文章重點
- Gemini 3.1 Pro在ARC-AGI-2基準測試中取得77.1%，較標準Gemini 3 Pro的成績翻倍以上，展現推理能力的跨代飛躍
- 支援100萬Token輸入、65,000 Token輸出，檔案上傳上限從20MB提升至100MB，並新增直接YouTube URL影片理解功能
- 已在Gemini App、NotebookLM、Vertex AI、Google AI Studio及GitHub Copilot全面部署
- Google宣稱在大多數基準測試中領先Opus 4.6和GPT-5.3-Codex，但Opus 4.6仍在Humanity's Last Exam、SWE-Bench Verified和tau-2-bench保持領先
ARC-AGI-2得分翻倍：技術意義何在？
2026年2月20日，Google DeepMind正式發佈了Gemini 3.1 Pro，並公佈了一組令業界為之矚目的基準測試成績。其中最引人關注的是ARC-AGI-2（Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence, Version 2）的得分——77.1%。這個數字之所以具有爆炸性意義，是因為它較標準Gemini 3 Pro的成績翻了一倍以上。
要理解這個突破的份量，首先需要了解ARC-AGI-2的特殊地位。ARC-AGI由AI研究者François Chollet設計，專門用於測試AI系統的「流體智力」——即在從未見過的任務上進行即時推理和抽象泛化的能力。與其他基準測試不同，ARC-AGI的題目無法通過記憶訓練數據中的模式來解答。每道題都要求系統識別視覺網格中的抽象變換規則，然後將該規則應用於新的輸入。ARC-AGI-2是該測試的第二個版本，難度較第一版大幅提升。
在ARC-AGI-2上得分翻倍意味著什麼？從技術角度看，這暗示Gemini 3.1 Pro在以下幾個維度取得了實質性進步：抽象模式識別能力（從具體例子中提取通用規則）、多步推理鏈的穩定性（在複雜推理過程中不「迷失」方向）、以及少樣本學習效率（從極少的例子中建立可靠的泛化模型）。這些能力的提升不是量的累積，而是質的躍遷——說明Google在Gemini的推理架構層面可能進行了根本性的改進。
三巨頭推理競賽：誰在領跑？
Gemini 3.1 Pro的發佈使得Google、Anthropic和OpenAI之間的AI推理競賽進入了一個更加白熱化的新階段。Google的官方公告宣稱Gemini 3.1 Pro在「大多數基準測試類別」中領先Anthropic的Claude Opus 4.6和OpenAI的GPT-5.3-Codex。但細看各項基準測試的結果，現實遠比一句「全面領先」來得複雜。
Google Gemini 3.1 Pro的優勢領域：除了ARC-AGI-2的突破性成績外，Gemini 3.1 Pro在MMLU-Pro（多領域知識理解）、GPQA Diamond（研究生級科學推理）、以及多模態理解基準測試中均展現了強勁表現。Google在數學推理（MATH-500、GSM8K-Hard）方面的優勢尤為明顯，這可能與DeepMind在AlphaProof等數學AI項目上的長期積累有關。
Anthropic Claude Opus 4.6的堡壘：然而，在幾個被業界視為最具挑戰性的基準測試中，Opus 4.6仍然穩居榜首。Humanity's Last Exam——一個由各領域頂尖專家設計的極難測試——是目前最接近「測試通用智能」的基準之一，Opus 4.6在此項測試中的領先地位表明其在處理需要深度專業知識與跨學科推理的任務上仍然佔優。SWE-Bench Verified衡量的是真實軟件工程能力——解決GitHub上真實issue的能力——Opus 4.6的領先解釋了為何Claude Code在開發者社區中如此受歡迎。tau-2-bench（衡量自主代理在現實任務中的表現）的領先則預示著Anthropic在AI代理（Agent）領域的技術優勢。
OpenAI GPT-5.3-Codex的定位：OpenAI在這輪三方競賽中的位置較為微妙。GPT-5.3-Codex延續了OpenAI在通用對話能力和創意生成方面的傳統優勢，但在多個技術基準測試中已不再佔據榜首位置。這在一定程度上反映了OpenAI當前的戰略重心——更專注於消費者產品和平台生態系統建設，而非在基準測試上逐分競爭。
基準測試的局限性：數字背後的真相
在討論各家模型的基準測試成績時，必須注意幾個重要的方法論問題。首先，不同公司在提交基準測試結果時使用的提示策略（prompting strategy）可能存在差異——Google可能針對ARC-AGI-2進行了專門的提示優化。其次，ARC-AGI-2的得分從約35%躍升至77.1%，雖然翻倍聽起來驚人，但也可能意味著模型在測試方法論上的改進，而非純粹的推理能力突破。第三，業界越來越多的聲音指出，過度關注基準測試分數可能導致「為測試而優化」（teaching to the test）的問題——模型在基準測試上的表現未必完全反映其在真實場景中的實用性。最務實的評估方式仍然是在自己的具體使用場景中進行測試。
