🚀 Gemini 3.1 Pro 有多强？
2026 年 2 月 19 日，Google 发布了 Gemini 3.1 Pro，这是 Google 首次采用「0.1」版本增量命名的新模型。性能翻倍、价格不变，这是今年最值得关注的 AI 模型升级。
一、发布背景：为什么是 3.1？
在 AI 大模型领域，Google 以往的版本号规则是：大版本号（如 2.x → 3.x）或 .5 版本（如 2.0 → 2.5）表示中期更新。但这次不同——Gemini 3.1 Pro 是 Google 首次使用「0.1」版本增量。
这个变化传递了一个明确信号：AI 模型的迭代速度正在加快。3.1 Pro 不是简单的修补，而是一次实质性的能力跃升。
Google 官方对 Gemini 3.1 Pro 的定位是：「为复杂任务而生，简单答案已不够」（Designed for tasks where a simple answer isn't enough）。这意味着它专注于那些需要深度推理、多步骤规划和复杂决策的场景。
二、基准测试：性能飞跃的核心数据
2.1 推理能力：ARC-AGI-2 翻倍增长
ARC-AGI-2 是目前最具挑战性的抽象推理基准测试之一，考验模型的泛化和模式识别能力。
| 模型 | ARC-AGI-2 得分 |
|---|---|
| Gemini 3 Pro | 31.1% |
| Gemini 3.1 Pro | 77.1% 🚀 |
| Claude Opus 4.6 | 68.8% |
| GPT-5.2 | 52.9% |
77.1% vs 31.1%——这是一个 148% 的提升，是目前前沿模型单代推理能力最大的提升幅度。
在 GPQA Diamond（科学知识问答）上，3.1 Pro 也达到了 94.3% 的新高，超越了所有竞争对手。
2.2 编程能力：全面领先
| 基准测试 | Gemini 3 Pro | Gemini 3.1 Pro | 提升 |
|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 76.2% | 80.6% | +5.8% |
| LiveCodeBench Pro | 2439 Elo | 2887 Elo | +18% |
| Terminal-Bench 2.0 | 56.9% | 68.5% | +20% |
| SciCode | 56% | 59% | +5% |
LiveCodeBench Pro 测试的是 Codeforces、ICPC、IOI 等真实编程竞赛题目的表现。2887 Elo 的成绩意味着它在竞争性编程领域已经达到了非常高的水平。
2.3 Agentic 能力：质的突破
Agentic（智能体）能力是 3.1 Pro 的重点优化方向，这在多个基准测试中得到了验证：
| 基准测试 | Gemini 3 Pro | Gemini 3.1 Pro | 提升 |
|---|---|---|---|
| APEX-Agents | 18.4% | 33.5% | 🚀 +82% |
| MCP Atlas | 54.1% | 69.2% | +28% |
| BrowseComp | 59.2% | 85.9% | +45% |
APEX-Agents 测试的是长时域专业任务的完成能力，82% 的提升表明 3.1 Pro 在多步骤、复杂任务执行方面有了质的飞跃。
三、竞品对比：谁是最强模型？
让我们把 Gemini 3.1 Pro 放在整个市场中，与 Claude Opus 4.6、GPT-5.2 等顶级模型进行全面对比：
完整基准对比表
| 基准测试 | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | 77.1% 🥇 | 68.8% | 52.9% | — |
| GPQA Diamond | 94.3% 🥇 | 91.3% | 92.4% | — |
| Humanity's Last Exam | 44.4% | 53.1% 🥇 | 34.5% | — |
| SWE-Bench Verified | 80.6% | 80.8% 🥇 | 80.0% | — |
| Terminal-Bench 2.0 | 68.5% 🥇 | 65.4% | 54.0% | 77.3%* |
| SWE-Bench Pro | 54.2% | — | 55.6% | 56.8% 🥇 |
| LiveCodeBench Pro | 2887 Elo 🥇 | — | 2393 Elo | — |
| GDPval-AA (专家任务) | 1317 | 1633 🥇 | 1462 | — |
| MMMU-Pro (多模态) | 80.5% | 73.9% | 79.5% | — |
| MMMLU (多语言) | 92.6% 🥇 | 91.1% | 89.6% | — |
| τ2-bench (Retail) | 90.8% | 91.9% 🥇 | 82.0% | — |
| τ2-bench (Telecom) | 99.3% 🥇 | 99.3% 🥇 | 98.7% | — |
| 定价 (输入/百万token) | $2 🥇 | ~$15 | ~$2.5 | ~$5 |
核心结论
-
12/18 基准排名第一：Gemini 3.1 Pro 在 18 个追踪基准中有 12 个位列第一
-
性价比碾压：$2/M 的输入价格是 Claude Opus 4.6 的 1/7，与性能表现形成巨大反差
-
各有千秋：
- Gemini 3.1 Pro：推理、编程、多语言、性价比领先
- Claude Opus 4.6：专家任务、知识深度占优
- GPT-5.3-Codex：专门优化的编程能力
四、技术规格：能力全览
