谷歌は本日、Gemini 3.1 Proをリリースしました。テストスコアを見たばかりで、これはランキングトップを狙っていると感じます（モデルの軍拡競争は続き、半導体にとって追い風！）😂

公式の位置付けは非常に明確です：複雑なタスクに特化して設計されており、例えば深い研究、エンジニアリングの難題、長い推論チェーン、エージェント型ワークフローなどです。
主な特徴：1Mトークンのコンテキストウィンドウ（変更なし）
マルチモーダル対応（テキスト+画像+動画+音声+コード）
最大出力64kトークン
現在の主流モデル（Claude Opus 4.6、GPT-5.2/5.3など）との性能比較：
ARC-AGI-2（最も難しい抽象推論基準）：
Gemini 3.1 Pro 77.1%、Claude 4.6（68.8%）を約8-9ポイントリード、
GPT-5シリーズより20-30ポイント以上リード。これは最大の進歩であり、コア推論の質的飛躍を示しています。
GPQA Diamond（PhDレベルの科学推論）：94.3%、Claude 4.6（91.3%）やGPT-5.2（92.4%）をわずかにリードし、差は2-3ポイント、基準はほぼ飽和状態です。
SWE-Bench Verified（実際のソフトウェアエンジニアリングタスク）：80.6%、Claude 4.6（約76-77%）を3-5ポイントリード、GPTよりも明らかに優位（5-15%）。
その他：Terminal-Bench、APEX-Agentsなどの長期エージェントタスクでも複数の1位を獲得；LMArena/Artificial Analysis指数は現在第1位で、コスト効率も高いです。
さらに重要なのは、コスト面での優位性が顕著なことです：
API価格設定（1Mトークンあたり、Vertex AI / Gemini APIの最新データに基づき、≤200kコンテキスト標準価格）：
Gemini 3.1 Pro：入力$2.00、出力$12.00（200k超のコンテキストは倍の$4/$18）
Claude Opus 4.6：入力$5.00、出力$25.00
GPT-5.2 / 5.x：入力は通常$10–15+、出力は$30–75+（上位ティアはさらに高く、バージョンによる）
優位性の範囲：入力面では、GeminiはClaudeより約60%安（2対5）、GPTシリーズより70-80%以上安。
出力面では、GeminiはClaudeより約52%安（12対25）、GPTより60-80%以上安。