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Gemini 3.1 Pro

Googles neustes Flaggschiff (Feb 2026) mit verbessertem Reasoning mit AlphaGo-inspirierter Architektur — führend bei LMArena, stark in Vision und Long-Context.

📅 18. Februar 2026 📐 Context: 1M 📜 Proprietary
97
Blockbrain Score
#1 von 16

Benchmark-Ergebnisse

💻
Coding
99
📐
Mathematik
100
✍️
Kreatives Schreiben
100
Speed
75

Über Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro ist Googles neustes Flaggschiff (Feb 2026) mit verbessertem Reasoning-Modell, erschienen am 18. Februar 2026. Es basiert auf einer Sparse Mixture-of-Experts Transformer-Architektur und wurde von Grund auf multimodal konzipiert — Text, Bilder und Audio werden nativ verarbeitet.

Bei seinem Launch wurde Gemini 3.1 Pro als das führende multimodale Modell angesehen und löste intern bei OpenAI 'Code Red' aus. Es erreicht 91.9% auf GPQA Diamond und 95% auf AIME 2025 — Spitzenwerte in beiden Kategorien.

Besonders stark ist Gemini 3.1 Pro bei Vision-Tasks und Long-Context-Aufgaben. Das 1M+ Token Context Window ermöglicht die Analyse ganzer Codebases oder umfangreicher Dokumentsammlungen in einem einzigen Request.

Highlights & Besonderheiten

Nativ Multimodal
Verarbeitet Text, Bilder und Audio gleichermaßen — keine nachträgliche Erweiterung, sondern von Grund auf multimodal trainiert.
Deep Think Modus
Erweitertes Reasoning für besonders komplexe Aufgaben, vergleichbar mit OpenAIs Pro-Modus.
1M+ Context Window
Über eine Million Tokens Kontext — ideal für lange Dokumente, Codebasen und komplexe Analysen.
Google-Ökosystem
Nahtlose Integration in Vertex AI, Google Workspace, AI Studio und Google Search.
Über 1T Tokens/Tag
Skaliert auf über eine Billion API-Tokens pro Tag seit Launch — bewährt in Production.

Für wen eignet sich Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro ist ideal für Teams im Google-Ökosystem, die multimodale Fähigkeiten, starkes Reasoning und Long-Context benötigen. Entwickler profitieren von der nahtlosen Integration in Vertex AI und Google AI Studio.

Besonders geeignet für Enterprise-Kunden mit Vision-Anforderungen, große Dokumentenanalysen und agentic Workflows, die skalierbar sein müssen.