Gemini 3.1 Pro
Googles leistungsfähigstes KI-Modell — mit deutlichen Verbesserungen in Denkvermögen, Coding und agentischer Intelligenz
2× das Denkvermögen von Gemini 3 Pro • Nr. 1 in 12 von 18 Benchmarks • Natives SVG- und 3D-Code-Rendering
Was ist neu in Gemini 3.1 Pro
Denkvermögen, Coding, multimodales Verständnis und Geschwindigkeit neu gedacht
2× abstraktes Denkvermögen
77,1% Punktzahl auf ARC-AGI-2 — mehr als doppelt so gut wie Gemini 3 Pro. Übertrifft Claude Opus 4.6.
1M Token Kontext, 65K Ausgabe
Verarbeitet vollständige Codebasen, 8,4 Stunden Audio, 900-seitige PDFs oder 1 Stunde Video in einem Prompt. Ausgabe auf 65.536 Tokens erweitert.
Elite-Software-Engineering
SWE-Bench Bestehensrate 80,6%. LiveCodeBench Pro Elo von 2887, besser als GPT-5.2.
Natives SVG- und 3D-Code-Rendering
Generiert, animiert und rendert SVG-Grafiken und 3D-Code aus natürlichsprachigen Beschreibungen — eine Fähigkeit, die bei anderen Modellen selten zu finden ist.
Langfristige agentische Workflows
APEX-Agents 33,5%, MCP Atlas 69,2%, BrowseComp Webrecherche 85,9%. Starke Leistung in agentischen Benchmarks.
Dreigliedriges Denksystem
Wähle zwischen Niedrig-, Mittel- oder Hochcomputemodi. Balanciere Ausgabelatenz und Denktiefe für jede Aufgabe.
Gemini 3.1 Pro Benchmark-Leistung
Nr. 1 in 12 von 18 Benchmarks in Denkvermögen, Coding, Multimodal und Agenten
Abstraktes Denkvermögen
Software-Engineering
Multimodales Verständnis
Agentische Fähigkeiten
Gemini 3.1 Pro im Vergleich
Gemini 3.1 Pro vs. Claude Opus 4.6, GPT-5.2 und GPT-5.4 in wichtigen Benchmarks und Preisen
Denkvermögen & Wissen
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | 77,1% | 68,8% | 52,9% | 73,3% |
| GPQA Diamond | 94,3% | 91,3% | 92,4% | 92,8% |
| OSWorld (Computersteuerung) | — | 72,7% | 47,3% | 75,0% |
| GDPval (Wissensarbeit) | — | 78,0% | 70,9% | 83,0% |
Coding & Agenten-Aufgaben
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|
| SWE-Bench Verified | 80,6% | 80,8% | 80,0% | — |
| SWE-Bench Pro | 54,2% | — | 55,6% | 57,7% |
| LiveCodeBench Pro Elo | 2887 | — | 2393 | — |
| Terminal-Bench 2.0 | 68,5% | 65,4% | 54,0% | 75,1% |
| MCP Atlas | 69,2% | 59,5% | 60,6% | 67,2% |
Preise
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | GPT-5.2 | GPT-5.4 |
|---|---|---|---|---|
| Eingabepreis / 1M Token | $2,00 | $15,00 | $1,75 | $2,50 |
| Ausgabepreis / 1M Token | $12,00 | $75,00 | $14,00 | $15,00 |
Gemini 3.1 Pro FAQ
Häufig gestellte Fragen zu Gemini 3.1 Pro
- Was ist Gemini 3.1 Pro?
- Gemini 3.1 Pro ist das fortschrittlichste KI-Modell von Google DeepMind, veröffentlicht am 19. Februar 2026. Es bietet mehr als doppelt so viel Denkvermögen wie Gemini 3 Pro, belegt Platz 1 in 12 von 18 Benchmarks und unterstützt 1M Token Kontext mit 65K Token Ausgabe. Es basiert auf einer Transformer MoE-Architektur.
