Gemini 3.1 Pro评测：推理暴涨148%，力压GPT-5.2与Claude Opus 4.6

昨天晚上（2月19日），Google发布了Gemini系列的新成员——Gemini 3.1 Pro。距离上一代Gemini 3 Pro（去年11月发布）仅仅过去三个月，这个更新节奏确实有些令人意外。但看完官方发布的性能数据后，这次升级的分量，可能远超一次常规迭代。

核心看点：推理能力取得突破性进展

此次升级最引人注目的，是模型在抽象推理能力上的巨大飞跃。

ARC-AGI-2 是目前业界公认难度最高的抽象推理基准测试之一，它并非考查记忆或知识，而是真正检验模型识别模式、归纳规则并进行逻辑推导的“举一反三”能力。

在这个关键测试上，上一代Gemini 3 Pro的成绩是31.1%。而 Gemini 3.1 Pro直接将分数提升到了77.1%，涨幅达到148%，性能翻了一倍还不止。

这个成绩放在当前的顶级模型阵营里是什么水平？我们来看一组对比数据。

根据Google公布的基准测试结果，Gemini 3.1 Pro的77.1%显著高于Claude Opus 4.6的68.8%，更是大幅领先于GPT-5.2的52.9%。这标志着Google的模型在核心推理能力这个关键赛道上，首次实现了对OpenAI和Anthropic的全面领先。

16项测试胜出13项，综合表现强劲

除了推理能力，Gemini 3.1 Pro在更广泛的评估中也展现出了强大的竞争力。在官方对比的16项标准测试中，它拿下了其中13项的第一名。

一些关键测试结果解读：

• GPQA Diamond (94.3%)：这项测试包含物理、化学、生物等学科的博士级别难题。94.3%的得分意味着模型在硬核科学知识问答上，已经达到了相当高的专业水平。
• SWE-Bench Verified (80.6%)：这对开发者尤为重要。该测试使用真实的GitHub issue来评估模型修复bug的能力。80.6%的通过率意味着在十个真实bug中，模型能成功修复超过八个，具备了很高的实用价值。
• LiveCodeBench Pro (Elo 2887)：在竞争性编程问题测试中，Gemini 3.1 Pro的Elo评分达到了2887，远超GPT-5.2的2393，显示出强大的代码生成与问题解决能力。

当然，竞争并非一边倒。Claude系列模型在部分领域依然保持优势。例如，在SWE-Bench测试中，Claude Opus 4.6以80.8%的微弱优势领先；在GDPval-AA专家任务评估中，Claude Sonnet 4.6的1633分也高于Gemini 3.1 Pro的1317分。

因此，更客观的结论是：Gemini 3.1 Pro在大多数通用及推理测试中确立了领先地位，但在某些特定或专家级任务场景下，Claude等模型仍有其不可替代的优势。当前的大模型竞赛，已经进入了各有所长、差异化竞争的阶段。

容易被忽略的升级：SVG生成与Agent工作流潜力

除了跑分，本次升级还有两个值得关注的实用特性提升。

1. SVG生成能力质变
SVG（可缩放矢量图形）是Web开发中用于数据可视化、图标和交互图表的核心格式。Gemini 3.1 Pro在此方面的能力获得了大幅增强。Google展示了一个Demo：模型能够独立配置公共遥测数据流，生成代码并构建出一个实时追踪国际空间站轨道的航空航天仪表盘。

关键在于“独立配置”——这不是简单地生成一段示例代码，而是模型理解了任务目标后，自主完成了寻找数据源、处理数据、生成可视化界面并整合成一个可运行应用的全过程。

2. Agent能力的明确信号
上述Demo实质上展示了初步的Agent（智能体）能力：给定一个目标，模型可以规划步骤、调用工具（代码、搜索等）并执行，最终完成复杂任务。Google在博客中也明确表示，将持续优化模型在“雄心勃勃的Agent工作流”上的表现，这意味着未来我们可能看到它能处理更复杂的多步骤、多工具协作任务。

另一个创意Demo是，当要求为小说《呼啸山庄》的主角创建一个现代个人作品集网站时，模型并非简单复述情节，而是分析了小说的整体氛围和人物特质，设计并生成了一个符合角色气质的简约风格网站界面。

价格不变，获取渠道广泛

在性能大幅提升的同时，Gemini 3.1 Pro保持了与上一代相同的定价策略，这一点颇具诚意。

价格未变，但价值提升：输入/输出价格保持不变，同时保留了100万token的上下文窗口，处理长文档的能力依然是业界顶级水平。

在获取渠道上，Google也进行了全面铺开：

• 消费端：Gemini App（Pro和Ultra订阅用户）、NotebookLM。
• 开发端：Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI。
• 第三方生态：一个值得注意的动向是，GitHub Copilot 现在也提供了Gemini 3.1 Pro作为底层模型选项之一。Google的模型深度集成到微软的开发工具链中，这在几年前是难以想象的。

总结与使用建议

综合来看，Gemini 3.1 Pro是一次扎实且有突破的升级，尤其在抽象推理能力上树立了新的标杆。不过，在尝试将其用于生产环境前，有几点需要注意：

1. 预览状态：目前Gemini 3.1 Pro处于“Preview”阶段。这意味着API可能调整，性能可能波动，特别是其Agent工作流能力仍在优化中。生产环境应用建议等待正式版。
2. 基准测试不等于一切：ARC-AGI-2的高分证明了强大的模式推理能力，但日常的编程、写作、分析等任务是多维度的。Claude在长文本深度处理、GPT在对话流畅度上仍有其优势。
3. 等待独立验证：目前的数据均来自Google官方发布。模型的真实表现，还需要等待更多第三方开发者和研究机构的实际评测。

给你的建议：

• 开发者：可以立即通过 Google AI Studio 或 Gemini API 进行体验和测试，由于价格与上代一致，试错成本较低。
• 普通用户：如果你已经是Gemini Pro或Ultra的订阅用户，可以在App中直接体验新模型。
• 观望者：如果不急于尝鲜，可以等待正式版发布以及更丰富的社区评测后再做决定。

大模型的快速迭代正在持续改变人工智能的应用 landscape。这次Gemini 3.1 Pro的发布，无疑给整个行业带来了新的刺激和更高的标杆。对于关注技术趋势的开发者而言，持续跟踪、比较和测试这些顶尖模型，是理解未来工具潜力的重要方式。如果你对这类技术动态和实战讨论感兴趣，欢迎到 云栈社区 的 开发者广场 板块与其他朋友一起交流看法。