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Artificial Analysis 对 Gemini 3.1 Pro Preview 的 182 模型综合基准与端到端延迟实测

原始来源

Artificial Analysis

作者Artificial Analysis Research Team

原文日期2026-02-19

Tabbit 整理2026-08-20

查看原文

一句话结论

Artificial Analysis 独立实测显示,Gemini 3.1 Pro Preview 综合智能指数得分 48(同价位中位数 35),生成速率高达 121.4 t/s(同价位中位数 76.2 t/s),但受长推理链影响首 token 响应延迟(TTFT)达 32.45s,属于典型的高智力、高速率、高前置推理耗时的推理模型。

测试环境

  • 评测机构:Artificial Analysis 独立基准评测平台。

  • 评测对象:gemini-3.1-pro-preview(Google 官方第一方 API 端点)。

  • 对比基线:同类同价位区间(>$1.00/1M tokens)182 个主流大语言模型。

  • 评估体系:Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1(聚合 9 大基准:GDPval-AA v2、𝜏³-Banking、Terminal-Bench v2.1、SciCode、Humanity's Last Exam、GPQA Diamond、CritPt、AA-Omniscience、AA-LCR)。

  • 测试配置:统一采用第一方 API 默认参数与推理档位,统计全流程 Token 消耗、生成吞吐速率、首 Token 延迟及调用费用。

输入/配置

  • 输入模态:支持文本、图像、语音、视频。

  • 输出模态:文本输出。

  • 上下文窗口:1,000,000 Tokens(1M)。

  • API 标价:输入 $2.00 / 1M Tokens,输出 $12.00 / 1M Tokens,上下文缓存命中折扣 90%(Cache Hit: $0.20 / 1M Tokens)。

结果数据

评测维度Gemini 3.1 Pro 实测值同类模型中位数 / 排名关键观察与特征
Intelligence Index 综合智力4835(排名 #40 / 182)显著高于同级中位数,处在第一梯队
生成吞吐速率 (Output Speed)121.4 t/s76.2 t/s(排名 #35 / 182)解码生成极快,适合批量吞吐
首 Token 延迟 (TTFT)32.45s2.79s包含深度 Thinking 思考阶段,前置等待较长
测试集总生成 Token 数 (Verbosity)56M72M(排名 #30 / 182)相对同类推理模型更紧凑,低冗余度
单任务加权成本 (Cost per Task)$0.33处于中偏高区间受输出 $12/1M 价格与多步推理共同影响
完整测试集总评估费用$811.90-覆盖 9 大子基准的标准全量成本

结论

Gemini 3.1 Pro Preview 在独立受控评测中展现出突出的“高速解码 + 紧凑输出”特征(121.4 t/s,输出 token 消耗明显少于同级中位数),适合长文档推理与高吞吐分析;但其 32.45 秒的 TTFT 决定了其不适合低延迟实时对话或要求亚秒级首字响应的交互界面。

局限

  • 测试基于 Google 官方 API 的 preview 快照,实际生产环境受服务器负载波动影响可能存在抖动。

  • 综合智力指数未单独拆解不同 thinking_level(low/medium/high)对单项学术子基准的具体性能-延迟边际效应。

  • 输入仅限第一方 API,未包含第三方分发平台(如 OpenRouter、Vertex 代理等)的路由损耗。

复现步骤

  1. 接入 Google GenAI API,指定模型为 gemini-3.1-pro-preview。

  2. 运行 Artificial Analysis Intelligence Index v4.1.1 对应的 9 个开源或受控子数据集评测脚本。

  3. 开启流式传输(Streaming),分别记录发送请求至接收首个 answer token 的时间(TTFT)以及后续 token 输出速率(Tokens Per Second)。

  4. 汇总输入/输出 token 数量,结合官方 API 定价计算实际单任务任务成本。

Tabbit 小编提醒

本文是第三方资料导航。测试环境、模型版本和主观体验可能不同,请以原文为准。

Gemini 3.1 Pro

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