google

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro er Googles elitære multimodale model med DeepThink reasoning-motoren, et 1M+ context window og markedsledende ARC-AGI-logikscores.

MultimodalDeep ReasoningVideo GenerationWorkspace AIGoogle Gemini
google logogoogleGemini19. februar 2026
Kontekst
2.0Mtokens
Maks output
66Ktokens
Input-pris
$2.50/ 1M
Output-pris
$15.00/ 1M
Modalitet:TextImageAudioVideo
Funktioner:VisionVærktøjerStreamingRæsonnering
Benchmarks
GPQA
94.3%
GPQA: Spørgsmål og svar på kandidatniveau. En streng benchmark med 448 multiple choice-spørgsmål inden for biologi, fysik og kemi skabt af domæneeksperter. PhD-eksperter opnår kun 65-74% nøjagtighed, mens ikke-eksperter scorer kun 34% selv med ubegrænset webadgang (derfor 'Google-proof'). Gemini 3.1 Pro scorede 94.3% på denne benchmark.
HLE
44.4%
HLE: Ekspertniveau-ræsonnering. Tester en models evne til at demonstrere ekspertniveau-ræsonnering på tværs af specialiserede domæner. Evaluerer dyb forståelse af komplekse emner, der kræver professionel viden. Gemini 3.1 Pro scorede 44.4% på denne benchmark.
MMLU
80.6%
MMLU: Massiv flerfaglig sprogforståelse. En omfattende benchmark med 16.000 multiple choice-spørgsmål på tværs af 57 akademiske fag, herunder matematik, filosofi, jura og medicin. Tester bred viden og ræsonneringsevner. Gemini 3.1 Pro scorede 80.6% på denne benchmark.
MMLU Pro
79.2%
MMLU Pro: MMLU Professionel udgave. En forbedret version af MMLU med 12.032 spørgsmål i et sværere format med 10 svarmuligheder. Dækker matematik, fysik, kemi, jura, ingeniørvidenskab, økonomi, sundhed, psykologi, business, biologi, filosofi og datalogi. Gemini 3.1 Pro scorede 79.2% på denne benchmark.
SimpleQA
79.6%
SimpleQA: Faktuel nøjagtighedsbenchmark. Tester en models evne til at give nøjagtige, faktuelle svar på ligetil spørgsmål. Måler pålidelighed og reducerer hallucinationer i vidensindhentningstasks. Gemini 3.1 Pro scorede 79.6% på denne benchmark.
IFEval
92.4%
IFEval: Instruktionsfølgningsevaluering. Måler, hvor godt en model følger specifikke instruktioner og begrænsninger. Tester evnen til at overholde formateringsregler, længdegrænser og andre eksplicitte krav. Gemini 3.1 Pro scorede 92.4% på denne benchmark.
AIME 2025
92%
AIME 2025: American Invitational Math Exam. Konkurrence-niveau matematikopgaver fra den prestigefyldte AIME-eksamen designet til talentfulde gymnasieelever. Tester avanceret matematisk problemløsning, der kræver abstrakt tænkning, ikke kun mønstergenkendelse. Gemini 3.1 Pro scorede 92% på denne benchmark.
MATH
92%
MATH: Matematisk problemløsning. En omfattende matematikbenchmark, der tester problemløsning inden for algebra, geometri, calculus og andre matematiske domæner. Kræver flertrinssværsonnering og formel matematisk viden. Gemini 3.1 Pro scorede 92% på denne benchmark.
GSM8k
98.4%
GSM8k: Folkeskole matematik 8K. 8.500 folkeskole-niveau matematiske tekstopgaver, der kræver flertrinssræsonnering. Tester grundlæggende aritmetik og logisk tænkning gennem virkelige scenarier som shopping eller tidsberegninger. Gemini 3.1 Pro scorede 98.4% på denne benchmark.
MGSM
96.5%
