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Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro es el modelo multimodal de élite de Google con razonamiento DeepThink, un context window de 2M e integración nativa de video con Veo 3.1 para...

MultimodalRazonamiento profundoGeneración de videoIA para WorkspaceGoogle Gemini
google logogoogleGemini19 de febrero de 2026
Contexto
2.0Mtokens
Salida máx.
66Ktokens
Precio entrada
$2.50/ 1M
Precio salida
$15.00/ 1M
Modalidad:TextImageAudioVideo
Capacidades:VisiónHerramientasStreamingRazonamiento
Benchmarks
GPQA
94.3%
GPQA: Q&A Científico Nivel Posgrado. Un riguroso benchmark con 448 preguntas de opción múltiple en biología, física y química creadas por expertos. Los doctores solo logran 65-74% de precisión, mientras que los no expertos obtienen solo 34% incluso con acceso ilimitado a internet (por eso 'a prueba de Google'). Gemini 3.1 Pro obtuvo 94.3% en este benchmark.
HLE
44.4%
HLE: Razonamiento de Alto Nivel de Experticia. Evalúa la capacidad de un modelo para demostrar razonamiento a nivel experto en dominios especializados. Evalúa la comprensión profunda de temas complejos que requieren conocimiento profesional. Gemini 3.1 Pro obtuvo 44.4% en este benchmark.
MMLU
90%
MMLU: Comprensión Masiva Multitarea del Lenguaje. Un benchmark completo con 16,000 preguntas de opción múltiple en 57 materias académicas incluyendo matemáticas, filosofía, derecho y medicina. Evalúa conocimiento amplio y capacidades de razonamiento. Gemini 3.1 Pro obtuvo 90% en este benchmark.
MMLU Pro
90.1%
MMLU Pro: MMLU Edición Profesional. Una versión mejorada de MMLU con 12,032 preguntas usando un formato más difícil de 10 opciones. Cubre Matemáticas, Física, Química, Derecho, Ingeniería, Economía, Salud, Psicología, Negocios, Biología, Filosofía e Informática. Gemini 3.1 Pro obtuvo 90.1% en este benchmark.
SimpleQA
72.1%
SimpleQA: Benchmark de Precisión Factual. Evalúa la capacidad de un modelo para proporcionar respuestas precisas y factuales a preguntas directas. Mide la fiabilidad y reduce las alucinaciones en tareas de recuperación de conocimiento. Gemini 3.1 Pro obtuvo 72.1% en este benchmark.
IFEval
91.4%
IFEval: Evaluación de Seguimiento de Instrucciones. Mide qué tan bien un modelo sigue instrucciones y restricciones específicas. Evalúa la capacidad de adherirse a reglas de formato, límites de longitud y otros requisitos explícitos. Gemini 3.1 Pro obtuvo 91.4% en este benchmark.
AIME 2025
96.7%
AIME 2025: Examen de Matemáticas Invitacional Americano. Problemas de matemáticas a nivel de competencia del prestigioso examen AIME diseñado para estudiantes talentosos de secundaria. Evalúa resolución avanzada de problemas matemáticos que requiere razonamiento abstracto. Gemini 3.1 Pro obtuvo 96.7% en este benchmark.
MATH
94.5%
MATH: Resolución de Problemas Matemáticos. Un benchmark completo de matemáticas que evalúa la resolución de problemas en álgebra, geometría, cálculo y otros dominios matemáticos. Requiere razonamiento en múltiples pasos y conocimiento matemático formal. Gemini 3.1 Pro obtuvo 94.5% en este benchmark.
GSM8k
99.1%
GSM8k: Matemáticas de Primaria 8K. 8,500 problemas de matemáticas de nivel primaria que requieren razonamiento en múltiples pasos. Evalúa aritmética básica y pensamiento lógico a través de escenarios cotidianos. Gemini 3.1 Pro obtuvo 99.1% en este benchmark.
MGSM
95.2%
