Porównanie Chat GPT 5.2 vs Gemini 3 | Whites

Na przełomie 2025 i 2026 roku wyścig w AI sprowadził się w praktyce do dwóch graczy: ChatGPT 5.2 od OpenAI i Gemini 3 Pro od Google. Oba modele celują w to samo, mają pomagać w pracy, kodowaniu, analizie danych i projektach kreatywnych, ale robią to w zupełnie inny sposób: GPT-5.2 stawia na głębokie rozumowanie i zadania profesjonalne, podczas gdy Gemini 3 błyszczy multimodalnością i ścisłą integracją z ekosystemem Google. W tym artykule porównamy ich możliwości, benchmarki, zastosowania biznesowe oraz realne opinie użytkowników, aby ułatwić Ci wybór najlepszego modelu do Twoich zadań.

Wprowadzenie do porównania modeli od Google i OpenAI

Na przełomie 2025 i 2026 roku rynek AI został zdominowany przez dwa „frontier models”: GPT-5.2 od OpenAI (obecny w produkcie ChatGPT 5.2) oraz Gemini 3 / Gemini 3 Pro od Google. Oba systemy są projektowane jako platformy nowej generacji do pracy, kodowania, analizy danych i kreatywności – ale każdy stawia na nieco inną filozofię: OpenAI na głębokie rozumowanie i zastosowania profesjonalne, Google na natywną multimodalność i integrację z ekosystemem Google.

Premiera Gemini 3 Pro w listopadzie 2025 r. wywołała w branży efekt „Code Red” – OpenAI przyspieszyło premierę GPT-5.2 (11 grudnia 2025 r.), aby odpowiedzieć na przewagę Google w multimodalności i kontekście. GPT 5.2 to rozwinięcie rodziny GPT, z trzema wyspecjalizowanymi wariantami (Instant, Thinking, Pro), nastawione na praktyczne zastosowania i niezawodne rozumowanie. Gemini 3 i Gemini 3 Pro to modele enterprise-class, oparte na architekturze Mixture-of-Experts i ogromnym oknie kontekstowym, zaprojektowane m.in. do pracy na wideo, audio i bardzo dużych zbiorach dokumentów.

Aby w pełni zrozumieć różnice między tymi gigantami, warto spojrzeć na nasze szczegółowe porównanie Chat GPT-5 vs Gemini, które śledzi ewolucję tych systemów od ich pierwszych iteracji.

Dla użytkownika fraza „chat gpt 5.2 vs gemini 3 porównanie” oznacza tak naprawdę decyzję: jaki model AI wybrać do codziennej pracy, programowania, researchu czy automatyzacji procesów – oraz jak oba sprawdzają się w realnych, nieidealnych warunkach opisanych przez użytkowników na Reddicie.

Dla firm i twórców treści pojedynek ten ma jeszcze jeden wymiar: widoczność. W 2026 roku nie pytamy już tylko, który model jest mądrzejszy, ale jak sprawić, by to nasze produkty pojawiały się w ich odpowiedziach. To właśnie tu kluczową rolę odgrywa Generative Engine Optimization (GEO), czyli nowa dyscyplina marketingu w wyszukiwarkach AI.

Kluczowe różnice w możliwościach: rozumowanie, multimodalność, programowanie i kontekst

Rozumowanie i logika (Reasoning and Logic Capabilities)
GPT-5.2 (zwłaszcza wariant Thinking) jest zbudowany wokół głębokiego, wieloetapowego rozumowania. Niemniej jednak, nawet na tym poziomie zaawansowania, użytkownicy muszą brać pod uwagę zjawisko, jakim są halucynacje w dużych modelach językowych LLM. W benchmarku ARC-AGI-2 osiąga wyniki rzędu ok. 54,2%, gdy Gemini 3 Deep Think plasuje się w okolicach 45,1%. To przekłada się na lepszą zdolność do abstrakcyjnego myślenia, planowania projektów czy rozwiązywania niestandardowych problemów. Użytkownicy opisują ChatGPT 5.2 jako „metodycznego”, „kalkulującego” i świetnego w długich, logicznych łańcuchach wnioskowania.

Gemini 3 bywa określany jako „bardziej kreatywny” i „lepiej reframujący problem” – w praktyce potrafi spojrzeć na zadanie z innej perspektywy, co świetnie sprawdza się np. przy analizie kontraktów czy bardziej lateralnym myśleniu. Czasem jednak ta skłonność do zmiany perspektywy prowadzi do frustrującego „przedefiniowania problemu”, co użytkownicy opisują jako trudne do kontrolowania.

