剛在印度 AI 峰會(huì)上經(jīng)歷了最尷尬的一幕,Google CEO Sundar Pichai 轉(zhuǎn)頭就在今天凌晨官宣了最新模型 Gemini 3.1 Pro。
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時(shí)機(jī)選得,相當(dāng)精準(zhǔn)(doge)。
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OpenAI CEO 和 Anthropic CEO 在合影時(shí)拒絕握手,而是高舉拳頭。
雖然距離上周 Gemini 3 Deep Think 的更新沒幾天,但 3.1 Pro 的定位,Google 說(shuō)得很清楚——專為那些「一個(gè)簡(jiǎn)單答案遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠」的任務(wù)而設(shè)計(jì),是解決復(fù)雜問題的基礎(chǔ)底座。
按慣例,0.1 的版本號(hào)更新通常意味著小修小補(bǔ),然而, 在測(cè)試模型解決全新邏輯模式能力的 ARC-AGI-2 基準(zhǔn)上,3.1 Pro 拿下 77.1%,是上代 3 Pro(31.1%)的兩倍多,同時(shí)壓過了 Anthropic 的 Opus 4.6(68.8%)和 OpenAI 的 GPT-5.2(52.9%)。
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其它方面,科學(xué)知識(shí)測(cè)試 GPQA Diamond 拿了 94.3%,智能體類基準(zhǔn) MCP Atlas 和 BrowseComp 分別拿下 69.2% 和 85.9%。
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編程能力方面,競(jìng)爭(zhēng)性編程基準(zhǔn) LiveCodeBench Pro 的 Elo 評(píng)分達(dá)到 2887,超過 3 Pro 的 2439 和 GPT-5.2 的 2393。SWE-Bench Verified 上,3.1 Pro 拿了 80.6%,和 Opus 4.6 的 80.8% 基本打平。
當(dāng)然,3.1 Pro 也不是處處碾壓。
多模態(tài)基準(zhǔn) MMMU Pro 上,上代 3 Pro 反而略勝(81.0% vs 80.5%);啟用工具支持的 Humanity's Last Exam 里,Opus 4.6 以 53.1% 拿了第一。外界長(zhǎng)期批評(píng) Google 工具使用效率不如對(duì)手,這次還是沒能完全堵上嘴。
第三方知名分析機(jī)構(gòu) Artificial Analysis 則給出了相當(dāng)實(shí)在的評(píng)價(jià)。
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3.1 Pro 在他們的智能指數(shù)里排名第一,比 Opus 4.6 高 4 分;整個(gè)測(cè)試跑下來(lái)總計(jì)使用約 5700 萬(wàn) tokens,完成測(cè)試的成本不到 Opus 4.6 的一半。能打又省錢,這個(gè)組合還是很香的。
Google DeepMind 首席科學(xué)家 Jeff Dean 也轉(zhuǎn)發(fā)了一個(gè)是用 3.1 Pro 模擬城市規(guī)劃、設(shè)計(jì)全新城市的應(yīng)用,從零生成可交互的規(guī)劃界面 demo。

Google 官方博客則展示了幾個(gè)更日常的方向。代碼動(dòng)畫方面,3.1 Pro 可以直接根據(jù)文字提示生成動(dòng)態(tài) SVG,因?yàn)槭羌兇a生成而非像素,任意縮放都不失真,文件體積也遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)視頻。

復(fù)雜系統(tǒng)方面,模型直接接入公開遙測(cè)數(shù)據(jù)流,搭出了一個(gè)實(shí)時(shí)追蹤國(guó)際空間站軌道的航天儀表盤。

更有意思的是兩個(gè)創(chuàng)意類 demo。
一個(gè)是 3D 椋鳥群模擬,不只是生成視覺代碼,還支持用手勢(shì)操控鳥群,并配有隨鳥群動(dòng)態(tài)變化的生成音樂;

另一個(gè)是把《呼嘯山莊》的文學(xué)氛圍轉(zhuǎn)化成一個(gè)現(xiàn)代個(gè)人網(wǎng)站,模型沒有簡(jiǎn)單概括情節(jié),而是分析了小說(shuō)的整體基調(diào),設(shè)計(jì)出了貼合主人公氣質(zhì)的界面風(fēng)格。

