GPT-5.4 vs Claude 4.6 vs Gemini vs Grok:
kas šiandien iš tikrųjų stipriausia darbui, kodui ir agentams

Pirma išvada nėra apie kokybę. Pirma išvada yra apie tai, kad pavadinimai jau nebeaiškūs iš pirmo žvilgsnio.

Jei 2024 metais būtų pakakę parašyti „ChatGPT vs Claude vs Gemini vs Grok“, tai 2026 metų kovą tokia antraštė jau per daug miglota. OpenAI pusėje dabartinis aiškus profesionalaus darbo modelis yra GPT-5.4, išleistas 2026 m. kovo 5 d. Anthropic pusėje „Claude 4.6“ realybėje reiškia bent du skirtingus produktus — Claude Sonnet 4.6 kaip praktiškesnį darbo lygio variantą ir Claude Opus 4.6 kaip premium klasės maksimumą. Google pusėje „Gemini“ šiandien jau nebereiškia senojo 2.5 Pro: oficialiai dabartinis aktualus sunkesnio darbo modelis yra Gemini 3.1 Pro Preview, o senasis Gemini 3 Pro Preview jau pažymėtas kaip išjungiamas 2026 m. kovo 9 d. xAI pusėje „Grok“ irgi išsišakojęs: vartotojams šiuo metu svarbiausias vardas yra Grok 4.1, o API pusėje dalis svarbiausio progreso persikelia į Grok 4.1 Fast ir kitus 4.x agentinius variantus. Todėl bet koks rimtas 2026 metų palyginimas pirmiausia turi išnarplioti pačius pavadinimus.

Kai tas padaryta, vaizdas tampa daug aiškesnis. OpenAI šiuo metu stipriausiai komunikuoja profesionalaus darbo kryptį: dokumentai, lentelės, prezentacijos, įrankiai, kompiuterio naudojimas ir ilgi workflow. Anthropic dabar atrodo ypač stipriai ten, kur reikia ilgo, kantraus, kodinio ar agentinio darbo, ypač su Sonnet / Opus 4.6 šeima. Google savo naujausią modelių bangą stumia kaip multimodalinės, plačios reasoning ir Google ekosistemos kombinaciją, o Gemini 3.1 Pro rodo, kad „Gemini“ istorija jau persikėlė į naują seriją. xAI iš savo pusės siūlo dvi labai skirtingas Grok istorijas: Grok 4.1 kaip viešojo produkto veidą ir Grok 4.1 Fast kaip agresyviai kainą ir agentinį tool calling spaudžiantį API variantą.

Trumpai: jei klausimas yra ne „kuris modelis turi garsiausią marketingą“, o „ką realiai rinktis darbui 2026 m. kovą“, tada reikia lyginti ne vien vardus, o labai konkrečius sluoksnius — dabartinę oficialią versiją, kainą, konteksto langą, įrankius, realų prieinamumą, agentų logiką ir tiekėjo produktinę kryptį. Šitas straipsnis būtent tai ir daro.

Kad palyginimas būtų sąžiningas, reikia susitarti, ką apskritai vadiname „Claude“, „Gemini“ ir „Grok“ 2026 m. kovą

OpenAI pusėje bazinis lyginimo taškas šiame tekste yra GPT-5.4. Tai modelis, kurį pati OpenAI pristato kaip „our frontier model for complex professional work“, su 1 050 000 tokenų konteksto langu, 128 000 max output, text + image input ir oficialiu fokusavimu į dokumentus, lenteles, prezentacijas, tool use ir kompiuterio valdymą. Greta jo egzistuoja ir GPT-5.4 Pro, bet tai jau aiškiai brangesnis, lėtesnis ir sunkesnis variantas, todėl pagrindinėje teksto tėkmėje kalbame apie 5.4 kaip bendriausią profesionalaus darbo etaloną.

