Gemini 3.1 Pro Preview API متاح الآن على APIYI: تحليل لـ 6 ترقيات أساسية كبرى تضاعف أداء الاستدلال

好消息——Gemini 3.1 Pro Preview 已在 APIYI上线,现在就可以通过 API 调用。模型名称 gemini-3.1-pro-preview,提示价格 $2.00/1M tokens,补全价格 $12.00/1M tokens,与 Gemini 3.0 Pro Preview 价格完全一致。

但能力完全不在一个量级: Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2 推理基准上达到 77.1%,是 3.0 Pro 的 2 倍以上; SWE-Bench Verified 编码评分 80.6%,首次超越 Claude Opus 4.6 的 80.9% 形成正面竞争; 输出效率提升 15%,用更少的 token 得到更可靠的结果。

核心价值: 本文将详解 Gemini 3.1 Pro Preview 的 6 大核心升级、API 调用方法、与竞品的详细对比,以及在不同场景下的最佳实践。

نظرة عامة على المواصفات الأساسية لنموذج Gemini 3.1 Pro Preview

🚀 جربه الآن: نموذج Gemini 3.1 Pro Preview متاح حالياً على منصة APIYI (apiyi.com). يمكنك استدعاؤه باستخدام تنسيق متوافق مع OpenAI، دون الحاجة لتسجيل حساب جوجل، ويمكنك إتمام عملية التكامل في 5 دقائق فقط.

أهم 6 ترقيات أساسية في Gemini 3.1 Pro Preview

الترقية 1: مضاعفة أداء الاستدلال — وصول ARC-AGI-2 إلى 77.1%

هذه هي الترقية الأكثر لفتاً للانتباه. في اختبار ARC-AGI-2 (الذي يقيم قدرة النموذج على حل أنماط منطقية جديدة تماماً)، حقق Gemini 3.1 Pro نسبة 77.1%، وهو ما يعادل أكثر من ضعف أداء Gemini 3.0 Pro.

وفي الوقت نفسه، حقق النموذج 69.2% في اختبار MCP Atlas (الذي يقيس القدرة على تنفيذ سير عمل متعدد الخطوات باستخدام بروتوكول سياق النموذج Model Context Protocol)، بزيادة قدرها 15 نقطة مئوية عن إصدار 3.0 Pro الذي حقق 54.1%.

هذا يعني أن Gemini 3.1 Pro حقق قفزة نوعية في سيناريوهات الاستدلال المعقد، وسلاسل المنطق متعددة الخطوات، وسير عمل الوكلاء (Agents).

الترقية 2: نظام تفكير ثلاثي المستويات — Deep Think Mini

قدم Gemini 3.1 Pro نظاماً جديداً كلياً لعمق التفكير يتكون من ثلاثة مستويات، مما يسمح للمطورين بضبط "ميزانية الاستدلال" بمرونة حسب تعقيد المهمة:

النقطة الجوهرية: مستوى high في 3.1 Pro يعيد تعريف المفهوم — فهو الآن بمثابة "نسخة مصغرة" من Gemini Deep Think، وعمق استدلاله يتجاوز بكثير مستوى high في 3.0 Pro. أما مستوى medium في 3.1 فيساوي تقريباً مستوى high في 3.0، مما يعني أنه يمكنك الحصول على جودة الاستدلال القصوى السابقة باستخدام المستوى المتوسط فقط.

الترقية 3: قدرات برمجية رائدة عالمياً — SWE-Bench 80.6%

أداء Gemini 3.1 Pro في مجال البرمجة يعتبر قفزة هائلة:

تحقيق 80.6% في SWE-Bench Verified يعني أن Gemini 3.1 Pro أصبح الآن على قدم المساواة تقريباً مع Claude Opus 4.6 (80.9%) في مهام هندسة البرمجيات، بفارق ضئيل جداً قدره 0.3 نقطة مئوية فقط.

أما Terminal-Bench 2.0 فيقيم قدرات البرمجة عبر الطرفية (Terminal) للوكلاء — والتحسن من 56.9% إلى 68.5% يشير إلى تعزيز كبير في موثوقية 3.1 Pro في السيناريوهات المعتمدة على الوكلاء (Agentic scenarios).

الترقية 4: تحسين شامل في قدرات المخرجات والكفاءة

حد المخرجات البالغ 65 ألف توكن يعني أن النموذج يمكنه إنشاء مستندات طويلة كاملة، أو كتل برمجية ضخمة، أو تقارير تحليلية مفصلة دفعة واحدة دون الحاجة لتقسيم الطلبات.

