ข้อกำหนดทางเทคนิค — Gemini 3.1 Pro
| รายการ | gemini-3-pro (สรุปสาธารณะ) |
|---|---|
| ผู้ให้บริการ | |
| รหัสโมเดลที่เป็นมาตรฐาน | gemini-3-pro (พรีวิวสาธารณะ) |
| ประเภทอินพุต | ข้อความ, รูปภาพ, วิดีโอ, เสียง, PDF |
| ประเภทเอาต์พุต | ข้อความ (ภาษาธรรมชาติ, ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง, เพย์โหลดสำหรับการเรียกฟังก์ชัน) |
| ขีดจำกัดโทเค็นอินพุต (บริบท) | 1,048,576 โทเค็น |
| ขีดจำกัดโทเค็นเอาต์พุต | 65,536 โทเค็น |
| การเรียกฟังก์ชัน / การใช้เครื่องมือ | รองรับ (การเรียกฟังก์ชัน, ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง, การผสานรวมเครื่องมือ) |
| มัลติโหมด | รองรับมัลติโหมดเต็มรูปแบบ (รูปภาพ, วิดีโอ, เสียง, เอกสาร) |
| การรันโค้ดและกระบวนการเชิงตัวแทน | รองรับ (โหมดตัวแทน, ผู้ช่วยด้านโค้ด, การประสานงานเครื่องมือ) |
| ขอบเขตความรู้ถึง | มกราคม 2025 |
Gemini 3.1 Pro คืออะไร?
Gemini 3.1 Pro คือโมเดลเรือธงแบบสาธารณะของ Google ในตระกูล Gemini 3 ซึ่งถูกวางตำแหน่งเป็นโมเดลให้เหตุผลแบบมัลติโหมดล้ำสมัย พร้อมความสามารถเชิงตัวแทนและเครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่ก้าวหน้า โมเดลนี้เน้นการจัดการบริบทความจุสูง (อินพุตเกิน 1M โทเค็น), การรองรับสื่อที่หลากหลาย (รูปภาพ, วิดีโอ, เสียง, PDF) และการผสานรวมเชิงลึกสำหรับการใช้เครื่องมือ การเรียกฟังก์ชัน และเวิร์กโฟลว์ที่เน้นโค้ด (เช่น Gemini Code Assist และโหมดตัวแทน)
Gemini 3 Pro ถูกนำเสนอโดย Google ว่าได้รับการปรับให้เหมาะกับทั้งประสบการณ์นักพัฒนาแบบโต้ตอบ (การเขียนโค้ดหน่วงต่ำและเวิร์กโฟลว์ตัวแทน) และความเข้าใจมัลติโหมดความเที่ยงตรงสูง (ตีความและให้เหตุผลข้ามสื่อผสม)
คุณสมบัติหลักของ Gemini 3.1 Pro
Gemini-3.1 Pro (ผ่านพรีวิว) นำเสนอคุณสมบัติดังต่อไปนี้:
การบูรณาการมัลติโหมด
ประมวลผลอินพุตได้หลากหลายประเภท:
- ภาษาธรรมชาติ
- รูปภาพ
- เสียงพูด/เสียง
- วิดีโอ
โดยใช้การแทนโทเค็นแบบหนึ่งเดียวเพื่อการให้เหตุผลข้ามโมดัล
หน้าต่างบริบทที่ขยายใหญ่
ความจุบริบทขนาดใหญ่มากถึง ~1 ล้านโทเค็น ช่วยให้สามารถจัดการกับ:
- เอกสารยาว
- การสังเคราะห์ข้ามหลายเอกสาร
- คลังโค้ดและทรานสคริปต์
ซึ่งเหนือกว่าหลายโมเดลคู่แข่งที่โดยทั่วไปรองรับ ~32 K–262 K โทเค็น
การขยายแบบ Sparse Mixture-of-Experts (MoE)
