Gemini 3.1 Pro متاح الآن على CometAPI، ويمكنك البدء في استخدامه عبر خدمات CometAPI — بسعر إطلاق أكثر توفيرًا من السعر الرسمي. CometAPI تعرض بالفعل عائلة Gemini 3 وتوفر مسارًا متوافقًا مع OpenAI لاستدعاء تلك النماذج من بوابة موحدة واحدة؛ ما يجعل تجربة نماذج Gemini باستخدام حِزم SDK الخاصة بـ OpenAI الحالية أمرًا سريعًا.
ما هو Gemini 3.1 Pro؟ (لماذا يهم هذا؟)
Gemini 3.1 Pro يشير إلى إصدار نقطي/نسخة معاينة ضمن عائلة Gemini-3 — وهي نفس عائلة النماذج الرائدة من Google التي تدعم Gemini 3 Pro ونسخ "Flash" ذات الصلة. تركّز إصدارات Gemini 3.x على تعقّل متعدد الوسائط أعمق (نص + صور + فيديو)، ونوافذ سياق/رموز أعلى، وتحسين توليد الشفرة ("vibe coding" و agent workflows)، وتحسينات تدريجية في الأداء/الكفاءة مقارنة بإصدار Gemini 3 Pro الأولي. أصبحت عائلة Gemini 3 متاحة على نطاق واسع عبر واجهات Google البرمجية وعروضها السحابية.
أبرز الجوانب التقنية (ما الذي يقدمه النموذج)
- مدخلات متعددة الوسائط: نص + صور + (في بعض الإصدارات) فيديو/صوت.
- نوافذ سياق طويلة جدًا (تفاعلات على مستوى المستندات والشفرة حتى ~1M رمز في الإصدارات المدعومة).
- أدوات عاملية وتحسينات في البرمجة — مصممة للوكلاء المستقلين، تكاملات IDE، ومهام الشفرة المعقدة.
معايير أداء Gemini 3.1 Pro
نتائج القياس لـ Gemini 3.1 Pro كالتالي: AIME 2025: 100% (بما في ذلك تنفيذ الشفرة)؛ SWE-Bench Verified: 83.9%؛ ARC-AGI-2: 71.8%؛ LiveCodeBench Pro: 2844؛ Elo Terminal-Bench 2.0: 63.5%؛ MMMLU: 93.6%. للمرجعية، حصل Gemini 3 Pro على 76.2% في SWE-Bench. ستكون هذه قفزة هائلة. 84% على SWE أمر ضخم.
مقارنةً بـ Gemini 3.0 pro：
عبر 23 معيارًا مقدمًا، يُظهر Gemini 3.1 Pro متوسط تحسّن بنحو 17.5%.
ومع ذلك، كما توضح لقطات الشاشة، تكمن "الاختلافات" الحقيقية في المجالات التالية:
أكبر التحسينات ليست في "fact-taking"، بل في الاستدلال المعقّد والموثوقية في السياقات الطويلة: ARC-AGI-2 (+130.9%): هذا هو التحسن الأبرز. يقيس ARC قدرة النموذج على تعلم مهارات جديدة (الذكاء السائل) بسرعة، بدلًا من الاعتماد على بيانات التدريب. إن الزيادة من 31.1% إلى 71.8% تشير إلى تحول معماري كبير في الطريقة التي "يفكر" بها النموذج.
Vending-Bench 2 (+52.3%): يتتبع هذا المعيار "صافي القيمة" لوكيل في بيئته. تُظهر القفزة هنا أن الإصدار 3.1 يتفوّق بشكل ملحوظ على الإصدارات الأخرى في التخطيط، وتنفيذ المهام متعددة الخطوات، وإدارة "الأدوات" بفعالية.
سياق طويل (MRCR v2 1 مليون نقطة): بينما يوفر السياق القياسي (128,000 رمز) تحسنًا في الأداء بنسبة 10%، فإن القفزة حتى 51.3% عند 1 مليون رمز تُظهر أن الإصدار 3.1 أكثر استقرارًا ودقة عند التعامل مع كميات ضخمة من البيانات.
هل تعرض CometAPI Gemini 3 / 3 Pro / 3.1؟
نعم — تُدرج CometAPI علنًا عائلة Gemini 3 (مدخلات Gemini 3.1 Pro والسلاسل المرتبطة بأسماء النماذج) في فهرس النماذج والنُسخ التسويقية، وتُظهر مسار تكامل متوافقًا مع OpenAI (مفتاح API واحد + base_url) لاستدعاء النماذج. تعرض CometAPI أمثلة تستخدم عميل OpenAI مضبوطًا على https://api.cometapi.com/v1 وأسماء النماذج في الحقل model. هذا يعني أنه يمكنك غالبًا استدعاء نماذج عائلة Google Gemini عبر CometAPI باستخدام كود عميل بأسلوب OpenAI المألوف. يتم الآن تقديم Gemini 3.1 pro عبر سوق النماذج والملعب الموحدين لدى CometAPI.
خطوات سريعة: قائمة تحقق للبدء
- أنشئ حساب CometAPI واحصل على مفتاح API (CometAPI تقدم مفتاحًا مجانيًا / فترة تجريبية في العديد من الحالات).
- من وحدة تحكم CometAPI أو فهرس النماذج، أكد الاسم الدقيق للنموذج (gemini-3.1-pro-preview).
- استخدم نقطة النهاية المتوافقة مع OpenAI لدى CometAPI (
base_url) واضبط معاملmodelعلى الاسم المستعار للنموذج من الفهرس. - ابدأ بمطالبات اختبار، تحقق من زمن الاستجابة/التكلفة، ثم قم بالتوسيع مع حدود المعدل وضوابط هندسية (المهلات الزمنية، منطق إعادة المحاولة، البث، إلخ).
قبل الوصول، يُرجى التأكد من أنك قمت بتسجيل الدخول إلى CometAPI وحصلت على مفتاح API. CometAPI تقدم سعرًا أقل بكثير من السعر الرسمي لمساعدتك على التكامل.
Ready to Go?→ Sign up fo Gemini 3.1 pro today !
إذا أردت معرفة المزيد من النصائح، والأدلة، والأخبار حول الذكاء الاصطناعي، تابعنا على VK، وX، وDiscord!