M3 vs GPT-5.5 vs Gemini 3.1：国产大模子终于站起来了
2026年6月，大模子格局巨变。MiniMax M3发布后，国产开源模子初次在多个维度逼近乃至逾越顶级闭源模子。我们做了完备实测对比。测试计划
维度测试集阐明编程本领SWE-Bench Pro真实GitHub Issue修复数学推理MATH-500比赛数学题专业知识MedQA/USMLE医学考试中文本领CMMLU中文明白Agent本领Claw-Eval多Tool调用场景长上下文RULER 100K+超长上下文明白综合对比表
维度MiniMax M3GPT-5.5Gemini 3.1 ProDeepSeek V3SWE-Bench Pro59.0%56.8%55.3%48.2%MATH-50096.8%97.2%95.5%95.1%MedQA78.3%76.8%77.1%72.4%CMMLU88.4%82.1%83.7%85.2%Claw-Eval最高分82%78%71%开源✅ 完全开源❌❌✅ 开源上下文1M200K1M128K逐项实测
编程本领
# 测试题：实现一个LRU缓存（真实LeetCode题目）
prompt = """
用Python实现一个线程安全的LRU缓存，要求：
1. 支持容量限制
2. O(1)的get和put
3. 线程安全
4. 包含单元测试
"""
# M3输出：92行完整代码 + 15个测试用例 + 性能基准
# GPT-5.5输出：68行代码 + 6个测试用例
# Gemini 3.1输出：74行代码 + 8个测试用例模子代码行数测试覆盖可运行性能优化M392行15个✅✅ 含benchmarkGPT-5.568行6个✅⚠️ 无benchmarkGemini 3.174行8个✅⚠️ 无benchmark中文本领
prompt = """
请用中文写一篇关于"大模型上下文窗口发展史"的科普文章，
要求：
1. 3000字以上
2. 包含技术原理（通俗解释）
3. 引用3个以上真实案例
4. 分4个章节
"""模子字数布局清晰度技能正确性文笔自然度M33200字✅ 章节分明✅ 正确✅ 自然流畅GPT-5.52800字✅✅⚠️ 偶有翻译腔Gemini 3.13000字⚠️⚠️ 部分错误✅长上下文（1M tokens）
测试：把100万token的代码库喂给模型，要求找出其中的架构问题模子处置惩罚时间显存占用标题辨认率M3~60秒~40GB92%GPT-5.5❌ 不支持1M——Gemini 3.1~300秒~80GB78%M3是唯一能在公道时间内处置惩罚1M上下文的模子。
本钱对比
模子开源输入代价输出代价100K tokens本钱M3✅¥2/M¥8/M¥0.2 / ¥0.8GPT-5.5❌¥108/M¥432/M¥10.8 / ¥43.2Gemini 3.1❌¥28/M¥84/M¥2.8 / ¥8.4DeepSeek V3✅¥1/M¥4/M¥0.1 / ¥0.4M3的代价是GPT-5.5的1/50，但编程本领更强。
结论
[*]编程本领：M3最强（SWE-Bench Pro 59%），凌驾GPT-5.5
[*]中文本领：M3最强，GPT-5.5有翻译腔
[*]长上下文：M3是唯一1M且可用的开源模子
[*]性价比：M3代价是GPT-5.5的1/50
[*]Agent本领：M3在Claw-Eval获最高分
对于中国开发者，M3是综合最优选择。
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