Comparação objetiva baseada em benchmarks públicos atualizados semanalmente: Intelligence Index, GPQA Diamond, ELO do Chatbot Arena, preço e velocidade.
Vencedor geral (2026)
Gemini 3.1 Pro Preview
5 de 7 critérios vencidos
DeepSeek
Intelligence Index
24.7
Coding Index
75.7
2 critérios vencidos
Ver perfil completo →Intelligence Index
46.5
Coding Index
76.5
5 critérios vencidos
Ver perfil completo →| Critério | DeepSeek V3.2 | Gemini 3.1 Pro Preview |
|---|---|---|
| Chatbot Arena ELO | — | — |
| Intelligence Index (AA) | 24.7 | 46.5 ✓ |
| Coding Index (AA) | 75.7 | 76.5 ✓ |
| GPQA Diamond | 75.0% | 94.0% ✓ |
| Preço input ($/1M tok) | $0.28 ✓ | $2.00 |
| Preço output ($/1M tok) | $0.42 ✓ | $12.00 |
| Context window | 131K tokens | 1.0M tokens ✓ |
| Velocidade (tokens/s) | — | 139 tok/s ✓ |
✓ = vencedor nesse critério • Fonte: Artificial Analysis, LMArena, APIs oficiais • Atualizado semanalmente
A escolha entre DeepSeek V3.2 e Gemini 3.1 Pro Preview depende do seu caso de uso, orçamento e requisitos técnicos. Abaixo, um guia prático baseado nos dados de benchmark e especificações de cada modelo.
DeepSeek · Texto · Open Source
Google · Multimodal
Gemini 3.1 Pro Preview vence em 5 de 7 critérios analisados. Consulte a tabela completa para escolher baseado no seu caso de uso.
Os dados são agregados do Artificial Analysis (Intelligence Index, Coding Index) e do Chatbot Arena/LMArena (ELO). Preços e especificações vêm das APIs oficiais. Atualizados semanalmente.
O Intelligence Index é um score agregado do Artificial Analysis que combina múltiplos benchmarks acadêmicos (MMLU, GPQA, LiveBench, etc.) em uma nota única. Quanto maior, mais capaz o modelo em tarefas de raciocínio.
Sim. DeepSeek V3.2 custa US$0.28/1M tokens de input, enquanto Gemini 3.1 Pro Preview custa US$2/1M tokens — 614% mais caro. Para projetos com alto volume de requisições, DeepSeek V3.2 representa economia significativa. O custo total depende também do preço de output e do padrão de uso da sua aplicação.
Gemini 3.1 Pro Preview tem maior context window: 1.0M tokens vs 131K tokens. Para análise de documentos longos, transcrições extensas ou bases de código completas, o context window maior é um critério decisivo.