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 8 critérios vencidos
DeepSeek
ELO Arena
1422
Intelligence Index
12.3
Coding Index
75.7
3 critérios vencidos
Ver perfil completo →ELO Arena
1493
Intelligence Index
57.2
Coding Index
76.5
5 critérios vencidos
Ver perfil completo →| Critério | DeepSeek V3.2 | Gemini 3.1 Pro Preview |
|---|---|---|
| Chatbot Arena ELO | 1422 | 1493 ✓ |
| Intelligence Index (AA) | 12.3 | 57.2 ✓ |
| Coding Index (AA) | 75.7 | 76.5 ✓ |
| GPQA Diamond | 75.1% | 94.1% ✓ |
| Preço input ($/1M tok) | $0.25 ✓ | $2.00 |
| Preço output ($/1M tok) | $0.38 ✓ | $12.00 |
| Context window | 131K tokens | 1.0M tokens ✓ |
| Velocidade (tokens/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 8 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$0.252/1M tokens de input, enquanto Gemini 3.1 Pro Preview custa US$2/1M tokens — 694% 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.