MGSM: Flersproget folkeskolematematik. GSM8k-benchmarken oversat til 10 sprog, herunder spansk, fransk, tysk, russisk, kinesisk og japansk. Tester matematisk ræsonnering på tværs af forskellige sprog. Gemini 3.1 Pro scorede 96.5% på denne benchmark.
MathVista
89.4%
MathVista: Matematisk visuel ræsonnering. Tester evnen til at løse matematikopgaver, der involverer visuelle elementer som diagrammer, grafer, geometriske figurer og videnskabelige illustrationer. Kombinerer visuel forståelse med matematisk ræsonnering. Gemini 3.1 Pro scorede 89.4% på denne benchmark.
SWE-Bench
71%
SWE-Bench: Softwareingeniør-benchmark. AI-modeller forsøger at løse rigtige GitHub-issues i open source Python-projekter med menneskelig verifikation. Tester praktiske softwareingeniørfærdigheder på produktionskodebaser. Topmodeller gik fra 4,4% i 2023 til over 70% i 2024. Gemini 3.1 Pro scorede 71% på denne benchmark.
HumanEval
91.2%
HumanEval: Python-programmeringsopgaver. 164 håndskrevne programmeringsopgaver, hvor modeller skal generere korrekte Python-funktionsimplementeringer. Hver løsning verificeres mod unit tests. Topmodeller opnår nu 90%+ nøjagtighed. Gemini 3.1 Pro scorede 91.2% på denne benchmark.
LiveCodeBench
82%
LiveCodeBench: Live kodningsbenchmark. Tester kodningsevner på løbende opdaterede, virkelige programmeringsudfordringer. I modsætning til statiske benchmarks bruger den friske problemer for at forhindre dataforurening og måle ægte kodningsevner. Gemini 3.1 Pro scorede 82% på denne benchmark.
MMMU
84.2%
MMMU: Multimodal forståelse. Massiv multi-disciplin multimodal forståelsesbenchmark, der tester vision-sprogmodeller på universitetsniveau-problemer på tværs af 30 fag, der kræver både billedforståelse og ekspertviden. Gemini 3.1 Pro scorede 84.2% på denne benchmark.
MMMU Pro
62.5%
MMMU Pro: MMMU Professionel udgave. Forbedret version af MMMU med mere udfordrende spørgsmål og strengere evaluering. Tester avanceret multimodal ræsonnering på professionelt og ekspertniveau. Gemini 3.1 Pro scorede 62.5% på denne benchmark.
ChartQA
91.8%
ChartQA: Diagram-spørgsmål og svar. Tester evnen til at forstå og ræsonnere om information præsenteret i diagrammer og grafer. Kræver udtrækning af data, sammenligning af værdier og udførelse af beregninger fra visuelle datarepræsentationer. Gemini 3.1 Pro scorede 91.8% på denne benchmark.
DocVQA
94.2%
DocVQA: Dokument visuel Q&A. Document Visual Question Answering benchmark, der tester evnen til at udtrække og ræsonnere om information fra dokumentbilleder, herunder formularer, rapporter og scannet tekst. Gemini 3.1 Pro scorede 94.2% på denne benchmark.
Terminal-Bench
58%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-opgaver. Tester evnen til at udføre kommandolinjeopgaver, skrive shell-scripts og navigere i terminalmiljøer. Måler praktiske systemadministrations- og udviklingsworkflow-færdigheder. Gemini 3.1 Pro scorede 58% på denne benchmark.
ARC-AGI
77.1%
ARC-AGI: Abstraktion og ræsonnering. Abstraction and Reasoning Corpus for AGI - tester flydende intelligens gennem nye mønstergenkendelsespuslespil. Hver opgave kræver opdagelse af den underliggende regel fra eksempler, der måler generel ræsonneringsevne snarere end memorering. Gemini 3.1 Pro scorede 77.1% på denne benchmark.

