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春節(jié)檔國產(chǎn)大模型狂卷，谷歌也突然出手，Gemini 3.1 Pro直接深夜放大招！
相較于去年11月才剛剛發(fā)布的3 Pro，別看只是「.1」的一小步，升級(jí)幅度肉眼可見：
在官方給出的SVG對(duì)比展示中，3.1Pro在多模態(tài)生成和語義理解上都提升了一個(gè)level。
不僅如此，3.1 Pro還能將日常數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為互動(dòng)可視化內(nèi)容，一個(gè)航空航天儀表盤也能輕松roll出：
玩起「模擬城市」來，也是地形生成、道路鋪設(shè)、交通線路，一整套直接成型：
夯，是真夯，這不有網(wǎng)友們手搓體驗(yàn)完真·就只想說一句——其他家模型可以直接over了（doge）
閑話少敘，技術(shù)報(bào)告、模型卡更多細(xì)節(jié)，我們直接開扒——
.1一小步，推理能力一大步
此次升級(jí)，官方的說法是把上周發(fā)布的Gemini 3 Deep Think背后的核心智能給公開了：
在Gemini 3的基礎(chǔ)上，3.1 Pro在核心推理能力上更進(jìn)一步。
在ARC-AGI-2基準(zhǔn)測試中，3.1 Pro獲得了77.1%的驗(yàn)證分?jǐn)?shù)，在推理表現(xiàn)上達(dá)到3 Pro的2倍之多：
此外，3.1 Pro支持1M上下文，知識(shí)截止日期為2025年1月，在多模態(tài)理解能力、vibe coding、多語言性能和長上下文方面都同步增強(qiáng)。
在Arena的對(duì)比評(píng)測結(jié)果中，3.1 Pro的整體排名分?jǐn)?shù)也比3 Pro高出13分，文本與代碼維度的表現(xiàn)進(jìn)步也相當(dāng)明顯：
在官方給出的多模態(tài)效果中，在同一句提示詞下，3.1 Pro在動(dòng)作連貫性和色彩輸出上較3.0 Pro有明顯提升：
在推理能力上，3.1 Pro相比上一代能應(yīng)對(duì)結(jié)構(gòu)更復(fù)雜、步驟更多的提示詞需求。
比如下面這個(gè)案例：3.1 Pro直接生成了一個(gè)3D版“椋鳥群飛”，視覺代碼一次到位，還順手做出了可交互玩法。
用戶可以直接通過手勢(shì)追蹤操控鳥群，而且畫面還能夠根據(jù)鳥群運(yùn)動(dòng)變化而生成的音樂~
整體上來看，在復(fù)雜主題的可視化方面，Gemini 3.1 Pro確有明顯的進(jìn)化。
網(wǎng)友們也在第一時(shí)間對(duì)官方宣傳進(jìn)行了檢驗(yàn)。
比如用3.1 Pro直接生成一個(gè)《我的世界》：
再瞧這位網(wǎng)友，用3.1 Pro搓出來了個(gè)人網(wǎng)站（別說，感覺比Gemini官網(wǎng)效果還好？）：
還有網(wǎng)友腦洞大開，讓3.1 Pro開發(fā)了一款教育應(yīng)用，直言模型在模擬光線效果上那叫一個(gè)逼真！
一圈體驗(yàn)下來，大家紛紛表示：
- Gemini沒有在開玩笑。
目前，Gemini 3.1 Pro已經(jīng)在Gemini應(yīng)用和API中上線，Google AI Pro和Ultra用戶還可以在NotebookLM中使用這一最新模型。
智能成本還在呈數(shù)量級(jí)下降
有意思的一點(diǎn)是，此次發(fā)布Gemini 3.1 Pro，是谷歌首次采用「.1」這樣的小版本號(hào)。
具有網(wǎng)友表示：不兒，Gemini 3 Pro不是還在Preview嗎，這就出新模型啦？
不得不說，大模型的2026，注定還是要卷到飛起。
另外值得注意的是，谷歌這一小步，還又把大模型向帕累托前沿推了推。
帕累托前沿（Pareto Front），可以簡單理解為最小化成本，最大化性能。
定價(jià)方面，Gemini 3.1 Pro Preview的輸入價(jià)格為2美元（＜200k tokens）/4美元（>200k tokens），輸出價(jià)格為4美元（＜200k tokens）/18美元（>200k tokens），跟Gemini 3 Pro Preview持平。
從ARC-AGI基準(zhǔn)的視角來看，則是每完成一次ARC-AGI-2任務(wù)花費(fèi)0.96美元（約合人民幣6.63元）——
相較之下，Gemini 3 Deep Think價(jià)格是3.1 Pro的10倍，而兩者性能相差僅幾個(gè)百分點(diǎn)。
有網(wǎng)友認(rèn)為，這樣的推進(jìn)速度，「完全打破了傳統(tǒng)的成本-智能曲線」。
相比于基準(zhǔn)榜單上測試成績的變化，對(duì)于高速進(jìn)化中的大模型應(yīng)用而言，成本方面的持續(xù)壓縮更加值得關(guān)注。
并且2026，這才剛剛開始呢。
參考鏈接：
[1]https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/
[2]https://deepmind.google/models/gemini/pro/
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