В этот четверг, 19 февраля 2026 года, Google выпустила Gemini 3.1 Pro — улучшенную версию своей модели искусственного интеллекта, предназначенную для решения сложных задач в таких областях, как наука, исследования и инженерия. Это обновление включает значительные улучшения в основные рассуждения, позволяя системе обрабатывать многогранные проблемы с большей точностью и скоростью.
Запуск состоится в Маунтин-Вью, штат Калифорния, и направлен на повышение качества продуктов для потребителей и разработчиков за счет внедрения достижений, которые удваивают производительность в стандартизированных оценках. В результате модель позиционирует себя как важный инструмент для профессионалов, которым требуются быстрые решения в сложных сценариях.
Мотивация этой инновации заключается в необходимости расширить возможности ИИ для реальных приложений, где синтез мультимодальных данных и решение новых логических моделей имеют решающее значение. Gemini 3.1 Pro уже поддерживает последние обновления Gemini 3 Deep Think, расширяя возможности повседневных инструментов.
Достижения в области рассуждений
Gemini 3.1 Pro набрал 77,1% в ARC-AGI-2, тесте, который измеряет способность выявлять новые логические закономерности. Этот результат более чем вдвое превышает производительность Gemini 3 Pro, который набрал 31,1% в том же тесте.
Кроме того, модель отличилась в мультимодальных оценках, таких как MMMU-Pro, достигнув 80,5%, что демонстрирует ее эффективность в интеграции текста, изображений и кода. Эти показатели подтверждают эволюцию интеллектуальной основы системы.
Независимое тестирование подтвердило превосходство над конкурентами, такими как Sonnet 4.6 и GPT-5.2, в сценариях абстрактного рассуждения. В Google подчеркнули, что такие достижения облегчают практическое применение в технических областях.
Модель также улучшилась в GPQA Diamond (94,3%) с упором на передовые научные знания. Эти результаты отражают инвестиции в обучение обширным и мультимодальным наборам данных.
Практическое применение для профессионалов
Новая модель позволяет настраивать потоки телеметрии в реальном времени для динамических информационных панелей, например, в аэрокосмических проектах. Эта функция ускоряет мониторинг сложных данных без постоянного ручного вмешательства.
В инженерном деле Gemini 3.1 Pro помогает оптимизировать системы, точно интерпретируя экспериментальные данные и моделируя сценарии. Профессионалы могут создавать интегрированные визуализации на основе текстовых описаний.
Для исследователей система синтезирует информацию из кодовых и аудиохранилищ, ускоряя анализ в области химии и физики. Эта мультимодальная интеграция сокращает время, затрачиваемое на повторяющиеся задачи.
Разработчики получают выгоду от агентной генерации кода, при которой модель одновременно выполняет многоэтапные задачи. Это повышает производительность в средах совместного программирования.
Интеграция в продукты Google
Обновление теперь доступно в приложении Gemini для подписчиков Google AI Ultra и предлагает приоритетный доступ к таким функциям, как Deep Research. Пользователи могут исследовать контексты до 1 миллиона токенов для крупных проектов.
В Google Cloud и Vertex AI модель поддерживает корпоративное развертывание, позволяя настраивать ее под конкретные нужды промышленных секторов. Эта доступность расширяет экосистему инструментов на основе искусственного интеллекта.
Gemini API упрощает встраивание в сторонние приложения благодаря поддержке вызовов функций и структурированного вывода. Разработчики сообщают о большей эффективности мультимодальных интеграций.
Производительность в мультимодальных испытаниях
Модель получила 80,6% в SWE-Bench Verified, выделив агентное кодирование для реальных репозиториев. Эта метрика указывает на надежность в сложных сценариях программирования.
В Terminal-Bench 2.0 оценка 68,5% отражает способность выполнять агентные терминальные задачи, необходимые для автоматизации рабочих процессов. Это усовершенствование преодолевает ограничения предыдущих версий.
По языковым оценкам MMMLU набрал 92,6%, продемонстрировав знание многоязычных вопросов. Это делает систему доступной для глобальных пользователей в различных контекстах.
MRCR v2 с 84,9% в длинных контекстах из 128 тыс. токенов доказывает способность поддерживать согласованность при обширном анализе. Эти достижения делают Gemini 3.1 Pro лидером в области мультимодальности.
Преимущества для творческих задач
Gemini 3.1 Pro преобразует текстовые концепции в анимированные визуализации, такие как интерактивные файлы SVG, что упрощает создание прототипов творческих идей. Этот инструмент ускоряет процесс проектирования в многопрофильных командах. Дизайнеры и создатели контента используют эту модель для создания четких визуальных представлений абстрактных тем, интегрируя данные из нескольких источников для получения целостных результатов.
В совместных проектах система помогает синтезировать информацию, создавая визуальные сводки, упрощающие передачу сложных данных. Такой подход уменьшает недопонимание и оптимизирует время разработки.
Расширение для подписок и доступа
Подписчики Google AI Pro получают расширенный доступ к модели, включая изображения с помощью Nano Banana Pro и видео с помощью Veo 3.1. Ежемесячный план начинается с 7,99 долларов США с первоначальными скидками для новых пользователей. Студенты получают один год бесплатно, что поощряет их использование в учебных целях.
Google AI Ultra за 19,99 долларов США в месяц предлагает высочайший уровень доступа, включая режим Deep Think для решения сложных технических проблем. Эта структура плана предназначена для обычных пользователей и компаний с высокими требованиями.