MGSM: Matemáticas de Primaria Multilingüe. El benchmark GSM8k traducido a 10 idiomas incluyendo español, francés, alemán, ruso, chino y japonés. Evalúa el razonamiento matemático en diferentes idiomas. Gemini 3.1 Pro obtuvo 95.2% en este benchmark.
MathVista
76.8%
MathVista: Razonamiento Visual Matemático. Evalúa la capacidad de resolver problemas matemáticos que involucran elementos visuales como gráficos, diagramas de geometría y figuras científicas. Combina comprensión visual con razonamiento matemático. Gemini 3.1 Pro obtuvo 76.8% en este benchmark.
SWE-Bench
80.6%
SWE-Bench: Benchmark de Ingeniería de Software. Los modelos de IA intentan resolver issues reales de GitHub en proyectos Python de código abierto con verificación humana. Evalúa habilidades prácticas de ingeniería de software. Los mejores modelos pasaron de 4.4% (2023) a más del 70% (2024). Gemini 3.1 Pro obtuvo 80.6% en este benchmark.
HumanEval
92.4%
HumanEval: Problemas de Programación Python. 164 problemas de programación escritos a mano donde los modelos deben generar implementaciones correctas de funciones Python. Cada solución se verifica con tests unitarios. Los mejores modelos ahora logran más del 90%. Gemini 3.1 Pro obtuvo 92.4% en este benchmark.
LiveCodeBench
96.2%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificación en Vivo. Evalúa habilidades de codificación con desafíos de programación del mundo real continuamente actualizados. A diferencia de benchmarks estáticos, usa problemas frescos para prevenir contaminación de datos. Gemini 3.1 Pro obtuvo 96.2% en este benchmark.
MMMU
81%
MMMU: Comprensión Multimodal. Benchmark de Comprensión Multimodal Multidisciplinaria Masiva que evalúa modelos de visión-lenguaje en problemas universitarios en 30 materias que requieren tanto comprensión de imágenes como conocimiento experto. Gemini 3.1 Pro obtuvo 81% en este benchmark.
MMMU Pro
81%
MMMU Pro: MMMU Edición Profesional. Versión mejorada de MMMU con preguntas más desafiantes y evaluación más estricta. Evalúa razonamiento multimodal avanzado a niveles profesional y experto. Gemini 3.1 Pro obtuvo 81% en este benchmark.
ChartQA
89.5%
ChartQA: Respuesta a Preguntas sobre Gráficos. Evalúa la capacidad de comprender y razonar sobre información presentada en gráficos y diagramas. Requiere extracción de datos, comparación de valores y cálculos desde representaciones visuales. Gemini 3.1 Pro obtuvo 89.5% en este benchmark.
DocVQA
94.1%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Respuesta a Preguntas Visuales de Documentos que evalúa la capacidad de extraer y razonar sobre información de imágenes de documentos incluyendo formularios, reportes y texto escaneado. Gemini 3.1 Pro obtuvo 94.1% en este benchmark.
Terminal-Bench
60%
Terminal-Bench: Tareas de Terminal/CLI. Evalúa la capacidad de realizar operaciones de línea de comandos, escribir scripts de shell y navegar en entornos de terminal. Mide habilidades prácticas de administración de sistemas y flujos de trabajo de desarrollo. Gemini 3.1 Pro obtuvo 60% en este benchmark.
ARC-AGI
77.1%
ARC-AGI: Abstracción y Razonamiento. Corpus de Abstracción y Razonamiento para AGI - evalúa inteligencia fluida a través de puzzles de reconocimiento de patrones novedosos. Cada tarea requiere descubrir la regla subyacente a partir de ejemplos, midiendo capacidad de razonamiento general en lugar de memorización. Gemini 3.1 Pro obtuvo 77.1% en este benchmark.

