Gemini 3.1 Pro

一、Gemini 3.1 Pro是什么？谷歌最强推理AI模型，代码生成与复杂任务解决方案

1.1 产品定位与发布背景

Gemini 3.1 Pro是谷歌在2026年2月19日发布的旗舰AI模型，作为Gemini 3系列的重要升级版本。官方将其定位为“专为最复杂问题求解任务设计的智能模型”，这意味着它不再仅仅是聊天机器人，而是能够处理需要深度推理、多步骤规划和复杂逻辑分析的高阶任务。

从技术演进来看，这次“.1”的小版本号背后隐藏着巨大的性能跃升。根据谷歌官方数据，Gemini 3.1 Pro在ARC-AGI-2抽象推理测试中获得了77.1%的得分，是前代Gemini 3 Pro（31.1%）的两倍以上。这种进步幅度在大模型迭代中极为罕见，被业界称为“代际跃升”而非简单的小修小补。

Gemini 3.1 Pro核心功能快览

Gemini 3.1 Pro是谷歌专为复杂任务设计的AI模型，2026年2月发布。它最大的亮点是推理能力翻倍，在ARC-AGI-2测试中得分77.1%，支持100万token超长上下文，具备三级思考模式（low/medium/high）。该模型在代码生成、SVG动画制作、多模态理解等方面表现突出，价格却保持与前代相同，性价比极高。

1.2 核心技术创新

Gemini 3.1 Pro的核心突破集中在三个方面：

推理能力革命性提升：模型采用了新的三级思考系统（low/medium/high），让用户可以根据任务复杂度灵活调整计算资源。在high模式下，模型会进行深度推理，接近此前Gemini 3 Deep Think的能力水平。

长上下文处理能力：支持100万token输入和6.5万token输出，可以一次性处理整本书籍、数小时会议记录或完整代码库，解决了传统模型长文本处理碎片化的问题。

多模态深度融合：不仅支持文本、图像、视频、音频的输入输出，还在SVG动画生成、3D场景构建等创意任务上表现出色。官方演示中，模型能够根据简单提示生成复杂的交互式SVG动画，如“鹈鹕骑自行车”的生动场景。

1.3 产品关键信息列表

项目	具体信息
发布公司​	Google（谷歌）
发布时间​	2026年2月19日
模型版本​	gemini-3.1-pro-preview（预览版）
上下文窗口​	100万token输入，6.5万token输出
知识截止日期​	2025年1月
思考模式​	low/medium/high三级可调
主要访问方式​	Gemini App、NotebookLM、Google AI Studio、Gemini API
定价策略​	输入2/百万token，输出12/百万token（200k内）

二、Gemini 3.1 Pro的主要功能和特点

2.1 核心功能详解

1. 三级思考系统：这是Gemini 3.1 Pro最显著的创新之一。low模式适合简单问答和翻译，响应速度快；medium模式平衡速度与质量，适合日常开发；high模式则进行深度推理，适合复杂debug和架构设计。这种设计让用户能够根据任务需求精准控制计算成本。

2. 代码生成与重构能力：在SWE-Bench编码测试中，Gemini 3.1 Pro获得80.6%的得分，与Claude Opus 4.6的80.9%几乎持平。实际测试中，它能够将200行的Express中间件重构成Koa + TypeScript，并自动添加完整的类型定义、分层错误处理和Zod schema验证。

3. 复杂逻辑推理：模型在找bug测试中表现出色。给出一段包含5层嵌套条件的业务逻辑代码，Gemini 3.1 Pro能够一次性找出折扣叠加溢出、除零风险、逻辑矛盾三个问题，而前代只能找到其中一个。

4. SVG动画生成：这是视觉创作领域的重大突破。模型可以直接从文本描述生成网站就绪的动画SVG文件，如“鹈鹕骑自行车”的生动场景。生成的SVG不仅视觉效果出色，代码结构也清晰优雅。

5. 多模态理解与生成：支持文本、图像、视频、音频的一体化处理。在Video-MMMU视频理解基准测试中得分87.6%，能够精准解析视频内容并理解多模态逻辑关联。

