Varför benchmarks älskar Gemini 3 – men min vardag säger något annat

När Gemini 3 dök upp började benchmark-graferna rulla in: modell efter modell blev “krossad”, GPT-5.1 såg plötsligt ganska medioker ut på många tabeller - i alla fall vid första anblick. Jag blev själv otroligt imponerad när jag började leka med Gemini: vassa svar, snygga sammanfattningar, självsäker ton. ✨

Men efter nära en vecka med riktiga uppdrag - GDPR-frågor, produktjämförelser, research kring nya AI-verktyg – började jag undra: Varför känns det inte som att den här “benchmark-vinnaren” faktiskt är bättre i min vardag? Tvärtom: när det gäller fakta, källor och riktigt tung webbresearch dras jag gång på gång tillbaka till GPT-5.1.

I den här artikeln går jag igenom varför benchmarks kan lura oss, vilka praktiska skillnader jag ser mellan GPT-5.1 och Gemini 3, och hur du som företag kan tänka när du väljer modell för verkligt arbete – inte bara för att vinna diagram på X.

Benchmarks vs verkligheten – två helt olika spelplaner

Det första vi behöver prata om är vad benchmark-tester egentligen mäter.

De flesta stora benchmark-sviter fokuserar på saker som:

logiska pussel,
matteproblem,
multiple-choice-frågor,
korta faktasvar ur statisk kunskap.

Det är kul och intressant för AI-nördar (🙋‍♂️) – men det är inte samma sak som hur du använder en modell i vardagen som AI-konsult, marknadschef eller vd på ett SME-företag.

När Gemini 3 lanserades såg vi just det här:

Den dominerade många kunskaps- och resonemangsbenchmarks.
Den såg vassare ut än GPT-5.1 på papper.
Tech-sajter och AI-bloggare beskrev den som mer “insiktsfull”, mer kritisk, mer “no bullshit” i sin analys av texter.

Och ja, det märks när man kör den på t.ex. ett whitepaper: Gemini kan vara grym på att hitta bias, kalla något för “sales pitch” och leverera väldigt självsäkra analyser.

Men: benchmarks mäter nästan aldrig hur ofta modellen hittar på. De få hallucinations-tester som finns är ofta begränsade och långt ifrån verkliga scenarion som:

“Hur ska vi hantera den här specifika GDPR-frågan?”
“Vad säger senaste policyn kring AI-genererat innehåll på YouTube?”
“Vilka funktioner saknar vi om vi väljer det här verktyget framför det här?”

Det är där min upplevelse börjar gå isär från den glänsande benchmark-bilden.

Min praktiska upplevelse: Gemini 3 vs GPT-5.1 i research på webben

Låt mig ta några konkreta områden där skillnaden blir tydlig när jag jobbar med generativ AI i riktiga uppdrag.

1. Fakta och hallucinationer – vem vågar säga “jag vet inte”?

En sak jag märkte ganska snabbt:

Gemini 3 är modig. GPT-5.1 är försiktig.

När jag kör Gemini på webbresearch får jag ofta:

väldigt detaljerade svar,
tydliga slutsatser,
länkar och påstådda referenser.

Det känns imponerande. Problemet är att när jag börjar dubbelkolla:

någon URL finns inte,
någon siffra stämmer inte,
någon referens är hittad på, eller så har den dragit långtgående slutsatser som inte fullt stöds av källan.

I flera oberoende jämförelser har andra sett samma mönster: Gemini presterar starkt på rena faktabänchmarks, men när den ska kombinera live-data från webben, sammanfatta och dra slutsatser så blir den ibland för kreativ med detaljerna. Den fyller i luckor i stället för att erkänna osäkerhet.

GPT-5.1 beter sig annorlunda:

Den stannar oftare upp och säger “källan stödjer inte detta”.
Den kan be om mer info eller en länk om den är osäker.
Den är märkbart mer konservativ i påståenden.

Det gör att GPT-5.1 ibland känns lite tråkig i jämförelse – mindre “wow”. Men när du sitter med en känslig GDPR-fråga eller ska beskriva ett regelverk för en kund vill du inte ha “wow”, du vill ha korrekt.

Som AI-konsult är det här avgörande: jag kan inte stå och presentera påhittade paragrafer eller felaktiga tolkningar av lagtext bara för att modellen ville vara hjälpsam.

💡 Praktisk konsekvens:
För rena research-uppgifter där fel fakta kan skapa problem (GDPR, compliance, avtal, policys) väljer jag nästan alltid GPT-5.1 före Gemini 3 – just för att den hallucinerar mindre och vågar säga “jag vet inte”.

