벤치마크로 검증된 추론 향상
ARC-AGI-2 등 지표에서 새로운 논리 패턴과 복잡 문제 해결 역량이 크게 향상되었습니다.
Gemini 3.1 Pro
Google의 최첨단 Pro급 AI 모델. ARC-AGI-2에서 77.1%의 돌파적 추론을 달성해 전작의 두 배 이상을 기록했습니다. 100만 토큰 컨텍스트와 네이티브 멀티모달 이해로 가장 어려운 과제를 해결합니다.
ARC-AGI-2 점수
77.1%
컨텍스트 윈도우
1M tokens
최대 출력
64K tokens
Humanity's Last Exam
44.4%
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Google의 최첨단 추론 모델을 경험하세요 — 프롬프트를 입력하고 돌파적 지능을 확인하세요.
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핵심 역량
Gemini 3.1 Pro가 할 수 있는 일
단순 답변을 넘어서는 복잡한 현실 과제를 위해 설계된 고급 멀티모달 추론.
Gemini 3.1 Pro
SOTA Performance
MMLU92%
HumanEval87%
MATH79%
01
고급 추론
ARC-AGI-2에서 77.1%를 기록해 Gemini 3 Pro 대비 두 배 이상. 새로운 논리 패턴과 복잡한 문제 해결을 수행합니다.
02
멀티모달 이해
텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 코드를 단일 컨텍스트에서 네이티브 처리해 크로스모달 추론과 통합을 강화합니다.
03
에이전트 워크플로
Google Antigravity, Gemini CLI, Vertex AI를 통해 대규모 에이전트 작업을 최적화하고 다단계 워크플로를 오케스트레이션합니다.
벤치마크
최첨단 성능
Gemini 3.1 Pro는 가장 엄격한 AI 벤치마크에서 신기록을 세우며 진정한 추론 돌파를 보여줍니다.
추론
77.1%
ARC-AGI-2
새로운 논리 패턴 해결에서 Gemini 3 Pro 대비 두 배 이상 — 검증된 프런티어 추론 돌파.
지식
44.4%
Humanity's Last Exam
고급 전문 지식에서 최고 기록, GPT-5.2(34.5%)와 Gemini 3 Pro(37.5%)를 상회.
엔지니어링
1.27x
RE-Bench (ML R&D)
ML 연구개발 과제에서 인간 정규화 1.27로, LLM 파인튜닝 시간을 300초에서 47초로 단축.
비교
우수
Gemini 2.5 Pro 대비
강화된 추론과 멀티모달 능력이 필요한 벤치마크 전반에서 Gemini 2.5 Pro를 크게 상회.
안전
개선
다국어 안전성
Gemini 3.0 Pro 대비 다국어 안전성 점수와 거절 톤을 개선.
컨텍스트
1M tokens
컨텍스트 활용
업계 최고 수준의 100만 토큰 컨텍스트로 코드베이스, 연구 자료, 복잡한 워크플로를 처리.
주요 기능
Gemini 3.1 Pro 주요 기능
개발자, 기업, 연구자가 가장 복잡한 AI 과제를 해결할 수 있도록 설계된 포괄적 기능 세트.
100만 토큰 컨텍스트
대규모 코드베이스, 긴 연구 자료, 깊게 중첩된 워크플로를 처리하며 복잡한 세션에서도 큰 작업 그래프를 유지합니다.
64K 토큰 출력
전체 시스템 설계부터 종합 보고서까지, 분절 없이 긴 답변을 생성합니다.
코드 기반 애니메이션
텍스트 프롬프트로 웹용 애니메이션 SVG를 생성해 선명하고 확장 가능한 시각물을 작은 파일로 제공합니다.
복잡한 시스템 합성
복잡한 API와 사용자 친화적 디자인을 연결해 라이브 대시보드, 텔레메트리 스트림, 실시간 데이터를 구성합니다.
인터랙티브 3D 디자인
손 추적과 생성 오디오를 활용한 몰입형 3D 경험을 코드로 제작해 감각적인 인터페이스를 빠르게 프로토타이핑합니다.
안전성과 신뢰성
다국어 안전성 향상, 거절 톤 정제, Frontier Safety Framework 준수로 프로덕션 배포에 적합합니다.
선택 이유
Gemini 3.1 Pro를 사용하는 이유
강한 추론, 멀티모달 이해, 장문 컨텍스트 처리가 필요한 엔터프라이즈 시나리오에 적합합니다.
네이티브 멀티모달 워크플로
텍스트·이미지·오디오·비디오·코드를 하나의 흐름에서 처리해 복합 업무에 유리합니다.
1M 컨텍스트 대형 자료 처리
긴 리포트, 대규모 코드베이스, 다단계 계획을 적은 맥락 분할로 다룰 수 있습니다.
사용 방법
Gemini 3.1 Pro 실전 활용법
API 연동, 리서치, 자동화 업무에서 품질을 높이기 위해 구조화된 실행 방식을 적용하세요.
모달리티별 작업 매핑
어떤 단계에 텍스트·이미지·오디오·코드 추론이 필요한지 먼저 정의해 토큰 낭비를 줄이세요.
단계형 프롬프트 설계
분석→종합→최종 출력으로 나누면 복잡한 흐름의 제어성과 일관성이 높아집니다.
정기적 모델 비교
실업무 과제로 품질, 지연, 비용을 비교해 라우팅 의사결정을 데이터 기반으로 개선하세요.
FAQ
자주 묻는 질문
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