Anthropic pusėje sąžiningas palyginimas negali apsimesti, kad yra vienas „Claude 4.6“. Oficialūs Anthropic puslapiai ir Transparency Hub rodo dvi aiškias 4.6 šakas: Claude Sonnet 4.6, kuri apibūdinama kaip „our most capable Sonnet model“, ir Claude Opus 4.6, kuri pristatoma kaip naujas hibridinis reasoning modelis su 1M context window ir premium klasės kainodara. Todėl šiame straipsnyje „Claude 4.6“ reiškia Sonnet 4.6 kaip praktiškesnį default darbo modelį, bet visose vietose, kur reikia maximum coding ir agentinio horizonto, atskirai pažymime, ką paveikslą keičia Opus 4.6.

Google atveju reikia dar griežtesnio išskaidymo. Jei tiesiog parašytume „Gemini“, vartotojas galėtų įsivaizduoti 2.5 Pro, 3 Pro, 3.1 Pro arba net Deep Think. Tačiau oficialus Gemini 3 Developer Guide 2026 m. kovą aiškiai perspėja, kad Gemini 3 Pro Preview bus išjungtas 2026 m. kovo 9 d. ir rekomenduoja migruoti į Gemini 3.1 Pro Preview. Todėl „Gemini“ šiame tekste reiškia būtent Gemini 3.1 Pro Preview kaip dabartinį Google sunkiojo darbo modelį, o senesni 2.5 Pro ir 3 Pro rezultatai naudojami tik kaip fonas, rodantis, kur link juda visa šeima.

xAI pusėje situacija dviguba. Vartotojų produkte „Grok“ veidas šiuo metu yra Grok 4.1, apie kurį xAI rašo kaip apie dabartinį flagmaną ir viešame produkte, ir LMArena komunikacijoje. Bet API pasaulyje didžiausia praktinė intriga slypi ne vien Grok 4.1 varde, o Grok 4.1 Fast bei kitose fast / tool-calling linijose, kur atsiranda 2M context window ir labai žemesnė tokenų kaina. Todėl „Grok“ šiame straipsnyje reiškia dvi istorijas vienu metu: Grok 4.1 kaip viešąjį flagship ir Grok 4.1 Fast kaip svarbiausią API staigmeną.

GPT-5.4: dabar tai nebe tik „geresnis modelis“, o aiškiai profesionaliam darbui sukonstruotas produktas

OpenAI kovo 5 dienos paleidimą padarė labai aiškiu: GPT-5.4 nėra pristatomas kaip abstrakčiai „protingesnis chat modelis“, o kaip frontier model for complex professional work. Ir būtent čia GPT-5.4 šiandien atrodo labai stipriai. OpenAI ne tik apibūdina jį aukštu lygiu, bet ir pateikia gana konkretų produktinį kampą: lentelės, prezentacijos, dokumentai, tool use, kompiuterio valdymas, agentiniai workflow ir mažiau tokenų už tą pačią užduotį. Tai svarbu, nes daug konkurentų 2025–2026 m. rėkia apie coding, tačiau OpenAI bando padaryti kažką platesnio — paversti modelį ne tik programuotojo, bet ir knowledge worker įrankiu.

Oficialus API modelio puslapis rodo aiškią techninę bazę: 1 050 000 context window, 128 000 max output tokens, text ir image input, knowledge cutoff 2025-08-31 ir kainodara $2.50 input / $15 output per 1M tokenų. Tai nėra pigiausias variantas rinkoje, bet pagal OpenAI pozicionavimą 5.4 yra ne pigumo, o universalios profesionalios klasės pasirinkimas. Kartu yra ir GPT-5.4 Pro, bet ten kainodara jau šoka iki $30 input / $180 output, todėl tai labiau „jei tikrai reikia maksimumo“ modelis, o ne bazinė komandos default logika.

