Gemini 3.1 Pro: Modelo com Raciocínio Avançado

Resultados de Benchmark do Gemini 3.1 Pro

O Google DeepMind lançou o Gemini 3.1 Pro em 19 de fevereiro de 2026. O modelo mais que dobra a performance de raciocínio do seu predecessor, marcando 77.1% no ARC-AGI-2 comparado ao resultado do Gemini 3 Pro.

O Gemini 3.1 Pro é projetado para tarefas onde uma resposta direta não é suficiente: design de algoritmos, síntese de dados em larga escala, workflows agênticos e código complexo.

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.2

Benchmark	Gemini 3.1 Pro	Claude Opus 4.6	GPT-5.2-Codex
ARC-AGI-2	77.1%	—	—
RE-Bench (R&D ML)	1.27	—	—
Terminal-Bench 2.0	—	#1	64.0%
Humanity's Last Exam	—	#1	—
Contexto (entrada)	1M	200K (1M beta)	400K
Contexto (saída)	64K	128K	128K

Cada modelo lidera em áreas diferentes. Gemini 3.1 Pro se destaca em benchmarks de raciocínio novo. Claude Opus 4.6 lidera em código agêntico e raciocínio multidisciplinar. GPT-5.2-Codex oferece performance competitiva em código com preço mais baixo.

Funcionalidades Principais para Desenvolvedores

Profundidade de Raciocínio Configurável

O Gemini 3.1 Pro introduz um parâmetro thinking_level que controla quão profundamente o modelo raciocina antes de responder. Thinking baixo é rápido e barato para tarefas rotineiras. Thinking alto aplica mais computação para problemas complexos.

É conceitualmente similar ao pensamento adaptativo e controles de esforço no Claude Opus 4.6, embora a implementação do Gemini exponha o controle como um parâmetro explícito da API em vez de um comportamento adaptativo do modelo.

Endpoint de Tools Customizadas

Um endpoint separado, gemini-3.1-pro-preview-customtools, é otimizado para aplicações agênticas que combinam comandos bash com tools customizadas. O endpoint prioriza a seleção e invocação correta de ferramentas, reduzindo erros quando agentes interagem com sistemas externos.

Entrada de URL do YouTube

Desenvolvedores agora podem passar URLs do YouTube diretamente nos prompts. O modelo analisa o conteúdo de vídeo automaticamente, habilitando workflows que combinam compreensão de vídeo com geração de código ou tarefas de documentação.

Processamento Multimodal

O Gemini 3.1 Pro lida com texto, imagens, áudio, vídeo e código em um único contexto. Com janela de entrada de 1M tokens, pode processar codebases inteiras, documentos longos de pesquisa ou workflows profundamente aninhados em uma única passagem.

RE-Bench: Performance em Pesquisa de ML

No RE-Bench, que avalia capacidades de pesquisa e desenvolvimento em ML, Gemini 3.1 Pro alcança um score normalizado por humano de 1.27, acima dos 1.04 do Gemini 3 Pro. O modelo completou tarefas de otimização em 47 segundos comparado à referência humana de 94 segundos.

Disponibilidade do Gemini 3.1 Pro

O Gemini 3.1 Pro está disponível no app Gemini, Google Cloud Vertex AI, Google AI Studio e na API Gemini. Preços específicos variam por plataforma. O modelo está em preview com disponibilidade geral esperada em breve.

Perguntas Frequentes

O que é o Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro é a atualização otimizada para raciocínio da série Gemini 3, lançada pelo Google DeepMind em 19 de fevereiro de 2026. Marca 77.1% no ARC-AGI-2, mais que dobrando a performance de raciocínio do Gemini 3 Pro. O modelo suporta 1M tokens de contexto de entrada e 64K tokens de saída, e introduz um parâmetro thinking_level que permite desenvolvedores controlarem quão profundamente o modelo raciocina antes de responder.

Como o Gemini 3.1 Pro se compara ao Claude Opus 4.6?

Gemini 3.1 Pro e Claude Opus 4.6 têm diferentes pontos fortes. Gemini 3.1 Pro lidera no ARC-AGI-2 (77.1%) e RE-Bench para R&D de ML, enquanto Claude Opus 4.6 ocupa a posição #1 no Terminal-Bench 2.0 para código agêntico e Humanity's Last Exam para raciocínio multidisciplinar. Ambos oferecem janelas de contexto de 1M tokens. A escolha depende da tarefa: Gemini se destaca em tarefas de raciocínio novo, Claude em trabalho sustentado de código.

O que é o parâmetro thinking_level no Gemini 3.1 Pro?

O parâmetro thinking_level permite desenvolvedores controlarem a profundidade máxima de raciocínio que o modelo aplica antes de produzir uma resposta. Thinking baixo é mais rápido e barato para tarefas diretas. Thinking alto aloca mais tempo de computação para problemas complexos. Isso dá aos desenvolvedores controle explícito sobre o trade-off custo-velocidade-qualidade, similar aos controles de esforço no Claude Opus 4.6.

O que é o endpoint de tools customizadas no Gemini 3.1 Pro?

O Gemini 3.1 Pro inclui um endpoint de API separado chamado gemini-3.1-pro-preview-customtools, otimizado para priorizar ferramentas customizadas de desenvolvedores. Ao construir aplicações agênticas com uma mistura de comandos bash e tools customizadas, este endpoint garante que o modelo selecione e invoque a ferramenta correta. É especialmente útil para desenvolvedores construindo agentes de IA que precisam interagir com sistemas externos e APIs.