Gemini 3.1 Pro 登場：從抽象推理到競賽級程式，Google 再推高階 AI 新基準
當大型語言模型的競賽從「誰回答得快」進入「誰思考得深」，Google 再度端出新一代核心武器。2 月 19 日，Google 正式發表 Gemini 3.1 Pro，這不僅是 Gemini 3 系列的版本更新，更是一次針對高階推理能力的全面升級。官方直言，3.1 Pro 專為「沒有標準答案」的複雜任務而生，目標直指科學研究、工程開發與長鏈條決策場景。
從公開的基準測試數據來看，這次升級並非紙上談兵，而是在多項高難度評測中取得突破性進展。
為複雜任務而生的核心升級
在發表聲明中，Google 將 Gemini 3.1 Pro 定位為「更聰明、更有能力的基礎模型」，強調其在核心推理能力上的躍進。這款模型承接先前 Gemini 3 Deep Think 的研究成果，進一步強化底層智慧，使其在多步驟邏輯推理、抽象思考與專業問題拆解上表現更加成熟。
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與 2025 年 11 月推出的 Gemini 3 Pro 相比，3.1 Pro 不僅是效能優化，而是推理能力的結構性成長。
ARC-AGI-2 衝上 77.1%：抽象推理能力翻倍提升
最引人注目的成績，來自被視為高階 AI 推理指標的 ARC-AGI-2 測試。該評測專門考驗模型解決「全新邏輯模式」的能力，避免依賴既有知識記憶。
根據公開數據：
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Gemini 3.1 Pro：77.1%（ARC Prize 驗證）
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Gemini 3 Pro：31.1%
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Sonnet 4.6：58.3%
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Opus 4.6：68.8%
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GPT-5.2：52.9%
相較前代 31.1% 的表現，3.1 Pro 幾乎翻倍成長。這項成績意味著模型在面對未知問題時，具備更強的抽象推理與模式歸納能力。
專業知識與科學推理同步提升
在科學知識評測 GPQA Diamond 中，Gemini 3.1 Pro 取得 94.3%，高於 GPT-5.2 的 92.4%、Opus 4.6 的 91.3% 以及 Sonnet 4.6 的 89.9%。
這顯示 3.1 Pro 不僅能處理抽象邏輯，也在專業知識整合與科學推理層面維持頂尖水準。
程式能力大幅進化：競賽級表現拉開差距
在程式與代理任務評測中，Gemini 3.1 Pro 同樣交出亮眼成績。
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LiveCodeBench Pro：Elo 2887
（GPT-5.2 為 2393，Gemini 3 Pro 為 2439） -
SWE-Bench Verified：80.6%
（GPT-5.2 為 80.0%，Opus 4.6 為 80.8%） -
Terminal-Bench 2.0：68.5%
（GPT-5.2 為 54.0%，Sonnet 4.6 為 59.1%） -
SciCode：59%
（GPT-5.2 為 52%，Sonnet 4.6 為 47%）
尤其在競賽型程式評測中，Elo 2887 的分數顯示其在高難度演算法與多步驟程式邏輯上的優勢逐漸明顯。
多模態與長文本能力維持高水準
在多模態理解與長文本處理方面，Gemini 3.1 Pro 也展現穩定表現：
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MMMU Pro：80.5%
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MMLU：92.6%
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MRCR v2（128k）：84.9%
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1M token 長文本 pointwise：26.3%
這意味著模型不僅能推理，還能在龐大上下文中維持一致性與準確度。
從回答問題到直接產出成果
Google 強調，3.1 Pro 的價值不只體現在分數上，而在於實際應用能力。
例如，模型可直接生成可部署的動畫 SVG 程式碼。這類輸出基於純程式碼而非影像像素，不僅能無限縮放且保持清晰，檔案體積也遠小於傳統影片格式，可直接嵌入網站。
這種能力顯示模型正在從「回應工具」轉向「創作與開發工具」。
多平台同步上線，企業與開發者率先體驗
目前 Gemini 3.1 Pro 已以預覽形式開放：
開發者
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Gemini API（Google AI Studio）
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Gemini CLI
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Google Antigravity
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Android Studio
企業
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Vertex AI
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Gemini Enterprise
消費者
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Gemini App（Pro 與 Ultra 用戶享有更高使用上限）
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NotebookLM（限 Pro 與 Ultra 用戶）
Google 表示，預覽階段將持續優化，特別是在代理式工作流程（agentic workflows）等進階應用上，之後將正式全面推出。
AI 競賽進入「深度思考」時代
從各項基準測試來看，Gemini 3.1 Pro 明顯將重心放在更高層次的推理能力與專業應用場景。ARC-AGI-2 的 77.1% 成績尤其關鍵，象徵模型在面對未知邏輯問題時的突破。
在大型模型競逐愈發激烈的當下，Google 顯然選擇押注「更深層的智慧」，而非僅僅提升生成速度或對話流暢度。
隨著企業與開發者開始實測這款模型，其真正價值將在實際應用中逐步浮現。AI 的競爭焦點，或許正從生成能力，轉向更全面的思考能力。
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