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Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro é o flagship de AI multimodal do Google, com reasoning DeepThink, context window de 2M e recursos nativos de geração de vídeo Veo 3.1.

MultimodalDeep ReasoningGeração de VídeoWorkspace AIGoogle Gemini
google logogoogleGemini 319 de Fevereiro de 2026
Contexto
2.0Mtokens
Saida Max
66Ktokens
Preco Entrada
$2.50/ 1M
Preco Saida
$15.00/ 1M
Modalidade:TextImageAudioVideo
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
94.3%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. Gemini 3.1 Pro pontuou 94.3% neste benchmark.
HLE
44.4%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. Gemini 3.1 Pro pontuou 44.4% neste benchmark.
MMLU
80.6%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. Gemini 3.1 Pro pontuou 80.6% neste benchmark.
MMLU Pro
79.2%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. Gemini 3.1 Pro pontuou 79.2% neste benchmark.
SimpleQA
79.6%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. Gemini 3.1 Pro pontuou 79.6% neste benchmark.
IFEval
92.4%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. Gemini 3.1 Pro pontuou 92.4% neste benchmark.
AIME 2025
92%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. Gemini 3.1 Pro pontuou 92% neste benchmark.
MATH
92%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. Gemini 3.1 Pro pontuou 92% neste benchmark.
GSM8k
98.4%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. Gemini 3.1 Pro pontuou 98.4% neste benchmark.
MGSM
96.5%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. Gemini 3.1 Pro pontuou 96.5% neste benchmark.
MathVista
89.4%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. Gemini 3.1 Pro pontuou 89.4% neste benchmark.
SWE-Bench
71%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. Gemini 3.1 Pro pontuou 71% neste benchmark.
HumanEval
91.2%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. Gemini 3.1 Pro pontuou 91.2% neste benchmark.
LiveCodeBench
82%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. Gemini 3.1 Pro pontuou 82% neste benchmark.
MMMU
84.2%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. Gemini 3.1 Pro pontuou 84.2% neste benchmark.
MMMU Pro
62.5%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. Gemini 3.1 Pro pontuou 62.5% neste benchmark.
ChartQA
91.8%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. Gemini 3.1 Pro pontuou 91.8% neste benchmark.
DocVQA
94.2%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. Gemini 3.1 Pro pontuou 94.2% neste benchmark.
Terminal-Bench
58%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. Gemini 3.1 Pro pontuou 58% neste benchmark.
ARC-AGI
77.1%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. Gemini 3.1 Pro pontuou 77.1% neste benchmark.

Sobre Gemini 3.1 Pro

Aprenda sobre as capacidades do Gemini 3.1 Pro, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Visão Geral do Model

O Gemini 3.1 Pro representa um salto substancial no reasoning central dentro da série Gemini 3, introduzindo o motor DeepThink, que utiliza reinforcement learning para resolver padrões lógicos complexos. Ele se distingue pelo seu context window de 2.048.000 tokens sem precedentes, permitindo que os usuários processem repositórios inteiros de software ou várias horas de vídeo em um único prompt. O model é nativamente multimodal, projetado para ingerir e raciocinar sobre texto, áudio, imagens e vídeo simultaneamente.

Inteligência e Reasoning

Otimizado para a próxima geração de fluxos de trabalho agentic, o Gemini 3.1 Pro se destaca em tarefas que exigem planejamento estratégico e melhorias passo a passo. Ele apresenta uma integração profunda com as ferramentas criativas do Google, incluindo o Veo 3.1 nativo para geração de vídeo de alta fidelidade e o Imagen 4 para criação avançada de imagens. Ao destilar capacidades de reasoning de models maiores em uma arquitetura altamente eficiente, ele oferece inteligência de nível frontier a um preço competitivo.

Ferramentas Agentic Especializadas

Construído sobre a revolucionária arquitetura Gemini 3, ele utiliza uma verificação sofisticada de chain-of-thought para virtualmente eliminar erros lógicos em tarefas complexas de reasoning científico e matemático. O model representa um salto significativo na capacidade zero-shot, particularmente em sua habilidade de se autocorrigir durante inferências de longo horizonte, tornando-o a escolha definitiva para engenharia de software autônoma e síntese multimodal.

Gemini 3.1 Pro

Casos de Uso para Gemini 3.1 Pro

Descubra as diferentes maneiras de usar Gemini 3.1 Pro para obter otimos resultados.

Engenharia de Software Autônoma

Navegação e refatoração de repositórios inteiros de código usando o context window de 2M para compreensão global da base de código.

Síntese de Pesquisa Multimodal

Ingestão de horas de videoaulas, artigos de pesquisa em PDF e gravações de áudio simultaneamente para gerar relatórios abrangentes.

Planejamento Estratégico de Negócios

Utilização do motor DeepThink para simular cenários de mercado e desenvolver estratégias corporativas passo a passo com autocorreção.

Fluxos de Produção Criativa

Direcionamento dos motores nativos Veo 3.1 e Imagen 4 através de prompts de texto de alto nível para gerar vídeos 4K profissionais e imagens de alta fidelidade.

Análise de Dados Científicos Complexos

Resolução de problemas científicos de nível de doutorado e análise de conjuntos de dados obscuros com alta precisão nos benchmarks HLE e GPQA.