Programowanie i debugowanie (Coding Capabilities and Debugging)
W testach SWE-Bench Pro GPT-5.2 wygrywa z Gemini 3 (ok. 55,6% vs 43,3%), co potwierdza, że lepiej radzi sobie z trudnymi zadaniami na dużych repozytoriach. Dzięki „thinking tokens” i mocnemu utrzymaniu kontekstu w długich sesjach, ChatGPT 5.2 jest chętniej wybierany do backendu, refaktoryzacji i skomplikowanych pipeline’ów. Użytkownicy doceniają, że potrafi „ciągnąć” jeden projekt godzinami, utrzymując spójność. Eksperci Whites wskazują, że kluczem do sukcesu jest wiedza o tym, jak zoptymalizować serwis pod LLM, aby modele takie jak GPT czy Gemini mogły poprawnie interpretować architekturę kodu i treści.

Gemini 3 Pro natomiast bywa chwalony za zdolność do wykrywania subtelnych edge case’ów, analizę istniejących planów i kodu oraz za to, że potrafi wyłapać nietypowe problemy, które GPT 5.2 pominął. Przykłady z Reddita pokazują:

• ChatGPT 5.2 miał kłopot z wygenerowaniem jednolitej tabeli statystyk z wielu stron www,
  
  
• Gemini w jednym przebiegu stworzył poprawną, spójną tabelę.
  
  

Jednocześnie część devów uważa, że Gemini „ssie przy kodowaniu UI”, a GPT jest wygodniejszy jako „codex-like assistant” do budowy całych SaaS-ów.

Multimodalność (Multimodal Capabilities)
Tutaj przewaga jest wyraźna po stronie Gemini 3 Pro. Model jest natywnie multimodalny: obsługuje tekst, obraz, audio i wideo (nawet 60 FPS), a w benchmarkach video-MMMU osiąga wyniki znacznie wyższe od GPT-5.2. Świetnie radzi sobie z analizą złożonych materiałów wideo, diagramów i interfejsów.

GPT-5.2 ma bardzo dobre wyniki w analizie statycznych danych wizualnych (np. wykresów – CharXiv ~88,7%), ale brak mu natywnej obsługi wideo/audio na poziomie Gemini. W praktyce ChatGPT 5.2 jest mocny przy raportach, wykresach, PDF-ach i slajdach, a Gemini 3 Pro świetnie sprawdza się przy całych nagraniach, streamingach czy analizie wielu obrazów naraz.

Wybierając model do konkretnych zastosowań, warto pamiętać, że rozmiar modelu LLM ma bezpośredni wpływ na szybkość generowania odpowiedzi oraz koszty infrastrukturalne (latency vs performance).

Kontekst, pamięć i personalizacja (Context Window and Long-Term Consistency, Memory and Personalization)
Gemini 3 oferuje okno kontekstowe rzędu 1 mln tokenów (z opcją rozszerzenia do 2 mln) – to oznacza możliwość załadowania całych baz kodu, długich dokumentacji czy książek do jednej sesji. GPT-5.2 obsługuje do ok. 400 tys. tokenów, ale nadrabia mechanizmami kompakcji odpowiedzi i lepszą kontrolą nad tym, co „zapamiętuje”.

Na Reddicie użytkownicy skarżą się na:

• „Gemini amnesia” – model zapomina treści z dużych plików i wymaga ponownego uploadu,
  
  
• „przyczepność kontekstu” w GPT-5.2 – model zbyt długo „trzyma się” starych tematów, wracając do problemów sprzed wielu iteracji.
  
  

Zaawansowani użytkownicy GPT-5.2 radzą, by świadomie „zamykać pętle” (problem → rozwiązanie → wynik) i wtedy kompaktować kontekst, co poprawia spójność długich projektów.

Benchmark performance i szybkość (Benchmark Performance, Speed, Latency and Streaming Performance)
Benchmarki pokazują, że GPT-5.2 często wygrywa w abstrakcyjnym rozumowaniu, inżynierii oprogramowania i zadaniach profesjonalnych (GDPval). Gemini 3 Pro z kolei dominuje w multimodalności wideo i przy bardzo dużym kontekście. Jeśli chodzi o odczuwalną szybkość – część użytkowników twierdzi, że Gemini 3 Pro „wiesza się, jest wolniejszy i przestaje odpowiadać”, podczas gdy ChatGPT 5.2 jest bardziej przewidywalny, choć w godzinach szczytu również potrafi zwolnić.

Porównanie wydajności modeli

Zastosowania biznesowe i produktywność z GPT-5.2 i Gemini 3 Pro

Z perspektywy firm i zespołów produktowych GPT-5.2 i Gemini 3 to nie tylko chatboty, ale pełne intelligence platforms.

GPT 5.2 – productivity workflows i AI agenci
Encje wskazują, że GPT-5.2 jest szczególnie mocny w PRODUCTIVITY WORKFLOWS:

• tworzenie i orkiestracja agentów wykonujących wieloetapowe zadania,
  
  
• automatyzacja procesów biznesowych (raporty, analizy finansowe, compliance),
  
  
• praca z dokumentami i kodem w trybie „Canvas” i zaawansowane tool use (skuteczność wywoływania narzędzi ~98,7% w testach).
  
