此展示之模型办理外部数据接口之本领。
Gemini 3.1 Pro之发布，首先标志之Google货品计策之微妙转向。
此意味之模型能够同时探求多条解题路径，再通过内部估量筛选最优解。
也就为，此前一段光阴多少还较量淡定之Google，也要开卷之。
此种转变本身说明：AI竞赛已进入长跑阶段，单次爆发之窗口期正收窄。
一名被反复提及之观察为：基准分数与确凿用户体验之间存落差，排行榜上之居先不等于实际工流中之优势。
幻觉抗性指标（AA-Omniscience Index）从Gemini 3 Pro之13跃升至30，远超Claude Opus 4.6之11，此一长进被掘发者大众频繁提及。
Google将此次更新定位为"核心推演本领之长进"（a step forward in core reasoning），其技艺根基为上周Gemini 3 Deep Think更新中引入之"核心智能"（core intelligence）架构。
此为Google首次以".1"作为版本增量发布Gemini模型——此前之版本迭代均为0.5递进（1.0→1.5→2.0→2.5→3.0）。
同时，Deep Think技艺也现之“下放”，上周Gemini 3 Deep Think于ARC-AGI-2测试中取得84.6%成绩所依赖之"并行思考技艺"，已被整顿进根基模型。
乐观派将目光投向之数据。
模型于此些差事中之表现如何，读者可自行裁决。
AI模型排行榜被形容为"抢椅子游戏"——Claude、Gemini、GPT轮流登顶，每次居先周期只有数周。
模型直接输出之可于网页中用之动画SVG文书，此种矢量格式可任意缩放而不损失画质，适合需响应式设计之课题。
ARC-AGI-2测试得分77.1%，较Gemini 3 Pro之31.1%提升超过一倍。
体系以《呼啸山庄》为灵感，设想书中角色为一位风景摄影师，生成之一套完整之名者作品集网站。
API定价分档：≤200K tokens时输入$2、输出$12；>200K tokens时输入$4、输出$18。
体系生成之一名HTML仪表盘，集结之第三方API获取之实时数据，于地图上显示方位站之当前位置与运行轨迹。
更具信号意义之为定价计策：最高性能模型之价码反而更低，此意味之价码战已从"性价比角逐"晋级为"性能溢价灭"之新阶段。
"华盛顿大学教授Chirag Shah则提出之更深层之疑难：更好之推演本领确实为办理繁差事之必要机缘，但并非充分机缘——"更何况，'繁'本身之定义就不明确。
从文苑作品到交互模拟，从数据可视化到图象生成，覆盖之不同之应用场景。
用户可通过界面交互控制鸟群之运动方位，鸟群之飞行动态会实时生成对应之音景，声响随鸟群密度与运动状态变化。
发布节奏之密集同样引者注目：Anthropic Sonnet 4.6于2月17日发布，Google Gemini 3.1 Pro紧随其后于2月19日登场。
真正值得关注之，为推演机制之重构。
此为一名将视觉、交互与音频整顿于一起之完整演示。
用户可通过界面交互控制鸟群之运动方位，鸟群之飞行动态会实时生成对应之音景，声响随鸟群密度与运动状态变化。
第四名案例为动画SVG生成。
Gemini 3.1 Pro与Anthropic之发布光阴间隔仅两天，此种以天为单位之跟进速度，反映出头部厂商之技艺差距正收窄。
视觉上，网站采用之与小说氛围相符之色调与排版，将文苑意境直接映射为界面元素。
首次采用".1"版本号，意味之从过往追寻"大版本震撼"之发布节奏，转向更贴近营造实际之延续迭代模式。
Gemini 3.1 Pro定价为$4.50/百万token（混合价码），低于GPT-5.2之$4.80、Claude Sonnet 4.6之$6与Claude Opus 4.6之$10。
于两项枢纽基准测试中，Gemini 3.1 Pro呈现显著性能提升。
"LMArena之盲测数据也提供之另一种视角：3.1 Pro相比Gemini 3 Pro之提升幅度有尽，于扩展文本与代码差事上仍掉队于Claude。
官方给出之惊艳案例：更智能，更美，更全面 Gemini 3.1 来之 Gemini 3.1 Pro发布后，技艺社区之声响呈现出明显之分化。
第二名案例为3D椋鸟群飞模拟。
ARC-AGI-2基准77.1%之得分被视为实质性突围——此不仅为上一代31.1%之两倍以上，也意味之模型于办理全新逻辑模式时之本领跃升。
榜单之外，更重要为Google也始卷之 于官方发布之演示中，四名案例展示之Gemini 3.1 Pro之代码生成本领。
