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先潑一盆冷水：它不是萬能的

2023年12月Gemini Pro剛發(fā)布時，CMU跑了一輪獨立測評，結(jié)論很直白——綜合能力跟GPT-3.5 Turbo差不多。MMLU多選題測試中，57個子任務(wù)只有兩項超過GPT-3.5 Turbo。甚至有個離譜的偏好：模型特別愛選D選項。

但同一時間，港中文128頁測評報告給出了另一個維度的數(shù)據(jù)：37個視覺理解任務(wù)上，Gemini-Pro跟GPT-4V基本持平。MME基準綜合得分1933.4，比GPT-4V的1926.6還高了一點。

一個模型，兩份測評，結(jié)論截然不同。這說明選模型不能只看單一跑分，得看具體場景。

時間來到2026年2月。Gemini迭代到了3.1 Pro版本。ARC-AGI-2推理測試得分77.1%，上代3 Pro只有31.1%。兩年時間，同一個系列的推理能力翻了一倍多。

技術(shù)路線：跟主流方案有什么不同

Gemini從1.0時代就走了一條不同的路——原生多模態(tài)。不是先訓(xùn)練文本模型再外掛視覺編碼器，而是從預(yù)訓(xùn)練階段就同時處理文本、圖像、音頻、視頻。

港中文測評驗證了這條路線的早期效果?；A(chǔ)感知任務(wù)中，Gemini-Pro能正確辨別兩個亮度相同的梨，而GPT-4V和開源模型SPHINX都被騙了。視頻場景理解中，Gemini能把不同幀的信息整合成連貫描述，GPT-4V只能逐幀單獨描述。

到了3.1 Pro，技術(shù)架構(gòu)進一步升級。它基于稀疏混合專家（MoE）架構(gòu)，模型內(nèi)部有多個專家子網(wǎng)絡(luò)，推理時門控網(wǎng)絡(luò)根據(jù)輸入內(nèi)容的語義特征，把token路由到最合適的專家處理。不是所有參數(shù)都參與每次推理，只激活相關(guān)專家，兼顧容量與效率。

五個關(guān)鍵參數(shù)，直接影響輸出質(zhì)量

通過API調(diào)用3.1 Pro時，參數(shù)配置直接決定輸出質(zhì)量。

temperature控制隨機性，區(qū)間0.0到2.0，默認0.75。做事實核查設(shè)0.3，模型優(yōu)先選高概率詞元。做創(chuàng)意寫作設(shè)0.85，引入適度多樣性。別超過1.5，容易觸發(fā)非收斂采樣，造成語義斷裂。

system_instruction是系統(tǒng)級提示詞，作為獨立上下文錨點參與注意力初始化。長度不超過2048字符，超長會被靜默截斷且不報錯。禁止嵌入變量占位符，3.1 Pro不支持運行時模板替換。

max_output_tokens采用軟/硬雙閾值控制。輸入含圖像數(shù)據(jù)時每100KB會使硬上限自動下調(diào)128 tokens。不了解這個機制，可能會發(fā)現(xiàn)輸出被莫名截斷。

response_mime_type設(shè)為application/json時，模型自動補全JSON結(jié)構(gòu)。設(shè)為text/plain時禁用所有Markdown渲染。

safety_settings支持每個危害類別獨立設(shè)閾值。做安全技術(shù)文檔時記得放寬對應(yīng)類別，否則合規(guī)術(shù)語可能被誤攔。

跟競品到底差多少

2026年Q1的模型競爭已經(jīng)不是誰碾壓誰了。各有所長，數(shù)據(jù)說話。

推理能力上：ARC-AGI-2測試中Gemini 3.1 Pro得77.1%，Claude Opus 4.6得37.6%，GPT-5.2得54.2%。HLE無工具考試中Gemini得44.4%，Claude得41.2%，GPT-5.2得34.5%。

編碼能力上：SWE-Bench Verified中Gemini得80.6%，Claude Opus 4.6得72.6%，GPT-5.3-Codex得76.2%。但Terminal-Bench 2.0中GPT-5.3-Codex以77.3%領(lǐng)先Gemini的68.5%。各有勝場。

長上下文方面：Gemini 3.1 Pro支持100萬token輸入窗口，約等于10本長篇小說或3萬行代碼。在MRCR v2的128k測試中拿84.9%，跟Claude Opus 4.6打成平手。

定價是容易被忽視的優(yōu)勢：Gemini輸入每百萬token僅需2美元，Claude Opus 4.6輸入15美元、輸出75美元——貴了7.5倍。同樣預(yù)算下，Gemini能跑的任務(wù)量是Claude的7倍多。

它的局限也得說清楚

早期Gemini暴露的問題需要了解。CMU測評發(fā)現(xiàn)它在更長、更復(fù)雜的問題上表現(xiàn)不佳，而GPT系列對此更穩(wěn)健。安全過濾過于嚴格，涉及人類性行為的問題只回答了28%。在形式邏輯、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)等需要嚴格推理的任務(wù)上，比GPT-3.5差。

到了3.1 Pro，大部分問題有改善。但中文語感仍然不如國產(chǎn)模型自然。如果你的任務(wù)以中文內(nèi)容創(chuàng)作為主，這個差距是客觀存在的。

此外，3.1 Pro在長文本處理中存在"中間信息衰減"現(xiàn)象——文檔中間部分的信息召回率低于開頭和結(jié)尾。處理超長文檔時需要注意分段策略。

我的判斷

Gemini 3.1 Pro是2026年Q1綜合表現(xiàn)靠前的模型之一。ARC-AGI-2 77.1%、SWE-Bench Verified 80.6%、100萬token上下文窗口——在推理、編碼、長上下文三個維度上都處于第一梯隊。

但它不是所有場景的最優(yōu)解。GPT-5.3-Codex在終端交互類編碼任務(wù)上仍然領(lǐng)先。Claude在代碼安全性和長文本壓縮上有自己的長處。中文場景下國產(chǎn)模型的語感優(yōu)勢不可忽視。

選模型的原則從來沒有變過：用同一個Prompt測試多個模型，根據(jù)實際輸出質(zhì)量做選擇。跑分跟你手上的具體任務(wù)，往往不是一回事。能解決你問題的，就是好工具。