2.2 技术特点分析

性能大幅提升：除了推理能力翻倍外，在BrowseComp搜索理解测试中从59.2%提升到85.9%，说明长文档和网页理解能力显著增强。MMLU-Pro知识测试得分84.3%，也优于多数竞品。

成本效益突出：虽然性能大幅提升，但定价与上一代保持一致。输入价格2/百万token，输出12/百万token（200k上下文内）。与Claude Opus 4.6相比，能力接近但价格只有其1/60，性价比极高。

工程化能力增强：模型能够处理端到端的复杂任务。官方演示中，Gemini 3.1 Pro独立构建了实时国际空间站跟踪仪表板，一次性完成从API数据获取到UI构建再到物理模拟的全流程。

三、如何使用Gemini 3.1 Pro？

3.1 访问方式与平台

Gemini 3.1 Pro目前提供多种访问渠道，满足不同用户需求：

1. 普通用户渠道：

• Gemini应用程序：通过gemini.google.com直接访问，免费用户每天有2次使用Pro模型的机会。
• NotebookLM：谷歌的知识管理工具，已集成Gemini 3.1 Pro，适合处理长文档和研究任务。

2. 开发者渠道：

• Google AI Studio：官方开发平台，提供可视化界面和参数调整功能。
• Gemini API：支持OpenAI兼容格式，可直接通过API调用。
• Gemini CLI：命令行工具，适合自动化任务。
• Android Studio预览版：集成开发环境中的AI助手。

3. 企业用户渠道：

• Vertex AI：谷歌的企业级AI平台。
• Gemini Enterprise：针对大型企业的定制化服务。

3.2 详细操作指南

第一步：选择访问平台

对于大多数用户，建议从Gemini应用程序开始。访问gemini.google.com，登录谷歌账号即可使用。免费版本每天提供2次Pro模型使用机会，足够日常体验。

第二步：理解三级思考模式

在Google AI Studio或API调用时，可以指定thinking参数：

• low：快速响应，适合简单任务
• medium：平衡模式，日常开发推荐
• high：深度推理，复杂问题专用

实际使用建议：日常开发用medium，遇到复杂逻辑再切换high，批量简单任务用low以节省成本。

第三步：优化提示词技巧

根据实测经验，以下提示词结构效果最佳：

1. 明确任务类型：开头说明“你是资深Python工程师”或“你是项目经理”
2. 分步指示：复杂任务拆解为多个步骤
3. 提供上下文：对于代码任务，提供相关技术栈和约束条件
4. 指定输出格式：如“输出完整的可运行代码”或“给出分步解决方案”

第四步：API调用示例

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://xingjiabiapi.org/v1"  # 兼容OpenAI格式
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个资深Python工程师"},
        {"role": "user", "content": "帮我写一个支持重试和超时的HTTP客户端封装"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=4096
)
print(response.choices[0].message.content)

3.3 使用技巧与最佳实践

代码开发场景：对于复杂代码重构，先让模型分析现有代码结构，再提出重构方案。实测显示，Gemini 3.1 Pro能够主动询问上下文信息，如“原代码里的req.user是从JWT中间件注入的吗？”，这种交互式开发体验远超传统代码助手。

文档处理场景：利用100万token上下文优势，一次性上传完整技术文档或书籍，让模型进行摘要、分析或问答。OfficeChai实测显示，在处理百万级token长文档时，信息提取准确率保持在90%以上。

创意设计场景：描述需求时尽量具体，如“生成一个Windows 11风格的网络操作系统界面，包含文本编辑器、Python终端和文件管理器”。模型能够理解复杂的设计需求并生成可运行的代码。

四、Gemini 3.1 Pro的官方地址和网页版入口地址

4.1 主要访问渠道

官方网站与应用程序：

• Gemini网页版：https://gemini.google.com
• Google AI Studio：https://makersuite.google.com/app/ai-studio
• NotebookLM：https://notebooklm.google.com

API文档与开发者资源：

• Gemini API文档：https://ai.google.dev/gemini-api/docs
• GitHub示例代码库：https://github.com/google/generative-ai-docs
• 官方博客与更新：https://blog.google/technology/ai/

