Gemini 3.1 Pro: Ang Pagtalon sa Reasoning ng Google
Inilabas ng Google ang Gemini 3.1 Pro noong Pebrero 19, 2026 — nakakuha ito ng 77.1% sa ARC-AGI-2, mahigit doble ng Gemini 3 Pro. Narito ang buong breakdown ng benchmark, presyo ($2/$12 bawat M token), availability, at kung ano ang kahulugan nito para sa mga developer.
TL;DR
Inilabas ng Google ang Gemini 3.1 Pro (preview) noong Pebrero 19, 2026. Ang mga pangunahing numero:
- ARC-AGI-2: 77.1% — mahigit doble ng Gemini 3 Pro (31.1%), tinalo ang Opus 4.6 (68.8%) at GPT-5.2 (52.9%)
- GPQA Diamond: 94.3% — nangunguna sa lahat ng mga model sa graduate-level na siyensya
- SWE-bench: 80.6% — katumbas ng Opus 4.6 (80.8%) sa coding
- Presyo: $2/$12 bawat M token — pinakamurang frontier model
- 1M token context — walang pagbabago mula sa Gemini 3 Pro
- Nangunguna sa 13 sa 16 na benchmark na sinuri ng Google
- Available na ngayon sa preview: AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, Gemini app
Ang Inanunsyo ng Google
Noong Pebrero 19, 2026, inilabas ng Google ang Gemini 3.1 Pro — ang unang ".1" na dagdag sa kanilang model versioning. Nakabatay ito sa Gemini 3 Pro (Nobyembre 2025) sa pamamagitan ng pag-integrate ng mga teknik mula sa Gemini 3 Deep Think series sa isang mas accessible at mas mabilis na model.
Inilarawan ito sa blog ng Google bilang idinisenyo para sa "mga gawain kung saan hindi sapat ang isang simpleng sagot" — mga komplikadong multi-step reasoning, data synthesis, at mga agentic workflow.
Ang pangunahing istatistika: 77.1% sa ARC-AGI-2, ang benchmark para sa novel abstract reasoning. Higit itong doble sa 31.1% ng Gemini 3 Pro, at mas mataas kaysa sa Opus 4.6 (68.8%) at GPT-5.2 (52.9%). Tinawag itong VentureBeat bilang "isang Deep Think Mini na may adjustable reasoning on demand."
Detalyadong Breakdown ng Benchmark
Kung Saan Nangunguna ang Gemini 3.1 Pro (13 sa 16 na benchmark)
| Benchmark | Ano ang Sinusuri | Gemini 3.1 Pro | Pinakamahusay na Kakompetensya |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | Novel reasoning | 77.1% | Opus 4.6: 68.8% |
| GPQA Diamond | Graduate science | 94.3% | GPT-5.2: 92.4% |
| BrowseComp | Agentic web search | 85.9% | Opus 4.6: 84.0% |
| Terminal-Bench 2.0 | Terminal coding | 68.5% | Opus 4.6: 65.4% |
| APEX-Agents | Kakayahan bilang agent | 33.5% | Opus 4.6: 29.8% |
| MCP Atlas | Paggamit ng tool | 69.2% | — |
| t2-bench Telecom | Domain-specific | 99.3% | — |
| SWE-bench Verified | Coding | 80.6% | Opus 4.6: 80.8% |
| MRCR v2 | Long-context | 84.9% | Sonnet 4.6: 84.9% (tie) |
Kung Saan Nanalo pa rin ang mga Kakompetensya
| Benchmark | Ano ang Sinusuri | Panalo | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| GDPval-AA (Elo) | Office tasks | Sonnet 4.6: 1633 | Hindi idineklara |
| Terminal-Bench 2.0 | Heavy terminal coding | GPT-5.3-Codex: 77.3% | 68.5% |
| SWE-Bench Pro | Advanced coding | GPT-5.3-Codex: 56.8% | Hindi idineklara |
| OSWorld | Paggamit ng computer | Sonnet 4.6: 72.5% | Hindi na-benchmark |
Ang Pagtalon sa Reasoning sa Konteksto
Sinusukat ng ARC-AGI-2 ang kakayahan ng isang model na malutas ang mga problemang hindi pa nito nakikita — purong abstract reasoning, hindi pattern matching mula sa training data. Narito kung gaano kabilis ang pag-improve ng Gemini:
| Model | ARC-AGI-2 | Petsa |
|---|---|---|
| Gemini 3 Pro | 31.1% | Nob 2025 |
| GPT-5.2 | 52.9% | Dis 2025 |
| Claude Opus 4.6 | 68.8% | Peb 2026 |
| Gemini 3.1 Pro | 77.1% | Peb 2026 |
Tumalon ang Gemini 3.1 Pro mula 31.1% patungong 77.1% sa loob ng isang bersyon — isang 148% na pag-unlad. Ito ay bunga ng pag-integrate ng mga advanced reasoning technique ng Deep Think sa base model.
