简介
作者实测对比GPT-5.2与Gemini 3 Pro在编程任务中的表现，通过烟花盛宴前端效果、5000篇Paper分析和RAG代码重构三个场景测试。结果显示Gemini 3 Pro能准确理解需求并生成正确代码，而GPT-5.2出现理解偏差和执行问题。文章为程序员选择合适的大模型提供了实战参考。
前两天GPT-5.2发布，奥特曼说很强，GPT‑5.2 Thinking在 SWE-bench Pro 测试取得了 55.6% 的新SOTA成绩。
于是，今天在Cursor中用一些真实Coding场景测了下Gemini 3 pro与GPT-5.2，结果，谷歌：写代码就这？
选的GPT-5.2 High： 272k窗口、high推理。
1、烟花盛宴
前端能力不少博主都测过，这里也测一个烟花盛宴，GPT-5.2效果有好有坏，大家来细评：
OpenAI GPT-5.2，效果酷炫，控制台也不错，细看好像差点意思，视频中最后的单个仙女棒效果不符合指令
Google Gemini 3 Pro效果
2、5000篇Paper分析
AI顶会NeurIPS 2025上周开完会，今年有近6000篇文章，热点是啥？是不是很想知道，用Cursor分析下，这也是大家日常高频场景。
paper的摘要、作者、类型都有
- Gemini 3 pro
指令：
thinking之后，写了一段100+行的analyze_neurips.py脚本，拿到统计数据。
一份简单报告出来了：《NeurIPS 2025 技术分析报告：从生成到推理，智能体的全面崛起》
NeurIPS 2025最热门的技术关键词分布：
- GPT-5.2
一顿thinking之后，开始收集收据：类型分布、关键词等…
这里，GPT-5.2没写入py file，用python -c cmd执行，结果上来，python执行失败
分析之后，改用powershell执行成功
继续分析，写了一段很长的cmd
powershell竟然不支持，脚本太长，它又把任务拆分：短命令分段跑…
估计还得折腾一会，等不了，困死了，把任务kill了，睡觉~
3、RAG代码重构
做过RAG的小伙伴应该听过RAPTOR（索引树状RAG和递归推理检索系统），代码已开源，核心包括tree构建与检索：
https://github.com/parthsarthi03/raptor/tree/master/raptor
现在又这么一个需求：检索逻辑用不上，将层次树构建的代码全部都抽取出来，形成一个独立的文件：
基于 @raptor 项目将层次树构建的逻辑抽出来成一个独立文件- Gemini 3 pro
将tree构建依赖的代码聚拢合并到一个新的文件：raptor_tree_builder.py，核心的Node、Tree模型都没有丢失。
Tree bulders的主逻辑也完整：
- GPT-5.2
也开始一顿分析，但好像意图没理解对：然后把 tree_builder.py 与 cluster_tree_builder.py 改成“只负责导入并导出”的兼容层。这样外部代码完全不用改 import，但构建逻辑集中在一个文件里。真实的意图：是一个独立文件，不需要import依赖
全用的import，核心的Node、Tree还在源文件中
最后，还把源文件tree_builder.py给改了
这个任务丢给claude 4.5也能理解对。
最后
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