Gemini 3.1 Pro: Benchmark, precio y analisis real para developers

Google DeepMind lanzo Gemini 3.1 Pro el 19 de febrero de 2026. Si me quedo solo con los titulares, parece que Google retomo el liderazgo de la IA. Si me quedo solo con un benchmark aislado, el panorama es mas matizado. Mi lectura, despues de revisar el Model Card oficial, la documentacion de Vertex AI, los precios publicados y analisis comparativos externos:

Gemini 3.1 Pro es el modelo mas avanzado de Google para tareas complejas, lidera en razonamiento abstracto, coding agentico y busqueda, pero tiene puntos debiles reales en tareas de oficina del mundo real donde Claude sigue siendo mas fuerte.

Que es Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro es el modelo mas avanzado de Google para tareas complejas, lanzado el 19 de febrero de 2026. Es el primer modelo de la familia Gemini que recibe un incremento de version 0.1 en lugar del incremento 0.5 habitual; segun el blog oficial de Google, esto marca una nueva cadencia de actualizaciones mas frecuentes.

Se construye sobre la arquitectura de Gemini 3 Pro (segun el Model Card oficial, que remite al card de Gemini 3 Pro para especificaciones arquitectonicas detalladas), que usa un transformer sparse Mixture-of-Experts (MoE) con soporte multimodal nativo.

En la jerarquia de modelos de Google, Gemini 3.1 Pro ocupa el lugar del modelo de mayor capacidad, por encima de los modelos Flash (velocidad/costo) y por encima de Gemini 3 Pro (su antecesor directo). El model ID oficial para la API es gemini-3.1-pro-preview, con estado de preview publico al momento de este articulo.

Resumen en 90 segundos

• Lanzamiento: 19 de febrero de 2026.
• Model ID: gemini-3.1-pro-preview (Vertex AI / AI Studio).
• Estado: Preview publico (no GA).
• Contexto de entrada: 1,048,576 tokens (1M tokens) — oficial.
• Max output: 65,536 tokens (64K) — oficial.
• Knowledge cutoff: Enero 2025 — oficial.
• Precio base: $2.00 input / $12.00 output por MTok (hasta 200K tokens) — oficial.
• Multimodal nativo: texto, imagen, audio, video, PDF, codigo.
• Salida: solo texto (no genera imagenes ni audio).
• Thinking Mode: niveles low, medium (nuevo en 3.1), high.
• Benchmarks: lider en 13 de 16 categorias segun analisis externos comparativos.
• Disponible en: AI Studio, Vertex AI, app Gemini (Pro/Ultra), NotebookLM, Gemini CLI.

Especificaciones tecnicas

Todos los datos de esta seccion provienen de fuentes oficiales de Google (Model Card y documentacion de Vertex AI).

Capacidades de entrada

Modalidad	Limite
Texto	Hasta 1,048,576 tokens en total
Imagenes	Hasta 900 imagenes por prompt; hasta 7MB por archivo (consola) o 30MB (Cloud Storage); formatos PNG, JPEG, WebP, HEIC, HEIF
Audio	Hasta 8.4 horas por prompt; formatos MP3, WAV, OGG, FLAC y otros
Video	Hasta 45 minutos con audio o ~1 hora sin audio; hasta 10 videos por prompt
PDF	Hasta 900 archivos; hasta 900 paginas por archivo; 50MB via API
Codigo	Repositorios completos (dentro del limite de tokens)

Salida: unicamente texto. No genera imagenes, audio ni video.

Parametros de modelo

Parametro	Valor
Ventana de contexto	1,048,576 tokens
Max tokens de salida	65,536 tokens
Knowledge cutoff	Enero 2025
Arquitectura base	MoE transformer (hereda de Gemini 3 Pro)

Capacidades en API (segun Vertex AI Docs)

El modelo soporta: grounding con Google Search, ejecucion de codigo, system instructions, structured output, function calling, token counting, thinking modes, context caching (implicito y explicito), integracion con RAG Engine, y chat completions con compatibilidad OpenAI.

No soporta: Gemini Live API.

Thinking Mode: niveles de razonamiento

Una de las novedades explicitas de Gemini 3.1 Pro frente a su antecesor es la expansion del Thinking Mode. Segun la documentacion oficial de Vertex AI:

• Low: razonamiento minimo, respuestas rapidas.
• Medium: nivel intermedio, nuevo en la version 3.1 (no existia en Gemini 3 Pro).
• High: razonamiento profundo para problemas que requieren logica multi-salto, razonamiento cientifico o satisfaccion de restricciones complejas.

