2025最强AI大模型分析：Gemini 2.5 Pro vs Claude 3.7 Sonnet API评测

本篇文章分别对大模型gemini-2.5-Pro、claude3.7 sonnet 20250219进行了全面对比。为了帮您做出最明智的选择，我们从各大官方渠道搜集并梳理了这些主流AI大模型的详细信息。这份对比非常全面，深入到了产品亮点、模型细节、价格方案以及多达28项核心技术参数，力求为您提供一个清晰、准确的参考。

Google Gemini ### 1.服务商优势 • 市场表现强劲：网站流量达到4.5M。 • 全球业务覆盖：美国流量占比11.31%。 ## Anthropic ### 1.服务商优势 • 网站流量表现优秀：日均访问量达640万。 • 多国市场覆盖：美国流量占比16.4%，覆盖多个国家。 • 全天候在线客服：支持24小时在线服务。 • SEM评分良好：SEM评分为57，排名8K。 • 业务范围广泛：涵盖五个国家的用户流量。

以上仅列举了这几家服务商的部分优势数据。若想获取更多关于网站流量、排名及权重的完整详细信息。请点此查看报表详情👇

gemini-2.5-ProGemini-2.5-Pro是谷歌发布的多模态大型语言模型，具有强大的推理和编码能力。它支持文本、图像、音频、视频、代码的协同处理，上下文容量达100万token，能处理超长文档。该模型在多项基准测试中表现优异，如在LMArena的编码排行榜上排名第一，在LiveCodeBench测试中超越Claude 3.7 Sonnet。其“深度思考”模式可权衡多种假设后回应，目前可通过Google AI Studio等平台预览。 ### claude3.7 sonnet 20250219Claude 3.7 Sonnet20250219是首创混合推理模式，可在快速响应与深入推理间切换。支持200K令牌上下文窗口，输出最高128K令牌。编码能力显著提升，SWE-bench Verified达70.3%，TAU-bench零售任务81.2%。新增Claude Code工具，优化开发流程。定价为输入$3/百万令牌，输出$15/百万令牌，广泛应用于编码、数据分析、客服自动化等领域。 了解了这些服务商的整体市场表现后，接下来我们将深入到它们提供的核心API产品层面，具体看看gemini-2.5-Pro、claude3.7 sonnet 20250219这两款大模型在价格、基础参数、和性能基准测试中的对比差异。 ## AI大模型多维度对比分析 ### 1.基础参数对比 | API模型名称 | 输入方式 | 输出方式 | 上下文长度(Token) | 上下文理解 | 文档理解 | 是否支持流式输出 | 是否支持联网搜索 | 是否开源 | 多模态支持 | |:———–|:———:|:———:|:————-:|:——:|:——:|:——————:|:——————:|:——:|:——–:| | Google Gemini | 文本、代码、图片、音频、视频 | 文本 | 100 万个 token | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | | Anthropic | 文本、图片 | 文本 | 200K | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ | ❌ | ✅ | >Google Gemini具备多模态支持，拥有极高的上下文长度和流式输出能力，适合复杂多维度内容生成。Anthropic则在文档理解方面表现突出，适合高效文本处理。整体对比显示，Google Gemini更适合多模态应用场景，而Anthropic更擅长文本密集型任务。两者均支持联网搜索，提高信息获取能力。 ### 2.API模型价格对比 | API模型名称 | 免费试用额度 | 输入价格（缓存命中） | 输入价格（缓存未命中） | 输出价格 | |:———–|:—————–:|:———-:|:—————:|:—————-:| | Google Gemini | 每分钟最多 60 个请求，每小时 3,000 个请求，每天 30 万个代币（提示 + 响应） | ￥0.00125/千Token (￥1.25/1M Tokens), 提示小于等于 20 万个令牌

￥0.00250/千Token (￥2.50/1M Tokens), 提示大于 20 万个令牌 | ￥0.00031/千Token (￥0.31/1M Tokens), 提示数量小于等于 20 万个令牌
￥0.000625/千Token (￥0.625/1M Tokens), 提示数量大于 20 万个