4.2 各平台功能对比

平台	适用用户	核心功能	免费额度	付费方案
Gemini App​	普通用户	对话、多模态、文件上传	每天2次Pro模型	$19.99/月无限使用
Google AI Studio​	开发者	API测试、参数调整、批量处理	有限免费额度	按token计费
NotebookLM​	研究者/学生	长文档分析、知识管理、研究助手	集成在Gemini订阅中	同Gemini订阅
Gemini API​	企业/开发者	程序化调用、集成到应用	免费试用额度	$2/百万token输入

4.3 获取方式详细说明

免费体验途径：

1. 直接访问gemini.google.com，使用谷歌账号登录
2. 每天有2次机会使用Gemini 3.1 Pro模型
3. 可以体验基本对话、文件上传、代码生成等功能

开发者接入流程：

1. 访问Google AI Studio创建项目
2. 获取API密钥
3. 按照文档集成到应用中
4. 前几个月通常有免费额度，之后按使用量计费

企业级部署：

1. 联系Google Cloud销售团队
2. 评估需求后接入Vertex AI平台
3. 获得定制化训练和部署支持
4. 享受SLA保障和企业级安全特性

五、Gemini 3.1 Pro vs 同类型竞品对比分析

5.1 主要竞品横向对比

对比维度	Gemini 3.1 Pro​	Claude Opus 4.6​	GPT-5.2​	Gemini 3.0 Pro​
发布公司​	Google	Anthropic	OpenAI	Google
发布时间​	2026年2月	2026年初	2025年底	2025年11月
推理能力(ARC-AGI-2)​	77.1%	68.8%	52.9%	31.1%
编码能力(SWE-Bench)​	80.6%	80.9%	79.1%	76.8%
上下文长度​	100万token	20万token	128K token	100万token
多模态支持​	文本、图像、视频、音频	文本为主	文本、图像	文本、图像、视频
思考模式​	low/medium/high三级	单模式	单模式	两档模式
输入价格(/M tokens)​	2(≤200k),4(>200k)	$15	$2.5	$2(≤200k)
输出价格(/M tokens)​	12(≤200k),18(>200k)	$75	$10	$12(≤200k)
最佳适用场景​	复杂推理、代码开发、长文档处理	创意写作、对话体验	通用任务、生态丰富	基础开发、日常问答

5.2 深度对比分析

价格性价比：Gemini 3.1 Pro在性能接近Claude Opus 4.6的情况下，价格只有其1/60。这种“加量不加价”的策略让它在企业级应用中具有明显优势。根据Artificial Analysis的数据，跑完整个智能指数测试集，Gemini 3.1 Pro的总成本不到Opus 4.6的一半。

推理能力优势：在核心的ARC-AGI-2抽象推理测试中，Gemini 3.1 Pro的77.1%得分显著领先于所有竞品。这意味着在处理需要逻辑分析、问题拆解和创造性解决方案的复杂任务时，它表现更为出色。

工程化成熟度：虽然推理能力领先，但在工具调用和Agent稳定性方面，Gemini 3.1 Pro仍有提升空间。有开发者反馈，在自动化Agent环境下，模型容易陷入死循环，指令遵循度不如Claude稳定。

创意写作对比：在文风和创意表达方面，Claude Opus 4.6仍然保持优势。Gemini 3.1 Pro的文风偏“工程师味”，更适合技术文档和代码，而在需要情感表达和文学创作的场景中，Claude表现更好。

5.3 选择建议

选择Gemini 3.1 Pro如果：

• 需要处理复杂逻辑推理和问题解决
• 预算有限但需要高性能模型
• 大量代码开发和重构任务
• 处理超长文档和技术资料
• 需要生成SVG动画或交互界面

选择Claude Opus 4.6如果：

• 重视创意写作和文学表达
• 需要更稳定的工具调用能力
• 偏好更人性化的对话体验
• 预算充足且追求最佳综合体验

选择GPT-5.2如果：

• 依赖OpenAI生态和插件系统
• 需要最广泛的第三方集成
• 重视模型稳定性和成熟度
• 已经在GPT生态中深度投入

六、Gemini 3.1 Pro的典型应用场景与实际体验

6.1 开发者与工程师场景

复杂代码重构：在实际测试中，给Gemini 3.1 Pro一段200行的Express中间件代码，要求重构成Koa + TypeScript并添加错误处理。模型不仅完成了重构，还主动添加了Zod schema验证，并询问“原代码里的req.user是从JWT中间件注入的吗？如果是，我建议把User类型也一起定义”。这种深度的上下文理解能力让开发者印象深刻。