YouTube影片理解：被低估的殺手級功能
在Gemini 3.1 Pro的眾多更新中，直接YouTube URL影片理解功能可能是最容易被技術分析師低估、卻對最廣泛用戶群體影響最大的一項。用戶只需將YouTube影片連結貼入Gemini對話窗口，模型就能夠理解影片的視覺內容、語音對話、文字字幕，並進行綜合分析和問答。
這項功能的技術難度不容小覷。影片理解需要模型同時處理三種信息模態——視覺幀序列、音頻語音和文字——並將它們整合為統一的語義理解。此前的多模態模型通常只能處理靜態圖像或短片段，而Gemini 3.1 Pro聲稱能夠理解完整長度的YouTube影片。結合其100萬Token的輸入窗口，一段長達數小時的影片理論上都在其處理範圍之內。
更深層的戰略意義在於：YouTube是Google最大的內容護城河。截至2025年底，YouTube每分鐘上傳超過500小時的影片內容，月活躍用戶超過27億。如果Gemini能夠充當YouTube內容的「智能索引」——讓用戶可以搜索、總結、分析任何影片的內容——這將為YouTube帶來一個全新的價值層。想像一下：一位研究者可以讓Gemini分析數十個會議演講影片，提取所有關於特定技術趨勢的討論；一位金融分析師可以讓它綜合分析多個earnings call影片中CFO的語氣和措辭變化；一位教育工作者可以讓它為任何教學影片自動生成測驗題目。
這也是Google相對於Anthropic和OpenAI的一個結構性優勢。OpenAI和Anthropic都沒有類似YouTube的影片平台，無法提供原生的URL影片理解功能。它們可以處理用戶上傳的影片檔案，但這在便利性上遠不及直接粘貼一個URL。Google正在將其AI能力與自身的內容生態系統深度整合——這種「AI + 內容」的協同效應是純AI公司難以複製的。
平台全面部署：從實驗室到日常工作流
Gemini 3.1 Pro的發佈不僅是一次模型升級，更是一次全方位的平台部署。Google同步將其推送至五個關鍵觸達渠道，每個渠道服務不同的用戶群體：
Gemini App（消費者市場）：所有Gemini App用戶——包括免費用戶——都可以使用Gemini 3.1 Pro。這是Google在消費者AI市場與ChatGPT正面競爭的核心戰場。100MB的檔案上傳上限（從20MB提升5倍）使得用戶可以上傳更大的文件進行分析，包括PDF報告、大型試算表和高清圖片。
NotebookLM（知識工作者）：Google的AI筆記工具NotebookLM將Gemini 3.1 Pro作為其底層模型。NotebookLM允許用戶上傳多個文件（論文、書籍、筆記），然後與這些文件進行深度對話。Gemini 3.1 Pro的推理能力提升意味著NotebookLM在跨文件推理和綜合分析方面將顯著增強。
Vertex AI（企業開發者）：Google Cloud的AI平台Vertex AI是Gemini觸達企業市場的關鍵渠道。企業可以通過Vertex AI的API將Gemini 3.1 Pro整合到自己的應用和工作流程中，並使用Vertex AI的安全、治理和監控功能來滿足企業級需求。65,000 Token的輸出上限對於需要生成長篇報告或文檔的企業用例尤為重要。
Google AI Studio（獨立開發者）：Google AI Studio為獨立開發者和小團隊提供了免費或低成本的API存取。這是Google培育開發者生態系統的重要工具，也是吸引初創企業在Gemini平台上構建產品的關鍵入口。
GitHub Copilot（編碼場景）：Gemini 3.1 Pro作為GitHub Copilot的可選後端模型之一，直接進入了數百萬開發者的IDE。這一點意義深遠——GitHub Copilot是目前最大的AI編碼助手平台，Gemini通過它可以觸達那些可能永遠不會主動使用Gemini App的開發者群體。
基準測試之爭：一場沒有贏家的軍備競賽？
Gemini 3.1 Pro的發佈再次點燃了業界對「基準測試戰爭」的討論。過去六個月中，我們目睹了一個令人眩暈的模式：每隔數週就有一家公司宣佈「在多數基準測試中領先」。2月初Anthropic發佈Opus 4.6時宣稱全面超越GPT-5.2；兩週後OpenAI發佈GPT-5.3-Codex時宣稱在編碼基準測試中反超；現在Google又宣稱Gemini 3.1 Pro在「大多數類別」中領先。
這種「輪流登頂」的現象引發了越來越多的質疑。AI研究社區中對基準測試方法論的批評聲浪日益高漲。核心問題包括：
選擇性報告：每家公司在公佈結果時都傾向於強調自己領先的指標，而對落後的指標輕描淡寫或完全忽略。Google強調ARC-AGI-2的突破但未詳細討論SWE-Bench的表現；Anthropic強調Humanity's Last Exam的領先但不太談論ARC-AGI-2。投資者和用戶很難從這些片面的宣傳中獲得完整的圖景。