Kur GPT-5.4 ypač stipriai atrodo pagal pačios OpenAI komunikaciją? Ten, kur reikia ne vien atsakyti, o padaryti darbą. GPT-5.4 pristatymo puslapyje OpenAI akcentuoja GDPval, vidines spreadsheet / presentation užduotis, BrowseComp, Toolathlon, OSWorld-Verified ir patį „tool search“ mechanizmą. Jie rašo, kad GPT-5.4 GDPval'e pasiekė 83.0%, OSWorld-Verified — 75.0%, BrowseComp — 82.7%, Toolathlon — 54.6%, o per MCP Atlas benchmarką tool search režimas sumažino bendrą tokenų naudojimą apie 47% nebloginant tikslumo. Net jei visus vendor benchmarkus reikia skaityti atsargiai, pats akcentų rinkinys daug pasako: OpenAI dabar labai sąmoningai stato save kaip geriausią platų profesionalios darbo dienos modelį, o ne tik coding champion.

Čia yra ir dar vienas subtilus skirtumas. OpenAI aprašo GPT-5.4 kaip pirmą bendros paskirties modelį jų linijoje su native computer use ir ypač stipriu darbu per programinę aplinką. Jei tau reikia modelio, kuris vienodai patikimai padeda su sheet'ais, slide'ais, dokumentais, naršymu, tool use ir ilgesne planuojama eiga, GPT-5.4 šiuo metu yra bene tvarkingiausiai supakuotas variantas. Jis gali būti ne pigiausias, ne visada emocingiausias ir ne visada turintis garsiausią benchmarko screenshotą, bet pagal tai, kaip OpenAI šiuo metu jį apibrėžia, tai yra modelis žmonėms, kurie realiai nori užbaigti darbą.

Claude 4.6: jeigu OpenAI šiandien atrodo kaip „darbo generalistas“, Anthropic atrodo kaip coding ir agentų specialistas

Anthropic 2025 m. pabaigoje ir 2026 m. pradžioje labai stipriai stūmė „Claude as agent“ naratyvą. Bet 2026 m. kovą svarbiausia suprasti, kad Claude 4.6 nėra vienas produktas. Transparency Hub aiškiai rodo, kad Claude Sonnet 4.6 yra „our most capable Sonnet model“, o Claude Opus 4.6 yra naujas hibridinis reasoning modelis su premium lygio coding, agentų ir knowledge work akcentu. Sonnet 4.6 apibūdinamas kaip pilnas atnaujinimas per coding, computer use, long-context reasoning, agent planning, knowledge work ir design. Opus 4.6 savo produkto puslapyje pristatomas kaip „our most capable model to date“, su 1M context window ir akcentu į coding bei AI agents.

Anthropic pusėje yra dvi itin svarbios stiprybės. Pirma — ilgo horizonto coding ir agentinis darbas. Opus 4.6 puslapyje daug customer evidence ir benchmarkinių teiginių apie Terminal-Bench 2.0, OSWorld, BigLaw Bench, Devin Review, bug catching, code migration ir multi-agent orchestration. Tai akivaizdžiai rodo, kur Anthropic mato savo pagrindinę rinką: ne vien conversation, o ilgą, tvirtą, disciplinuotą darbo eigą. Antra — modelių persistencija. Net ir šiandien paskelbtame Anthropic red-team tekste apie Mozilla / CVE-2026-2796 jie patys rašo, kad būtent Opus 4.6 padarė tai, ko kiti jų modeliai nepadarė, ir kaip vieną paaiškinimų mini didesnę persistenciją bei stipresnį programavimo pajėgumą.

Tuo pačiu Anthropic yra ir įdomiausias savo pačių produktinės miglos pavyzdys. Viešas Anthropic pricing puslapis 2026 m. kovą aiškiai rodo Claude Sonnet 4 kainodarą — $3 input / $15 output iki 200k ir $6 / $22.50 virš 200k, su 1M context window ilgesnių promptų režimu. Opus 4.6 atskirame puslapyje minimas nuo $5 input / $25 output. Tačiau viešai atskirai iškelta Sonnet 4.6 kainodara nėra taip tvarkingai centralizuota kaip OpenAI ar Google atveju. Būtent čia Anthropic atrodo kiek mažiau švariai: modelių kokybė ir enterprise istorija stipri, bet produkto nomenklatūra ir kainodaros skaidrumas ne visada tokie sklandūs, kaip norėtų pirkėjas.

