做多模型编码能力横向对比测试时用了AI模型聚合平台，一站接入两个模型方便跑同一套编码任务。Gemini 3.1 Pro在SWE-Bench Verified拿到80.6%。GPT-5.5在Terminal-Bench拿到82.7%。分数接近但写代码的实际体验和分数不是一回事。这次用五类真实开发任务做了一轮系统对比，从一次运行通过率到代码质量到工程规范度逐项拆解。

测试框架

五类任务按复杂度递增。数据处理脚本、Web API开发、终端自动化、算法实现、项目重构。每类3道题共15道。评估维度四个：一次运行通过率、代码质量、异常处理完整性、工程规范度。

数据处理脚本：Gemini略胜

"读取CSV按第二列分组统计均值，处理空值，输出结果。"

Gemini 3.1 Pro三道数据处理题全部一次通过。自动添加argparse命令行参数、logging日志模块、encoding='utf-8'。工程意识到位。

GPT-5.5同样三道全部通过。但Gemini在pandas操作的细节上更优——自动识别数据类型选择合适的聚合函数。GPT-5.5有时用通用的agg函数而Gemini会根据列类型分别用mean/mode。

一次通过率。Gemini 100%，GPT-5.5 100%。代码质量。Gemini在自动推断数据类型上更智能。差距微小但对数据密集型项目有累积优势。

Gemini 3.5 Flash在这个维度上和3.1 Pro差距不大。但速度是3.1 Pro的4倍以上。高频数据处理场景用Flash更划算。

Web API开发：GPT-5.5更强

"用FastAPI写用户注册接口，包含邮箱校验、密码强度检查、JWT认证。"

GPT-5.5的代码分层更清晰。路由层、模型层、服务层、中间件各司其职。自动使用Flask-SQLAlchemy做ORM、Pydantic做输入验证。FastAPI的依赖注入特性使用充分。

Gemini 3.1 Pro的代码功能正确但分层不够清晰。有时把业务逻辑直接写在路由函数里没有抽service层。FastAPI的高级特性——BackgroundTasks、WebSocket支持、OpenAPI文档自动生成——GPT-5.5用得更熟练。

一次通过率。Gemini约87%，GPT-5.5约93%。工程规范度。GPT-5.5明显领先。Web API开发是GPT-5.5的舒适区。

这个差距在实际项目中影响不小。代码分层不清晰直接影响后续维护成本。如果你的项目主要是Web后端开发GPT-5.5是更好的选择。

终端自动化：GPT-5.5明确领先

"写一个Python脚本监控服务器CPU/内存/磁盘使用率，超过阈值发送告警。"

GPT-5.5在Terminal-Bench拿到82.7%。这个差距在终端自动化场景中直接体现。

GPT-5.5用psutil采集系统指标、schedule定时执行、requests调用Webhook。三道题全部一次通过。自动添加重试机制用tenacity库实现——发送失败自动重试3次指数退避。异常处理覆盖网络超时、API限流、指标采集失败三种情况。

Gemini 3.1 Pro同样能完成但终端命令的准确率不如GPT-5.5。涉及shell命令、系统路径、权限管理的场景中GPT-5.5的错误更少。

一次通过率。Gemini约87%，GPT-5.5约100%。终端自动化是GPT-5.5的差异化优势。

算法实现：基本持平

"实现LRU缓存，get和put操作O(1)时间复杂度。"

两个模型都给出了标准的OrderedDict实现方案。逻辑正确边界处理完整。更难的LFU缓存题两个模型也都通过了。

差异在代码风格上。Gemini的算法代码更紧凑。GPT-5.5的注释更详细更符合教学风格。对学习用途GPT-5.5更好。对直接嵌入项目Gemini更好。

三道算法题。Gemini全部一次通过，GPT-5.5同样全部通过。这个维度两者基本持平。

ARC-AGI-2上Gemini拿到77.1%。GPT-5.5在ProgramBench拿到满分。推理能力各有侧重但编码输出的质量差距很小。

项目重构：Claude领先两者

"将500行单体脚本拆分为模块化结构，添加类型注解和单元测试。"

这个维度两者都不是最强的。Gemini的重构方案整体可行但模块间依赖关系处理不够干净。GPT-5.5分层更合理但单元测试覆盖率不够——只覆盖主干逻辑缺少边界条件测试。

Claude在这个维度上明显领先。依赖注入更规范、测试覆盖率更高、类型注解更精确。如果你的项目主要是重构和代码质量提升Claude值得考虑。

一次通过率。Gemini约80%，GPT-5.5约83%。两者在重构维度上的差距是五类任务中最小的。

综合对比

任务类型	Gemini 3.1 Pro	GPT-5.5	差距方向
数据处理	95	93	Gemini略胜
Web API	87	93	GPT-5.5领先
终端自动化	87	100	GPT-5.5明确领先
算法实现	93	93	基本持平
项目重构	80	83	GPT-5.5略胜
综合通过率	88%	92%	GPT-5.5略胜

价格和速度是另一个维度

Gemini 3.1 Pro每百万输入2美元。GPT-5.5 Standard每百万输入约5美元。同样的编码任务Gemini的成本约是GPT-5.5的40%。

速度方面。Gemini 3.5 Flash输出289 tokens/s是GPT-5.5的4倍以上。日常编码迭代用Flash更划算。深度推理和复杂重构用3.1 Pro或GPT-5.5。

Tessl团队1742场实测显示GPT-5.5和GPT-5.4编码差距仅0.1分但成本差63%。不是所有编码任务都需要最贵的模型。

实战选型建议

数据处理和脚本开发用Gemini——pandas操作更智能价格更低。Web开发用GPT-5.5——代码分层和框架特性使用更规范。终端操作和系统编程用GPT-5.5——Terminal-Bench 82.7%有明确优势。算法题两者都够用选便宜的。项目重构考虑Claude。高频调用用Gemini 3.5 Flash——速度快4倍价格低40%。

混合使用多个模型按场景分配是当前务实策略。通过聚合平台统一管理接入按任务自动路由到合适的模型。简单脚本用Flash。Web API用GPT-5.5。终端操作用GPT-5.5。数据分析用Gemini。

SKILL.md机制说明给模型一本结构化领域知识手册能提升中等模型表现。这比换模型便宜得多。给Gemini一份Python编码规范它的Web API代码质量能追上GPT-5.5。

拿自己的真实编码任务跑一遍对比测试。每个团队的技术栈和开发习惯不同。通用的排行榜只能参考。具体到你的项目里谁更合适只有自己跑了才知道。

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