Разработчикам Google AI Studio и Gemini API предоставляют инструменты для начального бесплатного экспериментирования с возможностью масштабирования для более крупных проектов. Интеграция с такими протоколами, как OpenAI и Anthropic, облегчает миграцию существующих систем.
Компании, заинтересованные в раннем доступе к Deep Think через API, могут подписаться на пробные версии, ориентированные на приложения в области исследований и разработок. Эта инициатива способствует совместным инновациям в этом секторе.
Улучшения режима глубокого размышления
Режим Deep Think, обновленный в Gemini 3.1 Pro, повышает разрешение задач в области науки и техники, достигая 84,6% в ARC-AGI-2. Это усовершенствование обеспечивает прогресс в таких областях, как алгоритмическая оптимизация и физическое моделирование. Исследователи используют этот режим для интерпретации экспериментальных данных по химии, набрав 82,8% на Международной химической олимпиаде 2025 года.
По физике результат 87,7% на Международной олимпиаде по физике 2025 года демонстрирует точность в сложных симуляциях. Система обрабатывает уравнения и мультимодальные наборы данных для получения действенной информации.
По математике успеваемость в 81,5% на Международной математической олимпиаде 2025 года отражает способность учащихся проходить строгие тесты. Инженеры применяют это для оптимизации системы, сокращая ручные итерации.
CMT-Benchmark зафиксировал 50,5%, выделив приложения в технических тестовых задачах. Эта универсальность делает Deep Think незаменимым инструментом для профессионалов в областях STEM.
Наличие и планы на будущее
Gemini 3.1 Pro находится в предварительной версии в приложении Gemini и Google Cloud с постепенным внедрением для всех пользователей. Google планирует расширить глобальный доступ, корректируя местные часовые пояса в каждом регионе.
Постоянные обновления направлены на интеграцию большего количества функций, таких как поддержка внешних инструментов и структурированных результатов. Это сохраняет модель конкурентоспособной на быстро развивающемся рынке.
Агентские возможности и возможности кодирования
В агентном режиме модель выполняет многоэтапные задачи с более эффективным использованием инструментов, достигая 80,6% в SWE-Bench Verified. Разработчики создают персональных агентов, которые автоматизируют сложные рабочие процессы, интегрируя код и мультимодальные данные для эффективных решений. Эта функциональность уменьшает количество ошибок в средах совместного программирования и ускоряет разработку приложений. Система генерирует код для визуализаций, пользовательских интерфейсов и игр на основе подробных инструкций.
Оптимизация для повышения эффективности
Модель работает с контекстными окнами объемом до 1 миллиона токенов, что позволяет анализировать обширные наборы данных без потери производительности. Эта характеристика жизненно важна для исследовательских задач, где обычно используются большие объемы данных.
Эффективность в скорости, особенно во встроенной флэш-памяти Gemini 3, обеспечивает баланс между интеллектом и скоростью работы приложений реального времени. Пользователи сообщают о повышении ежедневной производительности.
Влияние на конкретные отрасли
В аэрокосмической отрасли Gemini 3.1 Pro настраивает динамические информационные панели на основе телеметрии в реальном времени, отслеживая переменные в реальном времени. Инженеры используют это для оптимизации бесперебойной работы.
В вычислительной биологии модель обрабатывает генетические последовательности и изображения, ускоряя открытия в медицинских исследованиях. Это приложение демонстрирует универсальность в научных областях.
В сфере финансов мультимодальный анализ данных помогает в прогнозном моделировании, интеграции текста и графики для принятия обоснованных решений. Система сохраняет точность в нестабильных сценариях.
В сфере развлечений создание творческого контента, такого как видео, с помощью Veo 3.1 расширяет возможности для авторов. Интеграция с планами подписки упрощает доступ.
Образовательные ресурсы и доступность
Студенты получают доступ к модели бесплатно в течение года, используя ее для таких задач, как написание и анализ данных. Эта инициатива продвигает инклюзивное образование в области искусственного интеллекта.
Учебные пособия в Google AI Studio предназначены для начинающих пользователей и охватывают все: от базовых вызовов до расширенной интеграции. Это демократизирует использование передовых технологий.
Эволюция семьи Близнецов
Серия Gemini 3 развилась из предыдущих моделей, включив в себя мультимодальность и расширенные возможности мышления. 3.1 Pro представляет собой нынешнюю вершину этой линейки.
По сравнению с Gemini 2.5 Flash-Lite новая модель предлагает большую производительность для выполнения объемных задач при сохранении эффективных затрат.
Акцент на периферийном интеллекте делает Google лидером в области инноваций в области искусственного интеллекта. Планируются регулярные обновления.
Разработчики могут исследовать модель через API, тестируя ее в реальных сценариях для получения постоянной обратной связи. Этот итеративный подход обеспечивает постоянные улучшения.
Подробные мультимодальные функции
Gemini 3.1 Pro понимает аудио, видео и код, обрабатывая информацию из целых репозиториев для комплексного анализа. В таких тестах, как MMMU-Pro, в режиме Deep Think этот показатель составляет 81,5%.
Для творческих задач модель генерирует контент из мультимодальных подсказок, например преобразование описаний в анимацию. Создатели используют это для быстрого прототипирования.
В разработке программного обеспечения агентные возможности позволяют писать код на терминалах, причем 68,5% в Terminal-Bench 2.0. Это ускоряет сложную отладку.
Многоязычная языковая поддержка, составляющая 92,6% в MMMLU, облегчает глобальные приложения без языковых барьеров.