Dar vienas svarbus niuansas — sauga ir „over-eager“ elgesys. Anthropic Transparency Hub pažymi, kad Sonnet 4.6 kai kuriose situacijose tapo labiau linkęs „per daug padaryti“ pats, jei sistema to aiškiai neslopina. Kita vertus, jie taip pat rašo, kad Sonnet 4.6 turėjo stipresnį threat identification ir aiškesnes ribas dviprasmiuose pavojinguose prašymuose. Tai reiškia, kad Claude 4.6 nėra vien „geresnis Sonnet“; tai modelių banga, kur kartu su galia ateina ir stipresnės orchestration bei prompt discipline reikšmė. Komandoms, kurios stato agentus, tai iš tikro svarbiau nei dar vienas benchmarko screenshotas.

Gemini šiandien: jeigu dar galvoje turi 2.5 Pro, esi vienu ciklu atsilikęs

Google atveju 2026 m. kovą labai svarbu neįstrigti 2025 m. pavasario logikoje. Taip, 2.5 Pro buvo labai svarbi stotelė: būtent ten Google agresyviai iškėlė reasoning, coding, WebDev Arena ir HLE naratyvą. Tačiau šiandien rimtam palyginimui jau reikia žiūrėti į Gemini 3.1 Pro Preview. Google savo 2026 m. vasario 19 d. įraše jį apibūdina kaip „a smarter model for your most complex tasks“, o Gemini 3 Developer Guide aiškiai perspėja, kad Gemini 3 Pro Preview shut down March 9, 2026 ir ragina migruoti į 3.1 Pro Preview. Kitaip tariant, jei šiandien sakai „Gemini“, o lygini su 2.5 Pro, lygini ne tą epochą.

Techninė Gemini 3.1 Pro bazė atrodo stipriai: 1M input / 64k output, knowledge cutoff 2025-01, kainodara $2 / $12 iki 200k ir $4 / $18 virš 200k, plius caching ir grounding su Google Search. Tai iš karto daro Google labai konkurencingu ten, kur reikia plačios multimodalinės reasoning ir Google ekosistemos kombinacijos. Ir čia Google turi atskirą kozirį: jie ne tik turi modelį, bet ir turi platesnį natūralų kelią į Search, Maps, AI Studio, Vertex, NotebookLM, Gemini app ir kitus produktus. Jei organizacija jau gyvena Google aplinkoje, Gemini šeima dažnai laimi ne vien dėl modelio, o dėl ekosisteminės traukos.

Kita priežastis, kodėl Google šiandien reikia vertinti rimtai, yra jų agresyvus dabartinės kartos benchmarkų naratyvas. Oficialus Gemini 3 produkto įrašas teigia, kad Gemini 3 Pro pasiekė 1501 Elo LMArena, 37.5% Humanity’s Last Exam, 91.9% GPQA Diamond, 23.4% MathArena Apex, 81% MMMU-Pro ir stiprius video bei QA rezultatus. O naujesnis 3.1 Pro įrašas akcentuoja, kad 3.1 Pro ARC-AGI-2 benchmarke pasiekė 77.1%, daugiau nei dvigubai prieš 3 Pro reasoning lygį. Vėlgi, visi vendor benchmarkai reikalauja atsargumo, bet čia svarbu matyti kryptį: Google dabar labai aiškiai spaudžia ne vien „mes turime modelį“, o „mes turime naują reasoning kartą“.

Ką visa tai reiškia praktiškai? Google šiandien labai patrauklus ten, kur reikia multimodalinio, plataus, vizualiai ir paieška paremto darbo. Jei tavo workflow remiasi Search Grounding, Google aplinka, NotebookLM, failų santraukomis, dokumentų plėtra, AI Studio testavimu ar app-level produktyvumu, Gemini 3.1 Pro atrodo kaip labai stiprus pasirinkimas. Tačiau kartu reikia pripažinti ir vieną minusą: Google modelių nomenklatūra ir preview / deprecated ritmas išlieka greitas ir kartais painus. Jeigu OpenAI šiandien atrodo labiau „stabilus profesionalaus darbo default“, tai Google atrodo kaip itin galingas, bet sparčiai kintantis frontas.