Ademas, Google mejoró la eficiencia de tokens en operaciones de thinking respecto a Gemini 3 Pro. Esto significa que el nivel High consume menos tokens de salida para llegar al mismo nivel de razonamiento, lo que impacta directamente en el costo por tarea compleja.

El nivel High es el que se usa en los benchmarks de “Thinking (High)” de la tabla comparativa. Para la mayoria de tareas de produccion, el nivel Medium ofrece un balance razonable entre costo y rendimiento.

Benchmarks: analisis completo

Antes de entrar en numeros, dos aclaraciones importantes:

1. Datos propios de Google (ARC-AGI-2, GPQA Diamond, SWE-Bench Verified, LiveCodeBench Pro, BrowseComp, MRCR v2): provienen del Model Card oficial de Google DeepMind.
2. Comparaciones con otros modelos (Claude, GPT-5.2, etc.): provienen de analisis comparativos externos, no son afirmaciones oficiales de Google. Los scores de modelos de otras compañias son reportados por esas mismas compañias o por analistas independientes, y deben tratarse como tales.

Tabla general (Thinking High / modalidad comparativa)

Benchmark	Gemini 3.1 Pro	Gemini 3 Pro	Claude Opus 4.6	Claude Sonnet 4.6	GPT-5.2
ARC-AGI-2	77.1%	31.1%	68.8%	58.3%	52.9%
GPQA Diamond	94.3%	91.9%	91.3%	89.9%	92.4%
Humanity’s Last Exam (no tools)	44.4%	37.5%	40.0%	33.2%	34.5%
Humanity’s Last Exam (con tools)	51.4%	45.8%	53.1%	49.0%	45.5%
SWE-Bench Verified	80.6%	76.2%	80.8%	79.6%	80.0%
SWE-Bench Pro (Public)	54.2%	43.3%	—	—	55.6%
LiveCodeBench Pro (Elo)	2,887	2,439	—	—	2,393
Terminal-Bench 2.0	68.5%	56.9%	65.4%	59.1%	54.0%
SciCode	59%	56%	52%	47%	52%
APEX-Agents	33.5%	18.4%	29.8%	—	23.0%
τ2-bench Retail	90.8%	85.3%	91.9%	91.7%	82.0%
τ2-bench Telecom	99.3%	98.0%	99.3%	97.9%	98.7%
MCP Atlas	69.2%	54.1%	59.5%	61.3%	60.6%
BrowseComp	85.9%	59.2%	84.0%	74.7%	65.8%
MMMU-Pro	80.5%	81.0%	73.9%	74.5%	79.5%
MMMLU	92.6%	91.8%	91.1%	89.3%	89.6%
MRCR v2 128k	84.9%	77.0%	84.0%	84.9%	83.8%
MRCR v2 1M	26.3%	26.3%	No soportado	No soportado	No soportado
GDPval-AA (Elo)	1,317	1,195	1,606	1,633	1,462

Fuente: Model Card oficial de Google DeepMind para datos de Gemini 3.1 Pro. Comparativas con otros modelos segun tabla comparativa externa basada en datos auto-reportados por cada compañia.

Razonamiento abstracto: ARC-AGI-2

El resultado mas llamativo del modelo. ARC-AGI-2 mide capacidad de razonamiento sobre problemas nuevos, sin memorizacion de patrones vistos en entrenamiento. Es verificado por ARC Prize.

Gemini 3.1 Pro obtiene 77.1%, el score mas alto reportado entre los modelos comparados. Gemini 3 Pro tenia 31.1%; el salto de 46 puntos porcentuales en una version 0.1 es inusualmente grande y refleja mejoras estructurales en la arquitectura de razonamiento, no solo ajuste fino.

Claude Opus 4.6 queda segundo con 68.8%, y GPT-5.2 tercero con 52.9%. La ventaja de Gemini 3.1 Pro en este benchmark es sustancial.

Conocimiento cientifico: GPQA Diamond

94.3% coloca a Gemini 3.1 Pro como lider en este benchmark de preguntas de nivel doctoral en fisica, quimica y biologia. GPT-5.2 queda segundo con 92.4% y Claude Opus 4.6 con 91.3%. Los cuatro modelos top estan dentro de 3 puntos, lo que indica saturacion en este nivel.