2. Hur länge de tänker – snabb svarstid vs djup research

En annan stor skillnad är hur länge modellerna är villiga att jobba åt dig.

När jag kör GPT-5.1 i ChatGPT (särskilt i “Thinking”-läge eller med OpenAI:s mer agentiska lägen) kan jag ibland få den att:

browsa,
jämföra flera källor,
iterera fram och tillbaka,

under många minuter. Jag har haft sessioner där den har tänkt och jobbat i upp mot tio minuter på en svår fråga – och resultatet blir nästan alltid mycket bättre för komplex research.

Gemini 3 fungerar annorlunda:

I standardläge är den tydligt optimerad för snabba svar.
Den verkar ha en inbyggd “nu räcker det”-gräns där den hellre ger dig något halvfärdigt än att fortsätta gräva.
För riktigt tunga uppgifter måste du slå på Deep Research-läget – och även där finns hårda gränser: du får bara ett visst antal rapporter per dag/månad, och rapporterna klipper efter ett visst antal sidor.

Communityt runt Gemini har hittat lite kreativa workarounds:

först be modellen ta fram en disposition,
sedan köra Deep Research på varje del,
sen klistra ihop allt manuellt.

Det funkar – men ärligt talat, för många svenska SME-företag är det här mer “AI-akrobatik” än vardaglig nytta.

GPT-5.1 har en annan filosofi: du behöver inte alltid tänka på läget. Modellen har en intern router som avgör om den ska svara snabbt eller växla över till mer “tänkande” läge. Det gör att en och samma konversation kan växla mellan:

snabba, lätta svar på triviala frågor,
längre, djupare research där den faktiskt tar sig tid.

📌 Slutsats här:
Gemini prioriterar kontrollerade, begränsade research-sessioner. GPT-5.1 prioriterar adaptiv fördjupning – den kan ta mer tid på svåra frågor utan att du behöver byta läge lika ofta. För verklig research i ett AI-företag eller hos en AI-konsult känns den här flexibiliteten extremt värdefull.

3. Sammanfatta långa dokument och möten - polerat vs pålitligt

Både GPT-5.1 och Gemini 3 är fantastiska på att tugga i sig långa texter: rapporter, avtal, artiklar, transkriberade möten. Men de gör det med olika stil.

Gemini 3:

kan svälja gigantiska mängder text och spotta ur sig
- rubriker,
- strukturerade sammanfattningar,
- punktlistor,
- ibland till och med “executive summaries”.
levererar ofta en rapport som ser professionell ut och känns som något du skulle kunna skicka direkt till en ledningsgrupp.

Men i tester har man sett ett mönster: detaljerna kan glida. Ett konkret exempel var en 3,5 timmar lång kommunfullmäktige-inspelning som transkriberats; Gemini producerade en snygg översikt med tidskoder – men tidslinjen stämde inte med verkligheten. Möte “slutade” enligt rapporten långt innan det faktiskt gjorde det.

GPT-5.1:

är ofta lite torrare i tonen,
gör färre aggressiva tolkningar av avsikter (“det här är ren sales pitch” osv),
håller sig närmare det som faktiskt står i texten.

När jag använder GPT-5.1 för att sammanfatta mötesanteckningar, kundintervjuer eller interna dokument märker jag att:

felcitat är ovanligare,
för långt dragna slutsatser dyker upp mer sällan,
modellen är mer villig att säga “den här delen är oklar”.

För ett företag som börjar bygga interna processer med AI – till exempel att låta AI summera alla säljmöten eller kvartalsmöten – är det en stor sak. Om du inte kan lita på tidskoder, citat eller nyanser i rapporten måste du ändå sitta och dubbelkolla en massa.

Varför benchmarks älskar Gemini – men du behöver inte byta från ChatGPT

Så hur hänger allt det här ihop? Varför ser Gemini 3 så otroligt stark ut i benchmarks, men känns mer “riskabel” i vardagen?

Några saker benchmarks inte fångar särskilt bra:

✅ Hur ofta modellen hittar på
Att svara rätt på en massa multiple choice-frågor säger inte så mycket om hur modellen hanterar gråzoner, motstridig information eller “det här vet vi inte ännu”.

✅ Viljan att säga “jag vet inte”
Benchmarks belönar inte försiktighet. En modell som chansar med självsäker ton kan se “smartare” ut än en modell som säger “den här uppgiften är för vag” – trots att den senare är mer användbar i verkligheten.

