谷歌发布了升级版大模型Gemini 3.1 Pro，显著提升逻辑推理能力。在ARC-AGI-2基准测试中，其得分77.1%，远超前代模型Gemini 3 Pro（31.1%），并领先于Anthropic的Opus 4.6和OpenAI的GPT-5.2。该模型现已通过Gemini API、Google AI Studio等多平台提供预览，适合开发者、企业和用户体验。尽管基准测试具有重要参考价值，但实际应用中的表现更值得期待。

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要点

· 谷歌已发布Gemini 3.1 Pro，这是对其模型系列的升级，专注于提升逻辑推理能力。

· 根据谷歌提供的数据，在针对抽象逻辑任务的ARC-AGI-2基准测试中，Gemini 3.1 Pro得分77.1%，是其前代模型Gemini 3 Pro（31.1%）的两倍多，并且优于Anthropic的Opus 4.6（68.8%）和OpenAI的GPT-5.2（52.9%）。

· 该模型现已在Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI、Gemini应用和NotebookLM中作为预览版提供。

借助Gemini 3.1 Pro，谷歌希望提升其模型系列的核心智能水平。在一个要求严格的推理基准测试中，其性能比前代产品提升了一倍多。但基准测试终究只是基准测试。  

谷歌发布了Gemini 3.1 Pro，这是对Gemini 3系列的升级，该公司称其在问题解决能力上实现了重大飞跃。该模型现作为预览版向开发者、企业和终端用户推出。  

谷歌将该模型描述为增强的基础智能，它也为一周前更新的Gemini 3 Deep Think背后的突破提供了动力。Deep Think面向科学、研究和工程领域的复杂任务；Gemini团队在其博客文章中写道，3.1 Pro旨在将这些成果应用于日常使用。  

谷歌表示，3.1 Pro运用了高级推理能力来弥合复杂API与用户友好设计之间的差距。作为例子，公司指出了一个实时航空仪表盘，该模型在其中独立配置了一个公共遥测数据流，用以可视化国际空间站的轨道。  

其他演示包括直接从文本提示生成可嵌入网页的动画SVG，或从头搭建整个网站，这些任务完全由模型通过代码处理。  

推理性能在ARC-AGI-2测试中提升一倍以上

最大的进步体现在针对抽象逻辑任务的ARC-AGI-2基准测试上：根据谷歌的数据，Gemini 3.1 Pro得分77.1%，是其前代Gemini 3 Pro得分31.1%的两倍多。谷歌称，Anthropic的Opus 4.6（68.8%）和OpenAI的GPT-5.2（52.9%）也大幅落后。当然，其他AI系统在此基准测试上曾获得更高分数，但这并未从根本上改变AI格局。  

3.1 Pro在大多数其他基准测试中也处于领先地位，包括针对科学知识的GPQA Diamond（94.3%），以及几个智能体基准测试，如MCP Atlas（69.2%）和BrowseComp（85.9%）。在针对智能体编码的SWE-Bench Verified测试中，它取得了接近的80.6%的分数，几乎与Opus 4.6的80.8%持平。在竞争性编码基准测试LiveCodeBench Pro上，该模型的Elo得分为2887，击败了Gemini 3 Pro（2439）和GPT-5.2（2393）。

谷歌的基准测试对比将 Gemini 3.1 Pro 置于大多数类别的首位。这个位置可能不会保持太久。 | 图片来源：谷歌

尽管如此，3.1 Pro并非在所有方面都胜出。在多模态MMMU Pro测试中，其前代Gemini 3 Pro实际上以81.0%对80.5%的微弱优势胜出。在支持工具调用的"人类最后一次考试"中，Anthropic的Opus 4.6以53.1%的成绩拔得头筹。对谷歌当前模型的一个常见批评是，它们在使用工具的效率上不如OpenAI和Anthropic的产品。  

和往常一样，在谈及实际性能时，基准测试只能说明部分问题，尤其是像从3.0到3.1这样的增量更新。测试这些模型的最佳方法是使用你自己的提示，理想情况下，这些提示需要你确切知道好的输出应该是什么样子，以及之前的模型是如何处理它们的。这样很容易发现改进之处。  

广泛推出，分级定价

谷歌同时通过多个平台推出3.1 Pro。开发者可以通过Gemini API、Google AI Studio、Gemini CLI、基于智能体的开发平台Google Antigravity以及Android Studio访问它。企业用户可以通过Vertex AI和Gemini Enterprise获得访问权限。终端用户可以通过Gemini应用和NotebookLM尝试使用，但后者仅限于Pro和Ultra订阅用户。  

API定价根据提示长度调整，并与Gemini 3 Pro的费率一致。与Anthropic的Opus模型相比，Gemini的价格要便宜得多。

该模型目前仍处于预览阶段。谷歌计划根据用户反馈（特别是针对其所谓的"宏大的智能体工作流程"）持续对其进行调整，并最终发布一个通用版本。

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