Para tareas que requieren razonamiento cientifico experto (analisis de papers, asistencia en investigacion, generacion de hipotesis), la diferencia practica entre los modelos top es marginal.

Coding agentico: SWE-Bench Verified

El campo esta extremadamente apretado. Gemini 3.1 Pro obtiene 80.6%, seguido de Claude Opus 4.6 con 80.8% (segun datos externos — Claude se posiciona primero por 0.2 puntos en este benchmark), GPT-5.2 con 80.0% y Claude Sonnet 4.6 con 79.6%. La diferencia entre el primero y el ultimo de los cuatro modelos top es de 1.2 puntos.

En la practica: para coding agentico de nivel SWE-Bench, todos los modelos top ofrecen rendimiento comparable. La eleccion deberia basarse en precio, latencia y caracteristicas del stack de integracion, no en este benchmark especifico.

Coding diverso: SWE-Bench Pro Public

Este benchmark cubre tareas de coding mas variadas y realistas. Gemini 3.1 Pro obtiene 54.2%, GPT-5.3-Codex lidera con 56.8% y GPT-5.2 con 55.6%. Es uno de los benchmarks donde Gemini no lidera, aunque supera claramente a Gemini 3 Pro (43.3%).

Coding competitivo: LiveCodeBench Pro

Elo 2,887 es el score mas alto reportado entre los modelos comparados. Gemini 3 Pro tenia Elo 2,439 y GPT-5.2 tiene 2,393. La ventaja de 448 puntos Elo sobre GPT-5.2 es significativa en terminos de Elo (representa una diferencia de rendimiento considerable en problemas de Codeforces, ICPC e IOI).

Para developers que trabajan con algoritmos complejos, problemas de optimizacion o competencias de programacion, esta diferencia importa.

Coding terminal agentico: Terminal-Bench 2.0

68.5% usando el harness Terminus-2. Claude Opus 4.6 queda segundo con 65.4% y Claude Sonnet 4.6 con 59.1%. Es relevante notar que GPT-5.3-Codex reporta 77.3% en este benchmark, pero usando su propio harness (Codex), que no es comparable directamente con Terminus-2.

Coding cientifico: SciCode

59% coloca a Gemini 3.1 Pro primero, seguido de Gemini 3 Pro con 56%, Claude Opus 4.6 con 52% y GPT-5.2 con 52%. Diferencias moderadas pero consistentes.

Agentes de larga duracion: APEX-Agents

33.5% en tareas profesionales de larga duracion. Claude Opus 4.6 queda segundo con 29.8% y GPT-5.2 con 23.0%. Gemini 3 Pro tenia 18.4%. El score total bajo refleja la dificultad general del benchmark, no una limitacion especifica de Gemini.

Tool use y agentes: τ2-bench

En Retail (90.8%), Claude Opus 4.6 lidera con 91.9% y Sonnet 4.6 con 91.7%. Gemini 3.1 Pro queda tercero a menos de 1.1 puntos.

En Telecom (99.3%), empata con Claude Opus 4.6. Todos los modelos top estan dentro de 1.4 puntos, lo que hace las diferencias estadisticamente marginales en este nivel de saturacion.

Workflows MCP: MCP Atlas

69.2% en workflows multi-paso usando MCP (Model Context Protocol). Claude Sonnet 4.6 queda segundo con 61.3% y GPT-5.2 con 60.6%. Para equipos que usan integraciones MCP en produccion, este es un benchmark relevante.

Busqueda agentica: BrowseComp

85.9% usando Search + Python + Browse. Claude Opus 4.6 queda segundo con 84.0% y Claude Sonnet 4.6 con 74.7%. Gemini 3 Pro tenia 59.2%; el salto de 26.7 puntos es uno de los mayores saltos generacionales en este benchmark.

Comprension multimodal: MMMU-Pro

80.5% en comprension y razonamiento multimodal. GPT-5.2 queda segundo con 79.5% y Gemini 3 Pro con 81.0% (ligeramente por encima en este benchmark). La diferencia entre los tres modelos top es de 0.5 puntos — campo muy apretado.

