Shadow：刚刚，谷歌发布了Gemini 3.1 Pro 模型，多项指标再次领先，非常适合用于开发算法、复杂编程以及需要多步工作流执行的Agent场景。在机器学习研发挑战中，该模型将微调脚本的耗时从 300 秒极限压缩至 47 秒 —— 不仅宣告了‘手动调优’时代的落幕，甚至比顶尖人类专家（94 秒）还快了一倍。
以下为详细介绍：
1. Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro 是 Google Gemini 3 系列模型的最新迭代版本，是目前 Google 处理复杂任务最先进的原生多模态推理模型。它不仅能理解文本、音频、图像和视频，还能深度解析整个代码库，专为解决现实世界的复杂问题、强化逻辑推理、激发创造力以及进行战略规划而设计。
2. 在哪里可以使用？
Gemini 3.1 Pro 通过以下多种渠道分发，用户无需特定硬件即可使用：
- Gemini App：面向普通用户的交互界面。
- Google AI Studio & Gemini API：面向开发者进行快速开发和原型设计。
- Google Cloud / Vertex AI：提供企业级的托管服务。
- NotebookLM：用于深度学习和文档分析。
- Google Antigravity：特定的分发渠道之一。
我第一时间在Google AI Studio测试了下：制作一个记忆操作系统。
在生成过程提示可能的操作：Enjoy these tips while you wait
思考时间明显比Gemini 3 Pro更长。
注意一个细节，开始支持全栈应用的开发了，我看到框架已经使用express。
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3. 性能提升（对比 Gemini 3 Pro）
根据谷歌的介绍 Gemini 3.1 Pro 在多个核心维度上较前代 Gemini 3 Pro 有了质的飞跃：
- 抽象推理能力的跨越式增长：在 ARC-AGI-2（抽象推理拼图）测试中，得分从 31.1% 飙升至 77.1%，展示了极强的逻辑推演能力。
- 代理执行与搜索能力（Agentic Performance）：
- BrowseComp
（代理搜索任务）得分从 59.2% 提升至 85.9%。 - APEX-Agents
（长程专业任务）得分从 18.4% 几乎翻倍至 33.5%。 - MCP Atlas
（多步工作流）从 54.1% 提升至 69.2%。
- 编程与学术推理：
- LiveCodeBench Pro
（竞赛编程）Elo 分数从 2439 提升至 2887。 - Humanity's Last Exam
（学术推理）在无工具模式下从 37.5% 提升至 44.4%。
- 长文本与多模态理解：
- MRCR v2
（长上下文性能）在 128k 平均值上从 77.0% 优化至 84.9%。 模型支持高达 100 万（1M）token 的超大输入上下文窗口。
- 安全性与情境意识：在“深思模式”（Deep Think mode）下，模型表现出更强的情境意识，在某些挑战（如 Context size mod）中达到了近 100% 的成功率。
