Gemini 3.1 Pro Modell-Übersicht

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Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

1 Mio. Token

64k Token

Unbekannt

$2.00

$12.00

Unbekannt

Gemini 3.1 Pro Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Gemini 3.1 Pro Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Agentisch (min 0 / max 100)	Programmierung (min 0 / max 100)
Google DeepMind Gemini 3.1 Pro	60.75	94.3	81.8	1483.8

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3.1 Pro	77,1 %
Claude Opus 4.6	68,8 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level reasoning Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3.1 Pro	94,3 %
Gemini 3 Deep Think	93,8 %
GPT-5.2 Pro	93,2 %
GPT-5.2	92,4 %
Gemini 3 Pro	91,9 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level reasoning Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3.1 Pro	2.887 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	88,7 %
Kimi K2.5 (Thinking)	85 %
GLM-4.7	84,9 %
Qwen3.5-397B-A17B	83,6 %

Vergleich von LLMs im Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.5	80,9 %
Claude Opus 4.6	80,8 %
Gemini 3.1 Pro	80,6 %
MiniMax M2.5	80,2 %
GPT-5.2	80 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Opus 4.6	95,6 %
Gemini 3.1 Pro	95,1 %
Claude Sonnet 4.6	94,8 %
Claude Opus 4.5	93,55 %
GPT-5.2	90,35 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Terminal-Bench 2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.3-Codex	77,3 %
Gemini 3.1 Pro	68,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Terminal-Bench 2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Sparse-MoE-Transformer
Input Kontextlänge	1 Mio.
Output Kontextlänge	64k
Tokenizer	Multimodal, proprietär

Besonderheiten

Dynamic Thinking	Konfigurierbares Thinking-Budget
Animierte SVGs	Erstellt in Simon Willisons SVG Benchmark erstmals animierte SVGs
Google Search Grounding	Nutzt die Google Suche als Grundlage für Zitate / Quellen der Web-Recherche

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Neues State-of-the-Art LLM
Gemini 3.1 Pro erreicht 80,6% in SWE-Bench Verified, 94,3% in GPQA Diamond und überragende 77,1% im ARC-AGI-2 Benchmark. Damit ist Gemini 3.1 Pro zum Zeitpunkt der Veröffentlichung das stärkste öffentlich zugängliche LLM.
Bis zu 1 Mio. Kontextlänge
Führende Entwickler von Google DeepMind gaben die kurzen Kontextlängen jüngst als ein Bottleneck moderner LLMs aus. Mit Gemini 3.1 Pro wird die Kontextlänge auf bis zu 1 Mio. Tokens erweitert.
Eignet sich für den Einsatz in agentischen Systemen
Gemini 3.1 Pro wurde für den Einsatz als KI-Agent trainiert und erzielt in agentischen Benchmarks deutlich bessere Ergebnisse, als der Vorgänger Gemini 3 Pro.
Breites Ökosystem
Gemini 3.1 Pro wird zukünftig vermutlich in der gesamten Google Produktpalette ausgerollt werden. Der Google KI-Modus, NotebookLM und andere Tools werden also von dem Update profitieren.
Multimodale Tooleinbindung
Über den Gemini AI Chatbot lassen sich neben dem Text-Modell auch Nano Banana, Lyria und Veo Modelle für die Generierung von Bild-, Audio- und Video-Inhalten nutzen. Ein Vorteil gegenüber den konkurrierenden Modellen von Anthropic oder OpenAI, die hier noch hinterher hinken.

Nachteile

Hoher Preis
Mit $2.00 / $12.00 pro 1 Mio. Input / Output Tokens gehört Gemini 3.1 Pro zu den eher teuren Modellen und ist deutlich teuerer als viele Open-Source-Alternativen.
Proprietäres Modell
Gemini 3.1 Pro ist ein proprietäres Modell. Das bedeutet, es lassen sich keine Gewichte herunterladen und es gibt nur limitierte Informationen zu der Trainingsgrundlage und den Modell-Details. Außerdem lässt sich das Modell per API aktuell nur über Google Vertex und Google AI Studio abrufen.
Geringe Anzahl an Output-Tokens
Mit 64k maximalem Token-Output ist das Modell z.B. bei der Generierung von langen Text-Inhalten stark limitiert.

Vergleiche Gemini 3.1 Pro mit anderen LLMs

Vergleiche Gemini 3.1 Pro mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
Google DeepMind	Gemini 3.1 Pro	Proprietär	Unbekannt	1 Mio.	64k	$2.00	$12.00	2.887 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2 Speciale	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	88,7 %
Moonshot AI	Kimi K2.5	MIT	1.000 Mrd.	256k	96k	$0.60	$3.00	85 %
Z.ai	GLM-4.7	MIT	400 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.20	84,9 %
Alibaba	Qwen3.5	Apache 2.0	397 Mrd.	262,14k	65,54k	$0.40	$2.40	83,6 %
DeepSeek AI	DeepSeek-v3.2	MIT	685 Mrd.	131,07k	64k	$0.28	$0.42	83,3 %
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
MiniMax	MiniMax-M2.1	MIT	230 Mrd.	200k	128k	$0.30	$1.20	81 %

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Provider & APIs

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