Ang Nagbago kumpara sa Gemini 3 Pro
1. Deep Think Integration
Ang Gemini 3 Deep Think ay isang hiwalay at mas mabagal na model na na-optimize para sa pinalawak na reasoning. Isinama ng Gemini 3.1 Pro ang mga teknik na iyon sa standard model, na may adjustable reasoning depth. Makukuha mo ang Deep Think-level na reasoning nang wala ang Deep Think latency para sa karamihan ng mga gawain.
2. Higit na Mas Mahusay na Reasoning
Ang mga numero mismo ang nagpapatunay:
| Benchmark | Gemini 3 Pro | Gemini 3.1 Pro | Pag-unlad |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | 31.1% | 77.1% | +148% |
| GPQA Diamond | ~88% | 94.3% | +7% |
| APEX-Agents | 18.4% | 33.5% | +82% |
3. Mas Mahusay na Agentic Performance
Ang mga score sa APEX-Agents (33.5%) at MCP Atlas (69.2%) ay nagpapakita na ang Gemini 3.1 Pro ay higit na mas may kakayahan bilang isang autonomous agent — ang paggamit ng tool, multi-step planning, at self-correction ay pawang napabuti.
4. Napanatili ang Lakas sa Multimodal
Pinapanatili ng Gemini 3.1 Pro ang pangunahing bentahe ng Gemini: native multimodal processing ng text, imahe, audio, at video sa loob ng iisang konteksto. Wala pang ibang frontier model ang nakakapantay sa lawak na ito sa ganitong presyo.
Presyo
Parehong presyo ng Gemini 3 Pro — isang libreng upgrade:
| Context Size | Input (bawat M token) | Output (bawat M token) |
|---|---|---|
| ≤200K token | $2.00 | $12.00 |
| >200K token | $4.00 | $18.00 |
Paghahambing sa mga Kakompetensya
| Model | Input | Output | Relatibong Gastos |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | 1x |
| Claude Sonnet 4.6 | $3.00 | $15.00 | 1.5x |
| GPT-5.2 | $5.00 | $15.00 | 2.0x (input) |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | 7.5x |
Ang Gemini 3.1 Pro ang pinakamurang frontier model — 33% na mas mura kaysa sa Sonnet 4.6 sa input, at 20% na mas mura sa output.
Gastos Bawat Session (100K in + 20K out)
| Model | Gastos |
|---|---|
| Gemini 3.1 Pro | $0.44 |
| Claude Sonnet 4.6 | $0.60 |
| GPT-5.2 | $0.80 |
| Claude Opus 4.6 | $3.00 |
Karagdagang cost optimization:
- Batch mode: 50% discount ($0.22/session)
- Context caching: Ang mga cached input read ay nagkakahalaga ng 10% ng base price
Availability
Kung Saan Ito Magagamit
| Platform | Status | Model ID |
|---|---|---|
| Gemini App (consumer) | Unti-unting inilalabas | Auto-selected |
| Google AI Studio | Available na ngayon | gemini-3.1-pro-preview |
| Vertex AI | Available na ngayon | gemini-3.1-pro-preview |
| Gemini API | Available na ngayon | gemini-3.1-pro-preview |
| Gemini CLI | Available na ngayon | gemini-3.1-pro-preview |
| Antigravity | Available na ngayon | Auto-selected |
| Android Studio | Available na ngayon | Auto-selected |
| GitHub Copilot | Public preview | Maaaring piliin |
| NotebookLM | Pro/Ultra subscribers | Auto-selected |
API Quick Start
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-pro-preview")
response = model.generate_content("Your prompt here")
print(response.text)
Custom Tools Endpoint
Naglabas din ang Google ng isang specialized endpoint para sa mas mahusay na tool performance:
model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-pro-preview-customtools")
Gamitin ang endpoint na ito kapag bumubuo ng mga agent na umaasa nang malaki sa function calling at paggamit ng tool.
