就在上周谷歌发布 Gemini Deep Think 重大更新后，谷歌于今日正式推出新一代基础大模型 Gemini 3.1 Pro。
谷歌 CEO 桑达尔·皮查伊(Sundar Pichai)在社交平台上确认了这一消息。他表示，Gemini 3.1 Pro 相较前代 Gemini 3 Pro 的 31.1% 提升显著。新模型在处理复杂概念可视化、多源数据整合、创意项目落地等任务时表现更为出色，目前已逐步接入消费者与开发者产品。
去年9月加入谷歌 DeepMind 的清华大学校友、AI 研究员姚顺宇也在社交平台分享了相关进展，并暗示后续还有更强模型正在筹备中。
从“.5”到“.1”的版本策略调整
按照谷歌以往的发布节奏，重大更新多集中在年中（如 Google I/O 大会），且常以“.5”后缀标识中期升级。但此次距离 Gemini 3 Pro 发布仅三个月，便推出了带“.1”后缀的 3.1 Pro，可见谷歌底层技术迭代加速，以及推动最新研究成果落地的节奏调整。
支撑这一节奏的，是新模型在核心推理能力上的提升。关键在于 ARC-AGI（抽象与推理语料库）基准测试。该测试不依赖知识记忆，而是考察模型面对陌生视觉与逻辑谜题时的多步推演能力，被视作衡量 AI 泛化与流体智力的重要参考。
在官方验证的 ARC-AGI-2 测试中，Gemini 3.1 Pro 得分为 77.1%，而数月前的 3 Pro 为 31.1%。横向对比，Anthropic 的 Claude Opus 4.6 得分为 68.8%，OpenAI 的 GPT-5.2 为 52.9%。这一差距说明，大模型在处理非结构化、未见过的推理任务时，正逐步从模式匹配向逻辑推演演进。
多项测试占优，细分场景仍存差距
除抽象推理外，谷歌公布的技术文档显示，Gemini 3.1 Pro 在 16 项主流基准测试中，有 12 项位列第一（含并列），覆盖学术知识、科学问答、代码生成、智能体协作及长上下文理解等方向。
在学术与科学能力方面，它在无外部工具辅助的 Humanity's Last Exam（人类终极考试）测试中准确率达 44.4%，在高难度科学知识测试 GPQA Diamond 中得分 94.3%。这两项成绩均以较高幅度优于当前主流竞品，体现出模型在知识储备与逻辑推导上的优势。
在开发者关注的代码与工程能力上，Terminal-Bench 2.0（终端操作代理测试）成功率达 68.5%，SWE-Bench Verified（真实 GitHub 问题求解）单次尝试得分 80.6%，与 Claude Opus 4.6 处于同一梯队；LiveCodeBench Pro 的 Elo 评分更是达到 2,887 分，显著领先于 GPT-5.2 的 2,393 分。
在多模态与长上下文理解方面，MCP Atlas（多步骤工作流）得分 69.2%，BrowseComp（代理搜索）85.9%，MMMLU（多语种问答）92.6%；在 128k 上下文的 MRCR v2 检索测试中，与 Claude Sonnet 4.6 并列第一（84.9%）。整体来看，新模型在多个维度展现出较为均衡的能力储备，而非单一维度的"偏科"优势。
尽管综合表现突出，当前大模型赛道已进入差异化竞争阶段，各模型在特定场景下仍各有侧重。
例如在面向实际工程场景的 SWE-Bench Pro 测试中，OpenAI 专为代码优化的 GPT-5.3-Codex 以 56.8% 领先，Gemini 3.1 Pro 为 54.2%；在评估商业流程操作的 GDPval-AA 测试中，Claude Sonnet 4.6 以 1633 分显著高于 Gemini 3.1 Pro 的 1317 分。
此外，在允许调用搜索与代码工具的 HLE 测试中，Claude Opus 4.6 略优于 Gemini 3.1 Pro；而在多模态理解测试 MMMU Pro 中，3.1 Pro 甚至微幅落后于前代 3 Pro。谷歌也未披露该模型的具体参数规模与训练数据细节。
从深度推理到日常应用
此次 Gemini 3.1 Pro 的性能飞跃，源于此前推出的 Gemini 3 Deep Think 模型。后者专攻科学计算与复杂工程，其卓越的推理能力已在国际奥赛等场景中得到实证。Gemini 3.1 Pro 则进一步将这种‘专家级’的核心能力拓展至通用领域，从而能够服务于更广泛的开发与用户需求。
谷歌官方博客列举了若干应用场景：
首先在基于代码的动画生成方面，3.1 Pro 能够直接根据文本提示生成适用于网站的 SVG 动画。由于此类动画由纯代码而非像素位图构成，因此具备无损缩放特性，在任何分辨率下均能保持清晰，且文件体积远小于先前形式。
其次是数据处理场景。 Gemini 3.1 Pro 展现了卓越的“工具使用（Tool Use）”能力。以国际空间站（ISS）轨道追踪为例，模型不仅能自主研读 NASA 复杂的 API 文档、编写数据抓取脚本，还能实时处理回传的流式遥测数据。令人吃惊的是，它能同步调用 D3.js 等可视化库，快速搭建出包含实时经纬度、轨道投影及速度指标的交互式仪表盘。
还有创意编程能力。模型能够深入理解文学名著（如海明威作品），提炼文字背后隐含的风格特征，转换成具体的交互界面细节。例如将简洁有力的短句转化为“极简主义”排版，将硬朗的情感基调映射为“高对比度”配色。最终，这些抽象的美学特征被精准转译为 CSS/HTML 代码。这种跨模态转换能力，使得文字创作者能以极低的成本，将抽象的文学内核注入数字产品的交互界面之中。
最后是深度交互设计。3.1 Pro 能够构建复杂的三维“椋鸟低语”模拟场景。这不仅仅是视觉代码的生成，更是沉浸式体验的营造：用户可通过手势追踪操控鸟群，并聆听随鸟类动作实时变化的生成式乐谱。对于研究人员和设计师而言，这为原型化多感官丰富的界面提供了强有力的工具。
此外，为加速能力落地，谷歌此次采取了分层部署策略。
普通用户可通过更新后的 Gemini 应用体验基础功能；高阶订阅用户在 NotebookLM 平台可独家接入 3.1 Pro 并享受更高调用额度。开发者可通过 Google AI Studio 申请 API 预览权限，Gemini CLI 与 Android Studio 已完成首批适配；企业客户则支持通过 Vertex AI 与 Gemini Enterprise 集成至私有业务流。这种"由浅入深"的推进方式，有助于不同层级的用户按需接入。
目前，3.1 Pro 已以预览版形式上线谷歌代理式开发平台 Antigravity。谷歌表示，此举旨在复杂多步任务场景中进一步验证与优化模型表现，为后续全面推广积累经验。
总体来看，Gemini 3.1 Pro 在推理能力与多维度任务表现上确有提升，尤其在抽象逻辑与代码工程方向优势明显。但大模型竞争已进入"场景适配"阶段，技术选型需结合具体需求理性评估。对于关注成本、稳定性与落地效率的用户而言，持续观察其在真实业务中的表现，或许比基准测试分数更具参考价值。
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