雨阳梦瑶 发布者：奥飞斯量子比特 | QbitAI大户型国产机型过年期间，谷歌也突然出手，Gemini 3.1 Pro直接在午夜临近。与去年 11 月推出的 3 Pro 相比，虽然只提升了 0.1 个小幅值，但也是一个明显的进步。在官方的SVG对比画面中，3.1 Pro提高了多模态生成和语义理解的水平。不仅如此，3.1 Pro还可以将日常数据转化为交互式视觉内容，让航空航天仪表盘的部署变得简单。地形生成、道路铺设和交通线都是在您玩《模拟城市》时直接创建的。也就是说，朗姆酒，这才是真正的朗姆酒，网友们是不可能用手去体验的。真的，我想说的是其他模型可以直接覆盖（doge）。有关更多详细信息，请参阅技术报告和数据表模型。推理能力的一小步，就是一大步。更新ate 正式宣布将取代上周发布的 Gemini。 3 Deep Think 背后的核心智能被揭示。 3.1 Pro在Gemini 3的基础上，在基础推理能力上更进了一步。在ARC-AGI-2基准测试中，3.1 Pro获得了77.1%的验证分数，其推理性能是3 Pro的两倍。此外，3.1 Pro 支持 100 万个上下文，知识截止日期为 2025 年 1 月，并在多模态理解、振动编码、多语言性能和长上下文方面进行了改进。在Arena基准测试结果中，3.1 Pro的整体排名分数也比3 Pro高出13分，文本和代码维度的性能提升也很明显。在官方的多模态效果中，ba同一个字，3.1 Pro相比3.0 Pro有更多的动作一致性和色彩。-性能显着提升。在推理能力方面，3.1 Pro可以处理较复杂的快速单词要求比前几代的结构和步骤更多。比如下面这个案例，3.1 Pro直接生成了《八哥飞》的3D版本，并立即放置视觉代码，轻松打造互动游戏。用户可以通过手势追踪直接控制鸟群，屏幕还可以根据鸟群动作的变化产生音乐。总体而言，Gemini 3.1 Pro 在查看复杂主题方面确实取得了长足的进步。网友们也很快验证了官方的宣传。例如使用3.1 Pro直接生成《我的世界》。看看这位用3.1 Pro创建个人网站的网友（还别说，你觉得比Gemini官网好吗？）：有的网友想象力非常丰富，用3.1 Pro开发了教育应用。他们坦言，这个模型在模拟光效方面非常真实。经历了整个过程后，大家都说“双子座可不是开玩笑的”。目前可用Google AI Pro 和 Ultra 用户可以在 Gemini 3.1 ProGemini 应用程序和 API 中使用，也可以在 NotebookLM 中使用这一最新模型。智能成本继续呈数量级下降。有趣的是，Gemini 3.1 Pro的发布是谷歌首次采用“.1”这样的小版本号。有网友表示：“不对，Gemini 3 Pro不是还处于预览阶段吗？”这是新型号吗？我必须说，2026年的大型车型注定会起飞。另外值得注意的是，谷歌的这一小步将模型推向了帕累托面前的大尺度。很容易理解，帕累托前沿使成本最小化，性能最大化。价格方面，Gemini 3.1 Pro Preview 入门价格为 $2（<200,000 个代币）/$4（200,000 个代币），起始价格为 $4（<200,000 个代币）/$18（200,000 个代币），与 Gemini 3 Pro Preview 相同。从ARC-AGI基准来看，每完成一个ARC-AGI-2任务的成本为0.96美元（约合6.63人民币）。相比之下，葛mini 3 Deep Think 的成本比 3.1 Pro 贵了 10 倍，而两者的性能差异只有几个百分点。有网友认为，这样的进展速度将“彻底打破传统的成本情报曲线”。与基准列表上测试分数的变化相比，对于快速发展的大型模型应用程序来说，成本的持续压缩更为明显。而到了 2026 年，这仅仅是一个开始。参考链接：[1]https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro/[2]https://deepmind.google/models/gemini/pro/
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