Grok šiandien: vienas vardas viešam produktui, kitas — realiai įdomiausiai API istorijai

xAI istorija labai kitokia. Jei OpenAI ir Anthropic savo modelius bando pozicionuoti kaip profesionalaus darbo ar coding ir enterprise mašinas, xAI tuo pačiu metu statė ir produkto asmenybę, ir agentinį API našumą. Todėl „Grok“ 2026 m. kovą negali būti vertinamas kaip vienas paprastas daiktas. Vartotojų pusėje svarbiausias vardas šiandien yra Grok 4.1, apie kurį xAI rašo, kad jis lyginant su ankstesniu production model buvo preferintas 64.78% of the time, o LMArena Text Arena jo thinking režimas pasiekė 1483 Elo. Tai yra labai stiprus viešas signalas, kad xAI aktyviai optimizuoja ne tik „smegenis“, bet ir naudojamumą, stilistiką ir gyvą UX.

Tačiau API pasaulyje dar įdomesnė istorija yra Grok 4.1 Fast. xAI pristatė jį kaip „our best tool-calling model with a 2M context window“ ir labai aiškiai sujungė su Agent Tools API, X duomenimis, web search ir remote code execution. Tai reiškia, kad xAI labai agresyviai stato save ne tik kaip „smagų vartotojo chatbot“, bet ir kaip agentų platformą su ilgu kontekstu ir labai konkurencinga kaina. Jų viešas API puslapis rodo, kad grok-4-1-fast-reasoning ir kiti fast variantai turi 2M context window bei $0.20 input / $0.50 output, kai tuo tarpu pilnas grok-4 tebėra premium variantas su 256k context ir $3 input / $15 output.

Būtent dėl to Grok vertinti vienu sakiniu sunku. Jei žiūri kaip vartotojas, Grok 4.1 atrodo kaip stiprus, greitas, personality-forward produktas su realaus laiko paieška ir X integracija. Jei žiūri kaip developeris, staiga pasidaro svarbiau ne pats Grok 4.1 vardas, o tai, kad xAI turi labai pigų, labai ilgą, agentams skirtą fast sluoksnį. Kitaip tariant, xAI dabar bando žaisti dvi rinkas vienu metu: viešą aukštąją lygą pagal vartotojo patirtį ir API agentų rinką pagal kainą, kontekstą ir tool calling. Tai protinga strategija, bet ji reiškia, kad „Grok vs GPT vs Claude vs Gemini“ antraštėje visada reikia klausti: apie kurį Grok sluoksnį kalbame?

Kas xAI iš tikro išskiria? Live data, labai agresyvi fast kainodara, agentinis tool use ir drąsi vieša komunikacija apie LMArena bei realaus pasaulio preference. Ko jiems dar trūksta lyginant su OpenAI, Anthropic ir Google? Didesnio produkto vientisumo ir mažiau fragmentuoto aiškinimo, ką šiuo metu laikyti „tikruoju flagship“ skirtingiems naudotojams. Vis dėlto ignoruoti xAI šiandien būtų klaida: ypač jei komandai svarbi greita, ilga, pigi agentinė API logika.

Didžioji dalis faktų jau aiški. Daugiausia triukšmo kyla ties benchmarkingais ir „kuris modelis turi atstovauti visai šeimai“

Šaltiniai gana aiškiai sutampa dėl keturių dalykų. Pirma, ilgas kontekstas jau tapo norma aukščiausioje klasėje. OpenAI turi 1.05M, Anthropic spaudžia 1M, Google 3.1 Pro irgi 1M, xAI fast linijos kalba net apie 2M. Antra, visi tiekėjai juda į agentinį ir tool-driven darbą. OpenAI kalba apie tool search ir computer use, Anthropic — apie coding, agents ir long-running tasks, Google — apie thinking level, grounding, AI Studio ir Deep Think sluoksnį, xAI — apie agent tools, live search, remote code execution ir realaus laiko duomenis. Trečia, multimodalumas tapo nebe papildoma funkcija, o baziniu reikalavimu. Ketvirta, kainos dabar pradeda skirstyti rinką ne mažiau nei benchmarkai: tarp GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro ir Grok 4.1 Fast matosi labai skirtinga ekonominė logika.

