К списку моделей

Gemini 3.1 Pro Preview

От Google

Proprietary
CTX1M
Релиз: 2026-02-19
ProGeneralTextFrontier TOP
Официальный сайт

Краткое описание

Gemini 3.1 Pro Preview — это передовая модель рассуждения Google, обеспечивающая повышенную производительность разработки программного обеспечения, повышенную надежность агентов и более эффективное использование токенов в сложных рабочих процессах. Опираясь на мультимодальный фундамент...

Подробный обзор модели

Gemini 3.1: Революция бесконечного контекста и мультимодальности от Google

В мае 2026 года Google представила обновление своей самой успешной линейки нейросетей — Gemini 3.1. Эта модель стала ответом на запрос рынка о работе с по-настоящему гигантскими объемами данных, предложив самое большое контекстное окно в индустрии.

Контекстное окно: От 2 до 4 миллионов токенов

Если GPT-5.5 остановилась на отметке в 1 миллион, то Google пошла дальше.

  • Gemini 3.1 Pro: Поддерживает окно до 2,000,000 токенов по умолчанию.
  • Gemini 3.1 Ultra (Experimental): В закрытом тестировании доступно окно до 4,000,000 токенов.

Это позволяет загружать в модель целые библиотеки, часы видео или кодовые базы огромных корпоративных систем без необходимости нарезать их на части.

Технологические особенности

  1. Native Multimodality 2.0: Gemini 3.1 изначально обучалась на видео и аудио потоках, а не просто «доучивалась». Это дает ей возможность понимать интонации голоса, фоновые звуки и сложные пространственные перемещения на видео с точностью, недоступной конкурентам.
  2. Deep Search Integration: Модель бесшовно интегрирована с поисковой системой Google, что позволяет ей получать доступ к самым свежим новостям и научным публикациям через доли секунды после их появления.
  3. Reasoning Engine: Google внедрила новый движок логических рассуждений, который позволяет Gemini решать математические задачи уровня олимпиад с минимальным количеством шагов.

Бенчмарки: Мощь в деталях

Результаты тестов Gemini 3.1 подтверждают её статус универсального гиганта:

  • Arena Elo: Стабильный результат в районе 1505. Модель входит в топ-3 мирового рейтинга.
  • MMLU: 91.8% — небольшое отставание от GPT-5.5 компенсируется гораздо лучшей работой с видео-контентом.
  • HumanEval: 90.2%. Хотя в чистом кодинге она чуть уступает Claude 4.7, её способность понимать архитектуру всего проекта (благодаря окну 2M) делает её отличным помощником для тимлидов.
  • Video Reasoning: 96.4% — лучший показатель на рынке среди всех существующих LLM.

Применение в 2026 году

Медиа и Видеопроизводство

Gemini 3.1 стала стандартом для автоматического монтажа, создания субтитров и глубокого анализа видеоконтента. Она может «посмотреть» часовой фильм и ответить на вопрос о любой мелкой детали в кадре.

Корпоративная аналитика

Крупные компании используют Gemini для анализа всей своей внутренней документации за десятилетия. Модель может найти ответ на вопрос: «Почему мы приняли это решение в 2012 году?» за считанные секунды.

Образование

Благодаря интеграции с Google Classroom, Gemini 3.1 выступает в роли персонального тьютора, который помнит весь путь обучения студента и может адаптировать программу под его успехи.

Стоимость

Google предлагает Gemini 3.1 Pro по конкурентной цене для задач промышленного масштаба: $2.00 за 1 млн входных токенов и $12.00 за 1 млн выходных. Версия Flash стоит значительно дешевле, сохраняя многие возможности старшей модели для более простых задач.

Интеграции и инструменты

Экосистема Google 2026 года предлагает мощные способы работы с моделями Gemini 3.1:

  • Google Antigravity — инновационная agent-first платформа разработки от Google.
  • Gemini CLI — консольная утилита для быстрого вызова модели и тестирования системных промптов в терминале.
  • OpenRouter — агрегатор, позволяющий использовать Gemini наравне с другими моделями в любых приложениях.

Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.

Стоимость API

$2.00 / $12.00 за 1M токенов

Профиль модели

MMLU98.9%Code95%Math99%GPQA82%SWE55.7%

Бенчмарки

Arena Elo (LMSYS)1617
MMLU (Общие знания)98.9%
HumanEval (Кодинг)95%
MATH (Математика)99%
GPQA (Экспертные знания)82%
SWE-bench (Разработка)55.7%

Другие модели семейства Gemini