Spesifikasi teknikal — Gemini 3.1 Pro
| Perkara | gemini-3-pro (ringkasan umum) |
|---|---|
| Penyedia | |
| ID model kanonik | gemini-3-pro (pratonton umum) |
| Jenis input | Teks, Imej, Video, Audio, PDF |
| Jenis output | Teks (bahasa semula jadi, output berstruktur, payload panggilan fungsi) |
| Had token input (konteks) | 1,048,576 token |
| Had token output | 65,536 token |
| Pemanggilan fungsi / penggunaan alat | Disokong (pemanggilan fungsi, output berstruktur, integrasi alat) |
| Multimodaliti | Sokongan multimodal penuh (imej, video, audio, dokumen) |
| Pelaksanaan kod & aliran beragen | Disokong (mod agen, bantuan kod, orkestrasi alat) |
| Had pengetahuan | Januari 2025 |
Apakah Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro ialah model perdana awam Google dalam keluarga Gemini 3, diposisikan sebagai model penaakulan multimodal terkini dengan keupayaan agen dan set alat pembangun lanjutan. Model ini menekankan pengendalian konteks berkapasiti tinggi (input melebihi 1M token), sokongan media yang luas (imej, video, audio, PDF), serta integrasi mendalam untuk penggunaan alat, pemanggilan fungsi, dan aliran kerja berfokuskan kod (contohnya, Gemini Code Assist dan mod agen).
Gemini 3 Pro dibentangkan oleh Google sebagai dioptimumkan untuk pengalaman pembangun interaktif (pengkodan latensi rendah dan aliran kerja agen) serta pemahaman multimodal berketepatan tinggi (mentafsir dan menaakul merentas input media bercampur).
Ciri utama Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (melalui pratontonnya) memperkenalkan ciri berikut:
Integrasi multimodal
Memproses input merentasi:
- Bahasa semula jadi
- Imej
- Pertuturan/audio
- Video
dengan perwakilan token bersatu untuk penaakulan rentas modaliti.
Tetingkap konteks diperluas
Kapasiti konteks yang sangat besar sehingga ~1 juta token membolehkan pengendalian:
- Dokumen panjang
- Sintesis berbilang dokumen
- Pangkalan kod dan transkrip.
Ini mengatasi banyak model pesaing yang lazimnya menyokong ~32 K–262 K token.
Penskalaan Sparse Mixture-of-Experts (MoE)
Penghalaan MoE jarang (sparse) membolehkan penskalaan kapasiti model dalaman tanpa kos pengiraan yang sepadan, meningkatkan keupayaan penaakulan pada skala.
Penaakulan / perancangan lanjutan
Inovasi seperti latihan rantaian pemikiran (chain-of-thought), pembelajaran pengukuhan daripada maklum balas manusia, dan penanda aras khusus menjadikannya kukuh dalam tugasan logik dan matematik.
Penanda aras yang dinyatakan:
AIME 2025: 100% (dengan pelaksanaan kod)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%
Kes penggunaan perusahaan yang mewakili
- Saluran media hujung-ke-hujung: Ambil masuk video, transkrip dan imej untuk menghasilkan ringkasan terselaras, metadata dan cerapan berstruktur pada skala.
- Penjanaan dan semakan kod berskala besar: Digunakan dalam IDE dan saluran CI untuk menjana kod secara automatik, memfaktorkan semula projek berbilang fail, dan menghasilkan cadangan ujian merentas pangkalan kod yang besar.
- Automasi beragen: Menyelaras agen berbilang alat yang berinteraksi dengan perkhidmatan awan, sistem orkestrasi dan API dalaman menggunakan panggilan fungsi berstruktur.
- Penyelidikan & penghasilan kandungan: Mengarang kandungan bentuk panjang (laporan, buku) yang menggabungkan teks dan multimedia terbenam dengan rujukan silang dalaman dikekalkan.
Cara mengakses API Gemini 3.1 Pro
Langkah 1: Daftar untuk Kunci API
Log masuk ke cometapi.com. Jika anda belum menjadi pengguna kami, sila daftar terlebih dahulu. Log masuk ke CometAPI console. Dapatkan kelayakan akses kunci API bagi antara muka. Klik “Add Token” pada token API di pusat peribadi, dapatkan kunci token: sk-xxxxx dan hantar.
Langkah 2: Hantar permintaan ke Gemini 3.1 Pro API
Pilih “gemini-3.1-pro” endpoint untuk menghantar permintaan API dan tetapkan badan permintaan. Kaedah permintaan dan badan permintaan diperoleh daripada dokumen API di laman web kami. Laman web kami juga menyediakan ujian Apifox untuk kemudahan anda. Gantikan <YOUR_API_KEY> dengan kunci CometAPI sebenar anda daripada akaun anda. URL asas ialah Gemini Generating Content dan Chat.
Masukkan soalan atau permintaan anda ke dalam medan kandungan—ini ialah apa yang akan dijawab oleh model. Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana.
Langkah 3: Dapatkan dan Sahkan Keputusan
Proses respons API untuk mendapatkan jawapan yang dijana. Selepas pemprosesan, API akan membalas dengan status tugasan dan data output.
Lihat juga Gemini 3 Pro API