模型:Gemini 3.1 Pro

名称	Gemini 3.1 Pro
厂商	Google DeepMind
发布日期	2026-02-19
上下文	1M
最大输出	65000
价格	$2/$12
定位	推理翻倍新王

gemini-3-1-pro gemini 80.6 推理、前端生成、超长上下文

模型 content/models/gemini-3-1-pro.md

一句话点评

推理翻倍登顶行业最难基准，前端 SVG 制霸；但静默更新与配额把口碑拖进「等下版」——能力封神，harness 拉胯。

社区反馈 · 编程

官方口径强势：SWE-bench Verified 80.6%（约等于 Opus 4.6 的 80.8%）、Terminal-Bench 2.0 68.5%、MCP Atlas 69.2%（较 3 Pro 54.1% 高 15pt）、BrowseComp 85.9%（3 Pro 59.2%）；但 LayerLens 14,549 条独立测试中 SWE Bench Lite 仅 48.7%、BIRD-CRITIC 仅 32.5%，dev.to 四场景实测 3.1 Pro 0 次第一、3 次垫底（"modern surface, broken fundamentals"——忽略 strconv.Atoi 错误、map 随机序、PUT 当 PATCH 用）；OpenHands Index 五项均分 60.56，中游。r/singularity 173 赞帖直问「How is Gemini 3.1 at the top of SWE-bench?」。实测能一次生成完整 SVG 应用与操作系统级项目，但需多次抽卡（官方演示视频下有人吐槽 4 次才成功）；302.AI 中文实测称其为「不知疲倦的代码推土机」。

社区反馈 · 推理

本版最大卖点：ARC-AGI-2 从约 31.1% 跃升至 77.1%（ARC Prize 已验证，非仅官方口径），GPQA Diamond 94.3% 为该基准纪录最高分；VentureBeat 称 high thinking 档相当于「Deep Think 的 mini 版」，MCP Atlas/BrowseComp 等 agentic 基准同步大涨（各 +15pt/+26.7pt）；Sundar Pichai 在 X 上亲自宣传「core reasoning more than 2x 3 Pro」，HN 963 分帖围绕推理进步展开。反面：论坛实测发现 thinking 输出里出现「now that I've slept on it」（无状态系统的幻觉证据）；high 档 TTFT 约 28-35s（Artificial Analysis），首日发布延迟 >100s（容量）；Akhil Agrawal 评价「Best Reasoner in AI. That's Not the Same Thing as the Best Model」。

社区反馈 · 中文

中文社区情绪偏正面：量子位/36氪以「新王登场」「掀翻 Claude 4.6 强势登顶」密集报道，302.AI 实测 37.30 加权总分登顶自家多模态榜，SegmentFault/掘金中文专项实测称「可能是目前综合中文能力最均衡的海外大模型」（长文结构感强、8 轮以上多轮对话保持信息一致、50 万字文档处理延迟减半）；负面集中在「需要多次抽卡」、多模态视觉单项退步（9.00→8.50）与「扎实但木讷的直男思维」（缺 Claude 4.6 的发散人情味）；国内使用需第三方中转或免费方案。

升级共识

推理与前端能力确为实质升级：ARC-AGI-2 翻倍（31.1%→77.1%，ARC Prize 已验证）、MCP Atlas +15pt、BrowseComp +26.7pt，评测圈与媒体共识「值得升」，VentureBeat 甚至给出「Deep Think Mini」的定位；但 harness 体验拖后腿——Antigravity 论坛实测 TTFT 35s、静默降级、安全过滤器概率性拦截，Cursor 论坛证明需强制工具调用提示词才能用，Reddit 实际用户中「等下版」声音不小。纯推理/前端/vibe coding 场景可升，重 Agent 工作流与生产环境建议观望；独立开发者 3 个月实测（Gemini Lab）给出「40% Gemini / 60% Claude」的分流方案。

榜单与实测落差

基准全面登顶（12 项对比全第一、ARC-AGI-2 翻倍、MCP Atlas/BrowseComp 大涨），多平台用户却大量反映落差：HN 前 Googler（spankalee）高赞称「stunningly good at reasoning... but it just falls over a lot when actually trying to get things done」；LayerLens 14,549 条独立测试 SWE Bench Lite 仅 48.7%、BIRD-CRITIC 仅 32.5%，远低于官方 SWE-bench Verified 80.6%；OpenHands Index 五项均分 60.56（中游，低于 Opus 4.7 的 69.66）；dev.to 四场景实测 0 次第一；Andon Café 展示真实运营中的判断缺失（$38k 烧钱 vs $9k 销售）。根因是 harness 实现差、工具调用不可靠、静默更新与配额限制；缓解：API 直连并控制 thinking 档位，避开重 Agent 场景，或接受「40% Gemini / 60% Claude」分流。

数据来源

本页由仓库 content/models/gemini-3-1-pro.md 初始化。后续修订通过公开审核队列发布。