Google Frontier FlowHunt에서 사용 가능

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro는 Google이 2026년 2월에 출시한 최상위 프론티어 AI 모델입니다. 독점 클로즈드 가중치 모델로, Gemini 앱, Google AI Studio, Gemini API, Google Cloud / Vertex AI, Google Antigravity, Gemini Enterprise, NotebookLM을 통해 사용할 수 있습니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 입력으로 받으며, 컨텍스트 윈도우는 최대 100만 토큰입니다.

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Gemini 3.1 Pro는 2026년 2월 19일 Gemini 3 시리즈의 다음 버전으로 공개되었으며 Gemini 3 Pro를 기반으로 합니다. Google은 이를 텍스트, 오디오, 이미지, 비디오, 전체 코드 저장소에 걸쳐 작업할 수 있는 네이티브 멀티모달 추론 모델이라고 설명하며, Gemini 3 Pro 대비 추론 및 멀티모달 역량이 향상되었다고 보고합니다.

Google은 이 모델을 에이전트 성능, 고급 코딩, 장문 컨텍스트 및 멀티모달 이해, 알고리즘 개발을 위한 모델로 제시합니다. 모델 카드가 공개된 시점에 Google은 이를 복잡한 작업을 위한 가장 진보된 모델이라고 불렀습니다.

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벤치마크

각 점수는 한 번만 표시되며, 추적 중인 모델 중 순위와 측정 주체가 함께 표시됩니다.

같은 기준으로 Frontier 등급 모델과 비교
  • Gemini 3.1 Pro이 모델
  • GPT-6.1 Sol이 모델이 4개 중 0개에서 선두
  • Claude Opus 5.5이 모델이 6개 중 0개에서 선두
검증됨 독립 평가 기관, 순위에 반영 자체 보고 공개: Google, 표시만 하며 순위에는 미반영
종합

AA Intelligence Index

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

출처 ↗

Gemini 3.1 Pro 29.7 GPT-6.1 Sol 51.8 Claude Opus 5.5 57.6
#2945개 중 검증됨
코딩

DeepSWE

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

출처 ↗

Gemini 3.1 Pro 11.7% GPT-6.1 Sol 점수 없음 Claude Opus 5.5 74.2%
#1717개 중 검증됨

SWE-bench Pro

Real issues across several languages and large codebases.

출처 ↗

Gemini 3.1 Pro 54.2% GPT-6.1 Sol 점수 없음 Claude Opus 5.5 89.9%
순위 미반영 자체 보고

SWE-bench Verified

500 verified GitHub issues. Saturated at the frontier.

출처 ↗그 외: 자체 보고 80.6% (single attempt)

Gemini 3.1 Pro 78.8% GPT-6.1 Sol 점수 없음 Claude Opus 5.5 점수 없음
#1322개 중 검증됨
에이전트

Terminal-Bench 4.0

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

출처 ↗

Gemini 3.1 Pro 4.0% GPT-6.1 Sol 56.1% Claude Opus 5.5 59.6%
#2536개 중 검증됨
추론

Humanity's Last Exam

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

출처 ↗그 외: 자체 보고 44.4% (no tools)

Gemini 3.1 Pro 47.0% GPT-6.1 Sol 52.9% Claude Opus 5.5 61.4%
#1244개 중 검증됨

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

출처 ↗그 외: 검증됨 95.5% (Vals AI own implementation)그 외: 자체 보고 94.3% (no tools)

Gemini 3.1 Pro 94.1% GPT-6.1 Sol 점수 없음 Claude Opus 5.5 점수 없음
#337개 중 검증됨

ARC-AGI-2

Novel visual puzzles that cannot be memorised.

출처 ↗

Gemini 3.1 Pro 77.1% GPT-6.1 Sol 94.2% Claude Opus 5.5 93.3%
#1027개 중 검증됨

Gemini 3.1 Pro 활용 분야

에이전트 워크플로우

Google은 에이전트 성능을 핵심 사용 사례로 꼽습니다. 다단계 도구 사용, 검색 기반 리서치, 거의 감독 없이 실행되는 장기 과제에 활용하세요.

고급 코딩

이슈 해결부터 여러 파일에 걸친 대규모 변경까지, 전체 저장소에 걸친 복잡한 코딩 작업을 처리합니다.

알고리즘 개발

Google은 알고리즘 개발을 의도된 용도로 꼽습니다.

장문 컨텍스트 및 멀티모달 이해

100만 토큰 컨텍스트 윈도우와 네이티브 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 입력을 갖춘 이 모델은 긴 문서, 비디오, 대규모 코드 저장소를 하나의 프롬프트로 분석할 수 있습니다.

강점과 한계

강점

  • 에이전트 도구 사용 및 장기 과제
  • 고급 코딩
  • 복잡한 추론
  • 네이티브 멀티모달 입력 (텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)
  • 매우 긴 문서 및 대규모 코드베이스 처리 (100만 컨텍스트)

한계

  • 클로즈드 가중치 — 자체 호스팅 또는 개인 데이터로 파인튜닝 불가

FlowHunt에서 사용하기

Gemini 3.1 Pro을(를) 자체 도구 및 지식 소스와 함께 모든 플로우에서 사용하세요.

  1. 1플로우를 열거나 템플릿에서 새로 만드세요
  2. 2AI Agent 또는 Generator 컴포넌트를 추가하세요
  3. 3모델 선택기에서 Gemini 3.1 Pro을(를) 선택하세요

관련 AI 모델

Google 정보 Mountain View, CA · 설립 1998 · ai.google

Google은 1998년에 설립되어 캘리포니아주 마운틴뷰에 본사를 둔 기술 기업입니다. Gemini 모델 패밀리는 Google Brain과 DeepMind가 합쳐져 만들어진 연구소인 Google DeepMind가 개발합니다.

ai.google ↗

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자주 묻는 질문