谷歌DeepMind发布全新旗舰大模型Gemini 3.1 Pro，核心升级在于DeepThink推理引擎，带来推理能力150%提升，ARC-AGI-2得分翻倍至77.1%。支持65K长输出和100MB文件上传，新增三级思考系统，幻觉率减半。性价比高，适合开发者，已上线多平台供体验。

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Gemini 3.1 Pro震撼发布！推理能力暴涨150%，ARC-AGI-2得分翻倍至77.1%，65K长输出，100MB文件上传，Agent性能提升45%，三级思考系统，幻觉率减半。同价位下性能全面超越竞品，开发者必备的AI进化里程碑！

就在昨天(2026-02-19)，谷歌DeepMind正式发布了全新一代旗舰大模型——Gemini 3.1 Pro。

核心升级：DeepThink推理引擎全面进化

Gemini 3.1 Pro最大的亮点在于全新升级的DeepThink推理引擎。官方表示，新版DeepThink底模直接基于3.1架构打造，带来了显著的推理能力提升。

1. 输出能力大幅跃升

• 上下文窗口

  维持1M Token的业界领先水平

• 最大输出

  理论上限65K Token，实际最终输出可达15K Token（不含思维链）

• 训练数据

  截止日期维持在25年01月，确保知识时效性

对比上一代Gemini 3 Pro的5K输出上限，3.1 Pro直接翻了3倍，这意味着它可以轻松生成万字级专业报告，而不再受输出长度限制。

2. 生产力工具全面升级

为了满足真实的复杂工作流，3.1 Pro在API规格上进行了大幅放宽：

• 超长输出上限

  单次生成的最大Token数提升至65,536 (65K)，支持一次性生成完整长文档、超大代码块或详尽分析报告

• 五倍文件上限

  文件上传限制从20MB增加到100MB，可以直接处理更大的代码库、PDF集合或媒体文件

• YouTube视频直连

  支持直接在Prompt中解析YouTube URL，无需下载即可进行视频内容分析

2. 推理能力全面对标顶级水平

Gemini 3.1 Pro最引人注目的提升在于其推理能力，被官方描述为具有**“前所未有的深度和细腻度”**。

逻辑推理的"代际飞跃"：IQ翻倍

• ARC-AGI-2跑分翻倍

  在衡量模型解决全新逻辑模式能力的ARC-AGI-2基准测试中，其得分从3.0版本的31.1%暴涨至77.1%，性能提升超过1.5倍（2.5倍于原值）

• 科研级表现

  在研究生水平的科学推理（GPQA Diamond）中达到94.3%，多学科多模态理解（MMMLU）达到92.6%，确立了其在推理维度的领先地位

首创"三级思考"系统：性能与速度的平衡 3.1 Pro引入了更细腻的推理控制，将3.0的二级思考（Low/High）升级为三级模式：

• Low（低）

  快速响应，适合简单指令或高吞吐量任务

• Medium（中，新增）

  性能约等于3.0的High模式，但保持推理质量的同时，延迟更低

• High（高）

  被称为**“Deep Think Mini”**模式，其推理深度远超3.0时代，专门处理极复杂的逻辑、数学或调试任务

在各类专业评测中，Gemini 3.1 Pro均展现出了旗舰级的表现：

• LM Arena综合评分

  在多个维度均达到顶级水准

• Artifici Alanalysis评测

  在Intelligence和Performance维度获得高分

• Humanity’s Last Exam

  展现出色的综合推理能力

价格优势：性价比继续领跑

对于开发者来说，Gemini 3.1 Pro最令人欣喜的或许是维持了极高的性价比。

• 标准定价

  输入百万，输出12/百万Token（与上一代保持一致）

• 大上下文

  200K Token以上享受18的优惠价

• 成本优势

  相比竞品，相同性能下成本大幅降低

这一定价策略让Gemini 3.1 Pro成为了推理任务的首选，特别适合需要深度思考的应用场景。

多渠道体验

Gemini 3.1 Pro已同步上线多个平台，开发者可以根据需求选择最适合的接入方式：

1. 聊天对话体验渠道

• 官网/App

  免费版即可体验，额度充足

• AI Studio

  官方开发平台，支持深度定制

• OpenRouter Chatroom

  支持余额扣费，体验便捷

• LMArena Direct Chat

  免费体验，但输出长度受限

2. API开发者渠道

• AI Studio API

  官方最推荐的接入方式

• GCP API

  企业级云服务集成

• OpenRouter API

  第三方聚合平台，支持多种调用方式

3. IDE开发工具支持

• Antigravity

  已完整上线3.1 Pro（需更新到260219版本）

• Cursor

  原生支持，编程体验流畅

技术亮点

Gemini 3.1 Pro在多个专业领域展现出了超越上一代的能力：

1. 长文档处理能力

得益于1M Token的上下文窗口，3.1 Pro可以轻松处理百万字级文档分析，特别适合法律文件审查、学术论文分析等场景。

2. 专业推理表现

在需要复杂逻辑推理的任务中，3.1 Pro展现出了类人的推理深度，能够理解上下文、建立逻辑链条，并给出详细的推理过程。

3. 开发者福音：Agent性能与效率优化

针对目前火热的AI Agent（智能体）赛道，Gemini 3.1 Pro进行了专项调优：

• Agent核心指标暴涨

  网页搜索能力（BrowseComp）提升45.1%，多步工作流协作（MCP Atlas）提升27.9%

• 专属Endpoint

  提供专用端点gemini-3.1-pro-preview-customtools，针对Bash命令和自定义函数调用进行了优化，显著提升了Agent执行的稳定性

• 15%的效率增益

  实际测试显示，3.1 Pro能够用更少的Token生成更可靠的结果。这意味着在相同单价下，实际使用成本降低了约10-15%，且响应速度更快

4. 多模态创意与代码融合：Vibe Coding

3.1 Pro在"创意编程"方面表现出色，能够将文学主题或抽象设计转化为功能性代码：

• 纯代码动画

  可以直接从文本提示生成网页可用的、可缩放的动画SVG，比传统视频文件更小且更清晰

• 复杂系统合成

  例如仅通过文字指令即可构建复杂的实时航天仪表盘，自动配置遥测数据流以可视化空间站轨道

5. 代码生成能力

虽然不是专门的代码模型，但在编程辅助方面，3.1 Pro也能提供高质量的代码建议和架构设计思路。

6. 安全与稳定性提升

• 幻觉率减半

  在AA-Omniscience知识与幻觉基准测试中，幻觉率从之前的88%降至50%

• 更强的稳定性

  在处理长任务时表现更稳，不易在多步工作流中"跑偏"

基于ARC-AGI-2基准测试从31.1%跃升至77.1%的显著进步，以及GPQA Diamond达到94.3%的优异表现，Gemini 3.1 Pro展现出了在推理能力上的稳步提升。同时，三级思考系统的引入和Agent性能的专项优化，也让这款模型在保持高性价比的同时，为开发者提供了更多实用的选择。

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由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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