- เริ่ม
- 19 ก.พ. 2026ความเชื่อมั่น 90%จาก แหล่งที่มา
เปิดตัว Gemini 3.1 Pro
แปลอัตโนมัติจากต้นฉบับ
ชื่อต้นฉบับ: Gemini 3.1 Pro Released
- Google ปล่อย Gemini 3.1 Pro แบบตัวอย่างเมื่อวันที่ 19 กุมภาพันธ์ 2026 สามเดือนหลัง Gemini 3 Pro โดยอธิบายว่าเป็นความฉลาดหลักที่อัปเกรดแล้วเบื้องหลังความก้าวหน้าล่าสุดด้านวิทยาศาสตร์และงานวิจัย[1]
- เป็น "พื้นฐานที่ฉลาดและมีความสามารถมากขึ้นสำหรับการแก้ปัญหาซับซ้อน" โดยได้ 77.1% ที่ตรวจสอบแล้วบน ARC-AGI-2 ซึ่งทดสอบรูปแบบตรรกะใหม่ทั้งหมด[1]
- Google คงไว้เป็นตัวอย่างเพื่อตรวจสอบการอัปเดตและปรับปรุงเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ก่อนเปิดให้ใช้งานทั่วไป "เร็ว ๆ นี้"[1]
คุณสมบัติเด่น
- พร้อมใช้งานในแอป Gemini ด้วยขีดจำกัดที่สูงขึ้นสำหรับแผน Google AI Pro และ Ultra และใน NotebookLM เฉพาะผู้ใช้ Pro และ Ultra[1]
- นักพัฒนาและองค์กรได้รับแบบตัวอย่างผ่าน Gemini API ใน AI Studio, Antigravity และ Vertex AI รวมถึง Gemini Enterprise[1]
- การสาธิตของ Google ให้โมเดลเขียนโค้ดฝูงนกสตาร์ลิงแบบ 3D เชิงโต้ตอบที่ผู้ใช้บังคับทิศทางด้วยการติดตามมือ และเล่นดนตรีประกอบที่สร้างขึ้นเอง[1]
เกณฑ์วัด[3]
| เกณฑ์วัด | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3 Pro | Sonnet 4.6 | Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam (การให้เหตุผลทางวิชาการ (ชุดเต็ม ข้อความ + MM) ไม่ใช้เครื่องมือ) | 44.4% | 37.5% | 33.2% | 40.0% | 34.5% | — |
| Humanity's Last Exam (การให้เหตุผลทางวิชาการ (ชุดเต็ม ข้อความ + MM) ค้นหา (บล็อกลิสต์) + โค้ด) | 51.4% | 45.8% | 49.0% | 53.1% | 45.5% | — |
| ARC-AGI-2 (ปริศนาการให้เหตุผลเชิงนามธรรม ARC Prize ตรวจสอบแล้ว) | 77.1% | 31.1% | 58.3% | 68.8% | 52.9% | — |
| GPQA Diamond (ความรู้ทางวิทยาศาสตร์ ไม่ใช้เครื่องมือ) | 94.3% | 91.9% | 89.9% | 91.3% | 92.4% | — |
| Terminal-Bench 2.0 (การเขียนโค้ดผ่านเทอร์มินัลแบบเอเจนต์ ชุดควบคุม Terminus-2) | 68.5% | 56.9% | 59.1% | 65.4% | 54.0% | 64.7% |
| Terminal-Bench 2.0 (การเขียนโค้ดผ่านเทอร์มินัลแบบเอเจนต์ ชุดควบคุมอื่นที่ดีที่สุดตามที่รายงานเอง) | — | — | — | — | 62.2% | 77.3% |
| SWE-Bench Verified (การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ พยายามครั้งเดียว) | 80.6% | 76.2% | 79.6% | 80.8% | 80.0% | — |
| SWE-Bench Pro (Public) (งานเขียนโค้ดแบบเอเจนต์หลากหลาย พยายามครั้งเดียว) | 54.2% | 43.3% | — | — | 55.6% | 56.8% |
| LiveCodeBench Pro (โจทย์เขียนโค้ดแข่งขันจาก Codeforces, ICPC และ IOI, Elo) | 2887 | 2439 | — | — | 2393 | — |
| SciCode (การเขียนโค้ดงานวิจัยทางวิทยาศาสตร์) | 59% | 56% | 47% | 52% | 52% | — |
| APEX-Agents (งานมืออาชีพระยะยาว) | 33.5% | 18.4% | — | 29.8% | 23.0% | — |
