Google Frontier Disponible dans FlowHunt

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro est un modèle d’IA frontalier de premier plan de Google, publié en février 2026. Il s’agit d’un modèle propriétaire à poids fermés, disponible via l’application Gemini, Google AI Studio, l’API Gemini, Google Cloud / Vertex AI, Google Antigravity, Gemini Enterprise et NotebookLM. Il accepte du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, avec une fenêtre de contexte pouvant atteindre 1 million de tokens.

Lire la suite

Gemini 3.1 Pro a été publié le 19 février 2026 comme la prochaine itération de la série Gemini 3, en s’appuyant sur Gemini 3 Pro. Google le décrit comme un modèle de raisonnement nativement multimodal, capable de travailler sur du texte, de l’audio, des images, de la vidéo et des dépôts de code entiers, et fait état d’un raisonnement et de capacités multimodales améliorés par rapport à Gemini 3 Pro.

Google le positionne pour la performance agentique, le codage avancé, la compréhension du long contexte et multimodale, ainsi que le développement algorithmique. À la date de publication de la fiche du modèle, Google le qualifiait de son modèle le plus avancé pour les tâches complexes.

Essayer dans FlowHunt Retour à l'AI Leaderboard

Benchmarks

Chaque score n'apparaît qu'une fois, avec son rang parmi les modèles suivis et l'indication de qui l'a mesuré.

Comparé aux modèles de niveau Frontier sur la même échelle
  • Gemini 3.1 Proce modèle
  • GPT-6.1 Solce modèle est en tête sur 0 sur 4
  • Claude Opus 5.5ce modèle est en tête sur 0 sur 6
Vérifié évaluateur indépendant, compte pour le classement Autodéclaré publié par Google, affiché mais non classé
Général

AA Intelligence Index

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

Source ↗

Gemini 3.1 Pro 29,7 GPT-6.1 Sol 51,8 Claude Opus 5.5 57,6
#29sur 45 Vérifié
Programmation

DeepSWE

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

Source ↗

Gemini 3.1 Pro 11,7% GPT-6.1 Sol Aucun score Claude Opus 5.5 74,2%
#17sur 17 Vérifié

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

Source ↗

Gemini 3.1 Pro 54,2% GPT-6.1 Sol Aucun score Claude Opus 5.5 89,9%
Non classé Autodéclaré

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

Source ↗Aussi : Autodéclaré 80,6% (single attempt)

Gemini 3.1 Pro 78,8% GPT-6.1 Sol Aucun score Claude Opus 5.5 Aucun score
#13sur 22 Vérifié
Agents

Terminal-Bench 4.0

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

Source ↗

Gemini 3.1 Pro 4,0% GPT-6.1 Sol 56,1% Claude Opus 5.5 59,6%
#25sur 36 Vérifié
Raisonnement

Humanity's Last Exam

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

Source ↗Aussi : Autodéclaré 44,4% (no tools)

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

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

Source ↗Aussi : Vérifié 95,5% (Vals AI own implementation)Aussi : Autodéclaré 94,3% (no tools)

Gemini 3.1 Pro 94,1% GPT-6.1 Sol Aucun score Claude Opus 5.5 Aucun score
#3sur 37 Vérifié

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

Source ↗

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

À quoi utiliser Gemini 3.1 Pro

Flux de travail agentiques

Google cite la performance agentique comme un cas d'usage central. Utilisez-le pour l'utilisation d'outils en plusieurs étapes, la recherche pilotée par la recherche web et les tâches de longue haleine exécutées avec peu de supervision.

Codage avancé

Il gère des travaux de codage complexes sur des dépôts entiers, de la résolution de tickets aux modifications plus vastes touchant plusieurs fichiers.

Développement algorithmique

Google cite le développement algorithmique comme un usage prévu.

Compréhension du long contexte et multimodale

Avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et des entrées natives texte, image, audio et vidéo, il peut analyser de longs documents, des vidéos et de grands dépôts de code en une seule requête.

Points forts et limites

Points forts

  • Utilisation agentique d'outils et tâches de longue haleine
  • Codage avancé
  • Raisonnement complexe
  • Entrées nativement multimodales (texte, images, audio, vidéo)
  • Très longs documents et grandes bases de code (1M de contexte)

Limites

  • Poids fermés, donc impossible à auto-héberger ou à affiner sur des données privées

Utilisez-le dans FlowHunt

Utilisez Gemini 3.1 Pro dans n'importe quel flow, aux côtés de vos propres outils et sources de connaissances.

  1. 1Ouvrez un flow ou créez-en un à partir d'un modèle
  2. 2Ajoutez un composant AI Agent ou Generator
  3. 3Choisissez Gemini 3.1 Pro dans le sélecteur de modèle

Modèles d'IA associés

À propos de Google Mountain View, CA · Fondé 1998 · ai.google

Google est une entreprise technologique fondée en 1998 et dont le siège est à Mountain View, en Californie. Sa famille de modèles Gemini est développée par Google DeepMind, le laboratoire de recherche issu de Google Brain et de DeepMind.

ai.google ↗

Parcourir le classement complet des modèles d'IA

Comparez tous les modèles suivis sur des benchmarks de programmation, d'agents et de raisonnement, chaque score étant indiqué comme vérifié ou autodéclaré.

← Retour au classement IA Essayer dans FlowHunt

Questions fréquemment posées