Gemini 3.1 Pro
Google · Lanzado feb 2026
El modelo Pro más capaz de Google disponible públicamente, con contexto de 1M tokens a precios competitivos. Generación anterior: Gemini 3.6 y 3.5 Flash ya lo superan en benchmarks de codificación y agentes a menor coste. Mantenlo si usas Google Cloud/Vertex AI; si no, la línea Flash o los competidores ofrecen más.
¿Es adecuada para ti?
Bueno para
- Razonamiento profundo en problemas científicos y matemáticos complejos
- Análisis de contextos muy extensos con 1M tokens
- Equipos con presupuesto ajustado que necesitan razonamiento de nivel Pro a $2/$12
- Usuarios del ecosistema Google Cloud/Vertex AI
No recomendado para
- Codificación de vanguardia y flujos de trabajo agénticos — los modelos Flash lo superan
- Despliegues sensibles a la seguridad — FAR.AI encontró 249 jailbreaks universales por ~$278
Rendimiento por tarea
Complex reasoning / science
ARC-AGI-2 77.1% (2.5x Gemini 3 Pro), GPQA Diamond 94.3% — top-tier reasoning at launch
Long-context analysis
1M token context window, MRCR v2 84.9% at 128K — process entire codebases or multi-document research
Coding
SWE-Bench Verified 80.6% is strong but now trails Gemini 3.6 Flash and Claude Opus 5
Agentic workflows
APEX-Agents 33.5%, MCP Atlas 69.2% — solid but Flash models are better for production agents
Math
LiveCodeBench 2887 Elo, HLE 44.4% no-tools — strong mathematical reasoning
Multimodal understanding
MMMU-Pro 80.5% — competitive, natively multimodal across text, audio, images, video
Security / safety
FAR.AI found 249 universal jailbreaks for ~$278 — significantly weaker safeguards than Claude Fable 5 and GPT-5.6 Sol
Precios
Entrada
$2 / 1M
Salida
$12 / 1M
Contexto
1M tokens
Pruebas de rendimiento
| Prueba | Puntuación | Fuente |
|---|---|---|
| ARC-AGI-2 | 77.1% | Fuente |
| MMLU (MMMLU) | 92.6% | Fuente |
| GPQA Diamond | 94.3% | Fuente |
| SWE-Bench Verified | 80.6% | Fuente |
| SWE-Bench Pro (Public) | 54.2% | Fuente |
| Terminal-Bench 2.0 | 68.5% | Fuente |
| LiveCodeBench Pro | 2887 Elo | Fuente |
| APEX-Agents | 33.5% | Fuente |
| HLE (no tools) | 44.4% | Fuente |
| HLE (with tools) | 51.4% | Fuente |
| MCP Atlas | 69.2% | Fuente |
| BrowseComp | 85.9% | Fuente |
| MRCR v2 (128K) | 84.9% | Fuente |
| MMMU-Pro | 80.5% | Fuente |
| GDPval-AA Elo | 1317 | Fuente |
Aún no hay cambios de veredicto
El reloj corre desde el primer día: los cambios aparecerán aquí a medida que evolucione nuestro veredicto.
Fuentes
- Google DeepMind: Gemini 3.1 Pro Model Cardjul 2026
- FAR.AI AI Security Leaderboardjul 2026
- Google AI for Developers — Official pricing page (no 3.5 Pro yet)jun 2026
- Google Blog: Gemini 3.1 Pro announcementjul 2026
- Metacto: Gemini API Pricingjul 2026
- nxcode.io: Gemini 3.1 Pro Complete Guidejul 2026
- GitHub Changelog: Gemini 3.1 Pro in Copilotjul 2026
- GitHub Changelog: Gemini 2.5 Pro deprecation Jul 31, 2026jul 2026
Registro de verificación
- Precios— Sin cambios
Agente automatizado