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Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro ist ein erstklassiges Frontier-KI-Modell von Google, veröffentlicht im Februar 2026. Es ist ein proprietäres Closed-Weight-Modell, verfügbar über die Gemini-App, Google AI Studio, die Gemini-API, Google Cloud / Vertex AI, Google Antigravity, Gemini Enterprise und NotebookLM. Es verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video mit einem Kontextfenster von bis zu 1 Million Token.

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Gemini 3.1 Pro wurde am 19. Februar 2026 als nächste Iteration der Gemini-3-Reihe veröffentlicht und baut auf Gemini 3 Pro auf. Google beschreibt es als nativ multimodales Reasoning-Modell, das über Text, Audio, Bilder, Video und ganze Code-Repositories hinweg arbeiten kann, und berichtet von verbesserten Reasoning- und multimodalen Fähigkeiten gegenüber Gemini 3 Pro.

Google positioniert es für agentische Leistung, fortgeschrittenes Programmieren, Verständnis langer Kontexte und multimodaler Inhalte sowie für Algorithmenentwicklung. Zum Zeitpunkt der Veröffentlichung der Model Card bezeichnete Google es als sein fortschrittlichstes Modell für komplexe Aufgaben.

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Benchmarks

Jedes Ergebnis erscheint einmal, mit seinem Rang unter den erfassten Modellen und dem Hinweis, wer es gemessen hat.

Im Vergleich mit Frontier-Modellen auf derselben Skala
  • Gemini 3.1 Prodieses Modell
  • GPT-6.1 Soldieses Modell liegt bei 0 von 4 vorn
  • Claude Opus 5.5dieses Modell liegt bei 0 von 6 vorn
Verifiziert unabhängiger Prüfer, zählt für die Einstufung Selbst gemeldet von Google veröffentlicht, angezeigt, aber nicht eingestuft
Gesamt

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

Quelle ↗

Gemini 3.1 Pro 29,7 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#29von 45 Verifiziert
Coding

DeepSWE

113 long-horizon software tasks written from scratch, graded by hidden tests.

Quelle ↗

Gemini 3.1 Pro 11,7% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 74,2%
#17von 17 Verifiziert

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Quelle ↗

Gemini 3.1 Pro 54,2% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 89,9%
Nicht eingestuft Selbst gemeldet

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Quelle ↗Außerdem: Selbst gemeldet 80,6% (single attempt)

Gemini 3.1 Pro 78,8% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 Kein Ergebnis
#13von 22 Verifiziert
Agenten

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

Quelle ↗

Gemini 3.1 Pro 4,0% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#25von 36 Verifiziert
Schlussfolgern

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

Quelle ↗Außerdem: Selbst gemeldet 44,4% (no tools)

Gemini 3.1 Pro 47,0% GPT-6.1 Sol 52,9% Claude Opus 5.5 61,4%
#12von 44 Verifiziert

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Quelle ↗Außerdem: Verifiziert 95,5% (Vals AI own implementation)Außerdem: Selbst gemeldet 94,3% (no tools)

Gemini 3.1 Pro 94,1% GPT-6.1 Sol Kein Ergebnis Claude Opus 5.5 Kein Ergebnis
#3von 37 Verifiziert

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Quelle ↗

Gemini 3.1 Pro 77,1% GPT-6.1 Sol 94,2% Claude Opus 5.5 93,3%
#10von 27 Verifiziert

Wofür Sie Gemini 3.1 Pro Nutzen Sollten

Agentische Workflows

Google nennt agentische Leistung als zentralen Anwendungsfall. Nutzen Sie es für mehrstufige Tool-Nutzung, suchgestützte Recherche und langfristige Aufgaben, die mit wenig Aufsicht laufen.

Fortgeschrittenes Programmieren

Es bewältigt komplexe Programmierarbeit über ganze Repositories hinweg, von der Problemlösung bis zu größeren Änderungen an mehreren Dateien.

Algorithmenentwicklung

Google nennt Algorithmenentwicklung als vorgesehenen Einsatzzweck.

Verständnis langer Kontexte & multimodaler Inhalte

Mit einem Kontextfenster von 1 Million Token und nativer Text-, Bild-, Audio- und Videoeingabe kann es lange Dokumente, Videos und große Code-Repositories in einer Anfrage analysieren.

Stärken und Einschränkungen

Stärken

  • Agentische Tool-Nutzung und langfristige Aufgaben
  • Fortgeschrittenes Programmieren
  • Komplexes Schlussfolgern
  • Nativ multimodale Eingabe (Text, Bilder, Audio, Video)
  • Sehr lange Dokumente und große Codebasen (1 M Kontext)

Einschränkungen

  • Closed-Weight – kann nicht selbst gehostet oder mit privaten Daten feinabgestimmt werden

In FlowHunt nutzen

Nutzen Sie Gemini 3.1 Pro in jedem Flow, neben Ihren eigenen Tools und Wissensquellen.

  1. 1Öffnen Sie einen Flow oder erstellen Sie einen aus einer Vorlage
  2. 2Fügen Sie eine AI-Agent- oder Generator-Komponente hinzu
  3. 3Wählen Sie Gemini 3.1 Pro in der Modellauswahl

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Über Google Mountain View, CA · Gegründet 1998 · ai.google

Google ist ein Technologieunternehmen, das 1998 gegründet wurde und seinen Hauptsitz in Mountain View, Kalifornien, hat. Die Modellfamilie Gemini wird von Google DeepMind entwickelt, dem Forschungslabor, das aus Google Brain und DeepMind hervorgegangen ist.

ai.google ↗

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Häufig gestellte Fragen