Q&A multilingue: MMMLU

92.6% en Q&A en multiples idiomas. Gemini 3 Pro tenia 91.8%, Claude Opus 4.6 tiene 91.1% y GPT-5.2 tiene 89.6%. Para aplicaciones multilingues, la ventaja de Gemini 3.1 Pro es real y consistente.

Contexto largo: MRCR v2

En 128k tokens (84.9%), empata exactamente con Claude Sonnet 4.6 Thinking (Max). Claude Opus 4.6 y GPT-5.2 quedan muy cerca (84.0% y 83.8% respectivamente). El rendimiento en contexto largo a 128k es comparable entre todos los modelos top.

En 1M tokens (26.3%), empata con Gemini 3 Pro. Ningun otro modelo de los comparados soporta contexto de 1M tokens, lo que hace de esta categoria una diferenciacion practica real de la familia Gemini. El score de 26.3% (vs 84.9% en 128k) muestra que el rendimiento cae sustancialmente al escalar a 1M tokens — algo que hay que considerar antes de asumir que 1M tokens equivale a 1M de memoria util.

Razonamiento academico: Humanity’s Last Exam

Sin herramientas: 44.4%, superando a Claude Opus 4.6 (40.0%) y GPT-5.2 (34.5%).

Con herramientas: 51.4%, pero aqui Claude Opus 4.6 lidera con 53.1% y Claude Sonnet 4.6 queda segundo con 49.0%. Es uno de los pocos benchmarks donde con herramientas la ventaja se invierte respecto a sin herramientas.

Donde NO lidera: la seccion honesta

Los benchmarks que Google no domina son tan importantes como los que domina.

GDPval-AA: tareas de oficina del mundo real

Este es el benchmark mas revelador en términos de uso empresarial. Mide tareas de oficina economicamente valiosas del mundo real (documentos, hojas de calculo, analisis de texto estructurado) usando competencia Elo entre modelos.

Claude Sonnet 4.6 lidera con Elo 1,633. Claude Opus 4.6 queda segundo con 1,606. Gemini 3.1 Pro obtiene 1,317 — 316 puntos Elo por debajo del lider. GPT-5.2 tiene 1,462.

Una diferencia de 316 puntos Elo no es marginal. Para equipos cuyo uso principal de IA involucra procesamiento de documentos de oficina, analisis de texto empresarial y tareas similares, los modelos Claude ofrecen ventaja real en este benchmark.

τ2-bench Retail

Claude Opus 4.6 lidera con 91.9% y Claude Sonnet 4.6 con 91.7%. Gemini 3.1 Pro obtiene 90.8%, 1.1 puntos por debajo del lider. En este caso la diferencia es pequena pero existe.

SWE-Bench Verified

Segun datos externos, Claude Opus 4.6 (80.8%) supera ligeramente a Gemini 3.1 Pro (80.6%) en coding agentico estandar, aunque la diferencia de 0.2 puntos no es practica.

Multimodalidad nativa: que significa en la practica

“Multimodal nativo” significa que Gemini 3.1 Pro procesa texto, imagenes, audio, video y PDFs directamente, sin pipelines externos de procesamiento. Para developers, esto tiene implicancias concretas:

• Una sola llamada a la API puede procesar un video de 45 minutos con su transcripcion de audio y capturas de pantalla adjuntas.
• PDFs complejos con tablas e imagenes se procesan sin pre-extraccion manual del texto.
• Repositorios de codigo con archivos multiples entran en una sola solicitud dentro del limite de tokens.

Los limites maximos por modalidad (segun el Model Card oficial):

• Hasta 900 imagenes por prompt
• Hasta 8.4 horas de audio por prompt
• Hasta 45 minutos de video con audio (o ~1 hora sin audio), hasta 10 videos por prompt
• Hasta 900 PDFs, 900 paginas por archivo, 50MB por archivo via API

Dicho esto, “puede procesar” no equivale a “razona perfectamente sobre todo ese contenido”. El benchmark MRCR v2 muestra que el rendimiento cae de 84.9% en 128k tokens a 26.3% en 1M tokens. Para uso serio de contexto largo, hay que validar el rendimiento real con datos propios.

Precio y disponibilidad

Todos los precios a continuacion son oficiales segun la pagina de precios de la API de Gemini al 19 de febrero de 2026.