Om Gemini 3.1 Pro

Lær om Gemini 3.1 Pros muligheder, funktioner og hvordan den kan hjælpe dig med at opnå bedre resultater.

Gemini 3.1 Pro repræsenterer en moden eksekvering af Sparse Mixture-of-Experts (MoE)-frameworket, der er indbygget sammen med en avanceret multimodal behandlingsmotor. Arkitekturens mest fremtrædende egenskab er demokratiseringen af DeepThink System 2-laget, som tillader modellen at overveje internt, før den committer til et output-token. Denne model introducerer et unikt tænkesystem i tre niveauer: Low, Medium og High, hvilket giver udviklere mulighed for eksplicit at styre afvejningen mellem latency, omkostninger og reasoning-dybde.

Med et massivt 1-million-token context window er Gemini 3.1 Pro stærkt optimeret til komplekse workflows inden for finans, dataanalyse og kodeoverførsler af hele repositories. Den demonstrerer en emergent evne til at løse nye logiske mønstre og scorer en hidtil uset 77,1 % på ARC-AGI-2 benchmarken. Dette gør den til et foretrukket valg for udviklere, der kræver både multimodal interaktion med lav latency og kognitiv ydeevne på højt niveau til autonome agentic-opgaver.

Gemini 3.1 Pro

Anvendelser for Gemini 3.1 Pro

Opdag de forskellige måder, du kan bruge Gemini 3.1 Pro til at opnå gode resultater.

Kodeanalyse af hele repositories

Udnyttelse af 1M context window til at indlæse hele software-repositories til refaktorering og afhængighedskortlægning.

Autonome agent-komitéer

Styring af agentic-arbejdsgange i flere trin, hvor interne under-agenter debatterer og verificerer løsninger før eksekvering.

Syntese af videnskabelig forskning

Analyse af tusindvis af forskningsartikler og komplekse datasæt for at udtrække struktureret intelligens og faktuel indsigt.

Multimodal indholdsskabelse

Samtidig behandling af tekst, billeder og lyd for at generere komplekst undervisningsmateriale og interaktive medier.

Terminal-baseret automatisering

Eksekvering af komplekse bash-kommandoer og manipulation af filsystemer med høj præcision via avancerede reasoning-tilstande.

Revision af virksomhedsdata

Parsing af ustrukturerede finansielle data og juridiske dokumenter for at identificere compliance-huller med næsten perfekt faktuel genkaldelse.

Styrker

Begrænsninger

Leder inden for ARC-AGI-2 reasoning: Opnåede 77,1 % på ARC-AGI-2, hvilket mere end fordobler reasoning-kapaciteten fra tidligere flagship-modeller.
Prisstraf for stor kontekst: Input- og outputpriser fordobles, når en prompt overstiger 200.000 tokens, hvilket påvirker massive batch-jobs.
1M token context window: Håndterer massive kodebaser med mange filer og lang video med state-of-the-art genkaldelse og lav latency.
Ekstrem output-ordrigdom: Benchmarks indikerer, at modellen kan være for ordrig og genererer væsentligt flere tokens end nødvendigt til simple opgaver.
Konkurrencedygtig prisstrategi: Prissat til $2/$12 pr. million tokens, hvilket gør den betydeligt mere overkommelig end tilsvarende modeller fra Anthropic eller OpenAI.
Udfordringer med nuanceret tone: Community-feedback antyder, at samtaletone kan føles mindre naturlig eller nuanceret sammenlignet med Claude 3.5-serien.
Granulære compute-niveauer: Indeholder et thinking-system i tre niveauer for præcis udviklerstyring af intern reasoning-dybde og omkostninger.
Inkonsekvente reasoning-niveauer: Reasoning-kvalitet varierer betydeligt mellem niveauerne, hvilket ofte kræver manuel eksperimentering for at finde den optimale indstilling.

API hurtig start

google/gemini-3.1-pro-preview

Se dokumentation
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  thinkingConfig: { tier: "high" }
});

const prompt = "Analyze this entire codebase for security vulnerabilities.";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

Installér SDK'et og begynd at foretage API-kald på få minutter.

Hvad folk siger om Gemini 3.1 Pro

Se hvad fællesskabet mener om Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro's score på 77,1 % repræsenterer det mest forstyrrende markedsskift; det mere end fordobler den tidligere rekord på ARC-AGI.
enoumen
reddit
Kodnings-benchmarks lyver ikke. Denne model fandt en fejl i mit repo, som 3.5 og GPT-4o fuldstændigt missede.
SiliconValleyCoder
hackernews
Gemini 3.1-balladen er virkelig interessant. Den knuste benchmarks, men rigtige brugere siger, at tonen og viben er inkonsekvent.
cryptopunk7213
twitter
DeepThink-motoren kan føre til betydelige forsinkelser, nogle gange over 90 sekunder, ved behandling af opgaver, der kræver dyb logik.
TechReviewer2026
youtube
Context caching er dræberfunktionen her. Jeg kører en hel dokumentations-bot for småpenge sammenlignet med GPT-4o.
CloudArchitect
reddit
Gemini fejlede i at diskutere Python overhovedet i en kompleks planlægningsopgave... noget logik var bare ikke til stede i dens endelige plan.
Temporary-Mix8022
reddit