| 规格项 | 参数 | 说明 |
|---|---|---|
| 输入上下文 | 1,048,576 tokens (1M) | 可处理整个代码仓库、长篇论文 |
| 输出长度 | 65,536 tokens (64K) | 超长输出，适合详细报告生成 |
| 多模态输入 | 文本/图片/视频/音频/PDF | 原生多模态，统一处理 |
| 输出类型 | 仅文本 | 不支持图像/音频生成 |
功能支持矩阵
| 功能 | 支持状态 |
|---|---|
| Batch API（批量处理） | ✅ |
| Context Caching（上下文缓存） | ✅ |
| Function Calling（函数调用） | ✅ |
| Search Grounding（搜索增强） | ✅ |
| Code Execution（代码执行） | ✅ |
| File Search（文件搜索） | ✅ |
| Live API（实时流式） | ❌ |
| 图像生成 | ❌ → 使用 Nano Banana |
| 音频生成 | ❌ → 使用 Lyria |
五、三大核心新特性
5.1 扩展的 Thinking Levels（思考级别）
3.1 Pro 引入了新的 MEDIUM 思考级别，现在有三个档位可选：
| 级别 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| LOW | 快速响应，低成本 | 简单问答、日常对话 |
| MEDIUM | 平衡性能与成本（新增） | 复杂分析、中等推理任务 |
| HIGH | 最大推理深度 | 科研问题、复杂编程 |
这个设计让开发者可以根据任务复杂度灵活选择，在成本和性能之间取得最佳平衡。
5.2 Token 效率与事实一致性优化
3.1 Pro 在两个方面有显著改进：
- 更高效的推理路径：相同任务消耗更少 token
- 减少"幻觉"：事实一致性提升，长上下文场景下更稳定
这意味着在处理长文档、多轮对话时，3.1 Pro 能够保持更高的准确性和一致性。
5.3 Agentic 能力强化
针对 Agent（智能体）场景，3.1 Pro 进行了专项优化：
- 多步骤工作流：可靠执行长链任务
- 领域优化：金融分析、电子表格处理等场景表现提升
- 工具编排：Function Calling 精度更高
这使得 3.1 Pro 成为构建 AI Agent 应用的理想选择。
六、定价与访问方式
定价详情
| 计费项 | 价格 |
|---|---|
| 输入 Token | $2 / 百万 |
| 输出 Token | $12 / 百万 |
| 音频 Token | $2 / 百万 |
重点：定价与 Gemini 3 Pro 完全相同！这是一次免费的性能升级。
访问渠道
| 平台 | 访问地址 | 适用人群 |
|---|---|---|
| Gemini App | gemini.google.com | 普通用户、日常使用 |
| Google AI Studio | aistudio.google.com | 开发者、Prompt 实验 |
| Vertex AI | cloud.google.com/vertex-ai | 企业用户、生产部署 |
| NotebookLM | notebooklm.google | 研究人员、知识管理 |
| GitHub Copilot | Pro/Pro+/Business 订阅 | 程序员、代码辅助 |
| OpenRouter | openrouter.ai | 多模型聚合、API 调用 |
在 Gemini App 中，选择模型下拉菜单中的「Pro」即可体验 3.1 Pro。
七、适用场景与选型建议
推荐使用 Gemini 3.1 Pro 的场景
✅ 复杂代码仓库分析与重构
1M token 上下文可以一次性处理整个项目
✅ 多步骤 Agentic 工作流
可靠的工具调用和多步执行能力
✅ 超长文档/多模态信息处理
学术论文、法律文件、技术手册
✅ 性价比敏感的生产环境
$2/M 的输入价格，适合大规模调用
考虑其他模型的场景
| 场景 | 推荐模型 | 原因 |
|---|---|---|
| 实时语音对话 | Gemini 2.5 Flash Live API | 支持实时音频流 |
| 图像生成 | Nano Banana / Imagen 4 | 专门优化的图像模型 |
| 极端专家任务 | Claude Opus 4.6 | GDPval-AA 得分更高 |
| 低延迟响应 | Gemini 3 Flash | 速度优先 |
八、总结与展望
核心要点回顾
| 维度 | 评价 |
|---|---|
| 推理能力 | 🚀 ARC-AGI-2 翻倍，史上最大单代提升 |
| 编程能力 | 🥇 LiveCodeBench 2887 Elo，第一梯队 |
| Agent 能力 | 📈 APEX-Agents 提升 82%，质的飞跃 |
| 性价比 | 💰 $2/M 输入，同价位无对手 |
| 生态支持 | ✅ 六大平台，覆盖全面 |
未来展望
Gemini 3.1 Pro 的发布传递了几个重要信号：
-
迭代加速：0.1 版本增量的采用，意味着 Google 正在加快模型更新节奏
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Agent 优先：Agentic 能力的强化表明，2026 年将是 AI Agent 应用爆发的一年
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性价比竞争：同价更强的策略，将推动整个行业向更高性价比发展
如果你已经在使用 Gemini 3 Pro，现在就可以无缝升级到 3.1 Pro——性能翻倍，价格不变。
