A disputa entre as grandes empresas de tecnologia pelo domínio da inteligência artificial ficou ainda mais intensa na última quinta-feira, 19 de fevereiro. O Google anunciou o lançamento do Gemini 3.1 Pro, uma atualização estrutural do seu principal modelo de linguagem, que chegou com um número impressionante: 77,1% de pontuação no ARC-AGI-2, o benchmark considerado uma das medidas mais rigorosas de raciocínio lógico para sistemas de IA disponíveis hoje.
Para entender o peso desse resultado, basta comparar com o desempenho do modelo anterior. O Gemini 3 Pro, lançado em novembro de 2025, havia registrado 31,1% no mesmo teste. O Gemini 3.1 Pro, lançado exatamente três meses depois, mais que dobrou esse resultado.
Segundo o comunicado oficial da empresa, o Gemini 3.1 Pro foi desenhado para cenários em que uma resposta simples não é o suficiente. No teste ARC-AGI-2, que avalia a habilidade da IA de decifrar padrões lógicos totalmente novos, o 3.1 Pro alcançou um score verificado de 77,1%, resultado que representa mais que o dobro da performance de raciocínio lógico em comparação com o Gemini 3 Pro, lançado em novembro do ano passado.
O modelo chegou na versão prévia, ou seja, ainda em fase de testes e validação antes da disponibilização geral. Mas já está acessível para um grupo de usuários, desenvolvedores e empresas, com caminhos diferentes dependendo do perfil de quem quer usar.
O que é o Benchmark ARC-AGI-2?
Vale explicar o que é o ARC-AGI-2 e por que o Google o colocou no centro da divulgação desse lançamento.
O ARC-AGI é a sigla para Abstraction and Reasoning Corpus for Artificial General Intelligence, em português Corpus de Abstração e Raciocínio para Inteligência Artificial Geral. O teste foi criado pelo pesquisador François Chollet, engenheiro de software do Google e autor do Keras, uma das bibliotecas de aprendizado de máquina mais usadas no mundo.
Chollet desenvolveu o benchmark justamente para medir algo que os testes convencionais de IA falham em capturar: a capacidade de resolver problemas genuinamente novos, que nunca foram vistos durante o treinamento do modelo.
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A lógica por trás do ARC-AGI é simples de entender: qualquer humano adulto consegue resolver os seus desafios sem uma preparação específica, porque eles exigem apenas raciocínio visual básico e lógica indutiva, a capacidade de identificar padrões e generalizar regras a partir de exemplos.
Para um sistema de IA treinado em trilhões de dados, isso deveria ser trivial. Mas por muito tempo não foi: os modelos memorizavam respostas e padrões vistos durante o treinamento, mas tinham um desempenho ruim em situações novas.
O Google destaca uma pontuação ARC-AGI-2 verificada de 77,1% e a considera um passo à frente no raciocínio central. A versão 2 do benchmark é ainda mais exigente que a original, com padrões que exigem raciocínio em múltiplas etapas antes de chegar a uma resposta.
No benchmark ARC-AGI-2, que avalia a capacidade da IA de resolver padrões lógicos inéditos, o Gemini 3.1 Pro alcançou pontuação validada de 77,1%. O desempenho supera modelos como Sonnet 4.6, Opus 4.6 e GPT-5.2. O resultado representa mais que o dobro da geração anterior. O Gemini 3 Pro havia registrado 31,1% no mesmo teste, evidenciando a diferença entre as versões.
O que mudou na Inteligência Central do Modelo
O Google DeepMind, laboratório de pesquisa responsável pelo desenvolvimento dos modelos Gemini, descreve o 3.1 Pro como uma evolução da inteligência central do Gemini 3, não apenas uma atualização superficial de parâmetros ou tamanho.
O anúncio foi feito pelo Google DeepMind, que posiciona o Gemini 3.1 Pro como o modelo mais avançado da empresa para desafios que exigem inteligência além de respostas simples. A atualização incorpora melhorias em raciocínio multimodal, abrangendo texto, imagens, áudio, vídeo e repositórios de código completos.
O raciocínio multimodal é a capacidade de um modelo de IA processar e integrar diferentes tipos de informação ao mesmo tempo: texto escrito, imagens, gráficos, trechos de código, dados numéricos. Enquanto modelos mais antigos tinham dificuldade em conectar informações entre formatos diferentes, o Gemini 3.1 Pro foi treinado para raciocinar sobre todos esses tipos de dados de forma integrada.
Uma das principais bases técnicas dessa evolução é a inteligência central do Gemini 3 Deep Think. O Deep Think é o modo de raciocínio estendido do Google, projetado para problemas que exigem múltiplas etapas de análise antes de uma resposta.
O Gemini 3.1 Pro incorpora essa inteligência como base padrão, não como modo especial ativado apenas sob demanda. O modo Deep Think, atualizado com o Gemini 3.1 Pro, eleva a resolução de desafios em ciência e engenharia, alcançando 84,6% no ARC-AGI-2. Esse aprimoramento permite avanços em áreas como otimização algorítmica e modelagem física.
Os Resultados em outros Benchmarks relevantes
Além do ARC-AGI-2, o Gemini 3.1 Pro foi avaliado em outros testes reconhecidos pela comunidade de pesquisa em inteligência artificial.
O modelo se destacou em avaliações multimodais, como o MMMU-Pro, alcançando 80,5%, o que demonstra sua eficiência em integrar texto, imagens e código. O modelo também melhorou no GPQA Diamond, com 94,3%, focando em conhecimento científico avançado.