Videoer om Gemini 3.1 Pro

Se vejledninger, anmeldelser og diskussioner om Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro genererer den mest detaljerede version af denne pagode indtil videre

Gemini har langt det bredeste vindue på en million tokens

Den multimodale troskab i lydbehandling er mærkbart bedre end i 3.0

Token-gennemstrømningen forbliver stabil, selv når context window fyldes op

Genkaldelse på lang sigt er stort set perfekt på tværs af alle en million tokens

På gåder, der ikke burde være i dens træningsdata, udkonkurrerer Gemini 3-serien alle andre modeller

3.1 Pro kunne faktisk reducere køretiden for et fine-tuning-script fra 300 sekunder til 47 sekunder

DeepThink logik-trin er tydeligt synlige i sporingen og viser reel overvejelse

Vi når mætningspunktet for benchmarks, hvor kun ARC-AGI virkelig betyder noget for fremskridt

AGI-banen accelererer baseret på disse spring i abstrakt reasoning

Jeg synes, at 3.1 helt ærligt føles som et skridt op, selvom det er meget lille

Den ser ud til at udkonkurrere Gemini 3.0 Pro, når vi tester præcis de samme prompts side om side

Kodningspræcision på komplekse Python-refaktoreringer er den højeste, jeg har set

API-pålideligheden er forbedret markant over den sidste måneds test

Ydeevne i den virkelige verden lever endelig op til hypen fra benchmark-resultaterne

Mere end bare prompts

Supercharg din arbejdsgang med AI-automatisering

Automatio kombinerer kraften fra AI-agenter, webautomatisering og smarte integrationer for at hjælpe dig med at udrette mere på kortere tid.

AI-agenter
Webautomatisering
Smarte arbejdsgange

Pro-tips til Gemini 3.1 Pro

Eksperttips til at hjælpe dig med at få mest muligt ud af Gemini 3.1 Pro og opnå bedre resultater.

Valg af reasoning-niveau

Brug High thinking-tilstand til kompleks matematik eller logik, men skift til Low for standardformatering for at spare på compute.

Context Caching

Implementér context caching for statisk dokumentation for at reducere inputpriser med op til 90 % pr. million tokens.

Strukturerede artefakter

Udnyt modellens evne til at generere strukturerede opgavelister for lettere menneskeligt tilsyn under agentic-kørsler.

Multimodal prompting

Kombinér video- og lydinput for at give modellen fuld kontekst af virkelige scenarier frem for kun tekstbeskrivelser.

Anmeldelser

Hvad vores brugere siger

Slut dig til tusindvis af tilfredse brugere, der har transformeret deres arbejdsgang

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Relateret AI Models

google

Gemini 3.1 Flash Live Preview

Google

Gemini 3.1 Flash Live Preview is Google's ultra-low-latency, audio-to-audio model featuring a 131K context window, high-fidelity multimodal reasoning, and...

131K context
$0.75/$4.50/1M
xai

Grok-3

xAI

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

1M context
$3.00/$15.00/1M
openai

GPT-5.2 Pro

OpenAI

GPT-5.2 Pro is OpenAI's 2025 flagship reasoning model featuring Extended Thinking for SOTA performance in mathematics, coding, and expert knowledge work.

400K context
$21.00/$168.00/1M
google

Gemini 3 Pro

Google

Google's Gemini 3 Pro is a multimodal powerhouse featuring a 1M token context window, native video processing, and industry-leading reasoning performance.

1M context
$2.00/$12.00/1M
anthropic

Claude Opus 4.6

Anthropic

Claude Opus 4.6 is Anthropic's flagship model featuring a 1M token context window, Adaptive Thinking, and world-class coding and reasoning performance.

1M context
$5.00/$25.00/1M
google

Gemini 3 Flash

Google

Gemini 3 Flash is Google's high-speed multimodal model featuring a 1M token context window, elite 90.4% GPQA reasoning, and autonomous browser automation tools.

1M context
$0.50/$3.00/1M
anthropic

Claude Sonnet 4.6

Anthropic

Claude Sonnet 4.6 offers frontier performance for coding and computer use with a massive 1M token context window for only $3/1M tokens.

1M context
$3.00/$15.00/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.40/$2.40/1M

Ofte stillede spørgsmål om Gemini 3.1 Pro

Find svar på almindelige spørgsmål om Gemini 3.1 Pro