系统架构设计：模型能够理解复杂的系统需求并生成完整架构。有开发者让Gemini 3.1 Pro设计一个实时航空仪表盘，模型成功接入了公共遥测数据流，将国际空间站的运行轨道直观呈现，并应用真实物理原理渲染地球昼夜区域。

前端开发与设计：在SVG动画生成测试中，Gemini 3.1 Pro展现出了惊人的能力。只需一句“生成鹈鹕骑自行车的动画SVG”，模型就能输出网站就绪的动画文件，线条流畅、结构合理，远超前代效果。还有开发者用它生成了完整的Windows 11风格网络操作系统界面。

6.2 研究人员与学者场景

长文档分析与总结：利用100万token的上下文能力，研究人员可以上传整本书籍或大量论文让模型分析。OfficeChai的实测显示，在处理百万级token的技术文档时，信息提取准确率保持在90%以上，输出的摘要和技术报告连贯性优于同类模型。

学术论文辅助写作：模型在科学知识测试GPQA Diamond中获得了94.3%的高分，在专业领域的知识储备丰富。它能够帮助研究人员梳理文献、提出研究假设、甚至辅助实验设计。

数据分析与可视化：Gemini 3.1 Pro能够理解复杂的数据集并生成相应的可视化代码。有用户让它分析销售数据并生成交互式图表，模型不仅写出了代码，还提供了数据洞察和建议。

6.3 创意工作者场景

文学氛围转视觉设计：一个令人惊艳的案例是，让Gemini 3.1 Pro为《呼啸山庄》设计现代个人作品集网站。模型不仅分析了小说的哥特式氛围，还将这种文学气质转化为网站的视觉语言，包括色彩搭配、排版风格和整体美学。

3D场景与动画制作：官方演示中，Gemini 3.1 Pro生成了3D椋鸟群飞模拟系统。这不仅仅是视觉代码，还包括基于手部追踪的交互逻辑和随鸟群运动变化的生成式音乐。这种多模态融合能力为创意工作者打开了新可能。

音乐生成尝试：虽然还处于早期阶段，但Gemini 3.1 Pro已经能够生成简单的音乐片段。测试显示，在生成治愈系钢琴曲时表现可圈可点，但在国风说唱等复杂风格上仍有局限。

6.4 企业应用场景

医疗诊断辅助：第三方测试显示，Gemini 3.1 Pro在医疗领域的任务准确率从47%提升至67%。虽然不能替代专业医生，但可以作为辅助工具帮助分析病历、提供诊断建议。

法律合同审查：在法律任务中，准确率从57%跃升至74%。企业法务部门可以用它快速审查合同条款、识别潜在风险。

客户服务自动化：结合长上下文和复杂推理能力，模型能够处理多轮对话、理解客户意图、提供个性化解决方案，大幅提升客服效率。

七、Gemini 3.1 Pro能为用户带来的价值

7.1 效率提升价值

开发效率倍增：根据开发者实测，使用Gemini 3.1 Pro进行代码开发，响应速度比前代快约20%，输出质量明显提升——给出的代码直接能运行，无需手动补全import或修复类型错误。在复杂代码重构任务中，原本需要数小时的工作现在可以在几分钟内完成。

研究时间压缩：处理长文档时，传统方法需要人工阅读和总结，现在可以一次性上传整本书籍让模型分析。实测显示，百万token文档的信息提取准确率超过90%，研究人员可以快速获取核心观点和关键数据。

创意迭代加速：在UI设计和原型制作中，从概念到可运行代码的时间大幅缩短。有前端工程师表示，原本需要一天完成的交互界面，现在通过提示词几分钟就能生成基础版本。

7.2 成本节约价值

直接成本优势：与性能接近的Claude Opus 4.6相比，Gemini 3.1 Pro的价格只有其1/60。对于需要大量调用AI模型的企业，这意味着成本的大幅降低。