توسيع حد رفع الملفات من 20 ميجابايت إلى 100 ميجابايت، جنباً إلى جنب مع سياق 1 مليون توكن، يتيح تحليل مستودعات الكود الكبيرة، أو الفيديوهات الطويلة، أو كميات هائلة من المستندات مباشرة.

دعم روابط YouTube المباشرة هو ميزة عملية جديدة — حيث يمكن للمطورين تمرير رابط يوتيوب مباشرة في الموجه (prompt)، وسيقوم النموذج بتحليل محتوى الفيديو تلقائياً دون الحاجة لتحميله ورفعه يدوياً.

الترقية 5: نقطة نهاية مخصصة لـ customtools — أداة قوية لتطوير الوكلاء

أطلقت جوجل أيضاً نقطة نهاية مخصصة باسم gemini-3.1-pro-preview-customtools وهو إصدار محسن خصيصاً لسيناريوهات تطوير الوكلاء (Agents):

• تحسين أولوية استدعاء الأدوات: تم ضبط أولوية استدعاء الأدوات الشائعة للمطورين مثل view_file و search_code.
• مزيج من Bash والوظائف المخصصة: مثالي لسير عمل الوكلاء الذين يحتاجون للتنقل بين أوامر bash والوظائف المخصصة.
• استقرار السيناريوهات المعتمدة على الوكلاء: موثوقية أعلى في مهام الوكلاء متعددة الخطوات مقارنة بالإصدار العام.

هذا يعني أنه إذا كنت تبني مساعد برمجة بالذكاء الاصطناعي، أو بوت لمراجعة الكود، أو وكيل أتمتة للعمليات (DevOps Agent)، فإن نقطة نهاية customtools هي الخيار الأفضل لك.

الترقية 6: قفزة نوعية في قدرات البحث على الويب — BrowseComp 85.9%

يقيم اختبار BrowseComp قدرة الوكيل على البحث عبر الويب، وقد حقق Gemini 3.1 Pro نسبة 85.9%، بينما حقق إصدار 3.0 Pro نسبة 59.2% فقط — بزيادة قدرها 26.7 نقطة مئوية.

هذه القدرة لها أهمية كبيرة للتطبيقات التي تتطلب استرجاع المعلومات في الوقت الفعلي (مثل مساعدي الأبحاث، تحليل المنافسين، وملخصات الأخبار).

💡 رؤية تقنية: أطلق Gemini 3.1 Pro أيضاً نقطة نهاية gemini-3.1-pro-preview-customtools المخصصة للمطورين الذين يمزجون بين أوامر bash والوظائف المخصصة، مع تحسين خاص لأولوية أدوات مثل view_file و search_code. يمكنك استدعاء نقطة النهاية المخصصة هذه مباشرة عبر APIYI (apiyi.com).

Gemini 3.1 Pro Preview API 调用实战

极简调用示例 (Python)

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI统一接口
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "分析这段代码的时间复杂度并给出优化建议:\n\ndef two_sum(nums, target):\n    for i in range(len(nums)):\n        for j in range(i+1, len(nums)):\n            if nums[i] + nums[j] == target:\n                return [i, j]"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
import base64

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.apiyi.com/v1"  # APIYI统一接口
)

# 示例 1: 高推理深度 - 复杂数学推理
response_math = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "证明: 对于所有正整数 n, n^3 - n 必然能被 6 整除。请给出严格的数学证明。"
    }],
    temperature=0.2,
    max_tokens=4096
)

# 示例 2: 多模态分析 - 图片理解
with open("architecture.png", "rb") as f:
    img_data = base64.b64encode(f.read()).decode()

response_vision = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "详细分析这张系统架构图,指出潜在的性能瓶颈和改进建议"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{img_data}"}}
        ]
    }],
    max_tokens=8192
)

# 示例 3: 长上下文代码分析
with open("large_codebase.txt", "r") as f:
    code_content = f.read()  # 可达数十万 tokens

response_code = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一位资深软件架构师,请仔细分析整个代码仓库。"},
        {"role": "user", "content": f"以下是完整代码仓库:\n\n{code_content}\n\n请分析:\n1. 整体架构设计\n2. 潜在的 bug\n3. 性能优化建议\n4. 代码重构方案"}
    ],
    max_tokens=16384  # 利用 65K 输出能力
)

print(f"数学推理: {response_math.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"视觉分析: {response_vision.choices[0].message.content[:200]}...")
print(f"代码分析: {response_code.choices[0].message.content[:200]}...")

