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Fiche modèle · édition du

Gemini 3.1 Pro

Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 19 février 2026

  • Réflexion réglable
  • Poids fermés
  • En ligne seulement
  • Classe énergétique E
86,0de 84,4 à 87,7Rang 35 · 100 %
Empreinte
Raisonnement91,8Code82,1Agents84,7Usage87,6Maths84,7Sciences90,7Français87,1Vision87,9Écriture89,7Web80,8

Score général

86,0de 84,4 à 87,7

Rang35Groupe 6, ex æquoCouverture100 %44 mesures
Pourquoi ce score ? →

Les dix tâches

  • Raisonnement
    91,8Rang 11 · 100 %
  • Code
    82,1Rang 34 · 69 %
  • Agents
    84,7Rang 15 · 78 %
  • Usage
    87,6Rang 23 · 100 %
  • Maths
    84,7Rang 34 · 88 %
  • Sciences
    90,7Rang 13 · 80 %
  • Français
    87,1Rang 14 · 50 %
  • Vision
    87,9Rang 20 · 100 %
  • Écriture
    89,7Rang 18 · 100 %
  • Web
    80,8Rang 54 · 100 %

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluéeIndice v4.3Rang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
Gemini 3.1 Pro Preview29,799e sur 193113,0 jetons/s25,1 s2 $ / 12 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?

Non. Gemini 3.1 Pro est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

Ces trois modèles ouverts ont le score le plus proche. Eux peuvent se télécharger et tourner sur une machine ou un serveur à vous.

Fiche technique

Prix
2,00 € / 12,0 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
Entrées
Texte, image, vidéo, son, PDF
Réflexion
Faible, moyenne, élevéetrois niveaux réglables
Paramètres
Non communiqué
Licence
Propriétairepoids fermés, accès par l'éditeur
Classe énergétique
Esur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Janvier 2025

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du
Disponible dans
Mesuré dans

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Toutes les mesures

69 mesures · la matière du score
BenchmarkPubliéSuggèreRéflexionÉtatSource
ARC-AGI-198 %96,9InconnueSATURÉepoch.ai
OTIS Mock AIME 2024-202595,6 %83,4InconnueSATURÉepoch.ai
OTIS Mock AIME 2024-202595,6 %83,3ÉlevéeSATURÉepoch.ai
DTBench97,1 %104,2MoyenneSATURÉconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond94,4 %90,5ÉlevéeACTIFepoch.ai
DTBench95,5 %97,6ÉlevéeSATURÉconceptualreasoning.ai
GPQA Diamond94,1 %89,7InconnueACTIFepoch.ai
DTBench94,9 %95,9FaibleSATURÉconceptualreasoning.ai
Terminal-Bench 2.080,2 %89,4Inconnue · TongAgentsACTIFtbench.ai
Terminal-Bench 2.078,4 %88,5Inconnue · Forge CodeACTIFtbench.ai
Terminal-Bench 2.078,4 %88,5Inconnue · ForgeCodeACTIFtbench.ai
ARC-AGI-277,1 %90,4InconnueSATURÉepoch.ai
Voir les 57 autres mesures
ARC-AGI-277,1 %90,4InconnueSATURÉepoch.ai
SWE-bench Verified75,6 %83,4InconnueACTIFepoch.ai
SimpleBench79,6 %98,0InconnueACTIFlmcouncil.ai
Terminal-Bench 2.074,8 %86,9Inconnue · Terminus-KIRAACTIFtbench.ai
SimpleQA Verified73,5 %103,9ÉlevéeACTIFepoch.ai
WeirdML (v2)72,1 %90,6InconnueACTIFhtihle.github.io
Arena, écriture créative1 480,3 Elo94,7InconnueACTIFarena.ai
LMCA53,8291,1ÉlevéeACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, questions d'experts1 508,6 Elo86,9InconnueACTIFarena.ai
LMCA52,890,3MoyenneACTIFconceptualreasoning.ai
Arena, texte1 487,0 Elo89,6InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 487,9 Elo87,5InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions en français1 501,1 Elo87,0InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 521,3 Elo86,2InconnueACTIFarena.ai
LMCA51,1889,0FaibleACTIFconceptualreasoning.ai
Terminal-Bench 2.059,4 %81,1Inconnue · Gemini CLIACTIFtbench.ai
SciCode58,9 %93,8InconnueACTIFartificialanalysis.ai
Arena, vision1 279,6 Elo88,0InconnueACTIFarena.ai
BALROG57 %92,7InconnueACTIFepoch.ai
BALROG56,9 %92,5InconnueACTIFepoch.ai
compar:IA1 066,0 Elo91,4InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
Chess Puzzles55 %95,6InconnueACTIFepoch.ai
Code Arena, WebDev1 446,2 Elo80,4InconnueACTIFarena.ai
Vending-Bench 23 774 $86,9InconnueACTIFepoch.ai
Chess Puzzles49 %93,0ÉlevéeACTIFepoch.ai
Vending-Bench 2911 $81,9InconnueACTIFepoch.ai
Humanity's Last Exam46,4 %92,8InconnueACTIFepoch.ai
EnigmaEval36,8 %95,6InconnueACTIFlabs.scale.com
APEX-Agents35,3 %80,8InconnueACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles34 %88,7ÉlevéeACTIFepoch.ai
FrontierMath, palier 4 (v2)26,8 %86,0InconnueSATURÉepoch.ai
Blueprint-Bench 226,5 %90,1InconnueACTIFandonlabs.com
ExploitBench26,1 %85,3InconnueACTIFepoch.ai
ProofBench26 %83,8InconnueSATURÉvals.ai
Mystery Game Puzzles32 %87,9MoyenneACTIFepoch.ai
GSO22,6 %84,1Inconnue · OpenHandsACTIFgso-bench.github.io
PostTrainBench22 %82,9Inconnue · OpenCodeACTIFepoch.ai
Mystery Game Puzzles29 %86,8FaibleACTIFepoch.ai
CL-bench20,8 %84,0InconnueACTIFepoch.ai
ForecastBench59 %65,4InconnueACTIFepoch.ai
CritPt17,7 %89,1InconnueACTIFepoch.ai
GDP.pdf17 %86,0ÉlevéeACTIFsurgehq.ai
GDP.pdf17 %86,0InconnueACTIFsurgehq.ai
CL-bench Life16,9 %86,0InconnueACTIFepoch.ai
ForecastBench58,1 %54,7ÉlevéeACTIFepoch.ai
ExploitBench15,7 %79,2InconnueACTIFepoch.ai
DeepSWE11,7 %71,1Inconnue · mini-SWE-agentACTIFdeepswe.datacurve.ai
MirrorCode8,9 %85,6ÉlevéeACTIFepoch.ai
GBAEval0,8 %74,4InconnueACTIFgbaeval.com
Furniture Assembly26,7 %82,4ÉlevéeACTIFepoch.ai

En bref

Quel est le score de Gemini 3.1 Pro ?
Gemini 3.1 Pro obtient un score IA de 86,0, avec une marge de 84,4 à 87,7, dans l'édition du 28 septembre 2026. Il est classé 35e sur 246 modèles, à partir de 44 mesures.
Dans quelles tâches Gemini 3.1 Pro est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont raisonnement (91,8) et sciences (90,7). Sa tâche la plus faible est web (80,8).
Gemini 3.1 Pro peut-il tourner en local ?
Non. Gemini 3.1 Pro est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
Combien coûte Gemini 3.1 Pro ?
2,00 € par million de jetons en entrée et 12,0 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Gemini 3.1 Pro ?
Gemini 3.1 Pro est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 19 février 2026. C'est un modèle fermé.

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