这两个名字最近总是出现在同一批搜索里，常见的框架是"哪个更好"。这个问题本身就问错了。它们解决的是不同的问题，而这个对比的搜索量之所以持续上升，恰恰是因为有人在用一个工具做另一个工具该做的事。
这两个工具各自到底是为了什么？
Claude Code 是原生终端智能体。你把它对准一个任务运行，它读仓库、写代码、跑命令，然后在你已经开着的 CLI 里给你反馈。一个智能体，一件任务，仪式感最少。
Google Antigravity 是为自主的、多步骤智能体工作流打造的开发平台：工具编排、文件管理、代码执行，全部跑在一个安全的 Linux 沙箱里。它以独立桌面应用、CLI、Python SDK，以及 VS Code、JetBrains、Zed 的 IDE 插件形式发布。它的设计中心是协调多个智能体同时做不同的事，而不是一个智能体把一件事做好。
一句话测试。如果你正要描述的是一个有明确开始和结束的单一任务，那是 Claude Code 的形状。如果你正要描述的是一个有分支步骤、需要并行运行或彼此交接的工作流，那是 Antigravity 的形状。一旦把任务命名对了，"哪个更好"的困惑大多就消失了。
模型对比如何？
| Claude Code | Antigravity | |
|---|---|---|
| 模型 | Claude 家族 | Gemini 3.6 Flash（默认）、Gemini 3.5 Flash、Gemini 3.1 Pro、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6、GPT-OSS 120B |
| 上下文窗口 | 取决于模型 | Gemini 3.x 系列最高 100 万 token；GPT-OSS 120B 上限 40 万 |
| 沙箱 | 跑在你的 shell 里 | 安全的 Linux 沙箱，与你的机器隔离 |
Antigravity 的模型列表才是这里更有意思的事实。它在同一个平台里，让 Claude Opus 和 Gemini 以及一个开放权重模型并存。这不是押注某一个模型家族去竞争，而是一个同时下了好几注的路由器。
哪个基准测试更好？
都不是全面领先，各自赢在不同的地方。
| 基准 | 衡量什么 | 领先者 |
|---|---|---|
| MCP Atlas | 跨多个 MCP 服务器的工具编排能力 | Antigravity，83.6% |
| SWE-bench Pro | 能通过审查的生产级代码质量，基于真实仓库 issue | Claude Opus 系列模型 |
看基准测量的是什么，而不是排行榜的位置。MCP Atlas 衡量的是把工具协调好。SWE-bench Pro 衡量的是写出能通过审查的代码。一个为编排多个智能体而生的平台，理应在前者领先。一个为亲自写代码而生的模型，理应在后者领先。这个结果不是矛盾，恰恰印证了每个工具都名副其实。
各自的花费是多少？
Claude Code 通过 Anthropic 的套餐和 API 计费。Antigravity 没有独立订阅：个人用户可以免费使用，或通过 Google AI Pro（每月 19.99 美元）或 Ultra（每月 100 至 200 美元）订阅获得，智能体配额按档位不同而变化。企业访问走 Gemini Enterprise，在 Google Cloud 上按用量计费。
这个差异比标价本身更重要。固定消费级订阅配额，和按用量计费的云计费，在工作流跑得久、或同时启动多个智能体时，行为完全不是一回事。即便 token 数相近，Antigravity 一次编排型多智能体运行的账单，形状也和 Claude Code 一次单会话完全不同。
那实际上该怎么选？
- 单一任务，终端优先，你想保持掌控：Claude Code。它正是为这种形状的工作而生的。
- 在 IDE 里，多个智能体并行跑不同子任务的工作流：Antigravity。那种协调正是它存在的理由。
- 你既想要 Claude 的代码质量，又想要 Antigravity 的编排能力：这个缺口是真实存在的，两个工具单独都补不上。Antigravity 可以把 Claude Opus 作为它的模型之一来调用，这是二者中最接近同时具备两种优势的方式。
两个工具背后有同一个约束：计量的预算决定了智能体被允许尝试什么。在 Verboo Code 上，模型跑在专用 GPU 且 token 不限量，所以一次长时间的单智能体会话和一次编排型多智能体运行，花费是一样的：每次尝试都不多花一分钱。
事实依据 2026 年 9 月 3 日的公开文档和基准报告核实。
