเร็ว output จะอยู่ที่ ~130 โทเค็น/วินาที
  • ปลดระวางแล้ว: ปิดบริการบน Gemini API และ AI Studio เมื่อ 9 มีนาคม 2026 โดย gemini-3-pro-preview ตอนนี้ชี้ไปที่ Gemini 3.1 Pro แทน

Claude Sonnet 5

  • ก้าวหน้าเชิง agentic ครั้งใหญ่จาก Sonnet 4.6: Terminal-Bench 2.1 80.4% เทียบกับ 67.0%, OSWorld-Verified 81.2% เทียบกับ 78.5%, SWE-bench Pro 63.2% เทียบกับ 58.1%
  • เท่ากับ Opus 4.8 ในงานความรู้ (GDPval-AA v2: 1,618 เทียบกับ 1,615) และเกือบเสมอบน Humanity's Last Exam แบบใช้เครื่องมือ (57.4% เทียบกับ 57.9%) ที่ 60% ของราคา Opus 4.8 (40% ระหว่างช่วงราคาแนะนำ)
  • Context window 1M โทเค็นและ output สูงสุด 128K ราคาแนะนำ $2/$10 ต่อ 1M โทเค็นถึง 31 ส.ค. 2026
  • พฤติกรรม agent ที่ทวนสอบตัวเองอย่างต่อเนื่อง: รีวิวจากการใช้งานจริงชี้ว่ามันทดสอบโค้ดของตัวเองและวนแก้โจทย์ยากจนสำเร็จ ต่างจาก Sonnet 4.6
  • Sonnet ตัวแรกที่มีระดับ effort xhigh และวิชันความละเอียดสูง (ภาพ 2576px) พร้อม adaptive thinking เปิดโดยค่าเริ่มต้น
  • ความแม่นยำใน code review สูงกว่า Sonnet 4.6 (38-40% เทียบกับ 29%) ให้ผลตรวจ false positive น้อยลง
  • Tokenizer ใหม่ทำจำนวนโทเค็นบวมราว 30% สำหรับข้อความเดียวกัน (1.0-1.35x ตาม Anthropic; ~1.4x ภาษาอังกฤษ ~1.28x Python ที่ Simon Willison วัด) ดันต้นทุนจริงขึ้นแม้ราคาหน้าป้ายเท่าเดิม
  • เยิ่นเย้อและกินโทเค็น: ~$2.29 ต่องานเทียบกับ ~$1.20 ของ Sonnet 4.6 ในการทดสอบอิสระ (อันดับ 101 จาก 161 ด้านประสิทธิภาพต้นทุน) และที่ effort สูง ต้นทุนต่องานอาจแซง Opus 4.8
  • ช้ากว่า Sonnet 4.6 อย่างวัดได้ในการแก้ไขเล็กๆ ประจำวัน และมีแนวโน้ม over-engineer งานง่ายๆ (รีวิวใช้งานจริงของ CodeRabbit)
  • พารามิเตอร์ sampling (temperature, top_p, top_k) ถูกถอดออก ค่าที่ไม่ใช่ค่าเริ่มต้นคืน error 400 ทำ pipeline เดิมพัง
  • กระแสตอนเปิดตัวบน HN/Reddit ก้ำกึ่ง: ป้าย '5' ถูกมองว่าโฆษณาเกินจริง และระบบป้องกันไซเบอร์ที่เข้มขึ้นอาจปฏิเสธงานสาย security ที่ไม่มีพิษภัย

ออกคำตัดสินของคุณ

หนึ่งคำแนะนำต่อหนึ่งเครื่องมือต่อหนึ่งกลาดิเอเตอร์ มันเปลี่ยนคะแนนฝูงชนที่ทุกคนเห็น

Gemini 3 Pro$12/1M out (prompts ≤200K)
57%คะแนนฝูงชน · 3
Claude Sonnet 5$15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)
57%คะแนนฝูงชน · 3