间接成本节省：通过自动化重复性任务，如代码审查、文档整理、数据分析等，企业可以减少人力资源投入。Box AI的评估显示，在法律合同审查中，准确率提升带来的效率增益可以转化为显著的成本节约。

培训成本降低：新员工可以通过与Gemini 3.1 Pro交互快速掌握公司技术栈和业务流程，缩短培训周期。

7.3 创新能力价值

新业务模式探索：SVG动画生成能力让小型团队也能制作高质量的交互内容，原本需要专业设计师的工作现在可以由开发人员直接完成。这为内容创作和数字营销开辟了新路径。

产品功能创新：企业可以利用模型的复杂推理能力开发智能客服、个性化推荐、风险预警等新功能，提升产品竞争力。

决策支持增强：管理层可以通过模型分析市场数据、竞争情报和内部报告，获得更深入的商业洞察，支持战略决策。

八、Gemini 3.1 Pro最近3到6个月内的重大功能更新

8.1 2026年2月核心更新

三级思考系统上线：这是最重要的架构更新。用户现在可以根据任务复杂度选择low、medium、high三种思考模式，在速度和质量之间取得平衡。high模式接近此前Gemini 3 Deep Think的能力，但成本更低。

推理能力大幅提升：ARC-AGI-2测试得分从31.1%跃升至77.1%，实现了超过一倍的性能提升。这在AI模型迭代史上都是罕见的进步幅度。

长上下文优化：虽然保持了100万token的上下文长度，但在处理超长文档时的连贯性和准确性都有显著改善。OfficeChai实测显示信息提取准确率超过90%。

多模态能力增强：SVG动画生成质量大幅提升，能够从简单文本描述生成复杂的交互式动画。视频理解能力也在Video-MMMU测试中达到87.6%。

8.2 工程化改进

API稳定性提升：虽然仍有改进空间，但相比早期版本，API调用的稳定性和响应速度都有所改善。开发者反馈响应速度比3.0 Pro快了约20%。

OpenAI兼容性：支持OpenAI兼容的API格式，降低了从其他平台迁移的成本。开发者可以几乎无缝切换。

错误处理优化：在代码生成任务中，模型能够更好地处理边界条件和异常情况，生成的代码更加健壮。

8.3 生态整合进展

NotebookLM深度集成：Gemini 3.1 Pro已完全集成到NotebookLM中，用户可以在知识管理工具中直接使用最新模型。

Android Studio支持：开发者可以在Android Studio预览版中使用Gemini 3.1 Pro作为编码助手。

企业级部署优化：Vertex AI平台提供了更完善的企业级功能，包括数据安全、定制化训练和监控工具。

九、常见问题FAQ解答

9.1 基础使用问题

Q1：Gemini 3.1 Pro免费吗？如何免费使用？

A：Gemini 3.1 Pro提供有限的免费体验。普通用户通过gemini.google.com访问，每天有2次使用Pro模型的机会。如果需要更多使用量，可以选择Pro订阅，每月$19.99获得无限使用权限。

Q2：Gemini 3.1 Pro支持中文吗？

A：完全支持。Gemini 3.1 Pro在多语言处理方面表现优秀，包括中文在内的多种语言都能良好支持。有日本用户反馈，模型对日语的响应范围和准确度都有明显提升。

Q3：100万token上下文具体能处理多长的文本？

A：100万token大约相当于70万汉字或50万英文单词。这足够处理一本中等厚度的书籍、数小时的会议录音转文字，或一个中等规模代码库的全部文件。

9.2 技术功能问题

Q4：三级思考模式具体有什么区别？应该如何选择？

A：low模式响应最快，适合简单问答和翻译；medium模式平衡速度和质量，适合日常开发；high模式进行深度推理，适合复杂debug和架构设计。建议日常使用medium，遇到复杂问题再切换high。

Q5：Gemini 3.1 Pro的代码生成能力真的能替代程序员吗？

A：不能完全替代，但能大幅提升效率。在SWE-Bench测试中得分80.6%，与Claude Opus 4.6基本持平。它擅长代码重构、bug修复和模块开发，但在系统架构和业务逻辑设计上仍需人类工程师主导。