第二名案例为3D椋鸟群飞模拟。
Gartner剖析师William McKeon-White之评议代表之一种审慎态度："此为好之延续长进，但没有什么根本性之游戏章法更张者。
第一名案例为将文苑风格转变为网站设计。
此些案例之共同特征为：它们皆为完整之、可直接运行之代码产物，而非片段或伪代码。
Medium层级之加入填补之此前之空白，为日常差事提供之更货殖之中间选项。
三层思考模式之设计也受到好评——让用户根据差事繁度自立选择"快速/深度/深度+"模式，被认为为对控制权之合理让渡。
访问渠道已齐步敞开。
其实，相比于于榜单上几名小数点之提升，更重要之为Google自己计策之更加急进化。
作者 ｜ 王兆洋与他之 Kimi 2.5 Agent集群 2026年2月19日，Google发布Gemini 3.1 Pro。
总体而言，Gemini 3.1 Pro之晋级逻辑清晰：不追寻单项指标之惊艳，而为于可控本金下，体系性地提升模型之可用性与可靠性。
免费用户可直接于Gemini Web UI用Gemini 3.1 Pro，无需订阅Gemini Advanced。
Superintelligence。邮箱 ｜ wangzhaoyang@pingwest.com 此次更新最“吓者”之地方为，Google一名“超级小”版本之迭代，达到之其他家模型大迭代之效果。
与此同时，原本用于Flash模型之强化修习技艺也被迁移至Pro版本，此种技艺栈之横向打通，比单纯之参数堆叠更有身价。
此一指标衡量之为模型对自身学识边界之认知本领——知道"不知道什么"，比知道"知道什么"更难，也更重要。
幻觉控制方面之长进也甚枢纽。
点名“爱心”，再走 吧。
此为一名将视觉、交互与音频整顿于一起之完整演示。
三层思考模式（Low/Medium/High）之引入，本原上为对"计算-品质-本金"三角关系之显式化管。
AA-Omniscience Index从13分跃升至30分，于主流模型中排名第一。
Gemini 3.1 Pro之技艺迭代，体现之一条务实之路径：于颠覆式重构不太会经常现后，要追寻对现有架构之精细化打磨。
第三名案例为国际方位站位置可视化。
掘发者可通过Gemini API、Google AI Studio、Gemini CLI、Google Antigravity及Android Studio（预览版）调用；企业用户可用Vertex AI与Gemini Enterprise；寻常耗费者可于Gemini App与NotebookLM中用，其中Pro与Ultra订阅用户享有更高额度。
架构层面延续之MoE（混合专家）路线，100万token之上下文窗口与64,000 token之输出上限维持不变。
Artificial Analysis独力评测显示：整体智能维度Gemini 3.1 Pro以57分居首，Claude Opus 4.6以53分位列第二；编码本领Gemini 3.1 Pro以56分排名第一；Agentic差事方面Claude Opus 4.6以68分居先，Gemini 3.1 Pro为59分。
中立观察者更关注大局趋势。
和而不同。于高端推演商场，Google终于拿出之与GPT-5.2与Claude正面交锋之货品，而其真正之护城河或许不于于模型本身，而于于Cloud与Workspace构成之企业根基设施——此为OpenAI与Anthropic短期内难以复制之。
Low模式追寻响应速度，适合高并发场景；High模式则调用完整推演本领，办理繁疑难或需数分钟——此种设计让用户能够根据差事难度主动权衡本金，而非被动接受一统计价。
从行业视角看，推演本领正成为模型角逐之新高地。
此名规模于当前之模型梯队中仍属头部，足以支撑长文档剖析、代码库体谅等场景。
但质疑声同样值得倾听。
当然版本号随便定，但此名信号背后，Google此样办理版号计策之调理——从0.5增量改为0.1增量——直接意味之Google将加快模型迭代节奏，以更细粒度之方式推送本领改善。
当然版本号随便定，但此名信号背后，Google此样办理版号计策之调理——从0.5增量改为0.1增量——直接意味之Google将加快模型迭代节奏，以更细粒度之方式推送本领改善。
于Humanity's Last Exam测试中，Gemini 3.1 Pro得分44.4%，高于Gemini 3 Pro之37.5%与GPT-5.2之34.5%。
Omega。