Gemini 3.1 Pro vs GLM-5.2
Gemini 3.1 Pro 在综合、编码、多模态领先。下方逐字段对比，并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。
结论速览
选 Gemini 3.1 Pro，如果你……
- 原生音频与视频
- 科学计算强
- 最大 2M 上下文
- 深度集成搜索
- 最适合：多模态、科学推理、音频与视频
选 GLM-5.2，如果你……
- 开源生态强
- 中文好
- 企业服务成熟
- 最适合：中文、开源、编码
正面对比综合分
分数为 0–100，由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
规格与价格——逐字段并排
标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。
| 维度 | Gemini 3.1 Pro | GLM-5.2 | 结论 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | Google（US） | Zhipu AI（CN） | 不同厂商 |
| 发布时间 | 2026.05 | 2026.06 | GLM-5.2 更新 |
| 综合（名次） | 83 · 第5 | 73 · 第13 | Gemini 3.1 Pro 高 10 分 |
| 编码 | 74 · 第13 | 66 · 第20 | Gemini 3.1 Pro 高 8 分 |
| 多模态 | 92 · 第3 | 79 · 第15 | Gemini 3.1 Pro 高 13 分 |
| 上下文窗口 | 2M | 128K | Gemini 3.1 Pro 更大 |
| 最大输出 | 128K | 64K | GLM-5.2 更长 |
| 有效上下文 | 92 | 88 | Gemini 3.1 Pro 更可靠 |
| 输入 $/百万 token | $2 | $1.4 | GLM-5.2 更便宜 |
| 输出 $/百万 token | $12 | $4.4 | GLM-5.2 更便宜 |
| 缓存折扣 | 无 | 无 | 持平 |
| 速度 | 约 60 tok/s | 约 50 tok/s | Gemini 3.1 Pro 更快 |
| 首 token 延迟 | 0.7s | 0.6s | GLM-5.2 响应更快 |
| 函数调用 | 78 | 80 | GLM-5.2 领先 |
| 拒答率 | 约 12% | 约 8% | GLM-5.2 限制更少 |
| 英文 | 90 | 70 | Gemini 3.1 Pro |
| 中文 | 75 | 90 | GLM-5.2 |
| 模态 | text、image、audio、video | text、image | 覆盖不同 |
| 开源权重 | 否 | 是 | GLM-5.2 开源 |
| 微调 | 是 | 是 | |
| 免费档 | Gemini App 免费但额度有限；API 提供免费档 | ChatGLM 免费；开放平台有免费额度 | |
| SOC2 / 不训练 | 是 / 是 | 否 / 是 | |
| 私有化部署 | 否 | 是 | GLM-5.2 |
字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集；速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。
逐维度分析
推理与综合智能
Gemini 3.1 Pro 综合分领先 10 分（83 对 73）。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势；而 GLM-5.2 仍是强劲的通用模型，处理常规任务并不吃力。
智能体编码
这是小幅差距：Gemini 3.1 Pro 得 74 分，GLM-5.2 得 66 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中，Gemini 3.1 Pro 需要的纠错轮次更少；GLM-5.2 写脚本和补全仍然胜任，但任务复杂度上来后会落后。
多模态
多模态上 Gemini 3.1 Pro 领先，92 对 79。一个具体的模态差异：Gemini 3.1 Pro 额外支持 audio、video。
速度与延迟
交互场景下 Gemini 3.1 Pro 更快：约 60 tok/s、首 token 0.7s，对比 GLM-5.2 的 约 50 tok/s、首 token 0.6s（吞吐约为 1.2 倍）。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言，即便原始推理分略低，这份速度优势也是真实的产品因素。
上下文：窗口大小 vs 可用记忆
名义上下文窗口：Gemini 3.1 Pro 为 2M，GLM-5.2 为 128K。有效上下文得分与窗口大小方向一致——Gemini 3.1 Pro 在可用记忆上领先（92 对 88），处理不容有失的长文档时应优先选它。
价格与总成本
GLM-5.2 的 API 更便宜，每百万输入/输出 token 为 $1.4/$4.4，而 Gemini 3.1 Pro 为 $2/$12——标价输入约低 1.4 倍。
中文 vs 英文
英文：Gemini 3.1 Pro 90 对 GLM-5.2 70。中文：75 对 90。面向中文生产环境，GLM-5.2 是更强的选择。注意非中国大陆模型的 API 一般需要海外网络访问。
工具调用与生态
函数调用得分：Gemini 3.1 Pro 78 对 GLM-5.2 80，结构化工具使用上 GLM-5.2 占优。Gemini 3.1 Pro 和 GLM-5.2 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。
成本示例——相同工作量、真实 token 测算
假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token，其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。
| 场景 · 每月 | Gemini 3.1 Pro | GLM-5.2 | 差距 |
|---|---|---|---|
| 标价未使用缓存 | $5601 亿输入 × $2 + 3000 万输出 × $12 | $2721 亿输入 × $1.4 + 3000 万输出 × $4.4 | 2.06×有差距 |
| 计入缓存90% 输入命中缓存 | $560无公开缓存折扣 | $272无公开缓存折扣 | 2.06×有差距 |
示意模型；你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。