| GDPval-AA Elo (งานระดับผู้เชี่ยวชาญ) | 1317 | 1195 | 1633 | 1606 | 1462 | — |
| τ2-bench (เอเจนต์และการใช้เครื่องมือ ค้าปลีก) | 90.8% | 85.3% | 91.7% | 91.9% | 82.0% | — |
| τ2-bench (เอเจนต์และการใช้เครื่องมือ โทรคมนาคม) | 99.3% | 98.0% | 97.9% | 99.3% | 98.7% | — |
| MCP Atlas (เวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนด้วย MCP) | 69.2% | 54.1% | 61.3% | 59.5% | 60.6% | — |
| BrowseComp (การค้นหาแบบเอเจนต์ ค้นหา + Python + เรียกดู) | 85.9% | 59.2% | 74.7% | 84.0% | 65.8% | — |
| MMMU-Pro (ความเข้าใจและการให้เหตุผลแบบมัลติโมดัล ไม่ใช้เครื่องมือ) | 80.5% | 81.0% | 74.5% | 73.9% | 79.5% | — |
| MMMLU (ถาม-ตอบหลายภาษา) | 92.6% | 91.8% | 89.3% | 91.1% | 89.6% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (ประสิทธิภาพบริบทยาว 128k (ค่าเฉลี่ย)) | 84.9% | 77.0% | 84.9% | 84.0% | 83.8% | — |
| MRCR v2 (8-needle) (ประสิทธิภาพบริบทยาว 1M (รายจุด)) | 26.3% | 26.3% | — | — | — | — |
แหล่งอ้างอิง 3ความเชื่อมั่น 85%ความเชื่อมั่นโดยรวม: 85%แหล่งที่มาและแหล่งอ้างอิงของหมุดยืนยันวันที่ได้ดีเพียงใดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแหล่งอ้างอิง 3 แหล่ง รวมแหล่งที่มา สนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดของหมุดมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุดแสดงหมุดทั้งหมดที่มีความเชื่อมั่น 75% ขึ้นไป
รายการแรกคือแหล่งที่มาของหมุดเสมอ ความเชื่อมั่นโดยรวมคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแต่ละแหล่งอ้างอิงสนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดด้านบนมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุด
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-problog.google· โพสต์ 30 ก.ย. 2026· เริ่ม 19 ก.พ. 2026 ✓· 41% ของคะแนน
โพสต์ "Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks" ของ Google ลงวันที่ 19 กุมภาพันธ์ 2026 และระบุว่ากำลังทยอยเปิดให้นักพัฒนา องค์กร และผู้บริโภคในวันนั้น
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· เพิ่มเมื่อ 30 ก.ย. 2026· 41% ของคะแนน
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· เผยแพร่ 19 ก.พ. 2026· 17% ของคะแนน
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
เสนอการแก้ไข
มีอะไรขาดหรือผิดไหม บอกด้วยคำพูดของคุณเอง: ลิงก์ที่สนับสนุนหมุดนี้ วันที่เริ่มหรือสิ้นสุดที่ต่างออกไปพร้อมเหตุผล หรือข้อเท็จจริงที่ขาดหรือผิด AI จะตรวจสอบกับแหล่งที่มาของหมุด ค้นหาแหล่งที่ดีกว่า และเพิ่มหน้าที่สนับสนุนคุณ แหล่งที่มาของหมุดเองยังคงมีน้ำหนักมากที่สุด รูปภาพที่แสดงสิ่งอื่นหรือแสดงได้ไม่ดีก็จะถูกตรวจสอบ และเลื่อนลงหรือแทนที่
