- البدء
- 19 فبراير 2026ثقة 90%من المصدر
إطلاق Gemini 3.1 Pro
تُرجم تلقائيًا من الأصل
العنوان الأصلي: Gemini 3.1 Pro Released
- أطلقت غوغل Gemini 3.1 Pro بنسخة معاينة في 19 February 2026، بعد ثلاثة أشهر من Gemini 3 Pro، واصفةً إياه بأنه الذكاء الأساسي المطوّر وراء اختراقات علمية وبحثية حديثة[1]
- وهو «خط أساس أذكى وأكثر قدرة لحل المشكلات المعقدة»، مع 77.1% موثقة في ARC-AGI-2 الذي يختبر أنماط منطق جديدة كليًا[1]
- أبقته غوغل في مرحلة المعاينة للتحقق من التحديثات وتحسين سير العمل الوكيل قبل إتاحته للعموم «قريبًا»[1]
أبرز الميزات
- متاح في تطبيق Gemini بحدود أعلى لخطتي Google AI Pro وUltra، وفي NotebookLM لمستخدمي Pro وUltra فقط[1]
- يحصل المطورون والشركات عليه بنسخة معاينة عبر Gemini API في AI Studio وAntigravity وVertex AI، إضافة إلى Gemini Enterprise[1]
- يعرض العرض التجريبي لغوغل قيامه ببرمجة سرب زرازير ثلاثي الأبعاد تفاعلي يوجّهه المستخدمون بتتبع اليد ويعزف مقطوعة موسيقية توليدية[1]
اختبارات الأداء[3]
| الاختبار | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3 Pro | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam (الاستدلال الأكاديمي، المجموعة الكاملة نص + وسائط، دون أدوات) | 44.4% | 37.5% | 33.2% | 40.0% | 34.5% | — |
| Humanity's Last Exam (الاستدلال الأكاديمي، المجموعة الكاملة نص + وسائط، بحث (قائمة حظر) + شيفرة) | 51.4% | 45.8% | 49.0% | 53.1% | 45.5% | — |
| ARC-AGI-2 (ألغاز الاستدلال المجرد، موثق من ARC Prize) | 77.1% | 31.1% | 58.3% | 68.8% | 52.9% | — |
| GPQA Diamond (المعرفة العلمية، دون أدوات) | 94.3% | 91.9% | 89.9% | 91.3% | 92.4% | — |
| Terminal-Bench 2.0 (البرمجة الوكيلة عبر الطرفية، أداة Terminus-2) | 68.5% | 56.9% | 59.1% | 65.4% | 54.0% | 64.7% |
| Terminal-Bench 2.0 (البرمجة الوكيلة عبر الطرفية، أفضل أداة أخرى أبلغت عنها الشركة) | — | — | — | — | 62.2% | 77.3% |
| SWE-Bench Verified (البرمجة الوكيلة، محاولة واحدة) | 80.6% | 76.2% | 79.6% | 80.8% | 80.0% | — |
| SWE-Bench Pro (Public) (مهام برمجة وكيلة متنوعة، محاولة واحدة) | 54.2% | 43.3% | — | — | 55.6% | 56.8% |
| LiveCodeBench Pro (مسائل برمجة تنافسية من Codeforces وICPC وIOI، Elo) | 2887 | 2439 | — | — | 2393 | — |
| SciCode (البرمجة للبحث العلمي) | 59% | 56% | 47% | 52% | 52% | — |
| APEX-Agents (مهام مهنية بعيدة المدى) | 33.5% | 18.4% | — | 29.8% | 23.0% | — |
| GDPval-AA Elo (مهام الخبراء) | 1317 | 1195 | 1633 | 1606 | 1462 | — |
| τ2-bench (الوكلاء واستخدام الأدوات، التجزئة) | 90.8% | 85.3% | 91.7% | 91.9% | 82.0% | — |
| τ2-bench (الوكلاء واستخدام الأدوات، الاتصالات) | 99.3% | 98.0% | 97.9% | 99.3% | 98.7% | — |
| MCP Atlas (سير عمل متعدد الخطوات باستخدام MCP) | 69.2% | 54.1% | 61.3% | 59.5% | 60.6% | — |
| BrowseComp (البحث الوكيل، بحث + Python + تصفح) | 85.9% | 59.2% | 74.7% | 84.0% | 65.8% | — |
| MMMU-Pro (الفهم والاستدلال متعدد الوسائط، دون أدوات) | 80.5% | 81.0% | 74.5% | 73.9% | 79.5% | — |
| MMMLU (أسئلة وأجوبة متعددة اللغات) | 92.6% | 91.8% | 89.3% | 91.1% | 89.6% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (أداء السياق الطويل، 128k (المتوسط)) | 84.9% | 77.0% | 84.9% | 84.0% | 83.8% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (أداء السياق الطويل، 1M (نقطي)) | 26.3% | 26.3% | — | — | — | — |
المراجع 3ثقة 85%الثقة الإجمالية: 85%مدى دعم مصدر الدبوس ومراجعه لتواريخه.متوسط مرجّح لمدى قوة دعم 3 مراجع، بما فيها المصدر، لوقتَي بدء الدبوس وانتهائه؛ ويقل وزن المرجع إلى النصف عن كل 180 يومًا يسبق بها أحدث مرجععرض كل الدبابيس بثقة 75% أو أعلى
المدخل الأول هو دائمًا مصدر الدبوس. الثقة الإجمالية متوسط مرجّح لمدى قوة دعم كل مرجع لوقتَي البدء والانتهاء المستخدمين أعلاه؛ ويقل وزن المرجع إلى النصف عن كل 180 يومًا يسبق بها أحدث مرجع.
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-problog.google· نُشر 30 سبتمبر 2026· يبدأ 19 فبراير 2026 ✓· 41% من الدرجة
منشور غوغل «Gemini 3.1 Pro: نموذج أذكى لأكثر مهامك تعقيدًا» مؤرخ في 19 February 2026 ويقول إنه يُطرح في ذلك اليوم للمطورين والشركات والمستهلكين.
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· أُضيف 30 سبتمبر 2026· 41% من الدرجة
The Wikipedia article lists Gemini 3.1 Pro as released in preview on 19 February 2026.
- [3]95%Gemini 3.1 Pro - Model Carddeepmind.google· صدر 19 فبراير 2026· 17% من الدرجة
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
اقتراح تصحيح
هل ينقص شيء أو يوجد خطأ؟ قله بكلماتك: رابط يدعم هذا الدبوس، أو تاريخ بدء أو انتهاء مختلف مع السبب، أو معلومة ينقصها أو يخطئ فيها. يفحص الذكاء الاصطناعي ذلك بمقارنته بمصادر هذا الدبوس، ويبحث عن مصادر أفضل، ويضيف أي صفحة تدعم كلامك. وتبقى مصادر الدبوس نفسه الأثقل وزنًا. كما تُفحص الصورة التي تُظهر شيئًا آخر أو تُظهره بشكل سيئ، فتُنزَّل أو تُستبدل.
