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正面对比 · 更新于 2026-09-08
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模型对比 · 正面对决

Gemini 3.1 Pro vs Muse Spark 1.3

Gemini 3.1 Pro 在综合、多模态领先;Muse Spark 1.3 在编码领先。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。

厂商Google / Meta
数据维度15+ 维度
更新于2026-09-08
阅读约 9 分钟
01

结论速览

一句话结论:当你最看重 长上下文可靠性 时选 Gemini 3.1 Pro;当 成本更低、延迟更低 是首要目标时选 Muse Spark 1.3

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

Muse Spark 1.3,如果你……

  • DeepSWE 长时程编码第一
  • 开源可自托管
  • 成本极低
  • 最适合:编码、开源部署、低成本
02

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。

Gemini 3.1 Pro 综合更高
Google · 综合第5
综合83
编码74
多模态92
VS
Muse Spark 1.3
Meta · 综合第23
综合64
编码88
多模态76

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。

03

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 ProMuse Spark 1.3结论
厂商Google(US)Meta(US)不同厂商
发布时间2026.052026.09Muse Spark 1.3 更新
综合(名次)83 · 第564 · 第23Gemini 3.1 Pro 高 19 分
编码74 · 第1388 · 第6Muse Spark 1.3 高 14 分
多模态92 · 第376 · 第18Gemini 3.1 Pro 高 16 分
上下文窗口2M256KGemini 3.1 Pro 更大
最大输出128K64KMuse Spark 1.3 更长
有效上下文9285Gemini 3.1 Pro 更可靠
输入 $/百万 token$2$1.25Muse Spark 1.3 更便宜
输出 $/百万 token$12$4.25Muse Spark 1.3 更便宜
缓存折扣持平
速度约 60 tok/s约 70 tok/sMuse Spark 1.3 更快
首 token 延迟0.7s0.4sMuse Spark 1.3 响应更快
函数调用7872Gemini 3.1 Pro 领先
拒答率约 12%约 4%Muse Spark 1.3 限制更少
英文9084Gemini 3.1 Pro
中文7562Gemini 3.1 Pro
模态text、image、audio、videotext、image覆盖不同
开源权重Muse Spark 1.3 开源
微调
免费档Gemini App 免费但额度有限;API 提供免费档开源权重可免费自托管;托管 API 为 $1.25/$4.25 每百万 token
SOC2 / 不训练是 / 是否 / 是
私有化部署Muse Spark 1.3

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。

04

逐维度分析

推理与综合智能

Gemini 3.1 Pro 综合分领先 19 分(83 对 64)。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势;而 Muse Spark 1.3 仍是强劲的通用模型,处理常规任务并不吃力。

智能体编码

这是明显差距:Muse Spark 1.3 得 88 分,Gemini 3.1 Pro 得 74 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中,Muse Spark 1.3 需要的纠错轮次更少;Gemini 3.1 Pro 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 76。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 Muse Spark 1.3 更快:约 70 tok/s、首 token 0.4s,对比 Gemini 3.1 Pro 的 约 60 tok/s、首 token 0.7s(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,Muse Spark 1.3 为 256K。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 85),处理不容有失的长文档时应优先选它。

价格与总成本

Muse Spark 1.3 的 API 更便宜,每百万输入/输出 token 为 $1.25/$4.25,而 Gemini 3.1 Pro 为 $2/$12——标价输入约低 1.6 倍。

中文 vs 英文

英文:Gemini 3.1 Pro 90 对 Muse Spark 1.3 84。中文:75 对 62。两者都是美国厂商模型;若业务以中文为先,也可对比榜单上的中国大陆模型。

工具调用与生态

函数调用得分:Gemini 3.1 Pro 78 对 Muse Spark 1.3 72,结构化工具使用上 Gemini 3.1 Pro 占优。Gemini 3.1 ProMuse Spark 1.3 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。

05

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 ProMuse Spark 1.3差距
标价未使用缓存$5601 亿输入 × $2  +  3000 万输出 × $12$2521 亿输入 × $1.25  +  3000 万输出 × $4.252.22×有差距
计入缓存90% 输入命中缓存$560无公开缓存折扣$252无公开缓存折扣2.22×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。

06

决策树

如果 工作负载是智能体或多文件编码、且首轮出错代价很高  →  Muse Spark 1.3(编码 88 对 74)
如果 你要服务实时用户、延迟是产品级 KPI  →  Muse Spark 1.3(约 70 tok/s,首 token 0.4s)
如果 你在常规、高量业务上以成本为首要驱动  →  Muse Spark 1.3(每百万输入/输出 $$1.25/$$4.25)
如果 长文档召回必须近乎无遗漏  →  Gemini 3.1 Pro(有效上下文 92 对 85)
07

常见问题

哪个更适合智能体编码?
Muse Spark 1.3 在编码上明显更强(综合 88 对 74)。差距体现在 SWE 类多文件任务和需要更少纠错轮次的长智能体循环上;Gemini 3.1 Pro 应付常规脚本没问题。
Gemini 3.1 Pro 更高的拒答率在生产环境要紧吗?
Gemini 3.1 Pro 约拒答 12% 的请求,而 Muse Spark 1.3 为 4%。在无人值守的流水线里,这意味着更多重试、降级和人工复核,即便 token 单价更低,也会抬高实际成本与延迟。
每月 1 亿 token、并使用缓存时成本差多少?
按 1 亿输入 + 3000 万输出、其中 90% 输入命中缓存测算,Gemini 3.1 Pro 约每月 $560,Muse Spark 1.3 约每月 $252(标价则分别为 $560、$252)。
更大的上下文窗口真的有用吗?
名义窗口分别为 Gemini 3.1 Pro(2M)和 Muse Spark 1.3(256K),但可用召回要看有效上下文得分(92 对 85)。长文档工作若不容有失,应选有效上下文更高的那个。
哪一个可以自托管?
Muse Spark 1.3 提供开源权重,(在 GPU 允许时)可自托管以掌控数据;Gemini 3.1 Pro 是闭源托管 API,无法自托管。当驻留或规模化成本主导时选开源权重,图省心选托管 API。
谁处理多模态输入更好?
多模态分分别为 92(Gemini 3.1 Pro)和 76(Muse Spark 1.3),模态覆盖为 text/image/audio/video 对 text/image。按你产品实际会收到的输入类型来匹配即可。