Suporte ao Cliente Agentic

Construção de assistentes de AI localizados que entendem nuances culturais, como etiqueta empresarial britânica ou estruturas regulatórias regionais.

Pontos Fortes

Limitacoes

Reasoning Inigualável: Alcança 77,1% no ARC-AGI-2, mais que dobrando a capacidade de reasoning das gerações anteriores.
Latência no DeepThink: O modo de alto reasoning pode levar vários minutos para gerar uma resposta em tarefas complexas.
Contexto Massivo: O context window de 2M tokens permite aprendizado nativo de "long-context" em conjuntos de dados inteiros ou bibliotecas de mídia.
Filtros de Segurança Agressivos: As proteções voltadas ao consumidor podem frequentemente acionar recusas, mesmo para tarefas de escrita criativa inofensivas.
Eficiência de Custo: Oferece inteligência de frontier model a um custo aproximadamente 75% menor que concorrentes como o Claude Opus 4.6.
Variância de Alucinação: Embora menor que nos models anteriores, ainda pode alucinar detalhes espaciais em tarefas visuais complexas.
Multimodalidade Nativa: Processa texto, áudio, imagens e vídeo em uma única passagem sem a necessidade de sub-models auxiliares.
Confiabilidade da API: Versões de preview antecipadas relataram erros ocasionais de conexão com o servidor durante períodos de pico de demanda.

Inicio Rapido da API

google/gemini-3.1-pro-preview

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

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

async function run() {
  const prompt = "Resolva x em 2x^2 + 5x - 3 = 0 usando o motor DeepThink.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  console.log(response.text());
}

run();

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Gemini 3.1 Pro

Veja o que a comunidade pensa sobre Gemini 3.1 Pro

O Gemini capturou perfeitamente aquela energia britânica de 'Sinto muitíssimo incomodá-lo, mas você nos deve £ 5.000'.
Efficient_Degree9569
reddit
O 3.1 Pro é o model burro mais inteligente que já usei. Brilhante em benchmarks. Quebrado na prática.
David Lingenfelter, PhD
twitter
É como um personagem principal de anime despretensioso. Lance um prompt bem escrito e ele vira o Saitama para cima de você.
Meng To
twitter
Gemini 3.1 Pro é o vencedor para análise de documentos de contexto massivo.
AIExpert77
hackernews
O motor DeepThink é para valer em quebra-cabeças de lógica que deixaram o GPT-4o perplexo.
LogicLeaper
reddit
Finalmente um model que realmente lê toda a minha base de código sem esquecer o primeiro arquivo.
CoderX
twitter

Videos Sobre Gemini 3.1 Pro

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Gemini 3.1 Pro

O Gemini 3.1 Pro é muito melhor em compreensão 3D e espacial. Tudo parece muito mais fluido e preciso.

Ele tem algum conhecimento inerente de composição musical integrado que soa realmente harmonioso.

A multimodalidade aqui não é apenas um truque; é o núcleo da experiência.

Ele parece significativamente mais ágil no modo padrão em comparação com a versão 3.0.

Consegui alimentá-lo com um vídeo 4K de 2 horas e ele indexou cada cena perfeitamente.

Este modo de pensamento elevado é realmente como um deep think mini... levou 8 minutos para resolver um problema da Olimpíada de Matemática.

É uma grande atualização que coloca o model de volta na mesma área competitiva do Opus 4.6.

O treinamento por reinforcement learning aparece na forma como ele lida com contra-argumentos.

O Google está precificando isso de forma muito agressiva para reconquistar a fatia de mercado de desenvolvedores.

Estamos vendo um salto massivo no desempenho zero-shot para tarefas de codificação.

Em quebra-cabeças que não deveriam estar em seus dados de treinamento, a série Gemini 3 supera todos os outros models.

Ele essencialmente o coloca dentro da margem de erro para a linha de base média humana em testes de senso comum.

A mudança arquitetônica para a compreensão nativa de vídeo é o que torna o context window de 2M viável.

Ele resolve as tarefas do ARC-AGI-2 raciocinando de fato, não apenas por correspondência de padrões.

Esta pode ser a primeira vez que o Google tem uma liderança clara em capacidade bruta de reasoning.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA
Automacao Web
Fluxos Inteligentes

Dicas Profissionais para Gemini 3.1 Pro

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Gemini 3.1 Pro e obter melhores resultados.

Aproveite o Modo de Pensamento "High"

Para problemas matemáticos complexos ou quebra-cabeças de lógica, use a configuração de nível de pensamento "High" para acionar todo o poder do motor de reasoning DeepThink.

Use Referências Visuais

O Gemini 3.1 Pro se destaca em "vibe coding" e design quando fornecidas referências de imagem ou plantas baixas, em vez de apenas descrições de texto.

Atenção às Limitações de Segurança

Se você observar respostas limitadas no aplicativo para o consumidor, tente usar a API com filtros de segurança ajustados para tarefas mais criativas ou divergentes.

Gerenciamento de Contexto

Para interações longas, reinicie ocasionalmente a conversa ou forneça um novo resumo para evitar a "deterioração do contexto", onde o model confunde as instruções.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

Junte-se a milhares de usuarios satisfeitos que transformaram seu fluxo de trabalho

Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Perguntas Frequentes Sobre Gemini 3.1 Pro

Encontre respostas para perguntas comuns sobre Gemini 3.1 Pro