Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.1 Pro Modell-Übersicht
Gemini 3.1 Pro ist ein Update von Gemini 3 Pro, das am 19. Februar 2026 veröffentlicht wurde. Gemini 3.1 baut auf der Gemini-3-Architektur auf, übertrifft sein Vorgängermodell allerdings deutlich. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung führt Gemini 3.1 Pro in 13 von 16 evaluierten Benchmarks und übertrifft dabei konkurrierende Modelle wie Opus 4.6 oder GPT-5.3 Codex sogar in Coding-Aufgaben.
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
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.
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 LLMGemini 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. KontextlängeFührende 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 SystemenGemini 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 ÖkosystemGemini 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 TooleinbindungÜber 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 PreisMit $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 ModellGemini 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-TokensMit 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.
Provider & APIs
Du kannst Google DeepMind Gemini 3.1 Pro über die API folgender Anbieter nutzen.
