Gemini 2.5 Pro 与 ChatGPT 的综合对比
一、编程能力
1️⃣ 代码生成与重构
Gemini 2.5 Pro 在 WebDev Arena 测试中以 147 Elo 分 领先竞品,生成代码可用率达 92%(例如根据手绘草图生成 React/Vue 组件);
在处理复杂算法问题时,错误率较 ChatGPT 降低 40%,支持跨语言代码转换(Python → TypeScript)并保留注释结构。
ChatGPT 在 Agentic Coding(需人类干预的编码任务)场景表现略优,但其生成的动态交互代码需大量调试。
2️⃣ 工程级开发支持
Gemini 2.5 Pro 可分析 GitHub 多文件工程(支持 200 万 Token 上下文),自动标注安全漏洞并提供修复方案;
ChatGPT 在处理大型项目时易丢失上下文关联,需频繁分段输入。
二、多模态与交互能力
1️⃣ 设计稿/视频转代码
Gemini 2.5 Pro 支持从 Figma 原型或 YouTube 教学视频生成完整 Web 应用(含 API 接口模拟),视频→代码转换在 VideoMME 测试中得分 84.8%;
ChatGPT 多模态版本虽能解析图像,但生成的代码常需手动调整布局与交互逻辑。
2️⃣ 动态内容生成
Gemini 2.5 Pro 可直接生成带波形动画、悬停效果的响应式网页,支持复刻 Windows 95 等复古主题;
ChatGPT 动态效果生成依赖插件扩展,且需明确分步指令。
三、逻辑推理与学术研究
1️⃣ 数学与科学问题
Gemini 2.5 Pro 在 GPQA 数学竞赛中获 86.7% 高分,能自动推导量子力学公式并验证理论假设;
ChatGPT 在同等测试中得分落后 22%,处理复杂公式时易出现符号错误。
2️⃣ 推理能力极限
Gemini 2.5 Pro 在 Humanity s Last Exam(高阶知识推理测试)中无工具得分 18.8%,创当前模型纪录;
ChatGPT 同类测试得分不足 10%,需依赖外部工具增强逻辑链。
四、用户体验与生态
1️⃣ 开发工具集成
Gemini 2.5 Pro 深度集成 VS Code 插件,支持实时预览与“vibe coding”模式(自然语言调整代码风格);
ChatGPT 依赖第三方 IDE 插件,实时调试能力较弱。
2️⃣ 本地化与成本
国内用户可通过 laozhang.ai 等代理直接调用 Gemini 2.5 Pro(支持中文支付);
ChatGPT 需依赖镜像站点,延迟较高且存在服务稳定性风险;
成本方面,Gemini 输入费用为 1.25/百万 Token**‌,低于 Claude .7 Sonnet 的 ‌**/百万 Token。
典型场景对比示例
# Gemini 2.5 Pro 生成表应用(通过代理调用)
import requests
headers = {Authorization: Bearer YOUR_LAOZHAG_KEY}
data = {
prompt: 生成一个带实时数据更新的 React 折线图,适配深模式,
max_tokens: 5000
}
respe = requests.post(https://api.laozhang.ai/v1/gemini, json=data, headers=headers)
# 输出包含完整的组件代码与 Mock API 接口
总结
Gemini 2.5 Pro 优势:编程全链路支持、超长上下文处理、多模态代码生成;
ChatGPT 优势:插件生态丰富、Agentic Coding 场景灵活;
选择建议:企业级开发与科研首选 Gemini,轻量级创意任务可结合两者使用。
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留言与评论(共有 15 条评论) |
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//api.laozhang.ai/v1/gemini |