一战封神还是虚火?Claude 4 对决 Gemini 2.5 Pro,谁才是你的下一个 AI 搭档?
尽管 Claude 4 的表现令人惊艳,但这仍是刚发布的产品,实际部署中还需更多场景验证。特别是上下文窗口管理、稳定性与企业 API 支持等方面,建议等待更多独立评测与长期使用反馈再下结论。现在,是时候结合你的使用场景,选择真正适合你的下一款 AI 伙伴了。

❝
当 Claude 4 系列和 Gemini 2.5 Pro 几乎同一时间登场,一场顶尖大模型间的巅峰对决悄然展开。无论你是开发者、研究者,还是 AI 应用探索者,现在正是审视这两大模型真正能力的最好时机。
这篇文章将从代码能力、推理表现、多模态能力、开发工具集成、价格策略等维度,带你深入比较这两款旗舰模型,并给出不同使用场景下的选择建议。
编程表现:Claude 4 系列遥遥领先
在 AI 编程领域,Anthropic 新发布的 Claude Opus 4 被认为是目前最强的编程模型。
根据官方数据:
| 模型 | SWE-bench 准确率 | 并行推理下的准确率 |
|---|---|---|
| Claude Sonnet 4 | 72.7% | 80.2% |
| Claude Opus 4 | 72.5% | 79.4% |
| Gemini 2.5 Pro | 63.2% | - |
| OpenAI o3 | 69.1% | - |
| GPT-4.1 | 54.6% | - |
Claude Sonnet 4 在 SWE-bench 上比 Gemini 2.5 Pro 高出 9.5 个百分点,且在并行推理下更是接近 17 个百分点 的差距。无论是复杂任务还是多文件修改,Claude 的表现都被业内高度认可:
❝
- Cursor 称 Opus 4 是“state-of-the-art for coding”
- Replit 表示其“在处理跨文件复杂修改方面进步巨大”
- GitHub 更是选择将 Sonnet 4 作为新一代 Copilot 编码代理的基础模型
’ fill=‘%23FFFFFF’%3E%3Crect x=‘249’ y=‘126’ width=‘1’ height=‘1’%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)Claude 4 vs Gemini 2.5 Pro coding
高阶推理与多任务能力 🧠:均势拉锯,但细节见真章
在常用的通用推理与任务基准上,两者均展现出强劲实力,但 Claude 在部分场景中仍有领先优势:
| 任务类型 | Claude Opus 4 | Sonnet 4 | Gemini 2.5 Pro | OpenAI o3 |
|---|---|---|---|---|
| GPQA(研究生级推理) | 83.3% | 83.8% | 83.0% | 83.3% |
| TAU-bench(零售工具使用) | 81.4% | 80.5% | - | 73.5% |
| MMLU³(多语言问答) | 88.8% | - | - | 88.8% |
| MMMU(视觉推理) | 76.5% | - | 79.6% | 82.9% |
| AIME(高中数学竞赛) | 90.0% | - | 83.0% | 88.9% |
📌 分析要点:
- Claude 系列在 数学和多语言问答 中表现更优。
- Gemini 在 视觉推理 中略胜一筹,适合多模态任务。
- Claude 在 工具使用(TAU-bench) 中优于 Gemini 和 OpenAI,暗示其代理能力更成熟。
新特性亮点:Claude 4 的“进化论”
Claude 4 不仅提升了基础能力,还带来了多项创新特性:
- Beta 工具调用能力:支持 Web 搜索等插件,结合推理进行更准确的信息生成。
- 并行工具执行:可同时调用多个工具,提升任务效率。
- 更强指令遵循 + 文件记忆能力:具备长期对话上下文保持能力,适合项目管理与任务追踪。
- 避免捷径式思维:在 Agent 场景中比上代减少 65% 的“偷懒”行为。
- 推理摘要机制:自动对长推理进行压缩摘要,同时开放“开发者模式”查看原始链条。
- 混合模型架构:支持快速响应与长时推理双模式,Opus 4 更是可连续运行数小时处理长链任务。
Claude Code:深入开发工作流
Claude Code 模块的开放让 Claude 真正走入开发者的日常工作流:
- 支持 VS Code / JetBrains 插件:在 IDE 中内联显示 Claude 提议的代码修改。
- Claude Code SDK:允许构建自定义代理,用 Claude 的推理能力搭建专业工具。
- GitHub 集成(Beta):支持在 PR 中打标签使用 Claude Code 自动改错或修复 CI。
Gemini 2.5 Pro:虽然低调,但仍不容小觑
虽然 Gemini 2.5 Pro 的发布相对低调,但其核心能力依然强劲:
- 在 视觉任务和数学 上稳定发挥。
- SWE-bench 编程表现(63.2%),尽管落后于 Claude,但在 Google 系生态中整合能力强,部署灵活。
❝
注意: Gemini 2.5 Pro 的部分评测数据尚不完整(如 Terminal-bench),其工具调用能力和插件生态暂未详细公开。
价格与可用性对比
| 模型 | 输入 Token 单价(每百万) | 输出 Token 单价(每百万) | 是否支持免费计划 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4 | $15 | $75 | 否 |
| Claude Sonnet 4 | $3 | $15 | ✅ 免费用户可用 |
| Gemini 2.5 Pro | ~$10–20(预估) | ~$10–20(预估) | 否 |
Claude 系列通过 Anthropic API、Amazon Bedrock、Google Vertex AI 均可调用;Gemini 2.5 Pro 目前仍处于 Google Cloud Preview 阶段。
实战任务对比:UI & 天气卡片
*任务 1:构建一个 16bit 风格的电商网站 UI 落地页*
❝
Claude Sonnet 4 与 Gemini 2.5 Pro 均可完成,Claude 的结构与交互设计更胜一筹。
-
Claude Sonnet 4
-
Gemini 2.5 Pro
*任务 2:生成彩色动画天气卡片,包含温度、天气状态、风速等信息*
❝
结论:Claude Sonnet 4 的表现更具交互设计与动效表现力
-
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro 的天气卡片输出 -
Claude Sonnet 4
Claude Sonnet 4 输出更具互动性与细节
总结建议:不同场景选谁更合适?
| 使用场景 | 推荐模型 |
|---|---|
| 多步骤复杂编码任务 | Claude Opus 4 |
| 轻量编码 / 成本敏感 | Claude Sonnet 4 |
| 数学与复杂推理 | Claude Opus 4 / Gemini 2.5 Pro(高中题表现稳定) |
| 多模态视觉任务 | Gemini 2.5 Pro |
| 构建 Agent 工具链 | Claude 4(并行插件 + 更成熟 Agent API) |
| 有预算限制 | Claude Sonnet 4(≈ Opus 4 成本五分之一) |
最后的提醒:别急着下定论
尽管 Claude 4 的表现令人惊艳,但这仍是刚发布的产品,实际部署中还需更多场景验证。特别是上下文窗口管理、稳定性与企业 API 支持等方面,建议等待更多独立评测与长期使用反馈再下结论。
现在,是时候结合你的使用场景,选择真正适合你的下一款 AI 伙伴了。
如何学习AI大模型 ?
“最先掌握AI的人,将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话,放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期,都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里,指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家,故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。【保证100%免费】🆓
CSDN粉丝独家福利
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利: 👉👉CSDN大礼包:《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
对于0基础小白入门:
如果你是零基础小白,想快速入门大模型是可以考虑的。
一方面是学习时间相对较短,学习内容更全面更集中。
二方面是可以根据这些资料规划好学习计划和方向。
👉1.大模型入门学习思维导图👈
要学习一门新的技术,作为新手一定要先学习成长路线图,方向不对,努力白费。
对于从来没有接触过AI大模型的同学,我们帮你准备了详细的学习成长路线图&学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线,大家跟着这个大的方向学习准没问题。(全套教程文末领取哈)
👉2.AGI大模型配套视频👈
很多朋友都不喜欢晦涩的文字,我也为大家准备了视频教程,每个章节都是当前板块的精华浓缩。

