أطلقت شركة جوجل اليوم Gemini 3.1 Pro، ورأيت للتو تقييمات الاختبار، وأشعر أن هذا يأتي بهدف التفوق على الجميع (منافسة الأسلحة في النماذج مستمرة، وتفيد صناعة أشباه الموصلات!)😂

التحديد الرسمي واضح جدًا: مصمم للمهام المعقدة، مثل البحث العميق، وحل المشكلات الهندسية، والاستنتاجات طويلة السلسلة، وسير العمل الوكيل.
النقاط الرئيسية: نافذة سياق من 1 مليون رمز (ثابتة)
دعم متعدد الوسائط (نص + صورة + فيديو + صوت + كود)
إخراج حتى 64 ألف رمز
مقارنة الأداء مع النماذج السائدة حاليًا (Claude Opus 4.6، GPT-5.2/5.3 وغيرها):
ARC-AGI-2 (أصعب معيار استنتاج تجريدي):
Gemini 3.1 Pro 77.1%، متفوقًا على Claude 4.6 (68.8%) بحوالي 8-9 نقاط،
ومتفوقًا على سلسلة GPT-5 بنسبة 20-30+ نقطة. هذا هو أكبر تقدم، ويمثل قفزة نوعية في الاستنتاج الأساسي.
GPQA Diamond (استنتاج علمي من مستوى دكتوراه): 94.3%، يتفوق قليلاً على Claude 4.6 (91.3%) وGPT-5.2 (92.4%)، بفارق 2-3 نقاط، والمعيار قريب من التشبع.
SWE-Bench Verified (مهام هندسة البرمجيات الحقيقية): 80.6%، متفوقًا على Claude 4.6 (حوالي 76-77%) بثلاث إلى خمس نقاط، وتفوق واضح على GPT (5-15%).
أما باقي الاختبارات مثل Terminal-Bench، APEX-Agents وغيرها من مهام الوكيل طويلة المدى، فقد حققت مراكز أولى متعددة؛ ومؤشر LMArena/Artificial Analysis يحتل المرتبة الأولى حاليًا، مع كفاءة عالية من حيث التكلفة.
الأهم من ذلك، أن الميزة التنافسية من حيث التكلفة واضحة جدًا:
أسعار API (لكل مليون رمز، استنادًا إلى أحدث بيانات Vertex AI / Gemini API، السعر القياسي للسياق حتى 200 ألف رمز):
Gemini 3.1 Pro: الإدخال 2.00 دولار، الإخراج 12.00 دولار (مضاعف عند تجاوز 200 ألف رمز إلى 4/18 دولار)
Claude Opus 4.6: الإدخال 5.00 دولارات، الإخراج 25.00 دولار
GPT-5.2 / 5.x: عادةً الإدخال بين 10-15+ دولار، والإخراج بين 30-75+ دولار (الطبقات العليا أعلى، حسب الإصدار)
الفارق في الميزة: الإدخال: Gemini أرخص بحوالي 60% من Claude (2 مقابل 5)، وأرخص بنسبة 70-80% من سلسلة GPT.
الإخراج: Gemini أرخص بحوالي 52% من Claude (12 مقابل 25)، وأرخص بنسبة 60-80% من GPT.