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Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro è il flagship multimodal AI di Google con reasoning DeepThink, context window da 2M e capacità native di generazione video Veo 3.1.

MultimodalDeep ReasoningGenerazione VideoWorkspace AIGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3February 19, 2026
Contesto
2.0Mtoken
Output max
66Ktoken
Prezzo input
$2.50/ 1M
Prezzo output
$15.00/ 1M
Modalita:TextImageAudioVideo
Capacita:VisioneStrumentiStreamingRagionamento
Benchmark
GPQA
94.3%
GPQA: Domande scientifiche livello laurea. Un benchmark rigoroso con 448 domande su biologia, fisica e chimica. Gli esperti PhD raggiungono solo il 65-74% di accuratezza. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 94.3% in questo benchmark.
HLE
44.4%
HLE: Ragionamento esperto di alto livello. Testa la capacita di un modello di dimostrare ragionamento a livello esperto in domini specializzati. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 44.4% in questo benchmark.
MMLU
80.6%
MMLU: Comprensione linguistica multitask massiva. Un benchmark completo con 16.000 domande su 57 materie accademiche. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 80.6% in questo benchmark.
MMLU Pro
79.2%
MMLU Pro: MMLU Edizione Professionale. Una versione migliorata di MMLU con 12.032 domande e un formato piu difficile a 10 opzioni. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 79.2% in questo benchmark.
SimpleQA
79.6%
SimpleQA: Benchmark di accuratezza fattuale. Testa la capacita di un modello di fornire risposte accurate e fattuali. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 79.6% in questo benchmark.
IFEval
92.4%
IFEval: Valutazione del seguire istruzioni. Misura quanto bene un modello segue istruzioni e vincoli specifici. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 92.4% in questo benchmark.
AIME 2025
92%
AIME 2025: Esame di matematica invitazionale americano. Problemi matematici a livello competitivo dal prestigioso esame AIME. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 92% in questo benchmark.
MATH
92%
MATH: Risoluzione di problemi matematici. Un benchmark matematico completo che testa la risoluzione di problemi in algebra, geometria, calcolo. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 92% in questo benchmark.
GSM8k
98.4%
GSM8k: Matematica scuola elementare 8K. 8.500 problemi matematici a parole di livello scuola elementare. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 98.4% in questo benchmark.
MGSM
96.5%
MGSM: Matematica multilingue scuola elementare. Il benchmark GSM8k tradotto in 10 lingue. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 96.5% in questo benchmark.
MathVista
89.4%
MathVista: Ragionamento visivo matematico. Testa la capacita di risolvere problemi matematici con elementi visivi. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 89.4% in questo benchmark.
SWE-Bench
71%
SWE-Bench: Benchmark ingegneria software. I modelli AI tentano di risolvere veri problemi GitHub in progetti Python. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 71% in questo benchmark.
HumanEval
91.2%
HumanEval: Problemi di programmazione Python. 164 problemi di programmazione dove i modelli devono generare implementazioni corrette di funzioni Python. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 91.2% in questo benchmark.
LiveCodeBench
82%
LiveCodeBench: Benchmark di codifica live. Testa le capacita di codifica su sfide di programmazione reali continuamente aggiornate. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 82% in questo benchmark.
MMMU
84.2%
MMMU: Comprensione multimodale. Benchmark di comprensione multimodale su 30 materie universitarie. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 84.2% in questo benchmark.
MMMU Pro
62.5%
MMMU Pro: MMMU Edizione Professionale. Versione migliorata di MMMU con domande piu impegnative. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 62.5% in questo benchmark.
ChartQA
91.8%
ChartQA: Domande e risposte su grafici. Testa la capacita di comprendere e analizzare informazioni da grafici e diagrammi. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 91.8% in questo benchmark.
DocVQA
94.2%
DocVQA: Domande visive su documenti. Testa la capacita di estrarre informazioni da immagini di documenti. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 94.2% in questo benchmark.
Terminal-Bench
58%
Terminal-Bench: Attivita terminale/CLI. Testa la capacita di eseguire operazioni da linea di comando. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 58% in questo benchmark.
ARC-AGI
77.1%
ARC-AGI: Astrazione e ragionamento. Testa l'intelligenza fluida attraverso nuovi puzzle di riconoscimento di pattern. Gemini 3.1 Pro ha ottenuto 77.1% in questo benchmark.

