在上周发布面向科学研究与工程领域复杂问题的 Gemini 3 Deep Think 之后，谷歌今日正式推出了支撑这些突破的核心智能升级版本——Gemini 3.1 Pro。
Gemini 3.1 Pro 是一款采用混合专家（MoE）架构的 Transformer 模型，这意味着它在生成响应时仅激活部分参数。它支持高达100万token的输入，内容可涵盖文本、视频等多模态文件，响应输出最多可达6.4万token。这意味着Gemini 3系列的最新能力已从研究层面，全面进入开发者工具、企业服务及普通用户的日常应用场景。
根据官方信息，Gemini 3.1 Pro 已于今日开始分批上线，覆盖对象广泛：
- 开发者：可通过 Gemini API（Google AI Studio）、Gemini CLI、智能体开发平台 Google Antigravity 以及 Android Studio 预览使用。
- 企业用户：通过 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 接入。
- 消费者：可在 Gemini App 及 NotebookLM 中直接体验。
谷歌表示，此次“全线铺开”的策略，旨在将最新一代推理能力快速融入实际工作流与个人使用场景，而非停留在演示阶段。
推理表现翻倍，12项基准测试排名第一
从技术定位看，Gemini 3.1 Pro 并非简单微调，而是一次核心推理能力的系统性升级。官方将其描述为“更聪明、更具能力的基础模型”，尤其适用于复杂问题求解、跨领域分析及需要抽象逻辑的任务。
这一进步在权威评测中得到了印证。在评估模型对新逻辑模式泛化与推理能力的 ARC-AGI-2 基准测试中，Gemini 3.1 Pro 获得了 77.1% 的经验证成绩。
这一分数是 Gemini 3 Pro（31.1%）推理表现的两倍以上。在当前大模型竞争中，ARC-AGI系列被视为衡量“类通用智能推理能力”的重要指标，此成绩意味着Gemini 3.1 Pro在抽象推理与新问题适应上迈出了关键一步。人类参与者在该测试中的平均正确率约为60%，而此前发布的Gemini Deep Think则达到了84.6%的准确率。
虽然得分低于Gemini Deep Think，但3.1 Pro是一款向所有用户免费开放的基础模型。具备“深度思考”能力的Deep Think模式属于更高维度的技术突破，目前仅限Google AI Ultra订阅用户使用，且每日限用10次。
横向对比其他主流模型：Claude Opus 4.6 为68.8%，Claude Sonnet 4.6 为58.3%，GPT-5.2 为52.9%。短短三个月，谷歌同一系列模型的闭卷推理能力就从31.1%跃升至77.1%，实现了跨越式提升。
根据谷歌官方公布的16项基准测试数据，Gemini 3.1 Pro在其中12项中位列第一。
具体来看，在评估AI模型使用第三方服务执行任务能力的MCP Atlas测试中，它以69.2%的成绩领先于Claude Sonnet 4.6。在编程测试Terminal-Bench 2.0中，其编码能力高于Opus 4.6和GPT-5.2。在包含科学编程任务的SciCode基准上，其表现比Claude Opus 4.6高出7%。
从发布节奏看，谷歌正尝试将前沿研究成果更快转化为“默认可用”的基础能力：先通过Deep Think展示在科学与工程问题上的上限，再通过3.1 Pro将这些能力沉淀为更稳定、通用的底座模型，并迅速推向API、企业平台和消费级应用。
面向复杂任务的实用智能
Gemini 3.1 Pro 专为那些“给出简单答案远远不够”的复杂任务而设计，旨在将高级推理能力转化为解决棘手问题的实用智能。其升级后的智能水平可在多种现实场景中发挥作用，无论是将复杂主题直观呈现、综合分散数据，还是推动创意项目落地。
为了说明其潜力，Gemini团队展示了几个具体用例：
- 基于代码的动画生成：Gemini 3.1 Pro 可以直接根据文本提示生成可直接用于网站的动态SVG动画。这些动画由代码构建，在任何缩放比例下都能保持清晰，同时文件体积远小于传统视频格式，极大降低了加载和分发成本。
- 复杂系统综合：利用先进的推理能力，模型能够弥合复杂API与用户友好型设计之间的鸿沟。在一个示例中，它构建了一个实时航天仪表盘，成功配置并接入了一条公共遥测数据流，用于可视化国际空间站的轨道运行情况。
- 交互式设计：Gemini 3.1 Pro 能够编写复杂的3D椋鸟群舞模拟代码。它不仅生成视觉代码，还构建了一个沉浸式体验：用户可通过手部追踪操控鸟群，同时聆听一段会随鸟群运动而动态变化的生成式配乐。这为原型化多感官、强交互的界面提供了新思路。
- 创意编程：模型能够将文学主题转化为功能性代码。当被要求为《呼啸山庄》构建一个现代个人作品集网站时，它不仅概括了文本，更通过推理小说中的阴郁基调，设计出时尚的当代界面，最终创建出能捕捉主角神韵的网站。
自去年11月推出Gemini 3 Pro以来，用户反馈和技术进步共同推动了快速迭代。今天发布的3.1 Pro预览版旨在验证这些更新，并将在全面上线前继续在智能体工作流等前沿领域进行深度优化。
即日起，Gemini应用中的3.1 Pro版本将向Google AI Pro和Ultra套餐用户逐步开放。3.1 Pro现已独家登陆NotebookLM平台，面向Pro及Ultra用户开放。开发者和企业用户可通过AI Studio、Antigravity、Vertex AI、Gemini Enterprise、Gemini CLI及Android Studio等渠道，在Gemini API中抢先体验预览版。
去年9月加入谷歌DeepMind的研究者姚顺宇在社交平台发帖称，更强的模型也将很快亮相。
在公司2025年第四季度收益报告中，首席执行官Sundar Pichai表示：“我们的第一方模型，如Gemini，现在通过客户直接使用API，每分钟处理超过100亿个token，Gemini App的月活跃用户已增长到超过7.5亿。”
社区反响：竞争焦点转向真实任务完成率
随着Gemini 3.1 Pro上线，技术社区的讨论迅速展开。与以往过度关注“参数规模”不同，不少网友认为，这次版本释放的关键信号在于整体推理和复杂问题求解能力的提升。
有开发者指出，其定位非常明确：不再单纯追求模型规模扩张，而是更强调在真实任务中的完成度和稳定性。这被视为当前头部大模型竞争的一个重要转折点——焦点正从“谁的参数更多”转向“谁能把问题真正做完、做好”。
在社交平台上，有观点表示：
“Gemini 3.1 Pro 上线了，重点不是‘更大’，而是把整体推理和复杂问题求解能力继续往上推。这波信号很明确：头部模型竞争正在从参数规模，转向真实任务完成率。”
同时，有网友梳理了谷歌近年模型更新时间线，指出人工智能发展已进入“以月甚至以周计”的阶段，谷歌必须持续、快速地将核心能力推向市场。
成本与落地能力也成为焦点。有网友特别提到，Gemini 3.1 Pro在降低使用成本的同时提升智能水平，这种优化对于推动AI在生产环境中应用尤为关键。在他们看来，AI的前沿价值不仅体现在基准测试成绩上，更体现在这些能力能否被开发者社区轻松获取、快速部署并稳定运行于真实业务中。
综合来看，Gemini 3.1 Pro的发布不只是一次常规升级，更像是一次方向性表态：在大模型逐渐成熟的阶段，真正决定胜负的将是推理能力、工程可用性及规模化落地的综合表现。
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发表于 昨天 05:54
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