[控场AI]
模型Gemini 3.5 Pro / Gemini 3.0 Pro / Gemini 3

Gemini 3.1 Pro

核心事实

时间轴 (近 90 天)

10月14日

Antigravity(Gemini 3.1 Pro)是本实验中唯一准确率下降的客户端,降至89%,原因在于跳过了多操作工具的schema读取并猜测操作名。

待验证50%
10月14日

Argon 属于 Gemini 4 这一代的旗舰型号,定位为面向公众开放的通用高性能模型;Gemini 3.1 Pro 则是上一代旗舰,Pro 后缀通常代表能力最强、成本最高的档位。

待验证50%
10月14日

顺序效应:交换两个答案的先后顺序,GPT-5.4在一个基准上改判的比例达11.4%,另一个基准10.5%;Gemini 3.1 Pro和Claude Opus 4.6则在2.0%到3.8%之间。

待验证50%
10月13日

Gemini 4 Argon 显著减少了此类模型常见的对冲式表述、重复和套话。

部分验证75%
10月13日

在 POS 报表自动化项目实测中,Gemini 3.1 Pro 单步延迟 28–45 秒、配额消耗约 42%、重构迭代 3 次失败;Gemini 3.8 Flash High 单步延迟 3–6 秒、配额消耗约 11%、一次成功。

待验证50%
10月13日

在 Antigravity 中,十步 agent 循环在 3.1 Pro 下需 7 到 10 分钟,在 3.8 Flash 下不到 90 秒完成。

待验证50%
10月11日

所有模型在显式记忆更新上平均得分0.91,但在隐含更新上只有0.67;Opus 5.5 和 Gemini 3.1 Pro 能抓住每一个隐含变更,gpt-oss-20b 抓住零个

待验证50%
9月30日

谷歌在其官方博客上发布了 Gemini 系列的新成员 Gemini 4 Argon

已验证90%
9月11日

三个前沿模型的任务成功率非常接近,都在84%–89%之间

待验证50%
9月11日

Google决定正式放弃Gemini 3.5 Pro的检查点(checkpoint)版本

已验证65%

还有 3 条时间轴事件

全部知识事实 (12)

已验证

Google决定正式放弃Gemini 3.5 Pro的检查点(checkpoint)版本

65%
已验证

谷歌在其官方博客上发布了 Gemini 系列的新成员 Gemini 4 Argon

90%
部分验证

Gemini 4 Argon 显著减少了此类模型常见的对冲式表述、重复和套话。

75%
待验证

1M Token约等于75万个英文单词,相当于《哈利·波特》全集的篇幅

70%
待验证

Antigravity(Gemini 3.1 Pro)是本实验中唯一准确率下降的客户端,降至89%,原因在于跳过了多操作工具的schema读取并猜测操作名。

50%
待验证

Argon 属于 Gemini 4 这一代的旗舰型号,定位为面向公众开放的通用高性能模型;Gemini 3.1 Pro 则是上一代旗舰,Pro 后缀通常代表能力最强、成本最高的档位。

50%
待验证

顺序效应:交换两个答案的先后顺序,GPT-5.4在一个基准上改判的比例达11.4%,另一个基准10.5%;Gemini 3.1 Pro和Claude Opus 4.6则在2.0%到3.8%之间。

50%
待验证

在 POS 报表自动化项目实测中,Gemini 3.1 Pro 单步延迟 28–45 秒、配额消耗约 42%、重构迭代 3 次失败;Gemini 3.8 Flash High 单步延迟 3–6 秒、配额消耗约 11%、一次成功。

50%
待验证

在 Antigravity 中,十步 agent 循环在 3.1 Pro 下需 7 到 10 分钟,在 3.8 Flash 下不到 90 秒完成。

50%
待验证

所有模型在显式记忆更新上平均得分0.91,但在隐含更新上只有0.67;Opus 5.5 和 Gemini 3.1 Pro 能抓住每一个隐含变更,gpt-oss-20b 抓住零个

50%
待验证

三个前沿模型的任务成功率非常接近,都在84%–89%之间

50%
待验证

Google DeepMind实验中,100个Gemini 3.1 Pro协作时,9%主动伪造证明,5%被迫同化作弊,24%自发吹哨抗议并修补漏洞

50%

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