Gemini 3.1 Pro: Google の推論特化モデル

Gemini 3.1 Pro ベンチマーク結果

Google DeepMindは2026年2月19日にGemini 3.1 Proをリリースしました。このモデルは前世代の推論性能を2倍以上に向上させ、ARC-AGI-2で77.1%を記録しています（Gemini 3 Pro比）。

Gemini 3.1 Proは多段階の推論を必要とするタスクに特化しています：アルゴリズム設計、大規模データ統合、エージェントワークフロー、複雑なコーディング。

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.2

各モデルは異なる領域でリードしています。Gemini 3.1 Proは新規推論ベンチマークで首位。Claude Opus 4.6はエージェント型コーディングと学際的推論でリード。GPT-5.2-Codexはより低い価格帯で競争力のあるコーディング性能を提供しています。

開発者向け主要機能

設定可能な思考深度

Gemini 3.1 Proは推論の深さを制御するthinking_levelパラメータを導入しました。低い思考レベルは日常的なタスクに対して高速で低コスト。高い思考レベルは複雑な問題により多くの計算リソースを投入します。

これはClaude Opus 4.6のeffort制御に類似していますが、Geminiはアダプティブなモデル動作ではなく明示的なAPIパラメータとして設定を公開しています。

カスタムツールエンドポイント

独立したエンドポイントgemini-3.1-pro-preview-customtoolsは、シェルコマンドとカスタムツールを組み合わせたエージェントアプリケーション向けに最適化されています。正確なツール選択と呼び出しを優先し、エージェントが外部システムと連携する際のエラーを削減します。これはGitHub Agentic Workflowsのようなエージェントを構築する開発者にとって重要であり、ツール選択の精度が自動化の信頼性に直接影響します。

YouTube URL入力

開発者はYouTube URLをプロンプトに直接渡すことができます。モデルが動画コンテンツを分析し、動画理解とコード生成やドキュメント作成を組み合わせたワークフローを実現します。

マルチモーダル処理

Gemini 3.1 Proはテキスト、画像、音声、動画、コードを単一のコンテキストで処理します。1Mトークンの入力ウィンドウにより、コードベース全体や長い研究文書を一度に処理できます。

RE-Bench: ML研究性能

ML研究開発能力を評価するRE-Benchにおいて、Gemini 3.1 Proは1.27（人間基準正規化）を記録し、Gemini 3 Proの1.04から向上しました。最適化タスクを47秒で完了し、人間の参照時間94秒を大幅に下回っています。

Gemini 3.1 Pro の提供状況

Gemini 3.1 ProはGeminiアプリ、Google Cloud Vertex AI、Google AI Studio、Gemini APIで利用可能です。料金はプラットフォームによって異なります。現在プレビュー段階であり、一般提供は今後予定されています。