🎯 接入提示: 通过 APIYI apiyi.com 调用 Gemini 3.1 Pro Preview,使用标准 OpenAI SDK 即可,无需安装额外依赖。已有 OpenAI 格式项目只需修改 base_url 和 model 参数即可切换。

Gemini 3.1 Pro Preview 与竞品详细对比

关键基准综合对比表

各模型适用场景建议

💰 成本对比: 同等旗舰级能力,Gemini 3.1 Pro 的 Input 价格 ($2.00) 仅为 Claude Opus 4.6 ($15.00) 的 13%。对于推理和多模态场景,性价比优势极为明显。通过 APIYI apiyi.com 平台可以用同一个接口快速切换测试。

أفضل الممارسات لـ Gemini 3.1 Pro Preview

استفد بذكاء من مستويات التفكير الثلاثة

# استخدم high للمهام المعقدة (وضع Deep Think Mini)
# استخدم medium للمهام اليومية (يعادل المستوى high في الإصدار القديم)
# استخدم low للمهام البسيطة (أسرع استجابة)

# عند الاستدعاء عبر APIYI، يتم تمرير مستوى التفكير عبر extra_body
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    messages=[{"role": "user", "content": "سؤالك هنا"}],
    extra_body={"thinking_level": "high"}  # high/medium/low
)

الاستفادة القصوى من نافذة السياق بحجم 1 مليون Token

تعد نافذة السياق بحجم 1 مليون token في Gemini 3.1 Pro Preview هي الأكبر حالياً بين جميع النماذج الرائدة. إليك عدة سيناريوهات استخدام عالية القيمة:

التحليل الشامل لمستودعات الأكواد: يمكنك إرسال عشرات الملفات دفعة واحدة، مما يسمح للنموذج بفهم البنية الكاملة وتقديم اقتراحات لإعادة الهيكلة (Refactoring). هذا أكثر فعالية من التحليل ملفاً بملف لاكتشاف مشكلات الاقتران بين الوحدات وفرص التحسين الشاملة.

الفهم العميق للمستندات الطويلة: العقود القانونية، المواصفات التقنية، ومجموعات الأوراق البحثية – يمكن لـ 1 مليون token استيعاب كتاب كامل. وبدمج ذلك مع عمق التفكير المعزز في 3.1 Pro، يمكن للنموذج تحديد الارتباطات الضمنية في المستندات الطويلة.

تحليل فيديوهات يوتيوب (ميزة جديدة): قم بتمرير رابط URL الخاص بيوتيوب مباشرة في الموجه (prompt)، دون الحاجة لتحميل ورفع ملف الفيديو. سيقوم النموذج بتحليل محتوى الفيديو تلقائياً، وهو ما يناسب سيناريوهات مراجعة المحتوى، تحليل المنافسين، وتلخيص الشروحات التعليمية.

الذاكرة طويلة المدى للمحادثات المتعددة: تعني نافذة 1 مليون token أن النموذج يمكنه "تذكر" تاريخ طويل جداً من المحادثات، مما يمنحه ميزة واضحة في سيناريوهات خدمة العملاء، الاستشارات، والتعليم التي تتطلب سياقاً ضخماً.

انتبه لحد السعر عند 200 ألف Token: عندما يتجاوز الإدخال 200 ألف token، يتضاعف السعر من 2 دولار / 12 دولار إلى 4 دولار / 18 دولار. ننصح بتقييم عدد الـ tokens الفعلي عند استخدام سياق طويل؛ فبالنسبة للسيناريوهات التي تتراوح بين 200 ألف إلى 300 ألف، قد يوفر تقليص الإدخال ليبقى تحت حاجز 200 ألف نصف التكلفة.

