Đối đầu trực tiếp
Claude Opus 4.6 vs Gemini 3 Pro: mô hình AI nào thắng trong năm 2026?
Claude Opus 4.6 ($25/1M out) và Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) là hai trong số mô hình AI được dùng nhiều nhất năm 2026. Trên 3 phiếu của cộng đồng, Gemini 3 Pro dẫn đầu với 57% ủng hộ.
Phán quyết nhanh
Về Suy luận, hãy chọn Gemini 3 Pro: đấu trường chấm 4.5/5 so với 4/5 của Claude Opus 4.6. Về ngân sách, Gemini 3 Pro thắng: giá từ $12/1M out (prompts ≤200K) so với $25/1M out của Claude Opus 4.6.
So sánh từng dòng
Điểm mạnh và điểm yếu
Claude Opus 4.6
- 80.8% SWE-bench Verified (trung bình 25 lần chạy) và điểm Terminal-Bench 2.0 cao nhất lúc ra mắt, là model lập trình agentic dẫn đầu thế hệ của nó (tháng 2/2026)
- Opus đầu tiên có cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens: 76% trên MRCR v2 8-needle ở 1M tokens so với 18.5% của Sonnet 4.5
- Bước nhảy suy luận lớn so với Opus 4.5: ARC-AGI-2 đạt 68.8% so với 37.6%, +190 Elo trên các tác vụ giá trị kinh tế GDPval-AA (hơn GPT-5.2 khoảng 144 Elo)
- Giữ nguyên giá của Opus 4.5 ($5/$25 mỗi 1M tokens) dù năng lực tăng mạnh; toàn bộ ngữ cảnh 1M nay tính theo giá chuẩn, batch giảm 50%
- Adaptive thinking cộng tham số effort (low/medium/high/max) để đánh đổi trí tuệ, độ trễ và chi phí theo từng request
- Hành vi agent tự hành mạnh: biết chạy song song và cần ít giám sát hơn Opus 4.5 (Every.to Vibe Check)
- Chậm hơn và dài dòng hơn Opus 4.5; người đánh giá ghi nhận nhịp độ 'chao đảo khi tải nặng' trong các phiên agentic dài (Every.to)
- Khả năng viết lách thụt lùi: trong thử nghiệm mù, đội của Every.to thích văn phong của Opus 4.5 hơn, và 4.6 có nhiều lối viết kiểu AI như cấu trúc 'X chứ không phải Y'
- Đôi khi tự ý thay đổi ngoài dự kiến và 'không phải lúc nào cũng biết kỹ năng của chính mình', cần giám sát sát hơn GPT-5.x Codex theo người đánh giá
- Bị Opus 4.7 và 4.8 thay thế chỉ sau vài tháng ở cùng giá $5/$25, và fast mode không còn khả dụng trên 4.6 từ tháng 6/2026 (request chạy ở tốc độ chuẩn)
- Một số dev báo cáo hiện tượng mệt mỏi benchmark: mức tiến bộ so với 4.5 khi lập trình hằng ngày khó cảm nhận hơn điểm số cho thấy, và chính SWE-bench đi ngang so với 4.5 (80.8% so với 80.9%)
Gemini 3 Pro
- Đứng đầu LMArena lúc ra mắt với kỷ lục 1501 Elo và đạt 91.9% trên GPQA Diamond, SOTA lúc phát hành
- ARC-AGI-2 đạt 31.1%, khoảng 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) và gần gấp đôi GPT-5.1 (17.6%) vào thời điểm đó
- Hiểu đa phương thức thuộc hàng tốt nhất: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, với cửa sổ ngữ cảnh 1M tokens
- Lập trình agentic mạnh: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo trên WebDev Arena
- Phá giá đối thủ ở mức $2/$12 mỗi 1M tokens, thấp hơn giá hạng Claude Sonnet ($3/$15)
- thinking_level chỉnh được (low/medium/high) cho phép dev đánh đổi độ sâu suy luận lấy độ trễ và chi phí
- Ảo giác quá tự tin: trên AA-Omniscience nó đưa câu trả lời sai 88% số lần thay vì từ chối, so với 48% của Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Tính xu nịnh bị người đánh giá phản ánh rộng rãi (Zvi Mowshowitz: 'trí tuệ mênh mông nhưng không có xương sống'); cần system prompt chặt chẽ
- Vấn đề độ tin cậy tool-calling trong các stack agent: dev báo cáo output của công cụ bị đổ thẳng vào luồng chat và cần nhiều scaffolding hơn model của OpenAI/Anthropic
- Chậm ở thinking level cao: thời gian tới token đầu tiên đo được khoảng 30-60s trên AI Studio dù tốc độ output ~130 tok/s
- Đã ngừng hoạt động: bị tắt trên Gemini API và AI Studio ngày 9 tháng 3 năm 2026, và gemini-3-pro-preview nay được trỏ sang Gemini 3.1 Pro
Đưa ra phán quyết của bạn
Mỗi đấu sĩ một đề xuất cho mỗi công cụ. Nó định hình lại điểm đám đông mà mọi người nhìn thấy.