Precios por millon de tokens (Gemini 3.1 Pro Preview)

Modalidad	Prompts ≤200K tokens	Prompts >200K tokens
Input (estandar)	$2.00 / MTok	$4.00 / MTok
Output (estandar)	$12.00 / MTok	$18.00 / MTok
Input (batch, 50% dto)	$1.00 / MTok	$2.00 / MTok
Output (batch, 50% dto)	$6.00 / MTok	$9.00 / MTok
Context caching (input)	$0.20 / MTok	$0.40 / MTok
Context caching (storage)	$4.50 / MTok por hora	$4.50 / MTok por hora

Google Search Grounding

• Primeros 5,000 prompts/mes: gratis.
• A partir de ahi: $14 por 1,000 search queries.

Nivel gratuito

AI Studio ofrece acceso gratuito con rate limits (aproximadamente 10-50 RPM segun el modelo). Importante: en el nivel gratuito, el contenido puede usarse para mejorar productos de Google. En el nivel de pago, no. Para produccion con datos sensibles, el nivel de pago es el correcto.

Comparativa de precio con competidores

Modelo	Input ≤200K	Output ≤200K
Gemini 3.1 Pro	$2.00	$12.00
Claude Opus 4.6	$5.00	$25.00
Claude Sonnet 4.6	$3.00	$15.00

Gemini 3.1 Pro es significativamente mas economico que Claude Opus 4.6 ($2 vs $5 en input, $12 vs $25 en output). Esta diferencia de precio, combinada con el liderazgo en varios benchmarks de agentic coding, lo hace atractivo para workloads de alto volumen.

Disponibilidad oficial

• Google AI Studio: API directa, model ID gemini-3.1-pro-preview.
• Vertex AI: para enterprise, con SLAs y controles de datos.
• App Gemini: suscriptores AI Pro y Ultra tienen acceso con limites mayores.
• NotebookLM: exclusivo para usuarios Pro y Ultra.
• Gemini CLI, Android Studio, Antigravity: herramientas de desarrollo de Google.

Mi vision por stack

Frontend

Gemini 3.1 Pro tiene resultados solidos en MMMU-Pro (80.5%) y en LiveCodeBench (Elo 2,887), lo que sugiere capacidades fuertes en generacion de codigo y comprension visual.

Donde lo usaria:

• Generacion de componentes UI a partir de referencias visuales (aprovechando multimodal nativo: puedo darle una captura y el codigo actual).
• Debugging visual: cargar video de un flujo con error y codigo fuente en la misma solicitud.
• Refactor de frontend con contexto completo: la ventana de 1M tokens permite incluir todo el repo de frontend en una sola solicitud.

Limites a tener en cuenta:

• Para tareas de oficina (documentos, formularios empresariales), GDPval-AA muestra que Claude Sonnet 4.6 es notablemente superior.
• El estado preview implica que el modelo puede cambiar; para produccion con UI critica, conviene evaluar estabilidad antes de comprometer el stack.

Backend

Donde Gemini 3.1 Pro brilla:

• Agentic coding de largo alcance: APEX-Agents 33.5% lidera el campo, util para tareas que requieren multiples pasos, herramientas y planificacion.
• Coding competitivo y algoritmico: LiveCodeBench Elo 2,887 indica capacidad solida para logica compleja, optimizacion y estructuras de datos.
• Workflows MCP: MCP Atlas 69.2% es el mejor score en este benchmark, relevante para backends que usan MCP como bus de integracion.
• Contexto completo de codebase: 1M tokens permite incluir servicios completos en una sola solicitud.

Riesgos:

• El knowledge cutoff es enero 2025. Librerias lanzadas o actualizadas despues pueden ser desconocidas para el modelo.
• Estado preview: cambios de comportamiento entre versiones son posibles.

Base de datos y observabilidad

Donde tiene valor real:

• Analisis de logs en contexto amplio: con 1M tokens, se puede incluir logs extensos, esquema de base de datos y contexto de la aplicacion en una sola solicitud.
• Generacion de SQL compleja: LiveCodeBench alto sugiere buen razonamiento logico para queries complejas.
• Correlacion de senales: BrowseComp 85.9% indica buena capacidad de busqueda y sintesis de informacion dispersa.

Donde aplicar disciplina:

• Siempre validar queries generadas contra el esquema real, especialmente en migraciones.
• Para RCA (root cause analysis) en incidentes, el knowledge cutoff puede ser un factor si el incidente involucra dependencias recientes.

