Gemini 3.1 Pro 是一款先进的多模态推理模型，在文本、音频、图像、视频和代码处理方面表现出色。与前代相比，它在推理、多语言、长上下文处理（支持百万级 token）及高级编码等基准测试中取得显著提升。该模型适用于构建复杂的智能代理和处理海量信息，同时经过严格的安全评估，确认其风险可控，确保了部署的安全性与可靠性。
新一代多模态模型
Gemini 3.1 Pro 是谷歌 Gemini 3 系列模型的最新迭代，能够原生处理多种信息格式。它可以理解和分析来自不同来源的大量、复杂的数据。
- 输入能力: 支持文本、图像、音频和视频文件，拥有高达 100 万 token 的上下文窗口。
- 输出能力: 可生成文本内容，输出长度最高可达 64K token。
这使其能够处理包含整个代码库或海量文档的复杂任务。
核心优势与应用场景
Gemini 3.1 Pro 具备高度的智能和适应性，特别适合需要增强推理、创造力和战略规划的应用。其主要应用领域包括：
- 智能代理性能: 构建能够自主规划和执行复杂任务的智能系统。
- 高级编码: 用于算法开发、代码生成和理解整个代码库。
- 长上下文与多模态理解: 分析和总结包含文本、图像和音视频的超长文档或数据集。
性能评估与基准测试
在多项基准测试中，Gemini 3.1 Pro 的性能显著优于其前身 Gemini 2.5 Pro，尤其是在需要高级推理和多模态能力的领域。
在一项衡量高级编码能力的基准测试（Agentic terminal coding）中，Gemini 3.1 Pro 的得分率为 68.5%，远超前代模型的 56.9% 和其他主流模型。
其在以下几个方面的表现尤为突出：
- 抽象推理: 在 ARC Prize 验证的抽象推理谜题中，得分率从 31.1% 跃升至 77.1%。
- 长上下文处理: 在百万级 token 的长上下文测试中，与前代模型保持了同等水平的性能。
- 智能代理搜索: 在结合搜索、Python 和浏览器工具的测试中，得分率高达 85.9%，远超前代的 59.2%。
安全性与风险控制
谷歌对 Gemini 3.1 Pro 进行了严格的安全评估，以确保其负责任地部署。
内容安全策略
与 Gemini 3.0 Pro 相比，新模型在内容安全和语气方面表现更佳，同时保持了较低的无理拒答率。人工红队测试结果也表明，其在儿童安全和其他内容安全策略上的表现与前代模型相当。
前沿模型安全框架
该框架旨在评估和防范前沿模型可能带来的严重风险，涵盖化学、生物、放射性与核信息（CBRN）、网络安全、有害操纵等领域。
- 关键能力阈值 (CCL): 这是一个用于衡量模型是否达到危险能力水平的警戒线。
- 评估结果: Gemini 3.1 Pro 未达到 CBRN、有害操纵、机器学习研发和模型失调等领域的警报阈值。
- 网络安全: 尽管之前的模型曾触发过网络安全警报，但经过额外测试，Gemini 3.1 Pro 确认未达到网络安全的关键能力阈值。
通过持续的测试和风险缓解措施，确保了模型的部署不会带来不可控的风险。