測試條件的不透明：基準測試的得分受到許多因素影響——提示模板、採樣溫度、推理時間預算、few-shot examples的選擇等。如果兩家公司使用不同的測試條件，其分數的比較就失去了意義。目前尚無一個被所有主要AI實驗室接受的標準化測試協議。
與真實應用的脫節：最根本的問題是：基準測試分數的提升是否真正轉化為用戶體驗的改善？一位開發者不太會因為模型在MMLU-Pro上多了2個百分點就更換其AI工具。真正驅動用戶選擇的是模型在其特定使用場景中的實際表現——而這往往與基準測試排名並不完全一致。
三巨頭各自的技術護城河
在基準測試的喧囂之外，更值得關注的是三家公司各自的結構性優勢。Google的護城河在於數據和分發——YouTube、Search、Gmail等產品每天產生海量的多模態數據，而這些產品本身又是Gemini最大的分發渠道。Anthropic的護城河在於開發者信任和編碼能力——Claude Code在企業開發者市場的主導地位為其帶來了穩定且高價值的收入流。OpenAI的護城河在於品牌和消費者心智——ChatGPT仍然是全球知名度最高的AI產品，擁有超過4億月活躍用戶。這些結構性優勢不會因為某一次基準測試的領先或落後而改變。
開發者與企業的實際影響
對於正在評估AI工具選型的開發者和企業決策者，Gemini 3.1 Pro的發佈帶來了幾個值得認真考慮的實際影響。
多模態應用開發的新可能：100萬Token的輸入窗口加上YouTube影片理解能力，為多模態應用開發打開了新的想像空間。教育科技公司可以構建能夠分析教學影片並自動生成學習材料的產品；媒體分析公司可以建立覆蓋影片內容的輿情監控系統；客服平台可以讓AI理解產品演示影片來回答客戶問題。這些應用在此前因為模型能力的限制而不太可行，Gemini 3.1 Pro使它們成為了工程上可實現的目標。
長文本輸出的突破：65,000 Token的輸出上限是一個容易被忽視但意義重大的升級。此前大多數模型的輸出上限在4,000到16,000 Token之間，這限制了AI在生成長篇報告、完整文檔和大型代碼塊等場景中的實用性。65,000 Token大約相當於50,000個中文字或一本中等長度的書籍章節。這使得Gemini 3.1 Pro可以一次性生成完整的技術文檔、法律合約摘要或財務分析報告，而無需將任務拆分為多個對話回合。
成本效益考量：Google尚未公佈Gemini 3.1 Pro在Vertex AI上的具體定價，但歷史上Google在AI API定價方面一直採取積極的競爭策略。如果Gemini 3.1 Pro的定價與前代持平或更低（考慮到Google的推理效率優化），那麼對於那些優先考慮性價比的企業用戶而言，它可能成為一個極具吸引力的選擇——特別是在不需要Opus 4.6級別編碼能力或ChatGPT級別品牌效應的使用場景中。
供應商鎖定的風險：隨著三家公司的產品在能力上日益趨同，企業面臨的一個關鍵決策是：是深度綁定一個平台以獲取最佳整合體驗，還是採用多供應商策略以降低鎖定風險？Google的全平台部署策略（從Gemini App到Vertex AI到GitHub Copilot）顯然意在將用戶鎖定在其生態系統中。企業在採用Gemini 3.1 Pro時，應當評估其應用架構的可遷移性——確保在必要時能夠以合理的成本切換到其他模型供應商。
對香港市場的影響與展望
Gemini 3.1 Pro的發佈對香港市場有幾個特別相關的影響。首先，Google Cloud在香港擁有成熟的基礎設施和合作夥伴網絡，這意味著香港企業可以相對順暢地獲取Vertex AI上的Gemini 3.1 Pro服務。相比之下，Anthropic的Claude API在亞太區的覆蓋範圍仍在擴展階段。對於數據駐留有嚴格要求的香港金融機構而言，Google Cloud的本地化部署選項是一個重要的考量因素。
其次，YouTube影片理解功能對香港的廣東話和繁體中文內容生態具有特殊意義。YouTube上有大量的廣東話內容創作者，如果Gemini 3.1 Pro能夠準確理解廣東話語音並與繁體中文字幕進行交叉驗證，這將為香港本地內容的分析和搜索帶來前所未有的便利。當然，具體的廣東話支持水平還有待用戶實測驗證。
第三，香港的初創企業和獨立開發者可以通過Google AI Studio免費或低成本地存取Gemini 3.1 Pro的API。考慮到香港初創企業普遍面臨的資金壓力，Google的免費額度政策對於培育本地AI應用生態具有直接的促進作用。
總體而言，Gemini 3.1 Pro的推理能力翻倍標誌著AI模型正在從「優秀的模式匹配器」向「初步的抽象推理者」轉變。這一轉變的速度超出了大多數分析師在一年前的預期。對於密切關注AI發展的香港企業和開發者而言，現在不是選邊站的時候——而是確保自己的技術架構足夠靈活，能夠在三巨頭的快速迭代中持續獲取最適合自身需求的AI能力。推理競賽還遠未結束，而真正的贏家將是那些能夠將這些不斷進步的AI能力轉化為實際商業價值的組織。