✅ Kontrollerbarhet i research
Möjligheten att säga “researcha i fem steg, kolla minst tio källor, separera fakta och spekulation” ingår sällan i benchmark-tester, men är avgörande i verklig användning.

✅ Hur bra de funkar i dina processer
Ingen benchmark vet hur ditt företag jobbar. En säljorganisation, en HR-avdelning och ett industriföretag kommer ha helt olika krav.

Det här leder till en ganska viktig slutsats:

Du ska absolut läsa benchmarks – men ta dem med en rejäl nypa salt.

Om du redan sitter med ChatGPT och GPT-5.1, och är hyfsat nöjd, ser jag ingen anledning att få panik över att “Gemini krossar i alla grafer”. GPT-5.1 är fortfarande en extremt kompetent modell, särskilt för pålitlig research, GDPR-frågor och komplex faktakoll.

Hur ska ett svenskt SME-företag tänka när det väljer modell?

Låt oss göra det konkret. Säg att du driver eller jobbar i ett SME-företag i Sverige och vill använda AI mer strategiskt. Hur ska du tänka?

1. Börja med användningsfallen, inte modellen

Ställ frågor som:

Ska vi automatisera research (GDPR, policy, marknadsanalyser)?
Ska vi skapa idéer och kreativt innehåll (texter, kampanjer, sociala medier)?
Ska vi bygga interna verktyg för AI automation och beslutsstöd?

💡 Om fokus är idéer och kreativitet kan Gemini 3 vara superspännande.
💡 Om fokus är fakta, compliance och research lutar jag starkt åt GPT-5.1.

2. Gör ett enkelt “hallucinationstest”

Välj 3–5 riktiga frågor från din vardag, t.ex:

“Hur påverkar GDPR oss om vi börjar spela in alla kundmöten och använda AI för att analysera dem?”
“Hur ser senaste policyn ut för AI-genererat innehåll på [plattform X]?”
“Vilka konkreta begränsningar finns i det här verktyget jämfört med detta?”

Testa båda modellerna:

Be dem svara fritt.
Be dem sedan:
- lista källor,
- markera osäkra delar,
- tala om vad som inte går att avgöra.

Sen gör du reality check: vad stämde, vad var fel, vad kändes överdrivet självsäkert?

Jag skulle bli förvånad om du inte ser ungefär samma sak som jag: GPT-5.1 är lite torrare men mer konsekvent, Gemini 3 är glänsande men behöver mer övervakning.

3. Bygg processer som antar att AI kan ha fel

Oavsett modell: alla hallucinerar. Det är ett faktum i generativ AI idag.

Några saker jag ofta hjälper kunder med som AI-konsult via AIOlle:

sätta upp kontrollerade research-flöden (t.ex. GPT-5.1 + tydliga kontrollfrågor),
bygga checklistor: vad måste alltid dubbelkollas manuellt,
designa prompts som:
- skiljer fakta från tolkning,
- kräver explicita källor,
- ber modellen peka ut osäkerheter.

Drömmen (och nästa stora konkurrensfördel) är en modell där hallucinationer är extremt ovanliga – inte bara “lite mindre” än idag. Det bolag som kommer närmast det kommer ha en galen fördel, för då kan vi:

börja lita mer på AI i faktatunga uppgifter,
sluta dubbelkolla varenda detalj,
frigöra enormt mycket tid och mental energi.

Men där är vi inte än. Så tills dess: välj den modell som hjälper dig göra minst antal fel, inte flest “wow”-moment.

Key Takeaway

Gemini 3 ser fantastisk ut i benchmarks eftersom den är stark på kunskapstester och vassa analyser – men i verklig webbresearch, särskilt kring känsliga frågor som GDPR och policys, upplever jag att den hallucinerar mer och tänker för kort. GPT-5.1 är torrare, mer försiktig och ibland lite långsammare – men just den försiktigheten gör den ofta till ett tryggare val när fakta faktiskt spelar roll.

Benchmarks är bra som inspiration, men de säger inte hela sanningen om hur modellerna beter sig i skarpt läge. För svenska SME-företag handlar det inte om att jaga rätt logga, utan om att få rätt svar.

Vad tycker du?

Vilka AI-modeller använder du idag – och i vilka lägen har du märkt att de hallucinerar som mest?

Fundera på ett konkret research-flöde i din vardag (t.ex. GDPR, policy, produktjämförelse) och testa både GPT-5.1 och Gemini 3 sida vid sida. Hör gärna av dig till mig om du vill bolla hur ni kan bygga en säker, effektiv research-process med AI i ditt företag.