Model Releases
Google DeepMind представил Gemini 3.1 Pro: новая эра логического мышления
Флагманская модель 2026 года удваивает производительность рассуждений и доступна через API.
19 февраля 2026 г.
Model ReleaseGemini 3.1 Pro
Введение: Революция в архитектуре AI
19 февраля 2026 года компания Google DeepMind официально представила новую флагманскую модель Gemini 3.1 Pro. Это событие знаменует собой переход от эволюции к революции в области реального времени обработки данных. Модель была выпущена в режиме предварительного просмотра через Gemini API, AI Studio и Vertex AI, что позволяет разработчикам сразу начать интеграцию. Важно отметить, что это закрытая модель, не имеющая open-source версии, что подчеркивает ее стратегическое значение для корпоративного сектора.
Главная цель этой разработки — преодоление ограничений предыдущих версий в сложных задачах логического вывода. В отличие от предыдущих итераций, Gemini 3.1 Pro позиционируется как инструмент для решения задач AGI (искусственного общего интеллекта). Для разработчиков это означает доступ к инструментам, способным самостоятельно планировать сложные многошаговые процессы, что ранее требовало значительной ручной настройки промптов и цепочек вызовов.
- Дата релиза: 19 февраля 2026 года
- Категория: Multimodal AI Model
- Статус: Preview (API, Vertex AI)
- Open Source: Нет
Ключевые функции и архитектура
Архитектура Gemini 3.1 Pro построена на основе улучшенной смеси экспертов (MoE), что позволяет динамически активировать только необходимые нейронные сети для конкретной задачи. Это значительно снижает задержки при генерации по сравнению с плотными моделями. Контекстное окно расширено до 256 000 токенов, что позволяет обрабатывать огромные массивы кода или документации без потери смысла.
Мультимодальные возможности модели были существенно переработаны. Теперь Gemini 3.1 Pro способен не только распознавать изображения, но и анализировать их структуру в контексте текстовых запросов с точностью, близкой к человеческой. Модель поддерживает нативную обработку видео, аудио и текста в едином потоке данных, что критически важно для современных RAG-систем.
- Архитектура: Mixture of Experts (MoE)
- Контекстное окно: 256 000 токенов
- Поддержка: Текст, Изображения, Видео, Аудио
- Инференс: Оптимизированный для низких задержек
Производительность и бенчмарки
Согласно официальным данным Google, Gemini 3.1 Pro демонстрирует более чем двукратное улучшение производительности в задачах рассуждений по сравнению с Gemini 3 Pro. Это подтверждается результатами на бенчмарке ARC-AGI-2, где модель установила рекордный результат. В задачах оценки общих знаний (MMLU) модель также показала значительный прирост точности, превзойдя конкурентов из категории Pro-моделей.