- Mula
- 19 Feb 202690% KEYAKINANdaripada sumber
Gemini 3.1 Pro Dilancarkan
Diterjemah secara automatik daripada asal
Tajuk asal: Gemini 3.1 Pro Released
- Google melancarkan Gemini 3.1 Pro dalam pratonton pada 19 Februari 2026, tiga bulan selepas Gemini 3 Pro, menggambarkannya sebagai kecerdasan teras yang dinaik taraf di sebalik kejayaan sains dan penyelidikan baru-baru ini[1]
- Ia ialah "asas yang lebih bijak dan berkemampuan untuk penyelesaian masalah kompleks", dengan 77.1% disahkan pada ARC-AGI-2, yang menguji corak logik yang benar-benar baharu[1]
- Google mengekalkannya dalam pratonton untuk mengesahkan kemas kini dan memperbaik aliran kerja agentik sebelum ketersediaan umum "tidak lama lagi"[1]
Ciri-ciri menonjol
- Tersedia dalam aplikasi Gemini dengan had lebih tinggi untuk pelan Google AI Pro dan Ultra, dan dalam NotebookLM untuk pengguna Pro dan Ultra sahaja[1]
- Pembangun dan perusahaan mendapatkannya dalam pratonton melalui API Gemini di AI Studio, Antigravity dan Vertex AI, serta Gemini Enterprise[1]
- Demo Google menunjukkan ia mengekod kawanan burung jalak 3D interaktif yang dikemudi pengguna dengan penjejakan tangan dan yang memainkan skor generatif[1]
Penanda aras[3]
| Penanda aras | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3 Pro | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam (Penaakulan akademik (set penuh, teks + MM), tanpa alat) | 44.4% | 37.5% | 33.2% | 40.0% | 34.5% | — |
| Humanity's Last Exam (Penaakulan akademik (set penuh, teks + MM), Carian (senarai sekat) + Kod) | 51.4% | 45.8% | 49.0% | 53.1% | 45.5% | — |
| ARC-AGI-2 (Teka-teki penaakulan abstrak, ARC Prize Verified) | 77.1% | 31.1% | 58.3% | 68.8% | 52.9% | — |
| GPQA Diamond (Pengetahuan saintifik, tanpa alat) | 94.3% | 91.9% | 89.9% | 91.3% | 92.4% | — |
| Terminal-Bench 2.0 (Pengekodan terminal agentik, harness Terminus-2) | 68.5% | 56.9% | 59.1% | 65.4% | 54.0% | 64.7% |
| Terminal-Bench 2.0 (Pengekodan terminal agentik, harness lain terbaik yang dilaporkan sendiri) | — | — | — | — | 62.2% | 77.3% |
| SWE-Bench Verified (Pengekodan agentik, percubaan tunggal) | 80.6% | 76.2% | 79.6% | 80.8% | 80.0% | — |
| SWE-Bench Pro (Public) (Pelbagai tugas pengekodan agentik, percubaan tunggal) | 54.2% | 43.3% | — | — | 55.6% | 56.8% |
| LiveCodeBench Pro (Masalah pengekodan pertandingan daripada Codeforces, ICPC dan IOI, Elo) | 2887 | 2439 | — | — | 2393 | — |
| SciCode (Pengekodan penyelidikan saintifik) | 59% | 56% | 47% | 52% | 52% | — |
| APEX-Agents (Tugas profesional jangka panjang) | 33.5% | 18.4% | — | 29.8% | 23.0% | — |
| GDPval-AA Elo (Tugas pakar) | 1317 | 1195 | 1633 | 1606 | 1462 | — |
| τ2-bench (Agentik dan penggunaan alat, Runcit) | 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 (Aliran kerja berbilang langkah menggunakan MCP) | 69.2% | 54.1% | 61.3% | 59.5% | 60.6% | — |
| BrowseComp (Carian agentik, Carian + Python + Layar) | 85.9% | 59.2% | 74.7% | 84.0% | 65.8% | — |
| MMMU-Pro (Pemahaman dan penaakulan multimodal, tanpa alat) | 80.5% | 81.0% | 74.5% | 73.9% | 79.5% | — |
| MMMLU (Soal jawab berbilang bahasa) | 92.6% | 91.8% | 89.3% | 91.1% | 89.6% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (Prestasi konteks panjang, 128k (purata)) | 84.9% | 77.0% | 84.9% | 84.0% | 83.8% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (Prestasi konteks panjang, 1M (titik demi titik)) | 26.3% | 26.3% | — | — | — | — |
Rujukan 385% KEYAKINANKeyakinan keseluruhan: 85%Sejauh mana sumber dan rujukan pin menyokong tarikhnya.Purata berpemberat bagi sejauh mana 3 rujukan, termasuk sumber, menyokong masa mula dan tamat pin; sesebuah rujukan diambil kira separuh kurang bagi setiap 180 hari lebih lama daripada yang terbaharuTunjuk semua pin pada keyakinan 75% atau lebih baik
Entri pertama sentiasa sumber pin. Keyakinan keseluruhan ialah purata berpemberat bagi sejauh mana setiap rujukan menyokong masa mula dan tamat yang digunakan di atas; sesebuah rujukan diambil kira separuh kurang bagi setiap 180 hari lebih lama daripada yang terbaharu.
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-problog.google· Disiarkan 30 Sep 2026· Bermula 19 Feb 2026 ✓· 41% daripada skor
Hantaran Google "Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks" bertarikh 19 Februari 2026 dan menyatakan ia dilancarkan pada hari itu kepada pembangun, perusahaan dan pengguna.
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· Ditambah 30 Sep 2026· 41% daripada 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% daripada skor
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
Cadangkan pembetulan
Ada yang tertinggal atau salah? Nyatakan dengan kata-kata anda sendiri: pautan yang menyokong pin ini, tarikh mula atau tamat yang berbeza beserta sebabnya, atau fakta yang tiada atau tersilap. AI menyemaknya berbanding sumber pin ini, mencari yang lebih baik, dan menambah mana-mana halaman yang menyokong anda. Sumber pin itu sendiri tetap paling diambil kira. Gambar yang menunjukkan sesuatu yang lain, atau menunjukkannya dengan buruk, turut dilihat, dan dialihkan ke bawah atau diganti.