Kur prasideda chaosas? Ten, kur marketinginiai palyginimai peršoka per nevienodas lyginimo ašis. Vieni tiekėjai lygina savo naują flagship su senu konkurento modeliu. Kiti lygina thinking variantą su non-thinking variantu. Dar kiti vienoje vietoje kalba apie consumer flagship, kitoje — apie API fast modelį. Todėl šiandien nebeužtenka pamatyti vieną benchmarko screenshotą. Turi patikrinti, ar lyginamas tas pats sluoksnis: ar čia premium modelis prieš premium, ar pigus fast modelis prieš darbo generalistą, ar preview prieš GA, ar consumer UX modelis prieš enterprise API modelį.

Būtent todėl praktiniam pasirinkimui 2026 m. kovą labiausiai vertingi ne vien benchmarkai, o produkto struktūra. Jei komanda daro daug dokumentų, lentelių, prezentacijų, kompiuterio veiksmų ir mišraus knowledge work, OpenAI šiuo metu atrodo labai stipriai. Jei komandos branduolys yra coding, repo naršymas, multi-step agentai, ilgai trunkantys procesai ir noras, kad modelis „laikytų giją“, Anthropic atrodo labai rimtai. Jei svarbiausia yra multimodalinė reasoning, Google ekosistema ir paieškos pagrindimas, Google turi itin stiprią poziciją. Jei reikia agresyviai pigesnės, ilgos ir greitos agentinės API, xAI fast šeima yra rimtas kandidatas, kurio nebegalima ignoruoti.

Klausimas ne „kas geriausias?“, o „ką tiksliai bandai išspręsti?“

Šiandien būtų per paprasta parašyti, kad vienas modelis „laimi“. 2026 metų kovą realybė yra sluoksniuota. Jei nori vieno modelio, kuris labiausiai primena profesionalaus darbo operacinę sistemą, GPT-5.4 dabar atrodo bene švariausiai supakuotas variantas. Jei nori stipriausio coding ir agentinio darbo naratyvo, Claude 4.6 šeima atrodo labai rimtai, ypač jei žiūri į Sonnet kaip praktišką default ir Opus kaip maksimumą. Jei tau svarbiausia multimodalinė reasoning ir Google įrankių pasaulis, Gemini 3.1 Pro jau yra tas vardas, į kurį reikia žiūrėti, o ne į senesnį 2.5 Pro. Jeigu tavo pagrindinis klausimas yra kaip gauti ilgą, agentinį API workflow kuo pigiau, Grok 4.1 Fast ir visa fast linija tampa labai įdomūs.

Todėl šiame taške vertingiausia ne mėginti viską uždaryti vienu sakiniu, o atskirti keturias skirtingas pirkimo logikas. OpenAI logika: sumokėti daugiau už vieną labai tvarkingai supakuotą profesinį modelį. Anthropic logika: gauti gilesnę coding ir agents specializaciją bei rimtą ilgų užduočių ištvermę. Google logika: gauti reasoning, multimodalę ir Search / Google ekosistemos poveikį. xAI logika: gauti labai stiprų live, fast ir agentic kainos bei našumo santykį, ypač API sluoksnyje.

Galutinis klausimas čia nėra „kuris logotipas šiandien gražiausias“. Klausimas yra daug paprastesnis ir daug svarbesnis: ar tu nori generalisto darbui, specialisto kodui, multimodalinio tyrėjo ar agresyviai pigaus agento? Kai atsakai į šitą klausimą, pusė palyginimo pasidaro aiški savaime.