Casos de uso ideales

1. Agentic coding de largo alcance

APEX-Agents 33.5% y Terminal-Bench 2.0 68.5% posicionan a Gemini 3.1 Pro como una opcion fuerte para tareas que requieren multiples pasos, herramientas externas y planificacion. Si el workflow involucra coordinar APIs, bases de datos y archivos en un agente de larga duracion, vale la pena evaluarlo.

2. Investigacion cientifica asistida

GPQA Diamond 94.3% y SciCode 59% (lider en ambos) indican capacidad real para razonamiento cientifico de nivel experto. Para equipos de investigacion que procesan papers, generan hipotesis o escriben codigo cientifico, el rendimiento en estas categorias es relevante.

3. Procesamiento masivo de documentos

La combinacion de contexto 1M tokens + soporte nativo para 900 imagenes, 900 PDFs y 8.4 horas de audio habilita pipelines de procesamiento documental a escala. El precio de batch ($1.00/$6.00 por MTok) hace viable procesar grandes volumenes a costo controlado.

4. Workflows MCP y herramientas encadenadas

MCP Atlas 69.2% es el score mas alto en este benchmark. Para arquitecturas que usan MCP como protocolo de integracion entre servicios y el modelo, Gemini 3.1 Pro ofrece ventaja medida.

5. Busqueda agentica y research automatizado

BrowseComp 85.9% con Search + Python + Browse lo posiciona como una opcion fuerte para agentes de research que combinan busqueda web, extraccion de datos y analisis. La integracion nativa con Google Search Grounding facilita esto en la API.

6. Aplicaciones multilingues

MMMLU 92.6% es el score mas alto entre los modelos comparados. Para productos con audiencias globales que requieren Q&A o razonamiento en multiples idiomas, la ventaja es real.

7. Coding competitivo y algoritmos complejos

LiveCodeBench Pro Elo 2,887 indica que el modelo resuelve problemas de Codeforces, ICPC e IOI con mayor efectividad que los competidores evaluados. Para herramientas de educacion en programacion competitiva o sistemas de generacion de algoritmos complejos, esto importa.

Limitaciones

Siendo directo sobre lo que el modelo no hace bien o que hay que tener en cuenta:

• Knowledge cutoff enero 2025: todo lo publicado o lanzado despues es desconocido. Para tecnologias en rapida evolucion (frameworks nuevos, librerias, APIs recientes), hay que incluir documentacion en el contexto.
• Salida solo texto: no genera imagenes, audio ni video. La multimodalidad es de entrada, no de salida.
• No soporta Gemini Live API: si el caso de uso requiere conversacion de voz en tiempo real, este modelo no aplica.
• Estado preview: el model ID es gemini-3.1-pro-preview. Esto implica que el comportamiento puede cambiar antes del GA. Para produccion critica, conviene monitorear el avance hacia GA y tener un plan de fallback.
• Rendimiento en 1M tokens: el MRCR v2 muestra una caida de 84.9% en 128k a 26.3% en 1M. El contexto de 1M tokens existe y es unico en el mercado, pero el rendimiento real en ese rango hay que validarlo con casos de uso propios antes de depender de el.
• GDPval-AA: en tareas de oficina del mundo real, Claude Sonnet 4.6 (Elo 1,633) y Opus 4.6 (Elo 1,606) superan a Gemini 3.1 Pro (Elo 1,317) por un margen sustancial.

Seguridad

Google DeepMind evaluo Gemini 3.1 Pro bajo el Frontier Safety Framework (FSF) en cinco dominios de riesgo: CBRN (quimico, biologico, radiologico, nuclear), Cyber, Manipulacion danina, ML R&D y Desalineacion. Segun el Model Card oficial, el modelo permanece por debajo de los umbrales criticos de capacidad en los cinco dominios.

Para seguridad infantil (CSAM), el modelo satisface los umbrales de lanzamiento requeridos por Google.

Aclaracion importante: estas evaluaciones son autoevaluaciones realizadas por Google DeepMind. No son evaluaciones independientes de terceros. Para casos de uso en sectores regulados o con requisitos de seguridad estrictos, esto es relevante al momento de hacer due diligence.

