Google выпустила Gemini 3.1 Pro: модель решает сложные задачи вдвое эффективнее

Google выпустила Gemini 3.1 Pro – AI-модель, которая вдвое превосходит предыдущую версию в тестах на логическое мышление. Обновление построено на той же базе, что и режим Deep Think – специализированный инструмент для научных и инженерных задач. Gemini 3.1 Pro уже доступна для разработчиков и пользователей в тестовом режиме – полный релиз Google обещает в ближайшее время.

Что нового в Gemini 3.1 Pro

Между Gemini 3 Pro и обновлением прошло всего три месяца, довольно быстрый цикл для Google. Главное улучшение перешло из Deep Think, который компания создавала совместно с учеными. Он заточен под задачи без единственно правильного решения – когда входные данные неполные или противоречивые. Раньше для этого нужно было включать отдельный режим, теперь модель мыслит на таком уровне по умолчанию. И результаты тестов это подтверждают.

Gemini 3.1 Pro в цифрах

В тесте ARC-AGI-2, который оценивает способность решать абсолютно новые логические задачи, Gemini 3.1 Pro набрала 77,1% против 31,1% у предыдущей версии.

Другие результаты:

• Humanity’s Last Exam (экспертные вопросы из различных наук) – 44,4% (Gemini 3 Pro – 37,5%, GPT-5.2 – 34,5%).
• GPQA Diamond (вопросы уровня PhD по физике, биологии и химии) – 94,3%.
• SWE-Bench Verified (исправление реальных багов в коде) – 80,6%.
• LiveCodeBench Pro (сложные алгоритмические задания) – рейтинг Elo 2887.

Для сравнения: режим Deep Think ранее набрал 84,6% на ARC-AGI-2 (подтверждено ARC Prize Foundation) и показал уровень золотых медалей на Международной математической олимпиаде 2025 года. Базовая модель почти догнала его.

Но Gemini 3.1 Pro выигрывает не везде. В рейтинге Arena (ранее LM Arena), где качество ответов оценивают сами пользователи, в текстовых задачах лучше показывает себя Claude Opus 4.6. В программировании тоже впереди конкуренты – Opus 4.6, Opus 4.5 и GPT-5.2 High.

Практическое применение

Google выделяет несколько сценариев, где модель должна быть наиболее полезной. Gemini 3.1 Pro собирает данные из разных источников и сводит их в единую картину – например, в график или структурированную выборку. Еще одно направление – наглядное объяснение сложных тем: от научных концепций до технической документации. Также 3.1 Pro генерирует анимированные SVG-изображения из текстовых запросов. В отличие от растровой графики или видео, такие файлы не теряют качество при увеличении и занимают минимум места.

Для разработчиков агентных систем тоже есть прогресс – в тесте APEX-Agents оценка 3.1 Pro выросла до 33,5% по сравнению с 18,4% у предыдущей версии.

Где доступна модель

С 19 февраля Gemini 3.1 Pro доступна в тестовом режиме:

• Для разработчиков – через Gemini API в Google AI Studio, Gemini CLI, платформу Google Antigravity и Android Studio.
• Для бизнеса – в Vertex AI и Gemini Enterprise.
• Для пользователей – в приложении Gemini (с повышенными лимитами для подписчиков Google AI Pro и Ultra) и в NotebookLM (эксклюзивно для подписчиков Pro и Ultra).

Стоимость API для программистов не изменилась – $2 за миллион входных токенов и $12 за миллион выходных. Контекстное окно осталось на уровне 1 миллион токенов на вход и 64 000 на ответ.

Google пока собирает фидбек перед полноценным запуском. Следующий фокус – агентные сценарии, где AI самостоятельно выполняет многошаговые задания.