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本文对比测试了GPT-5.2与Gemini 3 Pro在编程任务上的表现，通过烟花前端效果、学术论文分析和RAG代码重构三个场景进行评测。结果显示，Gemini 3 Pro在理解指令和代码重构方面表现更佳，而GPT-5.2在处理复杂任务时遇到困难。文章提示程序员在选择大模型辅助编程时需谨慎，建议根据具体需求选择合适工具。

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？

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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