DeepSeek V4 vs Gemini 3.1 Pro：全面对比评测
DeepSeek V4-Pro 与 Google 的 Gemini-3.1-Pro 是 2026 年最强大的两款 AI 模型，各有独特优势。Gemini-3.1-Pro 是 Google 旗舰闭源前沿模型，DeepSeek V4-Pro 则是全球最强开源权重模型。以下是全面的一对一对比。
概览
| 特性 | DeepSeek V4-Pro | Gemini-3.1-Pro |
|---|---|---|
| 开发者 | DeepSeek | Google DeepMind |
| 总参数量 | 1.6T（MoE） | 未公开 |
| 上下文窗口 | 100 万 token | 100 万 token |
| API 输入价格 | $1.74 / 百万 token | 预计约 $3–7 / 百万 token |
| 开源权重 | ✅ 是（MIT） | ❌ 否 |
| 架构 | MoE + 混合注意力 | 未公开（推测为 MoE） |
| 多模态 | V4 发布时仅支持文本 | ✅ 文本、图像、视频、音频 |
基准测试对比
知识与推理
| 基准测试 | DeepSeek V4-Pro Max | Gemini-3.1-Pro High |
|---|---|---|
| MMLU-Pro (EM) | 87.5% | 91.0% |
| GPQA Diamond (Pass@1) | 90.1% | 94.3% |
| HLE (Pass@1) | 37.7% | 44.4% |
| SimpleQA-Verified | 57.9% | 75.6%* |
| Apex Shortlist | 90.2% | 89.1% |
| HMMT 2026 Feb | 95.2% | 94.7% |
| IMOAnswerBench | 89.8% | 81.0% |
*Gemini-3.1-Pro 的 SimpleQA-Verified 得分高达 75.6%，明显领先，体现了 Google 在事实性世界知识检索方面的深厚积累。
分析： Gemini-3.1-Pro 在 MMLU-Pro、GPQA Diamond 和 HLE 等成熟的学术科学与推理基准上领先。然而，DeepSeek V4-Pro 在 Apex Shortlist、HMMT 和 IMOAnswerBench 上领先，表明其在更难的数学推理任务上表现更为出色。
代码能力
| 基准测试 | DeepSeek V4-Pro Max | Gemini-3.1-Pro High |
|---|---|---|
| LiveCodeBench (Pass@1) | 93.5% | 91.7% |
| Codeforces 评级 | 3206 | 3052 |
| SWE-bench Pro | 55.4% | 54.2% |
| SWE-bench Verified | 80.6% | 80.6% |
分析： DeepSeek V4-Pro 在代码任务上领先，尤其是竞技编程（Codeforces 3206 对 3052）和 LiveCodeBench（93.5% 对 91.7%）。SWE-bench Verified 平局（均为 80.6%）表明两款模型在实际代码补丁应用方面基本相当。
长上下文
| 基准测试 | DeepSeek V4-Pro Max | Gemini-3.1-Pro High |
|---|---|---|
| MRCR 1M (MMR) | 83.5% | 76.3% |
| CorpusQA 1M (ACC) | 62.0% | 53.8% |
分析： 令人惊讶的是，DeepSeek V4-Pro 在两项百万 token 长上下文基准测试中大幅领先 Gemini-3.1-Pro。这是一个重要发现——说明 DeepSeek 的混合注意力架构（CSA + HCA）在这些特定任务上确实优于 Gemini 的长上下文方案。
智能体任务
| 基准测试 | DeepSeek V4-Pro Max | Gemini-3.1-Pro High |
|---|---|---|
| Terminal Bench 2.0 | 67.9% | 68.5% |
| SWE-bench Pro | 55.4% | 54.2% |
| BrowseComp | 83.4% | 85.9% |
| MCPAtlas Public | 73.6% | 69.2% |
| Toolathlon | 51.8% | 48.8% |
分析： 两款模型在智能体任务上竞争非常激烈。Gemini 在浏览类任务中领先；DeepSeek 在 MCPAtlas 和 Toolathlon 上领先。Terminal Bench 2.0 基本持平。
价格对比
虽然 Gemini-3.1-Pro 的确切定价尚未公布，但 Google Gemini 模型历来对其顶级产品收取输入 $3–7/M、输出 $9–21/M 的费用。
以 DeepSeek V4-Pro 的 $1.74/$3.48 定价计算，在同等能力水平下，其 API 成本可能比 Gemini-3.1-Pro 节省 2–4 倍。
V4-Flash 以 $0.14/$0.28 的超低价格，以 Gemini 任何产品成本的极小比例，实现接近 Pro 级别的性能。
开源权重的优势
两款模型最根本的区别在于可访问性：
| 因素 | DeepSeek V4-Pro | Gemini-3.1-Pro |
|---|---|---|
| 权重访问 | ✅ 公开（HuggingFace，MIT） | ❌ 仅 API |
| 自托管 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 |
| 微调 | ✅ 支持 | ❌ 不支持（仅有限的微调服务） |
| 数据隐私 | ✅ 完全可控（自托管） | 取决于 Google Cloud 协议 |
| 离线使用 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 |
对于需要完全数据主权或希望针对特定领域进行微调的组织，DeepSeek V4 是唯一可行的选择。
多模态：Gemini 的结构性优势
Gemini-3.1-Pro 具有明显优势的领域之一是原生多模态。Gemini 可以原生处理：
- 图像
- 视频
- 音频
- 文本
DeepSeek V4 发布时仅支持文本。对于需要理解图像、分析视频或处理音频的任务，Gemini 是目前唯一能在单一模型中处理所有模态的前沿级选项。
对于纯文本工作流（占企业和开发者用例的绝大多数），这一限制无关紧要。但对于像 Framia.pro 这样处理涉及图像和视频创意工作流的平台，将 DeepSeek V4 用于文本推理、搭配专业图像/视频模型，代表着当前的技术前沿。
如何选择
选择 DeepSeek V4-Pro，当你需要：
- ✅ 开源权重以保障隐私或进行微调
- ✅ 以代码为核心的工作场景
- ✅ 关键的长上下文文档处理
- ✅ 对成本敏感
- ✅ 自托管能力
- ✅ 纯文本工作流
选择 Gemini-3.1-Pro，当你需要：
- ✅ 原生多模态理解（图像、视频、音频）
- ✅ 学术/科学知识的深度
- ✅ Google Cloud 生态系统集成
- ✅ Google 的安全与内容政策保障
- ✅ 绝对前沿的简单问答与世界知识精准度
综合评分
| 类别 | 获胜者 |
|---|---|
| 代码能力 | DeepSeek V4-Pro |
| 长上下文检索 | DeepSeek V4-Pro |
| 科学推理 | Gemini-3.1-Pro |
| 世界知识 | Gemini-3.1-Pro |
| 多模态 | Gemini-3.1-Pro（V4 仅支持文本） |
| 价格 | DeepSeek V4-Pro |
| 开源权重 | DeepSeek V4-Pro |
| 智能体任务 | 平局 |
结论
DeepSeek V4-Pro 与 Gemini-3.1-Pro 在 AI 能力前沿真正旗鼓相当。V4-Pro 在编程、长上下文处理和成本方面领先；Gemini-3.1-Pro 在科学知识、多模态和事实准确性方面领先。对于优先考虑文本工作流、追求最佳性价比的开发者和企业——尤其是代码和文档处理场景——DeepSeek V4-Pro 是极具说服力的选择。