كيفية استخدام نقطة نهاية customtools

إذا كنت تقوم ببناء تطبيقات الوكلاء (Agents)، فإن نقطة النهاية gemini-3.1-pro-preview-customtools تستحق الأولوية في الاعتبار:

# نقطة نهاية مخصصة لتطوير الوكلاء (Agents)
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.1-pro-preview-customtools",  # نسخة محسنة للوكلاء
    messages=[{"role": "user", "content": "ابحث عن جميع الاستثناءات غير المعالجة في المشروع وقدم اقتراحات للإصلاح"}],
    tools=[
        {"type": "function", "function": {"name": "search_code", "description": "البحث في الكود"}},
        {"type": "function", "function": {"name": "view_file", "description": "عرض الملف"}},
    ]
)

تتفوق هذه النقطة في دقة وموثوقية استدعاء الأدوات مقارنة بالنسخة العامة، وهي مناسبة بشكل خاص للسيناريوهات التي تمزج بين أوامر bash والوظائف المخصصة.

استراتيجيات تحسين التكلفة

خطوات الانتقال من Gemini 3.0 Pro إلى 3.1 Pro

عملية الانتقال بسيطة للغاية، وإليك الخطوات الكاملة:

الخطوة الأولى: تعديل معامل النموذج (model parameter)

# الإصدار القديم
model="gemini-3-pro-preview"
# الإصدار الجديد
model="gemini-3.1-pro-preview"

الخطوة الثانية: اختبار الوظائف الأساسية – قم بتشغيل بعض الحالات النموذجية في سيناريوهات استخدامك الرئيسية للتأكد من أن جودة المخرجات تلبي التوقعات.

الخطوة الثالثة: استكشاف القدرات الجديدة – جرب التفكير العميق بمستوى high، رفع ملفات بحجم 100 ميجابايت، وتحليل روابط يوتيوب وغيرها من ميزات 3.1 الجديدة.

الخطوة الرابعة: تحسين التكلفة – اضبط مستوى التفكير المناسب لكل مهمة؛ فاستخدام medium بدلاً من high للمهام اليومية يقلل من زمن الاستجابة واستهلاك الـ tokens مع الحفاظ على الجودة.

🎯 نصيحة للانتقال: على منصة APIYI (apiyi.com)، لا يتطلب الانتقال سوى تعديل معامل واحد. ننصح بالاحتفاظ باستدعاء النموذج القديم كخيار احتياطي (fallback) في البداية، ثم الانتقال الكامل بعد التأكد من استقرار 3.1 في مشروعك.

الأسئلة الشائعة

دليل اختيار نماذج سلسلة Gemini 3

تتوفر حالياً عدة نماذج في سلسلة Gemini 3، ويجب اختيار الإصدار المناسب حسب السيناريو:

شجرة قرار الاختيار:

• هل تحتاج إلى أقوى قدرات استنتاج وبرمجة؟ ← gemini-3.1-pro-preview
• هل تحتاج إلى أقصى سرعة وأقل تكلفة؟ ← gemini-3-flash-preview
• هل تحتاج إلى توليد صور؟ ← gemini-3-pro-image-preview
• هل تستخدم 3.0 Pro حالياً؟ ← قم بالترقية مباشرة إلى gemini-3.1-pro-preview

متى لا يكون Gemini 3.1 Pro Preview الخيار الأنسب؟

على الرغم من تفوق 3.1 Pro في معظم السيناريوهات، إلا أن هناك حالات قد تجد فيها خيارات أفضل:

• الحاجة إلى دقة متناهية في البرمجة: لا يزال أداء Claude Opus 4.6 في اختبار SWE-Bench (80.9%) أعلى قليلاً من 3.1 Pro (80.6%)، ورغم أن الفارق ضئيل، إلا أنه قد يكون مؤثراً في المتطلبات البرمجية شديدة التعقيد.
• تطبيقات الوقت الفعلي التي تتطلب زمن استجابة منخفض جداً: وضع التفكير العالي (high) في 3.1 Pro يتسم بتأخير مرتفع، في هذه الحالة يعتبر Gemini 3 Flash أو Claude Sonnet 4.6 خياراً أفضل.
• الحاجة إلى ضمانات SLA مستقرة: نماذج Preview لا توفر التزامات SLA رسمية، لذا يجب تقييم المخاطر في بيئات الإنتاج التي تتطلب توفرية عالية جداً.
• الاستخدام المفرط في المهام البسيطة: إذا لم تكن المهمة معقدة، فقد يكون استخدام 3.1 Pro هدراً للتكاليف، وسلسلة Flash ستكون أكثر توفيراً.

