Технические характеристики — Gemini 3.1 Pro
| Пункт | gemini-3-pro (публичная сводка) |
|---|---|
| Провайдер | |
| Канонический идентификатор модели | gemini-3-pro (public preview) |
| Типы входных данных | Текст, Изображение, Видео, Аудио, PDF |
| Типы выходных данных | Текст (естественный язык, структурированные выводы, payload для вызова функций) |
| Лимит входных токенов (контекст) | 1,048,576 токенов |
| Лимит выходных токенов | 65,536 токенов |
| Вызов функций / использование инструментов | Поддерживается (вызов функций, структурированные выводы, интеграции с инструментами) |
| Мультимодальность | Полная мультимодальная поддержка (изображения, видео, аудио, документы) |
| Выполнение кода и агентные потоки | Поддерживается (агентный режим, помощь с кодом, оркестрация инструментов) |
| Срез знаний | Январь 2025 |
Что такое Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro — флагманская публичная модель Google в семействе Gemini 3, позиционируемая как современная мультимодальная модель рассуждений с продвинутыми агентными возможностями и инструментами для разработчиков. Модель акцентирует внимание на обработке контекста высокой емкости (входы свыше 1M токенов), широкой поддержке медиа (изображения, видео, аудио, PDF) и глубокой интеграции для использования инструментов, вызова функций и кодоцентричных сценариев (например, Gemini Code Assist и агентные режимы).
Gemini 3 Pro представлена Google как оптимизированная и для интерактивного опыта разработчиков (низкая задержка в кодинге и агентных рабочих процессах), и для высокоточной мультимодальной интерпретации (понимание и рассуждение на основе смешанных медиа-входов).
Основные возможности Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (в Preview) представляет следующие возможности:
Мультимодальная интеграция
Обрабатывает входы:
- Естественный язык
- Изображения
- Речь/аудио
- Видео
с единой токенизацией для кросс-модального рассуждения.
Расширенное окно контекста
Исключительно большая емкость контекста — до ~1 млн токенов — позволяет обрабатывать:
- Длинные документы
- Синтез нескольких документов
- Кодовые базы и транскрипты.
Это превосходит множество конкурирующих моделей, которые обычно поддерживают ~32 K–262 K токенов.
Масштабирование с разреженной смесью экспертов (MoE)
Маршрутизация разреженной MoE позволяет масштабировать внутреннюю емкость модели без пропорционального роста вычислительных затрат, улучшая рассуждения на масштабе.
Продвинутое рассуждение / планирование
Инновации, такие как обучение с цепочкой рассуждений, обучение с подкреплением на основе обратной связи от людей и специализированные бенчмарки, делают модель сильной в логических и математических задачах.
Предполагаемые бенчмарки:
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%
Представительные корпоративные сценарии использования
- Сквозные медиа-пайплайны: загрузка видео, транскриптов и изображений для масштабного получения синхронизированных конспектов, метаданных и структурированных инсайтов.
- Масштабная генерация и ревизия кода: использование в IDE и конвейерах CI для автогенерации кода, рефакторинга проектов из множества файлов и предложений по тестам для больших кодовых баз.
- Агентная автоматизация: координация агентов с несколькими инструментами, взаимодействующих с облачными сервисами, системами оркестрации и внутренними API с использованием структурированных вызовов функций.
- Исследования и производство контента: подготовка длинных материалов (отчеты, книги), объединяющих текст и встроенные мультимедиа с сохранением внутренних перекрестных ссылок.
Как получить доступ к Gemini 3.1 Pro API
Шаг 1: Зарегистрируйтесь для получения ключа API
Войдите на cometapi.com. Если вы еще не являетесь нашим пользователем, сначала зарегистрируйтесь. Войдите в свою консоль CometAPI. Получите ключ API для доступа к интерфейсу. Нажмите “Add Token” в разделе API token в личном кабинете, получите ключ токена: sk-xxxxx и отправьте.
Шаг 2: Отправьте запросы к Gemini 3.1 Pro API
Выберите эндпоинт “gemini-3.1-pro” для отправки API-запроса и задайте тело запроса. Метод запроса и тело запроса берутся из документации нашего веб-сайта по API. Для вашего удобства на нашем сайте также доступен тест Apifox. Замените <YOUR_API_KEY> на ваш фактический ключ CometAPI из вашего аккаунта. базовый URL — Gemini Generating Content и Chat.
Вставьте ваш вопрос или запрос в поле content — именно на это ответит модель. Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ.
Шаг 3: Получите и проверьте результаты
Обработайте ответ API, чтобы получить сгенерированный ответ. После обработки API возвращает статус задачи и выходные данные.
См. также Gemini 3 Pro API