- Начало
- 19 февр. 2026 г.ДОСТОВЕРНОСТЬ 90%от источник
Выпущена Gemini 3.1 Pro
Автоматический перевод оригинала
Оригинальное название: Gemini 3.1 Pro Released
- Google выпустила Gemini 3.1 Pro в предварительной версии 19 февраля 2026 г., через три месяца после Gemini 3 Pro, описав её как обновлённый основной интеллект, лежащий в основе недавних научных и исследовательских прорывов[1]
- Это «более умная и более способная базовая модель для решения сложных задач» с подтверждённым результатом 77.1% в ARC-AGI-2, который проверяет совершенно новые логические закономерности[1]
- Google оставила её в предварительной версии, чтобы проверить обновления и улучшить агентные рабочие процессы до общей доступности «в ближайшее время»[1]
Основные особенности
- Доступна в приложении Gemini с повышенными лимитами для тарифов Google AI Pro и Ultra, а в NotebookLM — только для пользователей Pro и Ultra[1]
- Разработчики и компании получают её в предварительной версии через Gemini API в AI Studio, Antigravity и Vertex AI, а также в Gemini Enterprise[1]
- В демонстрации Google модель пишет код интерактивной трёхмерной стаи скворцов, которой пользователи управляют с помощью отслеживания рук и которая играет генеративную музыку[1]
Бенчмарки[3]
| Бенчмарк | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3 Pro | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam (академическое рассуждение, полный набор, текст + мультимодальность, без инструментов) | 44.4% | 37.5% | 33.2% | 40.0% | 34.5% | — |
| Humanity's Last Exam (академическое рассуждение, полный набор, текст + мультимодальность, поиск (с блок-листом) + код) | 51.4% | 45.8% | 49.0% | 53.1% | 45.5% | — |
| ARC-AGI-2 (головоломки на абстрактное рассуждение, проверено ARC Prize) | 77.1% | 31.1% | 58.3% | 68.8% | 52.9% | — |
| GPQA Diamond (научные знания, без инструментов) | 94.3% | 91.9% | 89.9% | 91.3% | 92.4% | — |
| Terminal-Bench 2.0 (агентное программирование в терминале, оболочка Terminus-2) | 68.5% | 56.9% | 59.1% | 65.4% | 54.0% | 64.7% |
| Terminal-Bench 2.0 (агентное программирование в терминале, другая лучшая оболочка по собственным данным) | — | — | — | — | 62.2% | 77.3% |
| SWE-Bench Verified (агентное программирование, одна попытка) | 80.6% | 76.2% | 79.6% | 80.8% | 80.0% | — |
| SWE-Bench Pro (Public) (разнообразные агентные задачи по программированию, одна попытка) | 54.2% | 43.3% | — | — | 55.6% | 56.8% |
| LiveCodeBench Pro (соревновательные задачи по программированию из Codeforces, ICPC и IOI, Elo) | 2887 | 2439 | — | — | 2393 | — |
| SciCode (программирование для научных исследований) | 59% | 56% | 47% | 52% | 52% | — |
| APEX-Agents (профессиональные задачи с длинным горизонтом) | 33.5% | 18.4% | — | 29.8% | 23.0% | — |
| GDPval-AA Elo (экспертные задачи) | 1317 | 1195 | 1633 | 1606 | 1462 | — |
| τ2-bench (агенты и использование инструментов, розничная торговля) | 90.8% | 85.3% | 91.7% | 91.9% | 82.0% | — |
| τ2-bench (агенты и использование инструментов, телекоммуникации) | 99.3% | 98.0% | 97.9% | 99.3% | 98.7% | — |
| MCP Atlas (многошаговые рабочие процессы с использованием MCP) | 69.2% | 54.1% | 61.3% | 59.5% | 60.6% | — |
| BrowseComp (агентный поиск, поиск + Python + просмотр) | 85.9% | 59.2% | 74.7% | 84.0% | 65.8% | — |
| MMMU-Pro (мультимодальное понимание и рассуждение, без инструментов) | 80.5% | 81.0% | 74.5% | 73.9% | 79.5% | — |
| MMMLU (многоязычные вопросы и ответы) | 92.6% | 91.8% | 89.3% | 91.1% | 89.6% | — |
| MRCR v2 (8 иголок) (работа с длинным контекстом, 128k (в среднем)) | 84.9% | 77.0% | 84.9% | 84.0% | 83.8% | — |
| MRCR v2 (8 иголок) (работа с длинным контекстом, 1M (по точкам)) | 26.3% | 26.3% | — | — | — | — |
Источники 3ДОСТОВЕРНОСТЬ 85%Общая достоверность: 85%Насколько источник и ссылки пина подтверждают его даты.Взвешенное среднее того, насколько 3 источника, включая основной, подтверждают время начала и окончания пина; вес источника уменьшается вдвое за каждые 180 дней разницы с самым новымПоказать все пины с достоверностью 75% и выше
Первая запись — всегда источник пина. Общая достоверность — это взвешенное среднее того, насколько каждый источник подтверждает указанные выше время начала и окончания; вес источника уменьшается вдвое за каждые 180 дней разницы с самым новым.
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-problog.google· Размещено 30 сент. 2026 г.· Начало 19 февр. 2026 г. ✓· 41% оценки
Запись Google «Gemini 3.1 Pro: более умная модель для ваших самых сложных задач» датирована 19 февраля 2026 г. и сообщает, что в тот же день она раскатывается для разработчиков, компаний и обычных пользователей.
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· Добавлено 30 сент. 2026 г.· 41% оценки
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· Опубликовано 19 февр. 2026 г.· 17% оценки
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
Предложить исправление
Чего-то не хватает или есть ошибка? Напишите своими словами: ссылку, подтверждающую этот пин, другую дату начала или окончания и почему, или факт, которого нет или который неверен. ИИ сверит это с источниками пина, поищет лучшие и добавит любую страницу, которая вас подтверждает. Собственные источники пина всё равно весят больше всего. Изображение, на котором показано что-то другое или показано плохо, тоже проверяется и опускается ниже или заменяется.