Acerca de Gemini 3.1 Pro

Conoce las capacidades, características y formas de uso de Gemini 3.1 Pro.

Gemini 3.1 Pro representa un cambio histórico en la hoja de ruta de la IA generativa de Google, lanzado en febrero de 2026 como el flagship de la serie Gemini 3. Diseñado para cerrar la brecha entre la asistencia multimodal versátil y el reasoning de nivel de doctorado, el model introduce el motor DeepThink, que reduce significativamente las alucinaciones en tareas complejas de lógica y modelado matemático a través de un procesamiento de chain-of-thought avanzado.

Con un impresionante context window de 2,048,000 tokens, Gemini 3.1 Pro puede ingerir y razonar sobre archivos de video de una hora, bases de código masivas o miles de páginas de documentación con una recuperación casi perfecta. Un diferenciador clave es su integración nativa con Veo 3.1, lo que le permite generar video de alta fidelidad directamente desde prompts de texto sin necesidad de modelos de generación de video externos.

Optimizado para flujos de trabajo agentic, el model cuenta con un endpoint especializado de customtools para un uso de herramientas de alta confiabilidad en ingeniería de software e investigación automatizada. Está diseñado para funcionar sin problemas dentro del ecosistema de Google Workspace, proporcionando un grounding seguro en datos privados de Docs, Gmail y Drive para lograr aumentos de productividad sin precedentes.

Gemini 3.1 Pro

Casos de uso de Gemini 3.1 Pro

Descubre las diferentes formas de usar Gemini 3.1 Pro para lograr excelentes resultados.

Ingeniería de software full-stack

Referencia repositorios de aplicaciones completos utilizando el context window de 2M para generar componentes sin errores y con todas sus funciones.

Creación de contenido multimodal

Genera guiones, imágenes en alta definición y secuencias de video de formato corto usando Veo 3.1 integrado en un solo flujo de trabajo.

Clasificación inteligente de documentos

Realiza el grounding del model con datos privados de Workspace para resumir hilos de correo de meses o extraer cláusulas legales de miles de archivos.

Inteligencia de mercado profunda

Utiliza Deep Research para sintetizar horas de datos web y whitepapers técnicos en informes exhaustivos con citas.

Reasoning matemático complejo

Aprovecha el modo DeepThink para problemas matemáticos de nivel olimpiada y modelado científico avanzado con verificación paso a paso.

Generación de SVG interactivos

Crea gráficos vectoriales sofisticados basados en física y simulaciones 3D mediante lógica directa de prompt-to-render.

Fortalezas

Limitaciones

Maestría lógica de élite: Logra una puntuación histórica de 77.1 en el benchmark ARC-AGI 2, lo que indica un aumento masivo en el reconocimiento de patrones novedosos.
Latencia de DeepThink: El modo de reasoning avanzado 'DeepThink' resulta en tiempos de respuesta significativamente más lentos en comparación con los modelos Pro estándar.
Context window masivo de 2M: Cuenta con el context window más grande de la industria con 2,048,000 tokens, permitiendo una recuperación de información casi perfecta en videos de una hora.
Sesgo cultural occidental: Reportes de la comunidad indican un sesgo notable al manejar temas no occidentales, como innovaciones industriales regionales específicas.
Stack multimodal nativo: Integra a la perfección la generación de video de alta fidelidad (Veo 3.1) y el procesamiento de audio dentro de una única arquitectura unificada.
Brechas de funciones regionales: Funcionalidades de alto valor como Deep Research y las integraciones de Workspace tienen disponibilidad limitada en regiones globales específicas.
Grounding en Workspace: Ofrece beneficios de productividad únicos al realizar el grounding de las respuestas de la IA en datos privados de Google Drive, Docs y Gmail.
Sesgo de preferencia de entrada: Ocasionalmente opta por lenguajes de programación más simples como HTML incluso cuando se solicitan lenguajes más complejos como C++.

Inicio rápido de API

google/gemini-3.1-pro-preview

Ver documentación
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const genAI = new GoogleGenAI("YOUR_API_KEY");
const model = genAI.getGenerativeModel({ 
  model: "gemini-3.1-pro-preview",
  thinkingConfig: { includeThoughts: true }
});

async function run() {
  const prompt = "Analyze the logic in this codebase...";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  console.log(result.response.text());
}

run();

Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.

