Gemini 3.1 Pro: вдвое умнее предшественника
Google выпустила Gemini 3.1 Pro с удвоенной производительностью на ARC-AGI-2 и рекордами в кодинге. Разбираем бенчмарки, цены и доступ через API.
Влад Макаровпроверил и опубликовал
77,1% на ARC-AGI-2 — больше чем вдвое по сравнению с 31,1% у Gemini 3 Pro. Google не просто обновила модель, а фактически переписала правила игры в абстрактном мышлении. Gemini 3.1 Pro, анонсированная 19 февраля 2026 года, уже доступна разработчикам и пользователям.
Что нового
Главное изменение — то самое «улучшенное ядро интеллекта», которое неделей ранее дебютировало в Gemini 3 Deep Think. Теперь оно доступно в базовой модели без необходимости переключаться в тяжёлый режим рассуждений. На практике это означает, что 3.1 Pro умеет «притормозить и подумать» над сложной задачей — нативный параметр Dynamic Thinking включён по умолчанию. Латентность и стоимость при этом остаются ниже, чем у Deep Think.
Второе направление прорыва — кодинг и агентные задачи. На LiveCodeBench Pro модель набрала Elo 2 887, обойдя и предшественника (2 439), и GPT-5.2 (2 393). На BrowseComp — бенчмарке агентного поиска — результат вырос с 59,2% до 85,9%, скачок почти на 27 пунктов. А на APEX-Agents, тесте агентных workflow, производительность почти удвоилась.
Бенчмарки
| Бенчмарк | Gemini 3 Pro | Gemini 3.1 Pro | Изменение |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | 31,1% | 77,1% | +148% |
| LiveCodeBench Pro (Elo) | 2 439 | 2 887 | +448 |
| BrowseComp | 59,2% | 85,9% | +26,7 п.п. |
| SWE-Bench Pro | — | 54,2% | — |
| Humanity's Last Exam | 37,5% | 44,4% | +6,9 п.п. |
| HLE (с инструментами) | — | 51,4% | — |
| MCP-Atlas | — | 69,2% | — |
| MMMU Pro | 81,0% | 80,5% | -0,5 п.п. |
Любопытная деталь: на мультимодальном MMMU Pro предшественник оказался чуть лучше — 81,0% против 80,5%. Это не регрессия в привычном смысле, скорее естественный разброс при переобучении. Но факт показательный: даже у самых сильных моделей прогресс не бывает равномерным по всем направлениям.
Для разработчиков
Модель доступна под идентификатором gemini-3.1-pro-preview через Gemini API, Google AI Studio, Gemini CLI, платформу Antigravity и Android Studio. Корпоративные пользователи получают доступ через Vertex AI и Gemini Enterprise.
Контекстное окно осталось на уровне 1 миллиона токенов на входе с 64K на выходе. Цены совпадают с тарифами Gemini 3 Pro — вывод обходится в $15 за миллион токенов.
Обычные пользователи уже видят 3.1 Pro в приложении Gemini и NotebookLM (для подписчиков AI Pro и Ultra).
Что это значит
Google последовательно сокращает разрыв между «умным, но дорогим» режимом Deep Think и базовой моделью. Для разработчиков агентных систем это особенно важно: BrowseComp 85,9% и MCP-Atlas 69,2% говорят о том, что Gemini 3.1 Pro уже способна автономно работать с инструментами на уровне, который ещё полгода назад считался фантастикой.
При этом Google позиционирует модель не как замену Deep Think, а как улучшенный фундамент. Для задач, требующих максимальной глубины рассуждений, Deep Think по-прежнему остаётся предпочтительным вариантом. А 3.1 Pro — это баланс между интеллектом и скоростью для повседневных сложных задач.