ملخص المزايا التنافسية لـ Gemini 3.1 Pro Preview

في مشهد نماذج الذكاء الاصطناعي لشهر فبراير 2026، يمكن تلخيص المزايا التنافسية الأساسية لـ Gemini 3.1 Pro Preview في ثلاث نقاط "الأفضل":

1. أكبر سياق (Context): 1 مليون توكن، وهو ما يعادل 5 أضعاف سياق Claude Opus 4.6 (200 ألف توكن).
2. أقل سعر للنماذج الرائدة: سعر المدخلات 2.00 دولار، وهو ما يمثل 13% فقط من سعر Claude Opus 4.6 (15.00 دولار).
3. أقوى قفزة في الاستنتاج: تضاعف أداء ARC-AGI-2 ليصل إلى 77.1%، متصدراً جميع المنافسين في بُعد الاستنتاج.

تكمن نقاط الضعف النسبية بشكل أساسي في سيناريوهات البرمجة البحتة (فارق ضئيل جداً 80.6% مقابل 80.9% لـ Claude Opus) وفي نضج النظام البيئي للوكلاء (Agents).

💡 نصيحة شاملة: بالنسبة لمعظم المطورين، تعتبر القيمة مقابل السعر التي يقدمها Gemini 3.1 Pro Preview هي الأفضل حالياً بين النماذج الرائدة. عبر منصة APIYI (apiyi.com)، يمكنك مقارنة واختبار جميع النماذج الرئيسية مثل Gemini و Claude و GPT في مكان واحد للعثور على الخيار الأنسب لمتطلباتك.

الخلاصة: ترقية مضاعفة بنفس السعر، Gemini 3.1 Pro Preview يستحق الانتقال إليه فوراً

يُعد Gemini 3.1 Pro Preview ترقية كبرى تضاعف القدرات مع بقاء السعر كما هو:

1. مضاعفة الاستدلال: قفز معيار ARC-AGI-2 من ~35% إلى 77.1%، وهو أكثر من ضعف أداء الإصدار 3.0.
2. البرمجة تضاهي الأفضل: حقق 80.6% في SWE-Bench، بفارق 0.3% فقط عن Claude Opus 4.6.
3. قفزة في قدرات الوكيل (Agent): تحسن بنسبة +20% في Terminal-Bench، و+45% في BrowseComp، و+28% في MCP Atlas.
4. تحسين شامل للكفاءة: مخرجات تصل إلى 65 ألف رمز (tokens)، والحد الأقصى للملفات 100 ميجابايت، مع زيادة الكفاءة بنسبة +15%.
5. نظام تفكير ثلاثي المستويات: وضع high يعادل Deep Think Mini، مع إمكانية تعديل ميزانية الاستدلال حسب الحاجة.

جرب الآن Gemini 3.1 Pro Preview عبر APIYI (apiyi.com) — واجهة موحدة، جاهزة للاستخدام الفوري، فقط قم بتغيير معامل النموذج (model parameter) إلى gemini-3.1-pro-preview لإتمام الترقية.

المراجع

1. مدونة جوجل الرسمية: إعلان إطلاق Gemini 3.1 Pro

   • الرابط: blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-pro
   • الوصف: عرض الميزات الرسمية ونتائج الاختبارات المعيارية.

2. بطاقة نموذج Google DeepMind: التفاصيل التقنية لـ Gemini 3.1 Pro

   • الرابط: deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-1-pro
   • الوصف: تقييمات الأمان والمعايير التفصيلية.

3. وثائق Gemini API الرسمية: قائمة النماذج وطرق الاستدعاء

   • الرابط: ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-3.1-pro-preview
   • الوصف: معاملات واجهة البرمجة (API)، التسعير، ودليل الاستخدام.

4. تقرير VentureBeat: الانطباعات الأولى عن Gemini 3.1 Pro

   • الرابط: venturebeat.com/technology/google-gemini-3-1-pro-first-impressions
   • الوصف: ميزات Deep Think Mini والتجربة الواقعية.

5. تحليل MarkTechPost: قراءة تقنية لـ Gemini 3.1 Pro

   • الرابط: marktechpost.com/2026/02/19/google-ai-releases-gemini-3-1-pro
   • الوصف: بيانات الاختبارات المعيارية وتأثيرها على الصناعة.

📝 المؤلف: فريق APIYI | للتواصل التقني يرجى زيارة APIYI (apiyi.com)
📅 تاريخ التحديث: 20 فبراير 2026
🏷️ الكلمات المفتاحية: Gemini 3.1 Pro Preview API, إطلاق APIYI, مضاعفة الاستدلال, SWE-Bench 80.6%, ARC-AGI-2 77.1%