Q6：SVG动画生成的质量如何？能直接用于生产环境吗？

A：质量显著提升，官方演示的“鹈鹕骑自行车”动画在细节和流畅度上都优于前代。对于简单的动画需求，生成的结果可以直接使用；复杂项目可能还需要设计师微调。

9.3 比较选择问题

Q7：Gemini 3.1 Pro和ChatGPT-5.2哪个更好？

A：取决于使用场景。Gemini 3.1 Pro在推理能力（ARC-AGI-2得分77.1% vs 52.9%）和价格（2/Mtokenvs2.5/M token）上都有优势。但ChatGPT在创意写作和生态丰富度上可能更胜一筹。建议根据具体需求选择。

Q8：从Gemini 3.0 Pro升级到3.1 Pro值得吗？

A：非常值得。推理能力翻倍，编码能力接近顶级水平，价格保持不变。除非你对创意写作有特别高的要求，否则升级带来的性能提升远超成本。

Q9：企业应该选择Gemini 3.1 Pro还是自建模型？

A：对于大多数企业，使用Gemini 3.1 Pro更具成本效益。自建模型需要巨大的算力投入和专业技术团队。Gemini 3.1 Pro提供了企业级服务，包括数据安全和定制化支持，更适合快速部署。

9.4 实际问题解决

Q10：使用中遇到模型“胡言乱语”或输出质量下降怎么办？

A：可以尝试以下方法：1）切换到high思考模式；2）提供更详细的上下文和约束条件；3）将复杂任务拆解为多个步骤；4）检查是否达到token限制。如果问题持续，可能是模型暂时不稳定，建议稍后重试。

Q11：如何最大化利用100万token上下文？

A：一次性上传完整文档，让模型整体分析；使用系统指令明确分析目标；对于超长文档，可以分段处理但提供足够的上下文衔接；利用模型的总结和提取能力，先获取大纲再深入细节。

Q12：API调用有什么最佳实践？

A：使用OpenAI兼容格式便于迁移；合理设置temperature参数（复杂任务用较低值）；利用streaming获取实时响应；监控token使用量控制成本；实现重试机制处理偶尔的不稳定。

十、总结

10.1 核心优势总结

Gemini 3.1 Pro代表了当前AI模型在推理能力上的重大突破。它在ARC-AGI-2测试中77.1%的得分不仅是前代的两倍以上，也超越了所有主要竞品。这种进步不是简单的参数增加，而是架构和算法的实质性改进。

性价比革命是另一个关键优势。在性能大幅提升的同时，价格保持与前代相同，与Claude Opus 4.6相比价格只有其1/60。这种“加量不加价”的策略让高性能AI变得更加普惠。

工程实用性显著增强。从复杂代码重构到SVG动画生成，从长文档分析到多模态理解，Gemini 3.1 Pro在真实工作场景中的表现令人印象深刻。它不再仅仅是“更聪明的聊天机器人”，而是真正的问题解决工具。

10.2 局限性与改进空间

尽管进步显著，Gemini 3.1 Pro仍有改进空间。部分开发者反馈在自动化Agent环境中稳定性不足，容易陷入死循环。创意写作方面，文风偏“工程师味”，不如Claude那样富有情感和文学性。

工具调用能力虽然有所提升，但仍不如专门优化的模型稳定。在需要复杂多步工具使用的场景中，表现可能不如预期。

10.3 未来展望

Gemini 3.1 Pro的发布标志着AI竞赛进入新阶段——从单纯的参数规模比拼转向实用性和性价比的竞争。随着模型能力的提升和成本的下降，AI将更深度地融入各行各业。

对于开发者而言，这意味着更强大的编码助手；对于研究者，意味着更智能的分析工具；对于创意工作者，意味着新的表达媒介。虽然模型还在Preview阶段，偶尔会有不稳定的情况，但它的潜力已经清晰可见。

