Google zaprezentowało dziś Gemini 3.1 Pro – najnowszą generację swojego wielkimodelowego systemu językowo-wizualnego. Konstrukcja, która w ciągu kilku tygodni trafi do aplikacji Gemini oraz usług Google Cloud, ma odpowiadać na zapotrzebowanie rynku na rozwiązania zdolne do rozumowania wieloetapowego, pracy na długich kontekstach i tworzenia bogatych interaktywnych treści. Dla branży to znaczący sygnał: era „jednolinijkowych” odpowiedzi ustępuje miejsca platformom, które potrafią pisać kod, projektować grafikę, analizować dane i współpracować z użytkownikiem w czasie rzeczywistym.

Dlaczego Google przyspiesza rozwój wielkich modeli?

Tempo innowacji w sztucznej inteligencji narzucają dziś trzy czynniki: konkurencja, rosnąca złożoność zadań i presja regulacyjna. Od czasu debiutu pierwszej wersji Gemini rynek zdążył zobaczyć premiery GPT-4o, Claude 3 i Llama 3, a klienci korporacyjni domagają się lepszej kontroli nad danymi oraz mniejszej liczby tzw. halucynacji. W tym kontekście Google zdecydowało się skrócić cykl wydawniczy. Według inżynierów firmy nowy wariant wykorzystuje wielo-ekspercką architekturę i zaawansowane techniki uczenia z prostych przykładów, co miało przełożyć się na wyższą trafność odpowiedzi i stabilność przy skomplikowanych zapytaniach. Ważny jest także aspekt energooszczędności: Gemini 3.1 Pro działa w oparciu o drugą generację infrastruktury TPU v5p, zużywając – jak deklaruje producent – do 30% mniej energii na jedno zapytanie niż poprzednik.

Kluczowe innowacje technologiczne

Nowa edycja modelu korzysta z rozszerzonego kontekstu – do dwóch milionów tokenów w trybie korporacyjnym – co pozwala analizować pełne repozytoria kodu, obszerne raporty finansowe czy złożone specyfikacje techniczne. Wewnętrzny moduł Retrieval-Augmented Generation 2.0 dynamicznie wyszukuje aktualne informacje w indeksach Google, a następnie wplata je w odpowiedź, ograniczając ryzyko dezaktualizacji treści. Z kolei warstwa multimodalna bezpośrednio łączy przetwarzanie tekstu, obrazów i dźwięku, umożliwiając np. automatyczną narrację do prezentacji albo generowanie prototypów interfejsu użytkownika na podstawie szkicu przesłanego z telefonu. Całość wspiera nowy mechanizm kontroli bezpieczeństwa, który filtruje materiały chronione prawem autorskim i treści wrażliwe przed wygenerowaniem wyniku.

Benchmarki – twarde liczby, które pokazują postęp

W publicznie udostępnionych wynikach Gemini 3.1 Pro zdobywa 92,4% punktów w teście MMLU, poprawiając wynik poprzedniej wersji o 4,1 punktu procentowego. W wymagającym zestawie BigBench-Hard osiąga 81%, co plasuje go powyżej GPT-4o (78%) i Claude 3 Sonnet (74%). Jeszcze większy skok widać w zadaniach na rozumowanie przestrzenne: w konkurencyjnym ARC-AGI 2 model uzyskał 61%, niemal dwukrotnie przebijając rezultat Gemini 3.0 (32%). W przypadku generowania kodu wskaźnik pass@1 w HumanEval wyniósł 78%, a więc o trzy punkty więcej niż deklarowany przez OpenAI dla GPT-4o. Warto jednak pamiętać, że wszystkie te dane pochodzą z wewnętrznej ewaluacji Google lub niezależnych, lecz laboratoryjnych testów – praktyka produkcyjna może wyglądać inaczej.

Od koncepcji do gotowego projektu – przykładowe zastosowania

Jednym z prezentowanych scenariuszy jest tworzenie interaktywnych stron edukacyjnych: wystarczy opis tematu i preferowana stylistyka, a system buduje kompletny projekt z responsywnym układem, grafikami SVG i komentarzem do kodu. Innym przykładem jest cyfrowy partner do analiz finansowych, który na bazie arkusza kalkulacyjnego generuje dashboard, prognozy i wyjaśnienia metod statystycznych. W środowisku kreatywnym Gemini 3.1 Pro potrafi wygenerować koncepcję identyfikacji wizualnej marki, a następnie przygotować zestaw plików w formatach roboczych dla Illustratora czy Figma. Ciekawe efekty uzyskano także w medycynie: w projekcie pilotażowym system zestawiał wyniki badań obrazowych z najnowszą literaturą kliniczną, tworząc streszczenia możliwe do zweryfikowania przez lekarza-radiologa.

Dostępność i modele wdrożeniowe

Na poziomie konsumenckim Gemini 3.1 Pro zostanie włączone do bezpłatnej aplikacji Gemini na Androidzie i iOS-ie oraz do wyszukiwarki w trybie „AI Overviews”. Użytkownicy Workspace otrzymają dostęp w ramach dodatku Gemini for Workspace za opłatą subskrypcyjną, która obejmuje także zintegrowane rozszerzenia w Dokumentach, Arkuszach i Gmailu. Dla deweloperów przygotowano dwa warianty API: standardowy w Google AI Studio oraz rozszerzony w Vertex AI z możliwością uruchamiania instancji w infrastrukturze prywatnej. Oprócz rozliczenia pay-as-you-go firma oferuje pakiety ryczałtowe wraz z dedykowanym wsparciem technicznym i narzędziami do monitorowania zgodności z przepisami.

Co pokaże codzienne użytkowanie?

Choć pierwsze wyniki wyglądają imponująco, realną miarą sukcesu będą raporty osób korzystających z modeli w rzeczywistych warunkach: w obsłudze klienta, automatyzacji procesów i pracy kreatywnej. Doświadczenia z wcześniejszymi systemami wskazują, że największym wyzwaniem pozostają halucynacje, koszty obliczeń oraz zgodność z lokalnymi regulacjami dotyczącymi prywatności. Google deklaruje, że otworzy program „Red Teaming-as-a-Service” dla partnerów strategicznych, by szybciej identyfikować słabe punkty. O ile więc Gemini 3.1 Pro stawia poprzeczkę konkurencji wyżej, o tyle pełna ocena jego możliwości nastąpi dopiero wtedy, gdy model trafi pod lupę szerokiej społeczności użytkowników i audytorów.