Comparativa final: Gemini 3.1 Pro vs sus principales rivales

vs Gemini 3 Pro (antecesor directo)

La diferencia es dramatica para ser un incremento de version 0.1:

• ARC-AGI-2: 77.1% vs 31.1% (+46 puntos)
• LiveCodeBench Pro: Elo 2,887 vs Elo 2,439 (+448 Elo)
• BrowseComp: 85.9% vs 59.2% (+26.7 puntos)
• Terminal-Bench 2.0: 68.5% vs 56.9% (+11.6 puntos)
• APEX-Agents: 33.5% vs 18.4% (+15.1 puntos)

Si estas usando Gemini 3 Pro en produccion, el upgrade a 3.1 Pro es claro en casi todas las dimensiones de uso.

vs Claude Opus 4.6

Aspecto	Gemini 3.1 Pro	Claude Opus 4.6
Razonamiento abstracto (ARC-AGI-2)	77.1%	68.8%
Coding competitivo (LCB Pro)	Elo 2,887	N/D
Agentes de larga duracion (APEX)	33.5%	29.8%
Busqueda agentica (BrowseComp)	85.9%	84.0%
Tareas de oficina (GDPval-AA)	1,317 Elo	1,606 Elo
Precio input (≤200K)	$2.00	$5.00
Precio output (≤200K)	$12.00	$25.00

Gemini 3.1 Pro lidera en razonamiento abstracto, coding competitivo y agentes. Claude Opus 4.6 lidera en tareas de oficina del mundo real. Y Gemini 3.1 Pro es significativamente mas barato en ambas dimensiones de precio.

vs GPT-5.2

Los datos de GPT-5.2 en la tabla comparativa provienen de informacion publica de OpenAI y analisis externos. Gemini 3.1 Pro supera a GPT-5.2 en ARC-AGI-2 (77.1% vs 52.9%), GPQA Diamond (94.3% vs 92.4%), LiveCodeBench Pro (Elo 2,887 vs Elo 2,393), APEX-Agents (33.5% vs 23.0%) y BrowseComp (85.9% vs 65.8%). GPT-5.2 lidera en SWE-Bench Pro Public (55.6% vs 54.2%) y HLE con tools (Opus 4.6 lidera, no GPT-5.2). El precio de GPT-5.2 no esta disponible de forma oficial verificable al momento de este articulo.

Veredicto final

Gemini 3.1 Pro es el modelo mas solido que Google ha lanzado hasta la fecha y reposiciona a la familia Gemini como competidora real en la frontera de la IA.

Los puntos que importan:

1. ARC-AGI-2 77.1%: el salto en razonamiento abstracto sobre su antecesor (31.1%) y sobre la competencia (Opus 4.6 con 68.8%) es la mejora mas estructural del modelo.
2. Precio competitivo: $2/$12 por MTok posiciona a Gemini 3.1 Pro como una opcion mas economica que Claude Opus 4.6 ($5/$25) con rendimiento superior en varios benchmarks clave.
3. Multimodal nativo + 1M tokens: unico en el mercado en este rango de contexto. Para pipelines de procesamiento documental a escala, esto es una ventaja real y diferenciada.
4. Liderazgo en coding agentico: LiveCodeBench Pro Elo 2,887, Terminal-Bench 68.5% y SciCode 59% lo posicionan como el modelo mas fuerte para coding complejo.
5. Punto debil real en GDPval-AA: si tu caso de uso principal son tareas de oficina del mundo real, Claude Sonnet 4.6 y Opus 4.6 siguen siendo superiores por un margen no trivial.

Para quien esta considerando adoptarlo:

• Si haces agentic coding de largo alcance, research automatizado o tienes workloads de alto volumen: Gemini 3.1 Pro es la opcion mas solida del mercado al precio que ofrece.
• Si tu caso de uso principal es procesamiento de documentos de oficina: los benchmarks indican que los modelos Claude siguen siendo superiores en ese dominio especifico.
• Si estas migrando desde Gemini 3 Pro: el upgrade es claro y sin ambiguedades en casi todas las categorias.

El estado preview del modelo es el unico factor que merece atencion antes de comprometer integraciones criticas. Para todo lo demas, los numeros hablan solos.

Fuentes

• Google DeepMind - Gemini 3.1 Pro Model Card
• Google Blog - Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks
• Google Cloud - Vertex AI Docs: Gemini 3.1 Pro
• Google - Gemini API Pricing oficial
• ARC Prize - ARC-AGI-2 Benchmark
• OfficeChai - Google Releases Gemini 3.1 Pro benchmark analysis
• VentureBeat - Google launches Gemini 3.1 Pro