  

Wersja Pro i Thinking są chętnie wykorzystywane w prawie, finansach, data science, a także do długich projektów inżynierskich. GPT-5.2 jest też odbierany jako bardziej „ludzki” w stylu wypowiedzi – co pomaga w komunikacji wewnętrznej (maile, prezentacje, polityki, oferty).

Gemini 3 / Gemini 3 Pro – deep research i ekosystem Google
Gemini 3 jest opisany jako idealny do DEEP RESEARCH, pracy na dużych zbiorach dokumentów oraz kreatywnych zadań wymagających wielu źródeł. Dzięki integracji z Google Workspace (Docs, Sheets, Drive, Gmail, Calendar) naturalnie wpasowuje się w środowisko, w którym pracuje wiele firm:

• potrafi przeglądać Drive, analizować maile i spotkania,
  
  
• tworzyć analizy na podstawie danych w Arkuszach,
  
  
• generować interaktywne UI (Dynamic View).
  
  

Użytkownicy zwracają uwagę, że Gemini jest świetny przy zadaniach z jasno zdefiniowanymi odpowiedziami (np. zbieranie rozproszonych statystyk, analiza medycznych faktów, wychwytywanie szczegółowych klauzul w umowach). Jeden z prawników na Reddicie opisuje, że GPT pominął kluczowy, zbyt wysoki procent odsetek (usurious interest rate), który Gemini 3 wychwycił w kilka chwil.

Styl odpowiedzi i „osobowość”
Z Reddita wyłania się dość spójny obraz:

• Gemini – bardziej „biznesowy”, rzeczowy, krótsze, na temat odpowiedzi, mocne w faktach, mniej „fun”,
  
  
• ChatGPT 5.2 – bardziej kreatywny, gadatliwy, dobry do burzy mózgów, copywritingu, story-tellingu i tłumaczenia złożonych idei językiem ludzi.
  
  

W praktyce wiele osób korzysta z obu równolegle: GPT-5.2 do kreatywności, długich projektów i kodu, a Gemini 3 do podwójnej weryfikacji, analizy treści z sieci oraz wychwytywania niuansów w dokumentach.

Podsumowanie zastosowań

Problemy i wyzwania użytkowników z Chat GPT 5.2 vs Gemini 3

Choć oba modele wyglądają imponująco na papierze, realne doświadczenia użytkowników z Reddita pokazują, że w codziennej pracy pojawiają się konkretne problemy. Wyzwania dotyczą głównie pamięci długoterminowej, stabilności, stylu odpowiedzi oraz tego, jak modele radzą sobie z bardzo długimi sesjami.

Najczęściej wymieniane problemy i wyzwania to:

• „Amnezja” Gemini i problemy z kontekstem dużych plików – użytkownicy skarżą się, że Gemini 3 w dłuższych rozmowach „zapomina”, że pliki są załadowane, oraz że trzeba je ponownie wysyłać. To szczególnie frustrujące przy dużych dokumentacjach czy kontraktach.
  
  
• „Zbyt przyklejony” kontekst w GPT-5.2 – z kolei ChatGPT 5.2 bywa zbyt uparty: potrafi wracać do starych problemów sprzed wielu iteracji, mimo że zostały już rozwiązane. Użytkownicy opisują, że model „łapie się czegoś i nie chce puścić”, co wiąże się z nowymi mechanizmami kompakcji i długiego kontekstu.
  
  
• Stabilność i szybkość odpowiedzi – wiele osób zauważa, że Gemini 3.0 Pro potrafi się „zawiesić, przestać odpowiadać i ogólnie jest wolniejszy”, podczas gdy ChatGPT 5.2 zwykle odpowiada stabilnie, choć w godzinach szczytu też zdarzają się przestoje. To ważne dla zastosowań produkcyjnych i biznesowych.
  
  
• Różnice w stylu i „osobowości” modeli – Gemini dla części społeczności jest „biznesowy, mniej zabawny, ale skuteczny w faktach”, ChatGPT jest „smooth talking generalist”, świetny do kreatywności i współpracy przy projektach. Niektórym bardziej odpowiada lakoniczność Gemini, inni wolą szczegółowe, rozbudowane wyjaśnienia GPT.
  
  
• Specyficzne domeny: medycyna, prawo, twarde dane – użytkownicy podkreślają, że Gemini bywa lepszy w ściśle faktograficznych, medycznych czy prawnych analizach (np. wykrycie lichwiarskiej stopy procentowej w umowie), podczas gdy ChatGPT 5.2 tworzy świetne omówienia i wyjaśnienia, ale czasem miesza dobre rozumowanie z błędną odpowiedzią. W przypadku pytań medycznych i prawnych oba modele powinny być jednak traktowane wyłącznie jako wsparcie, a nie zamiennik profesjonalnej porady.
  