👉3.大模型实际应用报告合集👈
这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(全套教程文末领取哈)

👉4.大模型实战项目&项目源码👈
光学理论是没用的,要学会跟着一起做,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战项目来学习。(全套教程文末领取哈)
👉5.大模型经典学习电子书👈
随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。(全套教程文末领取哈)
👉6.大模型面试题&答案👈
截至目前大模型已经超过200个,在大模型纵横的时代,不仅大模型技术越来越卷,就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道,我总结了大模型常考的面试题。(全套教程文末领取哈)
为什么分享这些资料?
只要你是真心想学AI大模型,我这份资料就可以无偿分享给你学习,我国在这方面的相关人才比较紧缺,大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来,我也真心希望帮助大家学好这门技术,如果日后有什么学习上的问题,欢迎找我交流,有技术上面的问题,我是很愿意去帮助大家的!
这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理,鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位,在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利,同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目,无论你是小白还是有些技术基础的,这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇,转行大模型岗位。


CSDN粉丝独家福利
这份完整版的 AI 大模型学习资料已经上传CSDN,朋友们如果需要可以扫描下方二维码&点击下方CSDN官方认证链接免费领取 【保证100%免费】
读者福利: 👉👉CSDN大礼包:《最新AI大模型学习资源包》免费分享 👈👈
火山引擎开发者社区是火山引擎打造的AI技术生态平台,聚焦Agent与大模型开发,提供豆包系列模型(图像/视频/视觉)、智能分析与会话工具,并配套评测集、动手实验室及行业案例库。社区通过技术沙龙、挑战赛等活动促进开发者成长,新用户可领50万Tokens权益,助力构建智能应用。
更多推荐



所有评论(0)