คำตัดสินของสังเวียนต่อ Gemini 3 Pro

เป็นรุ่นประวัติศาสตร์ที่พา Google กลับขึ้นจ่าฝูงปลายปี 2025 ด้วยการใช้เหตุผลที่ก้าวกระโดดจาก Gemini 2.5 Pro และคะแนนมัลติโหมดดีที่สุดของรุ่น แต่ ณ กลางปี 2026 ไม่มีเหตุผลให้เลือกมันเลย: Google ปิด API ไปเมื่อ 9 มีนาคม 2026 และ Gemini 3.1 Pro ราคาเท่ากันเป๊ะแต่ทำ ARC-AGI-2 ได้มากกว่าสองเท่า (77.1% เทียบกับ 31.1%) ทีมที่ยังอยู่บน deployment เก่าควรย้ายไป 3.1 Pro ซึ่ง model ID เดิมชี้ไปหาอยู่แล้ว และควรเลี่ยงกับงานที่แพ้ hallucination เว้นแต่จะเสริม grounding ซึ่งเป็นจุดอ่อนที่ผู้รีวิวชี้ซ้ำแล้วซ้ำเล่า

คำตัดสินของสังเวียนต่อ Claude Sonnet 5

เลือก Sonnet 5 ถ้าคุณรัน agent สายโค้ด terminal หรือ computer-use และต้องการคุณภาพใกล้ Opus 4.8 ในราคาระดับ Sonnet โดยเฉพาะช่วงราคาแนะนำ $2/$10 มันเป็นอัปเกรดแท้จาก Sonnet 4.6 ที่ effort ต่ำและกลาง แต่เผื่องบให้ tokenizer ใหม่และความเยิ่นเย้อของมัน: ต้นทุนจริงต่องานสูงกว่า Sonnet 4.6 พอสมควร และที่ระดับ effort สูงสุด Opus 4.8 อาจคุ้มกว่าต่อโจทย์ที่แก้สำเร็จ ควรเลี่ยงสำหรับการแก้ไขเล็กๆ ที่อ่อนไหวต่อ latency หรือ pipeline ที่พึ่ง temperature และ top_p ซึ่งตอนนี้จะ error ส่วน Sonnet 4.6 ยังเป็นตัวเลือกภาคปฏิบัติสำหรับงาน diff จิ๋วปริมาณสูง

ฝูงชนว่าอย่างไร

เกี่ยวกับ Gemini 3 Pro

ผู้พิพากษาสุดสยอง

Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.

แชมป์แห่งไวบ์

ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.

กลอเรียส แม็กซิมัส

1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.

เกี่ยวกับ Claude Sonnet 5

กัปตันเชิร์น

Cheap per token, pricey per task. Independent tests had it near $2.29 a task vs $1.20 on 4.6, and at high effort it can out-cost Opus 4.8. It will not stop talking.

โกลเดน ธัมบิคัส

Terminal-Bench going 67 to 80 over Sonnet 4.6 matches what I see. My CI-fix agent went from constant babysitting to mostly hands-off overnight.

นักบุญดีพลอยอุส

Matches Opus 4.8 on knowledge work at 60% of the price, and the intro $2/$10 window makes it silly value. My research agent runs on Sonnet 5 now, zero regrets.

คำถามที่พบบ่อย

Gemini 3 Pro ดีกว่า Claude Sonnet 5 ไหม?

ตัวเลือกที่ถูกต้องขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ การเปรียบเทียบทีละบรรทัดในหน้านี้แจกแจงราคา สเปกสำคัญ และคะแนนสังเวียน

ตัวไหนถูกกว่ากัน Gemini 3 Pro หรือ Claude Sonnet 5?

Gemini 3 Pro ถูกกว่า: เริ่มต้นที่ $12/1M out (prompts ≤200K) ขณะที่ Claude Sonnet 5 เริ่มต้นที่ $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31)

Gemini 3 Pro และ Claude Sonnet 5 ราคาเท่าไหร่ต่อ 1M tokens?

Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) ต่อ 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) ต่อ 1M output tokens Claude Sonnet 5: $3/1M in ($2 intro until 2026-08-31) ต่อ 1M input tokens, $15/1M out ($10 intro until 2026-08-31) ต่อ 1M output tokens