  

Warto podkreślić, że wielu użytkowników najlepsze rezultaty uzyskuje, traktując te modele jako komplementarne narzędzia – jedno do kreatywności i długich projektów, drugie do weryfikacji, faktów i wyszukiwania ukrytych szczegółów.

Cennik, dostęp i alternatywy (OpenAI, Google, GlobalGPT)

OpenAI GPT-5.2 / ChatGPT 5.2
GPT-5.2 jest rozwijany przez OpenAI, a jego kluczową cechą jest nacisk na praktyczną użyteczność w biznesie. W modelu API dominuje rozliczanie per 1 mln tokenów:

• ok. 1,75 USD za tokeny wejściowe,
  
  
• ok. 14 USD za tokeny wyjściowe,
  z bardzo istotnym elementem: cache’owane wejścia kosztują nawet o 90% mniej. To sprawia, że przy powtarzalnych zadaniach (np. te same dokumenty, ten sam kod) GPT-5.2 może być bardzo tani w eksploatacji. Trzeba jednak pamiętać, że „tokeny myślenia” (thinking tokens) również są liczone jako tokeny wyjściowe – przy bardzo długich analizach może to podnieść koszt.
  
  

Google Gemini 3 / Gemini 3 Pro
Gemini 3 Pro, rozwijany przez Google, jest dostępny zarówno przez Google Cloud, jak i przez konsumencką aplikację Gemini (często z darmowym dostępem dla użytkowników indywidualnych). W modelu chmurowym stawki wyglądają typowo tak:

• ok. 2 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 12 USD za 1 mln tokenów wyjściowych przy kontekście <200k,
  
  
• wyższe ceny dla ekstremalnie długich kontekstów powyżej 200k tokenów.
  
  

Dla wielu firm przewagą Gemini 3 jest fakt, że „wpina się” bezpośrednio w istniejący ekosystem: Workspace, BigQuery, narzędzia analityczne Google.

GlobalGPT – alternatywny dostęp do GPT-5.2
Encje wspominają o GlobalGPT jako platformie integrującej GPT 5.2, która oferuje:

• dostęp do pełnej mocy modelu GPT-5.2,
  
  
• niższe ceny i mniej ograniczeń niż oficjalne kanały,
  
  
• możliwość korzystania z GPT-5.2 bez długiego oczekiwania.
  
  

To ciekawa opcja dla użytkowników i firm, które chcą mieć moc GPT-5.2, ale szukają bardziej elastycznych warunków cenowych lub licencyjnych.

W praktyce dla większości użytkowników wybór będzie zależał od:

• miejsca, gdzie już jest ich infrastruktura (Google vs OpenAI vs multi-cloud),
  
  
• tego, czy ważniejsza jest multimodalność i ogromny kontekst (Gemini 3), czy głębokie rozumowanie, agenci i stabilne API (GPT-5.2).
  
  

Cennik Gemini 3 i GPT 5.2

Podsumowanie Chat GPT 5.2 vs Gemini 3

Porównanie „chat gpt 5.2 vs gemini 3” nie kończy się prostą odpowiedzią „X jest lepszy od Y”. To raczej pytanie: do czego dokładnie potrzebujesz modelu AI? GPT-5.2, rozwijany przez OpenAI, wyróżnia się głębokim rozumowaniem, świetnymi wynikami w benchmarkach programistycznych i profesjonalnych oraz mocnym wsparciem dla złożonych workflowów i agentów. Gemini 3 Pro od Google z kolei błyszczy w multimodalności, przetwarzaniu wideo, analizie ogromnych zbiorów dokumentów i integracji z ekosystemem Google.

Do kreatywnego pisania, długofalowych projektów programistycznych i automatyzacji procesów biznesowych częściej warto sięgnąć po ChatGPT 5.2 (szczególnie Thinking/Pro). Do analizy wideo, PDF-ów, kontraktów, medycznych materiałów źródłowych i pracy na wielu dokumentach równocześnie – po Gemini 3 / Gemini 3 Pro. Reddit jasno pokazuje, że najlepsi użytkownicy nie pytają już „który model jest obiektywnie lepszy?”, tylko „jak połączyć oba, żeby wykorzystać ich mocne strony”.

Najrozsądniejsza rekomendacja na 2026 rok brzmi więc: używaj GPT-5.2 i Gemini 3 komplementarnie – GPT jako „smooth talking generalist” do rozumowania, kodu i kreatywności, a Gemini jako „detektyw-analityk” do faktów, wideo i dużych zbiorów danych.

Jeśli szukasz sprawdzonego partnera, który wesprze Cię w obszarze AI-Search, napisz do nas.