￥4.50/每小时 1,000,000 个令牌 | ￥0.01500/千Token (￥15.00/1M Tokens), 提示词不超过 20 万个令牌 | | Google Gemini提供更高的请求额度和较低的输入价格，适合高频访问和大规模数据处理；Anthropic则通过简单的定价和免费消息支持小型交互。整体对比显示，Gemini更适合需要大量数据处理的企业，而Anthropic适用于简单信息交流。两者都提供相似的输出价格，适合广泛应用场景。

3.性能基准测试对比 ### 数学推理能力 (GSM8K/MATH基准) – Gemini 2.5 Pro 在数学领域表现突出，尤其在复杂数学问题（如代数、几何）的符号推理和多步骤计算中准确率显著高于Claude 3.7 Sonnet。其SWE Bench编码测试中数学相关子任务通过率达63.8%，且能处理高难度动态数学模拟（如物理引擎实现）。 – Claude 3.7 Sonnet 数学推理能力稍逊，GSM8K测试中准确率约为62.3%，但在基础算术和统计问题中表现稳定。对长上下文数学问题的解析存在局限性（如200k token窗口限制影响多公式推导）。 — ### 科学推理能力 (MMLU/AGI Eval科学子集) – Gemini 2.5 Pro 多模态科学理解能力领先，可整合文本、图像和代码数据（如化学分子结构可视化、物理实验模拟）。在AGI Eval科学类任务中，其跨学科综合得分比Claude高约5%，尤其在生物学和地球科学领域优势明显。 – Claude 3.7 Sonnet 更擅长纯文本科学文献解析（如PubMedQA医疗问答），但在需要多模态输入的实验设计任务中表现较弱。MMLU科学子测试中准确率落后Gemini约3%。 — ### 代码生成能力 (HumanEval/AGI Eval编程子集) – Gemini 2.5 Pro 当前最强编码模型，支持百万级上下文窗口（2M token即将推出），可一次性生成完整项目（如JavaScript飞行模拟器、Three.js实现的3D魔方求解器）。在SWE Bench硬核测试中通过率63.8%，且能处理4D空间编程挑战（如旋转超立方体碰撞检测）。 – Claude 3.7 Sonnet 代码生成稳定性较差，在复杂任务中易出现逻辑错误（如Rubik’s Cube求解器颜色错乱）。但代码可读性更优，适合快速原型开发。 — ### 多步骤推理能力 (AGI Eval/MMLU综合) – Gemini 2.5 Pro 超长上下文支持使其在多步骤推理（如法律案例分析、医学诊断流程）中表现卓越。AGI Eval多跳问答测试中，其答案连贯性比Claude高7%，且能自动修正中间推理错误。 – Claude 3.7 Sonnet 推理步骤超过5步时准确率下降明显（受限于上下文长度），但在结构化逻辑推理（如数学归纳法）中仍具竞争力。 — ### 事实准确性 (C-Eval/MMLU事实核查) – Gemini 2.5 Pro 事实核查综合准确率89%，尤其在时效性数据（如2025年科技动态）和跨语言事实（中英双语对照）验证中表现最佳。但存在过度生成风险（可能补充未验证细节）。 – Claude 3.7 Sonnet 保守性事实校验策略使其在敏感领域（如法律条文）错误率更低，但应对新兴科技术语时更新延迟（如部分2025年模型参数描述不准确）。 — > Gemini 2.5 Pro在四项维度中全面领先，尤其在代码生成和多步骤推理方面优势显著；Claude 3.7 Sonnet在特定垂直领域（如医疗文本处理）仍具应用价值。两者差距在数学和科学领域最为明显。 ## 总结 上面重点对比了gemini-2.5-Pro、claude3.7 sonnet 20250219，若要查看其他2025国内AI大模型对比情况包括Google Gemini，Anthropic，字节豆包等主流供应商。请点此查看完整报告或可以自己选择期望的服务商制作比较报告