- Wann wurde Gemini 3.1 Pro veröffentlicht?
- Gemini 3.1 Pro wurde am 19. Februar 2026 veröffentlicht. Es ist das erste '.1'-Inkrement zwischen Gemini-Hauptversionen — Google verwendete zuvor '.5' für Zwischen-Updates. Die Namensänderung spiegelt den erheblichen Leistungssprung bei Denkvermögen und agentischer Leistung wider.
- Was kostet Gemini 3.1 Pro?
- Gemini 3.1 Pro kostet $2 pro 1M Eingabe-Token und $12 pro 1M Ausgabe-Token — gleicher Preis wie Gemini 3 Pro. Bei Prompts über 200K Token steigt der Preis auf $4/$18. Kontext-Caching kann Kosten um bis zu 75% senken. Das macht es 7,5× günstiger als Claude Opus 4.6 bei der Eingabe.
- Wie schneidet Gemini 3.1 Pro im Vergleich zu GPT-5.4 ab?
- Gemini 3.1 Pro führt bei ARC-AGI-2 (77,1% vs 73,3%), GPQA Diamond (94,3% vs 92,8%) und MCP Atlas (69,2%). GPT-5.4 führt bei Terminal-Bench 2.0 (75,1% vs 68,5%), SWE-Bench Pro (57,7% vs 54,2%), OSWorld (75,0%) und Wissensarbeit (83,0% GDPval). Gemini 3.1 Pro ist günstiger: $2/$12 vs $2,50/$15 pro 1M Token.
- Wie schneidet Gemini 3.1 Pro im Vergleich zu Claude Opus 4.6 ab?
- Gemini 3.1 Pro führt bei ARC-AGI-2 (77,1% vs 68,8%), GPQA Diamond (94,3% vs 91,3%), LiveCodeBench Pro (2887 Elo) und MCP Atlas (69,2% vs 59,5%). Claude Opus 4.6 führt knapp bei SWE-Bench Verified (80,8% vs 80,6%). Gemini 3.1 Pro ist 7,5× günstiger bei der Eingabe ($2 vs $15 pro 1M Token).
- Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 3.1 Pro?
- Gemini 3.1 Pro unterstützt ein 1.048.576 Token (1M) Eingabe-Kontextfenster und bis zu 65.536 Token Ausgabe. Es kann ganze Codebasen, 8,4 Stunden Audio, 900-seitige PDFs oder 1 Stunde Video in einem einzigen Prompt verarbeiten.
- Kann Gemini 3.1 Pro SVG und 3D-Code generieren?
- Ja. Gemini 3.1 Pro kann SVG-Grafiken und 3D-Code direkt aus natürlichsprachigen Beschreibungen generieren, animieren und visuell rendern. Diese native SVG- und 3D-Rendering-Fähigkeit ist bei anderen Frontier-Modellen selten zu finden.
- Was sind die Denkstufen in Gemini 3.1 Pro?
- Gemini 3.1 Pro bietet drei Denkstufen: Niedrig (schnellste, für einfache Anfragen), Mittel (ausgewogen, für Code-Reviews und Datenanalyse) und Hoch (maximale Denktiefe, für komplexes Coding und Forschung). Die mittlere Stufe ist neu in 3.1 Pro und hilft, Kosten für Aufgaben zu optimieren, die keine vollständige Schlussfolgerung benötigen.
Über Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro ist das fortschrittlichste KI-Modell von Google DeepMind, veröffentlicht am 19. Februar 2026. Basierend auf Transformer MoE-Architektur, bietet es Verbesserungen in allen Metriken zum gleichen Preis: $2 pro 1M Eingabe-Tokens und $12 pro 1M Ausgabe-Tokens.
Wichtiger Hinweis: Gemini3.us ist eine unabhängige Enthusiasten-Community- und Entwicklerplattform. Wir sind nicht mit Google LLC verbunden, von Google unterstützt oder offiziell mit Google verbunden.
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