Ang Ibig Sabihin Nito
Umiinit ang Karera sa Reasoning
Tatlong frontier model ang inilabas sa loob ng 13 araw:
- Peb 6: Claude Opus 4.6 (Anthropic)
- Peb 17: Claude Sonnet 4.6 (Anthropic)
- Peb 19: Gemini 3.1 Pro (Google)
Bawat isa ay nag-aangkin ng pangunguna sa iba't ibang larangan. Ang landscape ng mga model ay nagkakabaha-bahagi — wala nang iisang model ang nangingibabaw sa lahat.
Best-in-Class Reasoning sa Budget na Presyo
Ang 77.1% ARC-AGI-2 ng Gemini 3.1 Pro ang pinakamataas na reasoning score na available, sa pinakamababang presyo ($2/$12). Para sa mga gawaing nangangailangan ng novel problem-solving, abstract reasoning, o scientific analysis, ito ang malinaw na pagpipilian.
Coding Parity
Sa 80.6% sa SWE-bench (kumpara sa 80.8% ng Opus 4.6 at 79.6% ng Sonnet 4.6), ang Gemini 3.1 Pro ay competitive na ngayon sa coding sa unang pagkakataon. Ang mga nakaraang Gemini model ay malayo ang agwat sa Claude sa benchmark na ito.
Ang Kulang na Bahagi: Paggamit ng Computer
Ang Gemini 3.1 Pro ay walang benchmark sa OSWorld (paggamit ng computer). Ang Claude Sonnet 4.6 ang nangunguna sa 72.5% sa kakayahang ito. Kung ang iyong workflow ay may kinalaman sa browser automation, pagpuno ng form, o pagkontrol sa desktop, Claude pa rin ang tanging opsyon.
Para sa mga Developer na Bumubuo ng mga Produkto
Ang mga praktikal na implikasyon:
- Pinakamurang reasoning: $0.44/session vs $0.60 (Sonnet) vs $0.80 (GPT-5.2)
- Pinakamahusay para sa scientific/analytical na gawain: Ang 94.3% GPQA Diamond ang pinakamataas na score na available
- Competitive sa coding: Ang 80.6% SWE-bench ay sumara sa agwat sa Claude
- Multimodal advantage: Native video/audio processing na hindi mapantayan ng Claude at GPT
- Preview status: Hindi pa GA — asahan ang mga pagpapabuti bago ang general availability
Bumubuo gamit ang AI? Ang Y Build ay nakikipag-integrate sa iyong mga gustong AI tool para sa development, at pagkatapos ay pinamamahalaan ang deployment, mga Demo Cut product video, AI SEO, at analytics — ang buong stack mula code hanggang growth. Magsimula nang libre.
Mga Pinagkunan:
- Google Blog: Gemini 3.1 Pro announcement
- Google DeepMind: Gemini 3.1 Pro Model Card
- 9to5Google: Gemini 3.1 Pro for complex problem-solving
- VentureBeat: Gemini 3.1 Pro first impressions
- MarkTechPost: Gemini 3.1 Pro 77.1% ARC-AGI-2
- OfficeChai: Gemini 3.1 Pro Benchmarks
- GitHub Blog: Gemini 3.1 Pro in GitHub Copilot
- The Decoder: Gemini 3.1 Pro reasoning