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蓝鲸新闻2月21日讯（记者武静静）就在开发者社区还在讨论各家春节期间的更新时 ，谷歌深夜放出了新一代模型底座\u0026mdash;\u0026mdash;Gemini3.1Pro 。谷歌表示，从去年11月至今 ，用户真实的反馈 ，都加速了每一次的研发迭代 。
相比去年11月发布的Gemini3Pro，这次版本号只增加了“0.1” ，但从官方披露的测试结果来看 ，3.1Pro在多模态生成和深度推理上跃升了一大步。
最直观的变化来自推理能力的跃升 。在ARC-AGI-2测试中，Gemini3.1Pro得分达到77.1%，而Gemini3Pro为31.1% ，性能直接翻倍以上 。在衡量跨学科复杂问题能力的Humanity\u0026rsquo;sLastExam中 ，Gemini3.1Pro得分44.4%，不仅高于前代的37.5% ，也超过了GPT-5.2的34.5%。
在综合人工智能分析指数中 ，Gemini3.1Pro预览版同样位居榜首，领先ClaudeOpus4.6约4分 ，同时运行成本却不到后者的一半 。对于企业和开发者而言 ，这种“性能提升+成本不升”的组合，往往比单纯的榜单排名更具吸引力 。
开发者的反馈也集中在这一点上。有开发者评论称 ，当Gemini3在去年11月发布时 ，其能力覆盖率就已达到约37.5%，相较此前模型有明显跃升。而这次更新后 ，“大家都在关注分数 ，但真正关键的是效率\u0026mdash;\u0026mdash;很多任务成本不到1美元，却能达到接近80%的完成度 ” 。
从使用路径来看，谷歌正在继续强化其平台化布局 。开发者目前可以通过GeminiAPI 、GoogleAIStudio、GeminiCLI 、AndroidStudio（预览版）等工具调用模型；企业侧则接入VertexAI和GeminiEnterprise；普通用户则可在GeminiApp和NotebookLM中直接使用 ，其中Pro和Ultra订阅用户拥有更高额度。
如果说榜单成绩代表能力上限 ，那么官方展示的案例则更能体现模型能力的进化 。
在一个演示中，Gemini3.1Pro生成了一套完整的交互式3D椋鸟群舞系统：模型不仅编写了实时渲染的视觉代码 ，还设计了基于手部追踪的交互逻辑 ，并生成随鸟群运动动态变化的音乐 。最终呈现的并非单一代码片段，而是一个融合视觉 、动作与声音的沉浸式体验原型。
对于研究人员、交互设计师和创意开发者来说 ，这意味着模型开始具备构建“多感官系统级原型 ”的能力 ，而不只是生成单一模态内容 。
从官方对比效果来看，Gemini3.1Pro在动作连贯性、空间稳定性以及色彩表现上 ，相较3.0Pro也有明显提升 ，多模态生成正逐步从“可用”走向“可控 ” 。
很多开发者已经开始用Gemini3.1Pro手搓各种应用，一位日本用户分享 ，他正使用“Antigravity+Gemini3.1Pro ”进行游戏开发 ，并感叹：“随着Gemini3.1Pro的迭代，其对日语的响应范围和准确度都明显提升，目前的开发体验非常不错。”
另一位网友则直接晒出了落地页的设计成果 ，并给出了高度评价：“在设计落地页方面 ，效果简直太棒了 。 ”他还附上了自己在使用过程中的精确提示词 。
值得注意的是，在能力明显提升的情况下 ，Gemini3.1ProPreview的定价却与上一代基本持平：输入价格为2美元（\u0026le;200ktokens）/4美元（\u0026gt;200ktokens） ，输出价格为4美元（\u0026le;200ktokens）/18美元（\u0026gt;200ktokens）。模型效率显著提升 。
去一年，大模型竞争的核心指标经历了一次变化：从最初的参数规模 ，到榜单分数 ，再到如今的“性能/成本比 ” 。Gemini3.1Pro的发布，很大程度上体现了这一趋势\u0026mdash;\u0026mdash;真正的竞争不再是谁更强 ，而是谁更便宜地做到同样强。
模型进化的速度仍然让人感到不真实。一位开发者在社区感慨：“一周前 ，Claude还是最好的模型；下一周，又换了一个新的冠军 。”
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