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Gemini 3.1 Pro

por Google

El modelo Pro actual de Google DeepMind para razonamiento, agentes, coding y comprensión multimodal, con una ventana de contexto de 1M de tokens.

CerradoResponde con textoEntiende imágenes, vídeo y audio
Busca en la webAnaliza documentosEjecuta códigoUsa el ordenador
Raziel Score
0.0/10
API
$3.50 / $21.00por millón de tokens
Ventana de contexto
1M tokens
Comunidad
Sin datos aún

¿Para qué sí? ¿Para qué no?

Mejor para

  • Comprensión multimodal
    Analizar conjuntamente texto, imágenes, audio, vídeo o documentos.
  • Documentos y contexto largo
    Leer, relacionar y resumir documentos o contextos extensos.
  • Integración de producto
    Trabajar dentro del ecosistema, aplicaciones o APIs de un proveedor.
  • Análisis profesional
    Producir análisis rigurosos para trabajo técnico o de negocio.

Evitar para

  • Presupuesto ajustado
    Priorizar coste total bajo frente al máximo rendimiento absoluto.
  • Ejecución local
    Ejecutar el modelo en hardware propio sin depender de una API cerrada.

Valoración por categoría

Agentes

Resolución autónoma multi-step

8.5/10
Código

Resolución de bugs y tareas de programación

7.5/10
Razonamiento

Problemas complejos, lógica y conocimiento experto

8.5/10
Trabajo profesional

Documentos, análisis y entregables de trabajo real

7.0/10
Ciencia

Investigación y tareas científicas especializadas

4.0/10
Escritura

Matiz, estilo y creatividad

Pendiente · evidencia en revisión
Imagen

Comprensión, generación o edición visual

9.0/10
Vídeo

Comprensión o generación de vídeo

Pendiente · evidencia en revisión
Audio

Comprensión, voz y generación de audio

Pendiente · evidencia en revisión

Benchmarks traducidos

Métricas comparables, agrupadas por capacidad para que se vea qué mide cada prueba.

Programación

Terminal-Bench 2.1

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Mide flujos de terminal agénticos en la versión 2.1; Raziel separa protocolos y harnesses.

SWE-Bench Pro

0.0%/100

Buen resultado, sin destacar en esta prueba

Resolución end-to-end de issues reales de GitHub. Mide capacidad agéntica en código.

DeepSWE 1.1

0.0%/100

Resultado bajo para una prueba exigente

Ingeniería de software de horizonte largo con un harness agéntico concreto; solo es comparable si coinciden versión y harness.

Trabajo profesional

GDPval-AA v2

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Calidad de entregables profesionales evaluada mediante comparaciones ciegas.

GDPval AA

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Lectura agregada de GDPval en escala propia. Sirve para comparar dentro de esa suite.

Agentes y herramientas

BrowseComp

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Búsqueda web multi-paso para encontrar información difícil.

MCP Atlas

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Uso de herramientas y coordinación mediante MCP o entornos instrumentados.

Agents' Last Exam

0.0%/100

Resultado bajo para una prueba exigente

Flujos profesionales largos y agénticos en múltiples sectores.

Razonamiento

GPQA Diamond

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Preguntas científicas de nivel experto con razonamiento exigente.

AA Intelligence Index

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Índice compuesto independiente de Artificial Analysis; solo comparable dentro de la misma versión.

Ciencia y salud

GeneBench Pro

0.0%/100

Resultado bajo para una prueba exigente

Análisis cuantitativo y flujos de investigación genómica.

Imagen

MMMU Pro

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Razonamiento multimodal universitario sobre imágenes, diagramas y texto visual.

¿Dónde se puede ejecutar?

Viabilidad local
-/10

Modelo cerrado: disponible mediante web o API, sin ejecución local publicada.

Resumen práctico de las formas razonables de usar este modelo.

API / nube
Sin instalación local

Lo usas desde una web, app o API. No instalas el modelo en tu equipo.

Disponible
Servidor potente
No viable

Para correrlo completo necesitas GPU profesional o una máquina grande.

No viable
PC con GPU
No viable

Puede funcionar en una buena gráfica con cuantización, normalmente sacrificando algo de calidad.

No viable
Portátil
No viable

Uso en un portátil normal o con GPU modesta. Idealmente sin montar un servidor dedicado.

No viable
Móvil / tablet
No viable

Uso realista en teléfono o tablet, con modelos muy pequeños u optimizados.

No viable

Ficha técnica

EmpresaGoogle
PaísEstados Unidos
Lanzamientofebrero de 2026
TipoCerrado
Salida principalTexto
Puede recibirTexto · Imagen · Vídeo · Audio
Puede generarTexto
Ventana de contexto1M tokens
Tokens de salida64K tokens

Acceso y apps

Dónde puedes usarlo sin entrar en detalles de hardware.

WebDisponible
MóvilNo aplica
EscritorioNo aplica
APIDisponible
PesosNo aplica
Arquitectura

No publicada

Arquitectura no publicada

El proveedor no publica la arquitectura de este modelo.

Por qué importa

La arquitectura da pistas sobre contexto, coste, velocidad y facilidad para ejecutarlo. No es una nota de calidad por sí sola.

Licencia

Proprietary

ai.google.dev/terms (Ver licencia original)
Uso comercialSin modificacionesSin atribución

Notas
API only. No weights available. Google no publica arquitectura detallada.

Fuentes

Revisado: 2026-07-13

Historia del modelo

La versión actual y el linaje que explica de dónde viene y qué cambió por el camino.

  1. 2026
    feb
    MejoraEste modelo

    Gemini 3.1 Pro

    • Mejora coding agéntico, tool use y contexto largo
    CapacidadesAgentsCoding1m Context
  2. 2025
    nov
    Salto mayor

    Gemini 3 Pro

    • Inicia la generación 3 con razonamiento y multimodalidad
    CapacidadesReasoningMultimodal

Aprobación de la comunidad

Pendiente de medir

Por ahora esta nota se asigna a mano en la edición de Raziel. Más adelante la votará la comunidad.

¿Encaja contigo?

Si Gemini 3.1 Pro te encaja, ponlo frente a otro modelo o mira qué alternativas hay antes de cerrar la decisión.

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