Lo que la gente dice sobre Gemini 3.1 Pro

Mira lo que la comunidad piensa sobre Gemini 3.1 Pro

¡Gemini 3.1 Pro en el paso 5 sabe exactamente qué se recomendó antes! Mantener el contexto a través de hilos masivos es el verdadero triunfo.
2doapp
reddit
Ayer gasté más de 200M de tokens en Gemini 3.1 Pro. Rápido, inteligente y realmente sigue las instrucciones. Mi nuevo favorito para el vibe coding.
bridgemindai
twitter
Las capacidades SVG en Gemini 3.1 no tienen rival. Acabo de generar un reloj funcional y una estación de tren con un solo prompt.
tech_lead_gen
twitter
Un 77.1 en ARC-AGI 2 es alucinante. Si estos benchmarks se mantienen en el uso diario, estamos ante un salto serio en inteligencia general.
ai_enthusiast
reddit
Los efectos de agua en ese juego naval que generó son mejores que los de la mayoría de los juegos AAA de hace 10 años. Un detalle granular increíble.
AI_Explorer_2025
youtube
El context window es la función estrella aquí. Subí una base de código completa de 1.5M de tokens y encontró una fuga de memoria en segundos.
dev_guru_2026
hackernews

Videos sobre Gemini 3.1 Pro

Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre Gemini 3.1 Pro

Observen el salto que estamos viendo en comparación con Gemini 3 Pro.

Actualmente es el mejor model que existe en términos de índice de inteligencia.

Gemini 3.1 Pro obtuvo, por mucho, la puntuación más alta en Humanity's Last Exam sin uso de herramientas.

La multimodalidad aquí no es solo un complemento; es nativa y se nota.

Estamos viendo una recuperación casi perfecta en todo el context window de 2 millones de tokens.

El ponente señala un salto masivo en lógica... el benchmark ARC AGI 2 sube de 31.1 a 77.1.

Este efecto de agua es, por mucho, el mejor que he visto en cualquier prueba de modelos hasta ahora.

El model implementó efectos de salpicadura separados para balas de cañón individuales... un nivel de detalle granular que no había visto.

No solo sigue instrucciones; está entendiendo la física subyacente de la escena.

Google realmente está apostando por las capacidades agentic con el nuevo endpoint de tool-use.

Es una gran actualización que básicamente devuelve al model al mismo nivel competitivo que Opus 4.6.

Si lo tienes configurado en alto... definitivamente estás obteniendo algo parecido a un Gemini deep think mini.

Eso es aproximadamente la mitad de lo que DeepThink solía tardar para el mismo problema.

La integración con Veo 3.1 convierte esto en una estación de trabajo creativa verdaderamente unificada.

Las puntuaciones de benchmark para programación han subido casi un 15% en general.

Mas que solo prompts

Potencia tu flujo de trabajo con Automatizacion IA

Automatio combina el poder de agentes de IA, automatizacion web e integraciones inteligentes para ayudarte a lograr mas en menos tiempo.

Agentes de IA
Automatización Web
Flujos Inteligentes

Consejos Pro para Gemini 3.1 Pro

Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de Gemini 3.1 Pro.

Usa el marco de 4 partes

Estructura tus prompts con Persona, Tarea, Contexto y Formato para maximizar la precisión en el seguimiento de instrucciones.

Haz grounding con etiquetas @

En Workspace, escribe @ seguido del nombre de un archivo para que Gemini analice documentos específicos y obtenga una mayor precisión.

Activa DeepThink explícitamente

Para tareas con gran carga lógica, asegúrate de que el modo de pensamiento esté configurado en 'alto' para utilizar el procesamiento chain-of-thought avanzado.

Itera en el Canvas de AI Studio

Usa el modo Canvas para renderizar y depurar componentes web interactivos y animaciones SVG en un entorno en vivo.

Testimonios

Lo Que Dicen Nuestros Usuarios

Unete a miles de usuarios satisfechos que han transformado su flujo de trabajo

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Preguntas Frecuentes Sobre Gemini 3.1 Pro

Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre Gemini 3.1 Pro