Gemini 3.1 Pro

Технические характеристики — Gemini 3.1 Pro

Что такое Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro — флагманская публичная модель Google в семействе Gemini 3, позиционируемая как передовая мультимодальная модель рассуждений с развитым агентным режимом и инструментами для разработчиков. Модель делает акцент на обработке контекста высокой емкости (вводы свыше 1M токенов), широкой поддержке медиатипов (изображения, видео, аудио, PDF) и глубокой интеграции с инструментами, вызовами функций и рабочими процессами, ориентированными на код (например, Gemini Code Assist и агентные режимы).

Gemini 3 Pro, по заявлению Google, оптимизирована как для интерактивных сценариев разработчиков (низкая задержка при написании кода и агентные рабочие процессы), так и для высокоточной мультимодальной интерпретации (понимание и рассуждение по смешанным мультимедийным входам).

Основные возможности Gemini 3.1 Pro

Gemini‑3.1 Pro (в Preview) предлагает следующие возможности:

Мультимодальная интеграция

Обрабатывает входные данные из:

• Естественного языка
• Изображений
• Речи/аудио
• Видео

с единой токенной репрезентацией для межмодального рассуждения.

Увеличенное окно контекста

Исключительно большая емкость контекста — до ~1 миллиона токенов — позволяет обрабатывать:

• Длинные документы
• Мультидокументный синтез
• Кодовые базы и расшифровки.

Это превосходит многие конкурирующие модели, которые обычно поддерживают ~32 K–262 K токенов.

Разреженная Mixture‑of‑Experts (MoE) и масштабирование

Разреженная маршрутизация MoE позволяет масштабировать внутреннюю емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат, улучшая качество рассуждений на больших масштабах.

Продвинутое рассуждение / планирование

Инновации, такие как обучение на цепочках рассуждений, обучение с подкреплением на основе человеческой обратной связи и специализированные бенчмарки, делают модель сильной в логических и математических задачах.

Предполагаемые результаты бенчмарков:

AIME 2025: 100% (с выполнением кода)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%

Типовые корпоративные варианты использования

• Сквозные медиапайплайны: Принимать видео, расшифровки и изображения для массового формирования синхронизированных кратких описаний, метаданных и структурированной аналитики.
• Крупномасштабная генерация и ревью кода: Использовать в IDE и CI‑пайплайнах для автоматической генерации кода, рефакторинга многофайловых проектов и предложений по тестам на больших кодовых базах.
• Агентная автоматизация: Координировать многоинструментальные агенты, взаимодействующие с облачными сервисами, системами оркестрации и внутренними API с помощью структурированных вызовов функций.
• Исследования и производство контента: Подготовка длинных материалов (отчёты, книги), объединяющих текст и встроенные мультимедиа, с сохранением внутренних перекрёстных ссылок.

Как получить доступ к Gemini 3.1 Pro API

Шаг 1: Получите ключ API

Войдите на cometapi.com. Если у вас ещё нет учётной записи, сначала зарегистрируйтесь. Авторизуйтесь в своей CometAPI console. Получите ключ API (доступ к интерфейсу). Нажмите “Add Token” в разделе токенов API в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.

Шаг 2: Отправляйте запросы к Gemini 3.1 Pro API

Выберите эндпоинт “gemini-3.1-pro” для отправки запроса к API и задайте тело запроса. Метод и тело запроса приведены в документации API на нашем сайте. Для удобства на сайте также доступен тест в Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. Базовый URL — Gemini Generating Content и Chat.

Вставьте свой вопрос или запрос в поле content — именно на это ответит модель. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат.

Шаг 3: Получайте и проверяйте результаты

Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный результат. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.

См. также Gemini 3 Pro API