- Mulai
- 19 Feb 2026KEYAKINAN 90%dari sumbernya
Gemini 3.1 Pro Dirilis
Diterjemahkan otomatis dari aslinya
Judul asli: Gemini 3.1 Pro Released
- Google merilis Gemini 3.1 Pro dalam pratinjau pada 19 Februari 2026, tiga bulan setelah Gemini 3 Pro, menggambarkannya sebagai inti kecerdasan yang ditingkatkan di balik terobosan sains dan riset terbaru[1]
- Model ini adalah “dasar yang lebih cerdas dan lebih mumpuni untuk pemecahan masalah kompleks”, dengan skor terverifikasi 77,1% pada ARC-AGI-2, yang menguji pola logika yang sepenuhnya baru[1]
- Google mempertahankannya dalam pratinjau untuk memvalidasi pembaruan dan memperbaiki alur kerja agentik sebelum ketersediaan umum “segera”[1]
Fitur unggulan
- Tersedia di aplikasi Gemini dengan batas lebih tinggi untuk paket Google AI Pro dan Ultra, dan di NotebookLM hanya untuk pengguna Pro dan Ultra[1]
- Pengembang dan perusahaan mendapatkannya dalam pratinjau lewat Gemini API di AI Studio, Antigravity, dan Vertex AI, plus Gemini Enterprise[1]
- Demo Google memperlihatkannya membuat kode murmurasi burung jalak 3D interaktif yang dikendalikan pengguna lewat pelacakan tangan dan memainkan musik generatif[1]
Tolok ukur[3]
| Tolok ukur | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3 Pro | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam (Penalaran akademik (set penuh, teks + MM), tanpa alat) | 44.4% | 37.5% | 33.2% | 40.0% | 34.5% | — |
| Humanity's Last Exam (Penalaran akademik (set penuh, teks + MM), Search (blocklist) + Code) | 51.4% | 45.8% | 49.0% | 53.1% | 45.5% | — |
| ARC-AGI-2 (Teka-teki penalaran abstrak, terverifikasi ARC Prize) | 77.1% | 31.1% | 58.3% | 68.8% | 52.9% | — |
| GPQA Diamond (Pengetahuan ilmiah, tanpa alat) | 94.3% | 91.9% | 89.9% | 91.3% | 92.4% | — |
| Terminal-Bench 2.0 (Pengodean terminal agentik, harness Terminus-2) | 68.5% | 56.9% | 59.1% | 65.4% | 54.0% | 64.7% |
| Terminal-Bench 2.0 (Pengodean terminal agentik, harness terbaik lain yang dilaporkan sendiri) | — | — | — | — | 62.2% | 77.3% |
| SWE-Bench Verified (Pengodean agentik, satu percobaan) | 80.6% | 76.2% | 79.6% | 80.8% | 80.0% | — |
| SWE-Bench Pro (Public) (Beragam tugas pengodean agentik, satu percobaan) | 54.2% | 43.3% | — | — | 55.6% | 56.8% |
| LiveCodeBench Pro (Soal pengodean kompetitif dari Codeforces, ICPC, dan IOI, Elo) | 2887 | 2439 | — | — | 2393 | — |
| SciCode (Pengodean riset ilmiah) | 59% | 56% | 47% | 52% | 52% | — |
| APEX-Agents (Tugas profesional berjangka panjang) | 33.5% | 18.4% | — | 29.8% | 23.0% | — |
| GDPval-AA Elo (Tugas tingkat ahli) | 1317 | 1195 | 1633 | 1606 | 1462 | — |
| τ2-bench (Agentik dan penggunaan alat, Ritel) | 90.8% | 85.3% | 91.7% | 91.9% | 82.0% | — |
| τ2-bench (Agentik dan penggunaan alat, Telekomunikasi) | 99.3% | 98.0% | 97.9% | 99.3% | 98.7% | — |
| MCP Atlas (Alur kerja multilangkah memakai MCP) | 69.2% | 54.1% | 61.3% | 59.5% | 60.6% | — |
| BrowseComp (Pencarian agentik, Search + Python + Browse) | 85.9% | 59.2% | 74.7% | 84.0% | 65.8% | — |
| MMMU-Pro (Pemahaman dan penalaran multimodal, tanpa alat) | 80.5% | 81.0% | 74.5% | 73.9% | 79.5% | — |
| MMMLU (Tanya jawab multibahasa) | 92.6% | 91.8% | 89.3% | 91.1% | 89.6% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (Kinerja konteks panjang, 128k (rata-rata)) | 84.9% | 77.0% | 84.9% | 84.0% | 83.8% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (Kinerja konteks panjang, 1M (pointwise)) | 26.3% | 26.3% | — | — | — | — |
Referensi 3KEYAKINAN 85%Keyakinan keseluruhan: 85%Seberapa baik sumber dan referensi pin mendukung tanggalnya.Rata-rata tertimbang dari seberapa kuat 3 referensi, termasuk sumber, mendukung waktu mulai dan berakhir pin; bobot sebuah referensi berkurang setengahnya untuk setiap 180 hari lebih lama dari yang terbaruTampilkan semua pin dengan keyakinan 75% atau lebih tinggi
Entri pertama selalu merupakan sumber pin. Keyakinan keseluruhan adalah rata-rata tertimbang dari seberapa kuat setiap referensi mendukung waktu mulai dan berakhir yang digunakan di atas; bobot sebuah referensi berkurang setengahnya untuk setiap 180 hari lebih lama dari yang terbaru.
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-problog.google· Diposting 30 Sep 2026· Mulai 19 Feb 2026 ✓· 41% dari skor
Unggahan Google “Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks” bertanggal 19 Februari 2026 dan menyatakan model ini diluncurkan pada hari itu kepada pengembang, perusahaan, dan konsumen.
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· Ditambahkan 30 Sep 2026· 41% dari skor
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· Diterbitkan 19 Feb 2026· 17% dari skor
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
Sarankan koreksi
Ada yang kurang atau salah? Sampaikan dengan kata-kata Anda sendiri: tautan yang mendukung pin ini, tanggal mulai atau berakhir yang berbeda beserta alasannya, atau fakta yang kurang atau keliru. AI memeriksanya terhadap sumber pin ini, mencari sumber yang lebih baik, dan menambahkan halaman mana pun yang mendukung Anda. Sumber pin itu sendiri tetap paling diperhitungkan. Gambar yang menampilkan hal lain, atau menampilkannya dengan buruk, juga diperiksa, lalu diturunkan atau diganti.