Phán quyết của đấu trường về Claude Opus 4.6
Một nâng cấp rõ rệt so với Opus 4.5 cho lập trình agentic và công việc ngữ cảnh dài ở cùng mức giá, từng giữ vị trí đầu các benchmark lập trình agentic lúc ra mắt. Tuy nhiên đến giữa 2026 gần như không còn lý do để khởi động dự án mới trên nó: Opus 4.8 cùng giá $5/$25 và vượt trội toàn diện, nên chỉ chọn 4.6 chủ yếu để ghim một hành vi đã được kiểm chứng. Người viết lách nên tránh model này, vì thử nghiệm mù cho thấy văn phong Opus 4.5 được ưa hơn, và người dùng nhạy cảm độ trễ cần lưu ý nó chậm hơn 4.5 mà không có tùy chọn fast mode.
Phán quyết của đấu trường về Gemini 3 Pro
Một bản phát hành cột mốc đưa Google trở lại đỉnh vào cuối 2025, với bước nhảy suy luận khổng lồ so với Gemini 2.5 Pro và điểm đa phương thức tốt nhất thế hệ của nó. Đến giữa 2026 không còn lý do gì để chọn nó: Google đã tắt nó trên API ngày 9 tháng 3 năm 2026, và Gemini 3.1 Pro giá y hệt trong khi hơn gấp đôi hiệu năng ARC-AGI-2 (77.1% so với 31.1%). Các đội còn chạy triển khai cũ nên di trú sang 3.1 Pro, đằng nào model ID cũ nay cũng trỏ về đó. Tránh nó cho các workload nhạy cảm với ảo giác trừ khi bạn bổ sung grounding, một điểm yếu được người đánh giá cảnh báo nhiều lần.
Đám đông nói gì
Về Claude Opus 4.6
Chưa có phán quyết nào. Hãy là người đầu tiên lên tiếng.
Về Gemini 3 Pro
“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.”
“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.”
“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.”
Tiếp tục so sánh
Câu hỏi thường gặp
Claude Opus 4.6 có tốt hơn Gemini 3 Pro không?
Đám đông hiện đứng về phía Gemini 3 Pro: 57% khuyên dùng, so với 50% của Claude Opus 4.6 (3 phiếu). Về Suy luận, Gemini 3 Pro được chấm cao hơn (4.5/5 vs 4/5). Lựa chọn đúng tùy vào nhu cầu của bạn. Bảng so sánh từng dòng trên trang này mổ xẻ giá, thông số chính và điểm đấu trường.
Claude Opus 4.6 hay Gemini 3 Pro rẻ hơn?
Gemini 3 Pro rẻ hơn: giá từ $12/1M out (prompts ≤200K), trong khi Claude Opus 4.6 bắt đầu từ $25/1M out.
Claude Opus 4.6 và Gemini 3 Pro giá bao nhiêu cho mỗi 1M tokens?
Claude Opus 4.6: $5/1M in cho 1M input tokens, $25/1M out cho 1M output tokens. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) cho 1M input tokens, $12/1M out (prompts ≤200K) cho 1M output tokens.