Nos últimos três meses, o Gemini 3 Pro do Google manteve-se como um dos modelos de fronteira mais capazes disponíveis. Mas no mundo em rápida evolução da IA, três meses é uma vida inteira – e os concorrentes não ficaram parados.
Hoje cedo, o Google lançou Gêmeos 3.1 Próuma atualização que traz uma inovação importante ao poderoso modelo de trabalho da empresa: três níveis de pensamento ajustável que efetivamente o transformam em uma versão leve do sistema de raciocínio Deep Think especializado do Google.
O lançamento marca a primeira vez que o Google emitiu um "ponto um" atualização para um modelo Gemini, sinalizando uma mudança na estratégia de lançamento da empresa, de lançamentos periódicos de versões completas para atualizações incrementais mais frequentes. Mais importante ainda para as equipes corporativas de IA que avaliam sua pilha de modelos, o novo sistema de pensamento de três níveis do 3.1 Pro – baixo, médio e alto – oferece aos desenvolvedores e líderes de TI um modelo único que pode dimensionar seu esforço de raciocínio dinamicamente, desde respostas rápidas para consultas de rotina até sessões de raciocínio profundo de vários minutos para problemas complexos.
O modelo está sendo lançado agora em versão prévia na API Gemini via Estúdio de IA do GoogleGemini CLI, a plataforma de desenvolvimento de agentes do Google Antigravity, Vertex AI, Gemini Enterprise, Android Studio, o aplicativo de consumo Gemini e NotebookLM.
O efeito ‘Deep Think Mini’: raciocínio ajustável sob demanda
O recurso mais importante do Gemini 3.1 Pro não é um único número de benchmark – é a introdução de um sistema de nível de pensamento de três níveis que dá aos usuários um controle refinado sobre quanto esforço computacional o modelo investe em cada resposta.
O Gemini 3 Pro ofereceu apenas dois modos de pensamento: baixo e alto. O novo 3.1 Pro adiciona uma configuração média (semelhante à alta anterior) e, de forma crítica, revisa o que "alto" significa. Quando definido como alto, o 3.1 Pro se comporta como um "versão mini do Gemini Deep Think" — o modelo de raciocínio especializado da empresa que foi atualizado na semana passada.
A implicação para a implantação empresarial pode ser significativa. Em vez de encaminhar solicitações para diferentes modelos especializados com base na complexidade da tarefa – um padrão comum, mas operacionalmente oneroso – as organizações agora podem usar um único endpoint de modelo e ajustar a profundidade do raciocínio com base na tarefa em questão. O resumo rotineiro de documentos pode ser executado com baixo raciocínio e tempos de resposta rápidos, enquanto tarefas analíticas complexas podem ser elevadas a alto raciocínio para um raciocínio de calibre Deep Think.
Desempenho de referência: mais que duplicando o raciocínio em relação ao 3 Pro
Os benchmarks publicados pelo Google contam uma história de melhorias drásticas, especialmente em áreas associadas ao raciocínio e à capacidade de ação.
Sobre ARC-AGI-2um benchmark que avalia a capacidade de um modelo de resolver novos padrões de raciocínio abstrato, com pontuação 3.1 Pro 77,1% — mais que o dobro dos 31,1% alcançados pelo Gemini 3 Pro e substancialmente à frente do Sonnet 4.6 da Antrópico (58,3%) e do Opus 4.6 (68,8%). Este resultado também eclipsa o GPT-5.2 da OpenAI (52,9%).
Os ganhos se estendem a todos os setores. Sobre O Último Exame da Humanidadeum benchmark de raciocínio acadêmico rigoroso, o 3.1 Pro alcançou 44,4% sem ferramentas, acima dos 37,5% do 3 Pro e à frente de Claude Sonnet 4.6 (33,2%) e Opus 4.6 (40,0%). Sobre Diamante GPQAavaliação de conhecimento científico, o 3.1 Pro atingiu 94,3%, superando todos os concorrentes listados.
Onde os resultados se tornam particularmente relevantes para as equipes de IA corporativa são nos benchmarks de agência – as avaliações que medem o desempenho dos modelos quando recebem ferramentas e tarefas de várias etapas, o tipo de trabalho que define cada vez mais as implantações de IA de produção.
Sobre Terminal-bancada 2.0que avalia a codificação de terminal agente, o 3.1 Pro obteve pontuação de 68,5% em comparação com 56,9% de seu antecessor. Sobre Atlas MCPum benchmark que mede fluxos de trabalho de várias etapas usando o Model Context Protocol, o 3.1 Pro alcançou 69,2% – uma melhoria de 15 pontos em relação aos 54,1% do 3 Pro e quase 10 pontos à frente de Claude e GPT-5.2. E assim por diante BrowseCompque testa a capacidade de pesquisa na web do agente, o 3.1 Pro alcançou 85,9%, ultrapassando os 59,2% do 3 Pro.
Por que o Google escolheu uma versão ‘0.1’ – e o que isso sinaliza
A decisão de versionamento é digna de nota. Os lançamentos anteriores do Gemini seguiram um padrão de visualizações desatualizadas – múltiplas visualizações 2.5, por exemplo, antes de atingir a disponibilidade geral. A escolha de designar esta atualização como 3.1 em vez de outra prévia do 3 Pro sugere que o Google vê as melhorias como substanciais o suficiente para garantir um incremento de versão, enquanto o "ponto um" o enquadramento estabelece expectativas de que se trata de uma evolução, não de uma revolução.
A postagem no blog do Google afirma que o 3.1 Pro se baseia diretamente nas lições da série Gemini Deep Think, incorporando técnicas de versões anteriores e mais recentes. Os benchmarks sugerem fortemente que a aprendizagem por reforço desempenhou um papel central nos ganhos, particularmente em tarefas como ARC-AGI-2, benchmarks de codificação e avaliações de agentes – exactamente os domínios onde os ambientes de treino baseados em RL podem fornecer sinais de recompensa claros.
O modelo está sendo lançado em versão prévia, e não como um lançamento de disponibilidade geral, com o Google afirmando que continuará fazendo avanços em áreas como fluxos de trabalho de agentes antes de passar para o GA completo.
Implicações competitivas para a pilha de IA da sua empresa
Para os tomadores de decisão de TI que avaliam fornecedores de modelos de ponta, o lançamento do Gemini 3.1 Pro deve não apenas fazê-los repensar quais modelos escolher, mas também como se adaptar a um ritmo tão rápido de mudanças para seus próprios produtos e serviços.
A questão agora é se este lançamento desencadeia uma resposta dos concorrentes. O lançamento original do Gemini 3 Pro em novembro passado desencadeou uma onda de lançamentos de modelos em ecossistemas proprietários e abertos.
Com o 3.1 Pro recuperando a liderança de benchmark em diversas categorias críticas, a pressão recai sobre a Anthropic, a OpenAI e a comunidade de peso aberto para responder – e no cenário atual de IA, essa resposta é provavelmente medida em semanas, não em meses.
Disponibilidade
Gemini 3.1 Pro já está disponível em versão prévia através do API Gêmeos no Google AI Studio, Gemini CLI, Google Antigravity e Android Studio para desenvolvedores. Os clientes corporativos podem acessá-lo através Vértice AI e Empresa Gêmeos. Os consumidores dos planos Google AI Pro e Ultra podem acessá-lo por meio do aplicativo Gemini e do NotebookLM.