การทำงานแบบ Sparse MoE ช่วยขยายขีดความสามารถภายในโมเดลโดยไม่เพิ่มต้นทุนการคำนวณตามสัดส่วน ช่วยปรับปรุงความสามารถในการให้เหตุผลในระดับสเกล
การให้เหตุผล/การวางแผนขั้นสูง
นวัตกรรมอย่างการฝึกแบบ chain-of-thought, การเรียนรู้แบบเสริมแรงจากข้อเสนอแนะของมนุษย์ และชุดทดสอบเฉพาะทาง ทำให้โดดเด่นในงานเชิงตรรกะและคณิตศาสตร์
ตัวชี้วัดที่คาดอ้าง:
AIME 2025: 100% (พร้อมการรันโค้ด)
SWE-Bench Verified: 83.9%
ARC-AGI-2: 71.8%
LiveCodeBench Pro: 2844 Elo
Terminal-Bench 2.0: 63.5%
MMMLU: 93.6%
ตัวอย่างกรณีใช้งานระดับองค์กรที่เป็นตัวแทน
- ไปป์ไลน์สื่อแบบครบวงจร: รับเข้าวิดีโอ ทรานสคริปต์ และรูปภาพ เพื่อผลิตสรุปที่ซิงโครไนซ์ เมทาดาทา และอินไซต์เชิงโครงสร้างในสเกล
- การสร้างและรีวิวโค้ดในสเกลใหญ่: ใช้งานใน IDE และไปป์ไลน์ CI เพื่อสร้างโค้ดอัตโนมัติ รีแฟกเตอร์โปรเจกต์หลายไฟล์ และสร้างคำแนะนำการทดสอบในคลังโค้ดขนาดใหญ่
- ระบบอัตโนมัติแบบตัวแทน: ประสานงานเอเจนต์หลายเครื่องมือที่โต้ตอบกับบริการคลาวด์ ระบบออร์เคสเตรชัน และ API ภายใน โดยใช้การเรียกฟังก์ชันแบบมีโครงสร้าง
- งานวิจัยและการผลิตเนื้อหา: ร่างเนื้อหาระดับยาว (รายงาน หนังสือ) ที่ผสมผสานข้อความและมัลติมีเดียฝัง พร้อมคงการอ้างอิงภายใน
วิธีเข้าถึง Gemini 3.1 Pro API
ขั้นตอนที่ 1: ลงทะเบียนเพื่อขอรับ API Key
เข้าสู่ระบบที่ cometapi.com หากคุณยังไม่เป็นผู้ใช้ของเรา โปรดลงทะเบียนก่อน ลงชื่อเข้าใช้ CometAPI console รับ API key สิทธิ์เข้าถึงของอินเทอร์เฟซ คลิก “Add Token” ที่ API token ในศูนย์ส่วนบุคคล รับ token key: sk-xxxxx แล้วส่ง
ขั้นตอนที่ 2: ส่งคำขอไปยัง Gemini 3.1 Pro API
เลือกปลายทาง “gemini-3.1-pro” เพื่อส่งคำขอ API และกำหนด request body วิธีการขอและ request body สามารถดูได้จากเอกสาร API บนเว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์ของเรายังมีการทดสอบผ่าน Apifox เพื่อความสะดวกของคุณ แทนที่ <YOUR_API_KEY> ด้วย CometAPI key จริงจากบัญชีของคุณ base url คือ Gemini Generating Content และ Chat
ใส่คำถามหรือคำขอของคุณในฟิลด์ content—นี่คือสิ่งที่โมเดลจะตอบสนอง ประมวลผลการตอบสนองจาก API เพื่อให้ได้คำตอบที่สร้างขึ้น
ขั้นตอนที่ 3: ดึงผลลัพธ์และตรวจสอบความถูกต้อง
ประมวลผลการตอบสนองจาก API เพื่อให้ได้คำตอบที่สร้างขึ้น หลังจากประมวลผลแล้ว API จะส่งสถานะงานและข้อมูลผลลัพธ์
ดูเพิ่มเติม Gemini 3 Pro API