建议生产环境做好fallback机制，开发测试可以放心使用。随着谷歌的持续迭代和优化，Gemini 3.1 Pro有望成为2026年最具影响力的AI工具之一。

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参考文章或数据来源

本文引用了以下平台和来源的内容，数据来自权威评测和实际测试：

1. 稀土掘金​ – 《Gemini 3.1 Pro 实测:推理能力翻倍,代码能力直逼 Claude Opus 4.6》
2. 什么值得买​ – 《Gemini 3.1 Pro全网实测汇总》
3. 腾讯网​ – 《谷歌重回最强大模型!Gemini 3.1 Pro 最全演示案例合集》
4. AI信息Gap​ – 《被 GPT-5.2「夺舍」?谷歌 Gemini 3.1 Pro 深度实测来了》
5. 什么值得买​ – 《Gemini 3.1 Pro 实测:前端审美太强了,Opus/Codex 修不好的 Bug 它一把修好》
6. 腾讯网​ – 《春节档大模型再开战,谷歌 Gemini 3.1Pro跑分超Claude,成本还更低》
7. CSDN​ – 《Gemini 3.1 Pro 正式发布:一次低调更新,还是谷歌的关键反击?》
8. 网易​ – 《谷歌突发Gemini 3.1 Pro!首次采用「.1」版本号,推理性能×2》
9. 企鹅号​ – 《Google发布Gemini 3.1 Pro:复杂问题求解能力大幅提升》
10. Ai公众网​ – 《最新Gemini 3.1 Pro 直接使用,功能解析》
11. 什么值得买​ – 《Google 正式发布 Gemini 3.1 Pro:专为最复杂任务打造的更智能模型》
12. CSDN​ – 《重磅发布!Google Gemini 3.1 Pro 深度解析:四大核心模型重塑多模态 AI 边界》
13. 大模型智能​ – 《谷歌突发Gemini3.1Pro!首次采用「.1」版本号,推理性能×2的那种》
14. 智东西​ – 《谷歌正式发布Gemini 3.1 Pro,多维度测试领先,实操能力显著提升》
15. Renee 创业随笔​ – 《Gemini 3.1 Pro 正式发布:从“研究智能”走向“可用智能”》
16. 腾讯网​ – 《Gemini 3.1 Pro低调上场:谷歌的小版本更新与AI竞赛的长跑逻辑》
17. AI信息Gap​ – 《被 GPT-5.2「夺舍」?谷歌 Gemini 3.1 Pro 深度实测来了》
18. 哔哩哔哩​ – 《Gemini-3.1-pro 实测! 更新了个寂寞?》
19. 稀土掘金​ – 《Gemini 3.1 Pro 实测:推理能力翻倍,代码能力直逼 Claude Opus 4.6》
20. AI科技日讯​ – 《Gemini 3.1 Pro 直接使用:他真的太强大了,说啥都懂,啥活都能干!》
21. 哔哩哔哩​ – 《Gemini 3.1 Pro 是有史以来最蚌的模型》
22. 我的Ai笔记​ – 《挤在神仙打架的春节档,Gemini 3.1 Pro这波“0.1”的更新到底水多深?》
23. CSDN​ – 《Gemini3.1 Pro深度体验:推理能力翻倍!小白程序员收藏必看,免费额度够用吗?》
24. AI前沿的短裤哥​ – 《Gemini 3.1 Pro深度测评:Google最新旗舰模型全方位对比分析》
25. AI科技日讯​ – 《免费使用!Gemini 3.1 Pro vs GPT系列|精准避坑,该用谁、怎么用一看就懂》
26. 婕语的AI视界​ – 《AI 圈三国杀:Gemini 3 Pro vs Grok 4.1 vs ChatGPT-5.1(GPT-o3)谁才是真王者?》
27. 进化璐上​ – 《Google深夜”复仇”:Gemini 3.1 Pro推理能力暴涨,碾压GPT-5.2和Claude》
28. 可用库​ – 《ChatGPT和Gemini之间选哪个?》网页
29. glbgpt.com​ – 《ChatGPT 對決 Gemini 3 Pro:2025 年哪款 AI 能寫出更優質的部落格文章?》
30. 可用库​ – 《Gemini 3 vs ChatGPT 实战对比:到底哪个更好?》网页
31. 青瓜传媒​ – 《谷歌Gemini与OpenAI ChatGPT分析!》
32. 稀土掘金​ – 《2025年Gemini和ChatGPT图像功能终极对比