#Gemini31Pro

TechGlimmertechglimmer
2026-02-20

Google’s Gemini 3.1 Pro is rolling out as a smarter model for your most complex tasks, with a big jump in reasoning performance and support across Gemini apps, Vertex AI and enterprise tools.

🔗 Full article:
techglimmer.io/gemini-3-1-pro-

2026-02-20

Google odpala Gemini 3.1 Pro. Sztuczna inteligencja z potężnym skokiem logiki

Google nie zwalnia tempa w wyścigu zbrojeń na rynku sztucznej inteligencji. Gigant z Mountain View właśnie ogłosił premierę modelu Gemini 3.1 Pro.

Google nie zwalnia tempa w wyścigu zbrojeń na rynku sztucznej inteligencji. Gigant z Mountain View właśnie ogłosił premierę modelu Gemini 3.1 Pro. Zamiast czekać na tradycyjną, dużą aktualizację „półgeneracyjną” (jak znane z przeszłości wersje 1.5 czy 2.5), firma zdecydowała się na szybki, punktowy przeskok o „0.1”. Powód? Skupiono się na jednym, ale za to kluczowym aspekcie: wdrożeniu nowego silnika, który zwiększa zdolności analityczne i radzenie sobie ze złożonymi problemami.

Innymi słowy, o ile poprzednie wersje skupiały się na szybkości (jak Gemini 3 Flash) czy ogólnej wszechstronności, tak Gemini 3.1 Pro zostało zaprojektowane z myślą o zadaniach, w których „prosta odpowiedź to za mało”.

Rdzeń z Deep Think i podwojona moc rozumowania

Najważniejszą nowością w wersji 3.1 Pro jest zaimplementowanie ulepszonej „inteligencji bazowej”, która zadebiutowała niedawno w wyspecjalizowanym modelu Gemini 3 Deep Think.

W praktyce przekłada się to na drastyczny wzrost zdolności analitycznych. Google pochwaliło się, że nowy model osiągnął wynik 77,1% w rygorystycznym teście ARC-AGI-2. Oznacza to, że Gemini 3.1 Pro oferuje ponad dwukrotnie wyższą wydajność w logicznym rozumowaniu niż jego bezpośredni poprzednik (wersja 3 Pro). To idealne narzędzie do przejrzystego tłumaczenia bardzo skomplikowanych zagadnień wizualnych, syntetyzowania ogromnych zbiorów danych w jeden czytelny widok czy wspierania rozbudowanych projektów kreatywnych.

Gdzie można z niego skorzystać?

Google stawia na szeroką dystrybucję od pierwszego dnia. Model Gemini 3.1 Pro debiutuje dziś w:

  • Oficjalnej aplikacji Gemini (dla użytkowników).
  • Usłudze NotebookLM (dla subskrybentów planów Google AI Pro oraz Ultra).
  • Narzędziach dla deweloperów: poprzez Gemini API, Google AI Studio, Vertex AI, środowisko Antigravity, Gemini Enterprise, Gemini CLI oraz Android Studio.

Obecnie model znajduje się w fazie „preview” (wersji zapoznawczej). Google wykorzystuje ten etap do ostatecznej walidacji wydajności – szczególnie w kontekście ambitnych, wieloetapowych działań autonomicznych (tzw. agentic workflows) – zanim udostępni tę technologię jako domyślny standard dla wszystkich.

Gemini staje się kompozytorem. Google udostępnia model muzyczny Lyria 3 dla wszystkich

#aktualizacjaGemini2026 #ARCAGI2Gemini #Gemini31Pro #GeminiAIStudio #GeminiDeepThink #GoogleGeminiNowości #LLMRozumowanie #sztucznaInteligencjaGoogle
Gemini 3.1 Pro premiera
Wulfy—Speaker to the machinesn_dimension@infosec.exchange
2026-02-20

#gemini31pro that's just been released is hitting 44% on Humanities Last Exam...

When #HLE was released, not so long ago, the current models were in single digits...

The race is now between #aibubble and #agi

Anime of Japananime@wakoka.com
2026-02-20
Gemini 3.1 Proリリース ―テキストから鮮明なSVGアニメを生成可能に | gihyo.jp
2026-02-20

Ah yes, the rare .1 release: Google just dropped Gemini 3.1 Pro for complex problem‑solving. According to the article it hits 77.1% on ARC‑AGI‑2—more than double Gemini 3 Pro’s reasoning performance. New brain, same marketing catnip? 😼

tech.slashdot.org/story/26/02/

#Google #Gemini #Gemini31Pro

Andreas BeckerCaramba1
2026-02-19

Google veröffentlicht Gemini 3.1 Pro für komplexe Logikaufgaben. Das Modell erzielt im ARC-AGI-2 Benchmark 77,1 Prozent und schlägt damit GPT-5.2 sowie Opus 4.6. Verbesserungen gibt es primär bei der autonomen Code-Generierung und Websuche. Zugriff erfolgt über Google AI Studio oder Vertex AI für Enterprise-Kunden.
all-ai.de/news/news26top/gemin

Client Info

Server: https://mastodon.social
Version: 2025.07
Repository: https://github.com/cyevgeniy/lmst