Informazioni su Gemini 3.1 Pro

Scopri le capacita di Gemini 3.1 Pro, le funzionalita e come puo aiutarti a ottenere risultati migliori.

Panoramica del Model

Gemini 3.1 Pro rappresenta un salto sostanziale nel reasoning di base all'interno della serie Gemini 3, introducendo il motore DeepThink che sfrutta il reinforcement learning per risolvere complessi pattern logici. Si distingue per la sua context window senza precedenti da 2.048.000 tokens, che consente agli utenti di elaborare interi repository software o diverse ore di video in un singolo prompt. Il model è nativamente multimodal, progettato per ingerire e applicare il reasoning simultaneamente su testo, audio, immagini e video.

Intelligenza e Reasoning

Ottimizzato per la prossima generazione di workflow agentic, Gemini 3.1 Pro eccelle in task che richiedono pianificazione strategica e miglioramenti step-by-step. Presenta una profonda integrazione con gli strumenti creativi di Google, inclusi Veo 3.1 nativo per la generazione video ad alta fedeltà e Imagen 4 per la creazione avanzata di immagini. Distillando le capacità di reasoning da modelli più grandi in un'architettura altamente efficiente, offre un'intelligenza da frontier model a un prezzo competitivo.

Strumenti Agentic Specializzati

Basato sulla rivoluzionaria architettura Gemini 3, utilizza una sofisticata verifica chain-of-thought per eliminare virtualmente gli errori logici in complessi task di reasoning scientifico e matematico. Il model rappresenta un salto significativo nella capacità zero-shot, in particolare nella sua abilità di autocorrezione durante lunghe fasi di inference, rendendolo la scelta definitiva per il software engineering autonomo e la sintesi multimodal.

Gemini 3.1 Pro

Casi d'uso per Gemini 3.1 Pro

Scopri i diversi modi in cui puoi usare Gemini 3.1 Pro per ottenere ottimi risultati.

Software Engineering autonomo

Navigazione e refactoring di interi repository di codice utilizzando la context window da 2M per una comprensione globale della codebase.

Sintesi di ricerca multimodal

Ingestione simultanea di ore di video lezioni, paper di ricerca in PDF e registrazioni audio per generare report completi.

Pianificazione aziendale strategica

Utilizzo del motore DeepThink per simulare scenari di mercato e sviluppare strategie aziendali step-by-step con autocorrezione.

Workflow di produzione creativa

Direzione dei motori nativi Veo 3.1 e Imagen 4 attraverso prompt testuali di alto livello per generare video professionali in 4K e immagini ad alta fedeltà.

Analisi complessa di dati scientifici

Risoluzione di problemi scientifici di livello PhD e analisi di dataset oscuri con alta precisione sui benchmark HLE e GPQA.

Customer Support agentic

Creazione di assistenti AI localizzati che comprendono le sfumature culturali, come l'etichetta aziendale britannica o i quadri normativi regionali.

Punti di forza

Limitazioni

Reasoning senza eguali: Raggiunge il 77,1% su ARC-AGI-2, più che raddoppiando la capacità di reasoning delle generazioni precedenti.
Latency in DeepThink: La modalità ad alto reasoning può richiedere diversi minuti per generare una risposta per task complessi.
Context window massiva: La context window da 2M di tokens permette un apprendimento nativo "long-context" su interi dataset o librerie multimediali.
Filtri di sicurezza aggressivi: I guardrail rivolti ai consumatori possono innescare frequenti rifiuti anche per task di scrittura creativa innocui.
Efficienza dei costi: Offre un'intelligenza da frontier model a un costo inferiore di circa il 75% rispetto ai competitor come Claude Opus 4.6.
Varianza delle allucinazioni: Sebbene inferiore ai modelli precedenti, può ancora presentare allucinazioni sui dettagli spaziali in task visivi complessi.
Multimodal nativo: Elabora testo, audio, immagini e video in un unico passaggio senza necessità di sub-modelli ausiliari.
Affidabilità delle API: Le prime versioni preview hanno riportato occasionali errori di connessione al server durante i periodi di picco della domanda.

