Gemini 3.1 Pro: Wyjaśniamy skok Google w dziedzinie rozumowania

TL;DR

Google wydało Gemini 3.1 Pro (preview) 19 lutego 2026 roku. Kluczowe liczby:

• ARC-AGI-2: 77,1% — ponad dwukrotnie więcej niż Gemini 3 Pro (31,1%), pokonuje Opus 4.6 (68,8%) i GPT-5.2 (52,9%)
• GPQA Diamond: 94,3% — prowadzi wśród wszystkich modeli w naukach ścisłych na poziomie akademickim
• SWE-bench: 80,6% — dorównuje Opus 4.6 (80,8%) w programowaniu
• Cena: 2 USD / 12 USD za 1 mln tokenów — najtańszy model klasy frontier
• Kontekst 1M tokenów — bez zmian względem Gemini 3 Pro
• Prowadzi w 13 z 16 benchmarków ocenianych przez Google
• Dostępny już teraz w wersji preview: AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, aplikacja Gemini

Co ogłosiło Google

19 lutego 2026 r. Google wydało Gemini 3.1 Pro — pierwszy przyrost wersji o „.1” w ich nazewnictwie modeli. Bazuje on na Gemini 3 Pro (listopad 2025), integrując techniki z serii Gemini 3 Deep Think w bardziej dostępnym i szybszym modelu.

Blog Google opisuje go jako zaprojektowany do „zadań, w których prosta odpowiedź nie wystarcza” — złożonego, wieloetapowego rozumowania, syntezy danych i workflow opartych na agentach.

Główna statystyka: 77,1% w ARC-AGI-2, benchmarku dla nowatorskiego rozumowania abstrakcyjnego. To ponad dwukrotność wyniku Gemini 3 Pro (31,1%) i wynik znacznie wyższy niż w przypadku Opus 4.6 (68,8%) oraz GPT-5.2 (52,9%). VentureBeat nazywa go „Deep Think Mini z regulowanym rozumowaniem na żądanie”.

Pełne zestawienie benchmarków

Gdzie Gemini 3.1 Pro prowadzi (13 z 16 benchmarków)

Gdzie konkurenci wciąż wygrywają

Skok w rozumowaniu w kontekście

ARC-AGI-2 mierzy zdolność modelu do rozwiązywania problemów, których nigdy wcześniej nie widział — czyste rozumowanie abstrakcyjne, a nie dopasowywanie wzorców z danych treningowych. Oto jak szybko poprawiło się Gemini:

Gemini 3.1 Pro przeskoczyło z 31,1% do 77,1% w jednej wersji — to poprawa o 148%. Wynika to z integracji technik rozszerzonego rozumowania Deep Think z modelem bazowym.

Co się zmieniło względem Gemini 3 Pro

1. Integracja Deep Think

Gemini 3 Deep Think był oddzielnym, wolniejszym modelem zoptymalizowanym pod kątem rozszerzonego rozumowania. Gemini 3.1 Pro wprowadza te techniki do standardowego modelu, oferując regulowaną głębię rozumowania. Otrzymujesz rozumowanie na poziomie Deep Think bez typowych dla niego opóźnień w większości zadań.

2. Drastycznie lepsze rozumowanie

Liczby mówią same za siebie:

3. Lepsza wydajność agentowa

Wyniki APEX-Agents (33,5%) i MCP Atlas (69,2%) pokazują, że Gemini 3.1 Pro jest znacznie bardziej zdolny jako autonomiczny agent — poprawiono korzystanie z narzędzi, wieloetapowe planowanie i autokorektę.

4. Utrzymana siła multimodalności

Gemini 3.1 Pro zachowuje główną przewagę Gemini: natywne przetwarzanie multimodalne tekstu, obrazów, dźwięku i wideo w ramach jednego kontekstu. Żaden inny model klasy frontier nie dorównuje tej wszechstronności w tej cenie.

Cennik

Taka sama cena jak Gemini 3 Pro — bezpłatna aktualizacja:

Porównanie z konkurencją

Gemini 3.1 Pro to najtańszy model klasy frontier — o 33% tańszy od Sonnet 4.6 na wejściu i o 20% tańszy na wyjściu.

Koszt sesji (100K wejście + 20K wyjście)

Dodatkowa optymalizacja kosztów:

• Tryb Batch: 50% zniżki (0,22 USD/sesja)


• Context caching: Odczyty z pamięci podręcznej kosztują 10% ceny bazowej

Dostępność

Gdzie można go użyć

Szybki start z API

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)

Endpoint dla niestandardowych narzędzi

Google uruchomiło również specjalistyczny punkt końcowy dla lepszej wydajności narzędzi:

model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-pro-preview-customtools")

Używaj tego endpointu przy budowaniu agentów, którzy w dużym stopniu polegają na wywoływaniu funkcji i korzystaniu z narzędzi.

Co to oznacza

Wyścig o rozumowanie nabiera tempa

W ciągu 13 dni wydano trzy modele klasy frontier:

• 6 lutego: Claude Opus 4.6 (Anthropic)


• 17 lutego: Claude Sonnet 4.6 (Anthropic)


• 19 lutego: Gemini 3.1 Pro (Google)

Najlepsze w swojej klasie rozumowanie w budżetowej cenie

Wynik 77,1% w ARC-AGI-2 modelu Gemini 3.1 Pro to najwyższy dostępny wynik rozumowania przy najniższej cenie (2 USD / 12 USD). W zadaniach wymagających nowatorskiego rozwiązywania problemów, abstrakcyjnego rozumowania lub analizy naukowej jest to wybór oczywisty.

Parytet w programowaniu

Z wynikiem 80,6% w SWE-bench (kontra 80,8% Opus 4.6 i 79,6% Sonnet 4.6), Gemini 3.1 Pro po raz pierwszy staje się konkurencyjne w programowaniu. Poprzednie modele Gemini znacznie ustępowały Claude w tym benchmarku.

Brakujący element: Korzystanie z komputera

Gemini 3.1 Pro nie posiada wyników w OSWorld (korzystanie z komputera). Claude Sonnet 4.6 prowadzi w tej dziedzinie z wynikiem 72,5%. Jeśli Twój workflow obejmuje automatyzację przeglądarki, wypełnianie formularzy lub sterowanie pulpitem, Claude pozostaje jedyną realną opcją.

Dla programistów tworzących produkty

Praktyczne wnioski:

• Najtańsze rozumowanie: 0,44 USD/sesja vs 0,60 USD (Sonnet) vs 0,80 USD (GPT-5.2)


• Najlepszy do zadań naukowych/analitycznych: 94,3% w GPQA Diamond to najwyższy dostępny wynik


• Konkurencyjny w programowaniu: 80,6% w SWE-bench niweluje dystans do Claude


• Przewaga multimodalna: Natywne przetwarzanie wideo/audio, któremu Claude i GPT nie dorównują


• Status Preview: To jeszcze nie jest wersja GA — spodziewaj się ulepszeń przed ogólną dostępnością

• 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