此外,網(wǎng)友們也貢獻(xiàn)了不少精彩的案例。有人讓 3.1 Pro 生成一個(gè)「鬼怪獵人穿越鬼屋」的動(dòng)態(tài) SVG 循環(huán)動(dòng)畫,結(jié)果直接看呆,評(píng)價(jià)是「Google 這次是認(rèn)真的」。
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還有網(wǎng)友認(rèn)為讓它生成種子破土、根系延伸、莖稈冒出、葉片展開、直到長(zhǎng)成完整大樹的交互動(dòng)畫,每個(gè)生長(zhǎng)階段的過渡都順滑自然,說(shuō)這是見過最好的同類效果。

去年從 Anthropic 轉(zhuǎn)投 Google DeepMind 的清華物理系特獎(jiǎng)得主姚順宇也站臺(tái)宣傳:「Gemini 不僅是一個(gè)優(yōu)秀的模型,而且更好的模型正以不可阻擋的方式到來(lái)。」
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當(dāng)然,這些 demo 加在一起說(shuō)的是同一件事:模型能做的事,已經(jīng)從單純的回答問題延伸到完成一整套專業(yè)或創(chuàng)意工作流了。
價(jià)格方面,API 按分級(jí)付費(fèi),整體和上代 3 Pro 保持一致,但跟 Anthropic Opus 系列比還是相對(duì)便宜的。
20 萬(wàn) tokens 以內(nèi),輸入 2 美元 / 每百萬(wàn) tokens,輸出 12 美元;超過 20 萬(wàn) tokens,輸入漲到 4 美元,輸出 18 美元。搜索功能每月前 5000 次免費(fèi),之后每 1000 次查詢收費(fèi) 14 美元。
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現(xiàn)在,開發(fā)者可以在 AI Studio、Gemini API、Gemini CLI、智能體開發(fā)平臺(tái) Google Antigravity 以及 Android Studio;企業(yè)用戶在 Vertex AI 和 Gemini Enterprise;普通用戶在 Gemini 應(yīng)用和 NotebookLM 都能用,后者僅限 Pro 和 Ultra 訂閱。
值得注意的是,3.1 Pro 目前只是預(yù)覽版,Google 大概率是要繼續(xù)打磨好智能體工作流再推正式版,向外界展示出一副還沒使全力的姿態(tài)。
至于這種能力滲透到個(gè)人層面會(huì)發(fā)生什么,這讓我聯(lián)想到了 OpenAI 聯(lián)創(chuàng) Andrej Karpathy 剛剛發(fā)布的推文:
他想用 8 周時(shí)間把靜息心率從 50 降到 45,計(jì)劃是設(shè)定 Zone 2 有氧總時(shí)長(zhǎng)目標(biāo),配合每周一次 HIIT。為了追蹤進(jìn)展,他花了 1 小時(shí)用 vibe coding 做了一個(gè)專屬儀表盤。
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過程比想象中麻煩,Claude 需要對(duì) Woodway 跑步機(jī)的云 API 進(jìn)行逆向工程,提取原始數(shù)據(jù),處理篩選,搭出 Web 前端界面,中間還有公制英制單位混用、日歷日期對(duì)不上這些 bug 需要手動(dòng)發(fā)現(xiàn)并要求修復(fù)。
Karpathy 的感嘆很直接,兩年前這事得花 10 小時(shí),現(xiàn)在 1 小時(shí)。但他更在意的是:這本來(lái)應(yīng)該只需要 1 分鐘。
他的判斷是,應(yīng)用商店模式正在過時(shí)。
300 行代碼、LLM 幾秒生成的專屬工具,沒必要變成一個(gè)正經(jīng) App 讓你去搜索下載。他同時(shí)也點(diǎn)了行業(yè)的問題:99% 的產(chǎn)品仍然沒有 AI 原生的 CLI,還在維護(hù)給人看的前端界面,而不是直接提供便于 Agent 調(diào)用的 API。
Woodway 跑步機(jī)本質(zhì)上就是個(gè)傳感器,結(jié)果還得讓 LLM 去逆向工程它,完全沒必要。
把 Jeff Dean 的城市規(guī)劃 demo 和 Karpathy 的跑步儀表盤放在一起看,其實(shí)是同一件事的兩面。當(dāng)普通人花 1 小時(shí)就能為自己做一個(gè)高度定制的專屬工具,由 AI 原生傳感器和執(zhí)行器構(gòu)成、LLM 負(fù)責(zé)編排、即興生成高度定制專屬應(yīng)用的時(shí)代,就已經(jīng)近在眼前了。
附官方博客:
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
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