Avvio rapido API

google/gemini-3.1-pro-preview

Visualizza documentazione
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 = "Solve for x in 2x^2 + 5x - 3 = 0 using the DeepThink engine.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  console.log(response.text());
}

run();

Installa l'SDK e inizia a fare chiamate API in pochi minuti.

Cosa dice la gente su Gemini 3.1 Pro

Guarda cosa pensa la community di Gemini 3.1 Pro

Gemini ha catturato perfettamente quell'energia britannica del 'mi dispiace terribilmente disturbarla ma ci deve £5.000'.
Efficient_Degree9569
reddit
3.1 Pro è il model stupido più intelligente che abbia mai usato. Brillante nei benchmark. Rotto nella pratica.
David Lingenfelter, PhD
twitter
È come il protagonista di un anime che non dà nell'occhio. Lanciagli un prompt scritto bene e diventa Saitama.
Meng To
twitter
Gemini 3.1 Pro è il vincitore per l'analisi di documenti con context window massiva.
AIExpert77
hackernews
Il motore DeepThink è roba seria per i puzzle logici che hanno messo in difficoltà GPT-4o.
LogicLeaper
reddit
Finalmente un model che legge davvero tutta la mia codebase senza dimenticare il primo file.
CoderX
twitter

Video su Gemini 3.1 Pro

Guarda tutorial, recensioni e discussioni su Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro è decisamente migliore nella comprensione 3D e spaziale. Tutto appare molto più fluido e accurato.

Ha una conoscenza intrinseca della composizione musicale integrata che suona davvero armoniosa.

La multimodality qui non è solo un trucco; è il cuore dell'esperienza.

Sembra significativamente più scattante nella modalità standard rispetto alla versione 3.0.

Sono riuscito a dargli in pasto un video 4K di 2 ore e ha indicizzato perfettamente ogni singola scena.

Questa modalità thinking high è davvero come un deep think mini... ci ha messo 8 minuti per risolvere un problema delle Olimpiadi della Matematica.

È un aggiornamento importante che riporta il model nella stessa area competitiva di Opus 4.6.

L'addestramento con reinforcement learning si vede nel modo in cui gestisce le controargomentazioni.

Google sta posizionando il prezzo in modo molto aggressivo per riconquistare la quota di mercato degli sviluppatori.

Stiamo vedendo un salto massiccio nelle prestazioni zero-shot per i task di coding.

Sui puzzle che non dovrebbero essere nei suoi dati di addestramento, la serie Gemini 3 supera tutti gli altri modelli.

Sostanzialmente lo porta entro il margine di errore rispetto alla baseline media umana nei test di buon senso.

Il cambio architetturale verso la comprensione video nativa è ciò che rende sostenibile la context window da 2M.

Risolve i task di ARC-AGI-2 attraverso un vero reasoning, non solo tramite pattern matching.

Questa potrebbe essere la prima volta che Google ha un chiaro vantaggio nella capacità di reasoning puro.

Piu di semplici prompt

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Automazione web
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Consigli Pro per Gemini 3.1 Pro

Consigli esperti per aiutarti a ottenere il massimo da Gemini 3.1 Pro e raggiungere risultati migliori.

Sfrutta la modalità di Thinking "High"

Per complessi problemi di matematica o logica, usa l'impostazione di thinking level "High" per attivare la piena potenza del motore di reasoning DeepThink.

Usa riferimenti visivi

Gemini 3.1 Pro eccelle nel "vibe coding" e nel design quando gli vengono forniti riferimenti visivi o bozzetti piuttosto che semplici descrizioni testuali.

Attenzione ai guardrail per i consumatori

Se riscontri risposte "lobotomizzate" nell'app per i consumatori, prova a utilizzare le API con filtri di sicurezza regolati per task più creativi o divergenti.

Gestione della context window

Per interazioni lunghe, riavvia occasionalmente il thread o fornisci un nuovo riassunto per evitare il "context rot" in cui il model confonde le istruzioni.

Testimonianze

Cosa dicono i nostri utenti

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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

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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

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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

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Mohammed Ibrahim

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Sarah Chen

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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