2月20日、 Googleは公式に 次世代フラッグシップモデル「Gemini 3.1 Pro」を発売しました。この技術レビューでは、実地テスト、公式ドキュメント、そして第三者評価機関によるモニタリングデータを統合しています。 人工分析 モデルの能力を客観的に評価するため。
コア推論とベンチマーク
評価プロセスにおいて、私は以下の点を重視しました。 ARC-AGI-2 ベンチマーク。従来の知識ベースの評価とは異なり、このテストでは、モデルが演繹を通じて正しい出力を導き出すことを要求される、一連の新しい論理的幾何学的パターンを提示します。これにより、トレーニングデータからの単純な情報検索ではなく、モデルの独自の問題解決能力を効果的に測定します。
によると 公式ベンチマークデータ, ジェミニ 3.1 プロ スコアを記録した 77.1%これは、Gemini 3 Proと比較してパフォーマンスが2倍向上していることを示しています。これは、未知の論理的タスクに直面した際の推論精度が大幅に向上したことを示しています。さらに、Gemini 3.1 Proの推論能力は、ほぼ 20%の改良 最近リリースされた クロード・ソネット 4.6.
競合パフォーマンス比較
現在の市場において Gemini 3.1 Pro を客観的に位置付けるために、そのパフォーマンス データを業界をリードする 3 つの競合製品と比較しました。
| メトリック | ジェミニ 3.1 プロ | クロード・オプス 4.6 | クロード・ソネット 4.6 | チャットGPT 5.2 |
| 論理的推論（ARC-AGI-2） | 77.10% | 68.80% | 58.30% | 52.90% |
| 科学的推論（GPQAダイヤモンド） | 94.30% | 91.30% | 89.90% | 92.40% |
| 一般アカデミック（HLE） | 44.40% | 40.00% | 33.20% | 34.50% |
| ソフトウェアエンジニアリング（SWE-Bench） | 80.60% | 80.80% | 79.60% | 80.00% |
| 多言語（MMMLU） | 92.60% | 91.10% | 89.30% | 89.60% |
データによると、Gemini 3.1 Proは論理的推論と科学的研究において常に最先端を走っています。ソフトウェアエンジニアリングタスク（SWE-Bench）では、そのパフォーマンスは統計的にClaude Opus 4.6と同等です。
価格設定と費用効率分析
価格体系は、エンタープライズレベルでの導入において重要な要素です。以下の表は、4つの主要モデルにおける入力および出力の100万トークンあたりのコストを比較したものです。
| モデル名 | 入力価格（コンテキスト20万以下） | 出力価格 | 主な注意事項 |
| ジェミニ 3.1 プロ | $2.00 | $12.00 | 100万コンテキストのサポート、最高のROI |
| クロード・オプス 4.6 | $15.00 | $75.00 | 最もコストが高い。長文の文章に最適化されている。 |
| クロード・ソネット 4.6 | $3.00 | $15.00 | 低遅延タスクに最適化 |
| チャットGPT 5.2 | $5.00 | $15.00 | 参入障壁が低い |
比較すると、Gemini 3.1 Proは、大幅に低い価格でフラッグシップのパフォーマンスを実現していることがわかります。その投入コストはわずか 13.33% Claude Opus 4.6の4.6よりも低く、Claude Sonnet 4.6よりもさらに低い数値です。これらの数値は、大規模なデータ分析を実施する組織にとって大きな経済的メリットとなります。
実用アプリケーションにおけるエンジニアリングパフォーマンス
プログラミングとシステム アーキテクチャの実際のテスト中に、複雑で階層化されたタスクに対するモデルの能力を観察しました。
- SVGベクターエンジニアリングこのモデルは、WebベースのSVGアニメーション用のコードを直接生成できます。SVGは数学的なコードで定義されたグラフィック形式です。ラスター画像とは異なり、どのスケールでも鮮明な画像を維持し、ファイルサイズを最小限に抑えることができます。私のテストでは、このモデルによって生成された「機械的なリンクアニメーション」は、物理ロジックに厳密に準拠していました。
- 長期文脈理解: のサポート付き 100万トークンのコンテキストウィンドウ、このモデルは、エラー検出やアーキテクチャのリファクタリングのために、数百ページに及ぶ技術文書やソフトウェア リポジトリ全体を 1 回のプロンプトで取り込むことができます。
Gemini 3.1 Proを無料で入手する方法
現在、一般ユーザーと開発者は、次の 4 つのチャネルを通じてこのモデルの機能を体験できます。
- Google AIスタジオ: これはGoogleの開発者向けメインサンドボックスです。Googleアカウントでログインすると、 無料層は、1日あたりのAPI呼び出しの割り当てが固定されています。これは、モデルの生のロジックとコード生成のレスポンスをテストする最も直接的な方法です。
- ジェミニウェブ＆アプリGoogleは、Gemini 3.1 Proモデルを標準のGeminiインターフェースに統合しました。ユーザーは、高度な推論クエリを1日あたり一定回数無料でご利用いただけます。高頻度の使用や非常に長いドキュメント処理には、Proサブスクリプションが必要です。
- ノートブックLMこのAIツールは、学生や一般消費者にとって最適な選択肢です。PDFファイルのアップロードやWebリンクの貼り付けに対応しており、ロングコンテキスト処理機能は無料で利用可能で、大規模なデータセットからの深い統合、論理的要約、知識抽出を可能にします。
- Google Cloud 無料プログラム: Google Cloudの新規登録者には、通常、一定額の無料クレジットが付与されます。これは、 頂点AI Gemini 3.1 Pro Preview を本番環境レベルで起動するためのプラットフォームです。
Gemini 3.1 Proは、論理的推論とエンジニアリング実装の両面で業界最高水準に達しています。高いパフォーマンスを維持しながらコスト障壁を大幅に引き下げることで、GoogleはフラッグシップレベルのAIを大規模アプリケーションでより利用しやすくしました。複雑なコード生成、科学的なデータ分析、あるいは膨大なドキュメント処理を必要とするユーザーにとって、Gemini 3.1 Proは実用的かつ強力な選択肢となります。
