谷歌发布了 Gemini 3 Deep Think 的一次重大更新，以应对科学、研究和工程领域的现代挑战。谷歌发布了使这些突破成为可能的升级版核心智能：Gemini 3.1 Pro。正在将 3.1 Pro 推送至我们的消费者和开发者产品中，把这一智能进步带入您的日常应用。

基于 Gemini 3 系列，3.1 Pro 在核心推理能力方面实现了进一步提升。3.1 Pro 为复杂问题求解提供了更智能、更强大的基础能力。这一点体现在我们在严格基准测试中的进展上。在 ARC-AGI-2（一个评估模型解决全新逻辑模式能力的基准）中，3.1 Pro 取得了经过验证的 77.1% 得分。这一成绩是 3 Pro 推理性能的两倍以上。

智能工具使用能力提升82%，在APEX-Agents测试中从18.4%跃升至33.5%。在MCP Atlas（69.2%）和BrowseComp（85.9%）测试中排名第一。

编程能力同样出色，SWE-Bench Verified得分80.6%，Terminal-Bench 2.0得分68.5%。这些都是评估实际编程和工具使用能力的严格测试。

另外，根据Artificial Analysis最新发布的v4.0智能指数报告，谷歌Gemini 3.1 Pro预览版在包含10项评估指标的综合测试中获得57分，重新夺回AI模型性能榜首位置，领先Claude Opus 4.6四分。

在六个领先的评估项目中，最突出的是CritPt物理推理测试，Gemini 3.1 Pro Preview得分18%，比第二名高出5个百分点。这项测试使用未发表的研究级物理问题，对模型的科学推理能力要求极高。

编程能力方面，模型在Terminal-Bench Hard（智能编程和终端使用）和SciCode（编程）测试中均排名第一，分别获得54%和59%的成绩，领先Artificial Analysis编程指数。

知识和幻觉控制上也有重大进步。在AA-Omniscience测试中，模型的幻觉率从88%降至50%，准确率保持在53%，与前代相当。这个17分的提升主要来自模型在不知道答案时更少地错误猜测。

速度方面，Gemini 3.1 Pro Preview平均输出速度为114 token/秒，比前代略慢10 token/秒，但在智能指数前10名中仍属较快，仅次于其他Google模型。

模型保持了100万token的上下文窗口，支持工具调用、结构化输出和JSON模式。在多模态理解方面，Gemini 3.1 Pro Preview在MMMU-Pro测试中排名第一，领先于Gemini 3 Pro Preview和Gemini 3 Flash，强化了Google在多模态推理领域的领导地位。

值得注意的是，虽然在实际工作任务的GDPval-AA测试中，模型的ELO分数从前代提升了100多分达到1316，但仍落后于Claude Sonnet 4.6、Opus 4.6、GPT-5.2 (xhigh)和GLM-5。

成本效率突破
这次发布最引人注目的是成本控制。Gemini 3.1 Pro Preview运行完整智能指数测试的成本为892美元，不到Claude Opus 4.6 (max)和GPT-5.2 (xhigh)等顶级模型的一半，尽管仍比开源权重模型GLM-5高约2倍。

3.1 Pro 专为那些简单答案无法满足的任务而设计，通过先进推理能力，帮助您应对最艰巨的挑战。增强后的智能可在实际应用中发挥作用——无论您需要对复杂主题进行清晰、直观的解释，将数据整合为单一视图，还是将创意项目变为现实。

复杂系统综合：3.1 Pro 利用先进推理能力，弥合复杂 API 与用户友好型设计之间的差距。在这个示例中，模型构建了一个实时航天仪表板，成功配置了公共遥测数据流，以可视化展示国际空间站的轨道。

Gemini 3.1 Pro 极速接入指南
无论您是前沿科学研究者、高级软件工程师，还是处理复杂业务系统的数据专家，均可立即体验 Gemini 3.1 Pro 突破性的逻辑推理与多模态处理能力。

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