O MMMU-Pro é um benchmark que avalia a capacidade do modelo de responder perguntas que exigem o uso conjunto de texto e imagens, como interpretar gráficos científicos, analisar diagramas técnicos ou responder questões de múltipla escolha com base em conteúdo visual. Um resultado de 80,5% nesse teste posiciona o Gemini 3.1 Pro entre os modelos de maior capacidade multimodal disponíveis.
O GPQA Diamond, cujas letras formam a sigla para Graduate-Level Google-Proof Q&A, que pode ser traduzido como Perguntas e Respostas de Nível de Pós-Graduação à Prova do Google, é um conjunto de questões elaboradas por especialistas das áreas de biologia, física e química, de nível de pós-graduação, e que foram verificadas para garantir que as respostas não pudessem ser encontradas facilmente por uma simples busca na internet. Um desempenho de 94,3% nesse teste indica capacidade de raciocínio científico avançado.
Para a matemática, o desempenho de 81,5% no International Math Olympiad 2025 reflete a capacidade em provas rigorosas. Em física, a pontuação de 87,7% no International Physics Olympiad 2025 demonstra precisão em simulações complexas. Pesquisadores utilizam o modo para interpretar dados experimentais em química, obtendo 82,8% no International Chemistry Olympiad 2025.
No Humanity’s Last Exam, obteve 44,4%, à frente de modelos da Anthropic e OpenAI. O Humanity’s Last Exam é um conjunto de perguntas elaboradas por especialistas humanos em áreas do conhecimento de fronteira, considerado um dos testes mais difíceis disponíveis para avaliar sistemas de IA. Nenhum modelo atual alcança pontuações elevadas nesse teste, o que torna qualquer resultado expressivo relevante para a comparação entre modelos.
Em engenharia de software, a capacidade agêntica permite codificação em terminais, com 68,5% no Terminal-Bench 2.0, o que agiliza depurações complexas. O suporte a idiomas multilíngues, com 92,6% no MMMLU, facilita aplicações globais sem barreiras linguísticas.
O que são Fluxos de Trabalho Agênticos e por que isso muda o uso da IA?
Um dos aspectos mais significativos do Gemini 3.1 Pro, e talvez o menos discutido nas coberturas mais superficiais do lançamento, é a sua capacidade aprimorada para fluxos de trabalho agênticos.
O termo agêntico, derivado do inglês agentic, refere-se à capacidade de um sistema de IA de agir de forma autônoma, tomando decisões e executando sequências de tarefas sem precisar de intervenção humana a cada etapa.
Um modelo de IA convencional responde a uma pergunta por vez. Um modelo com capacidade agêntica pode receber um objetivo e executar múltiplas ações encadeadas para alcançá-lo: pesquisar informações, analisar dados, gerar código, testar o código, corrigir erros e entregar o resultado final, tudo em sequência e sem precisar ser guiado manualmente em cada passo.
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O Google afirma que o Gemini 3.1 Pro alcançou uma pontuação verificada de 77,1% no ARC-AGI-2 e chama isso de “mais que o dobro” do desempenho de raciocínio do Gemini 3 Pro. O Google apresenta o Gemini 3.1 Pro como um modelo destinado a aplicar o raciocínio avançado a fluxos de trabalho reais, tais como: gerar SVGs animados prontos para o site a partir de um prompt, criar um painel ao vivo que visualiza um fluxo de telemetria da Estação Espacial Internacional, produzir experiências interativas e orientadas por código.
O SVG, sigla para Scalable Vector Graphics ou Gráficos Vetoriais Escaláveis, é um formato de imagem baseado em código que mantém a qualidade perfeita em qualquer tamanho de tela. Criar SVGs animados a partir de uma instrução em linguagem natural exige que o modelo entenda a intenção do pedido, converta-o em lógica visual e gere código funcional, tudo em um único fluxo.
A visualização de telemetria em tempo real de um sistema complexo, como os dados enviados por uma estação espacial, exige que o modelo conecte múltiplas fontes de dados, compreenda o significado técnico de cada métrica e organize tudo em uma interface compreensível. Esse tipo de tarefa, antes reservado a equipes de engenharia, pode ser iniciado por um único prompt para o Gemini 3.1 Pro.
Os fluxos de trabalho agênticos são identificados pela própria Google como área ainda em desenvolvimento. A fase de preview servirá justamente para validar o comportamento do modelo nessas situações antes da liberação.
Como o Gemini 3.1 Pro se encaixa no Ecossistema do Google
O lançamento do Gemini 3.1 Pro não acontece de forma isolada. Ele faz parte de uma estratégia mais ampla do Google de integrar a inteligência artificial avançada a todos os seus produtos e plataformas.
O Gemini 3.1 Pro consolida a aposta do Google numa arquitetura de modelo único que serve consumidores, desenvolvedores e empresas de forma unificada. A estratégia tem uma lógica clara: reduzir a fragmentação, simplificar a proposta de valor e criar um ponto de referência único de inteligência em todo o ecossistema.
Isso significa que o mesmo núcleo de raciocínio que alimenta o Gemini 3.1 Pro no aplicativo de chat também está disponível no NotebookLM, na API para desenvolvedores, nas ferramentas corporativas do Vertex AI e na plataforma agêntica Google Antigravity. Para o usuário final, isso se traduz em uma experiência mais coerente: a IA que ajuda na pesquisa pessoal usa o mesmo motor que a IA que processa documentos corporativos.
O NotebookLM, para quem não conhece, é uma ferramenta do Google que permite carregar documentos, artigos, PDFs e anotações e interagir com esse material por meio de perguntas em linguagem natural. Com o Gemini 3.1 Pro integrado, a capacidade de síntese e análise desses documentos melhora de forma significativa, especialmente para textos técnicos, científicos ou jurídicos que exigem uma compreensão contextual profunda.
Quem pode acessar o Gemini 3.1 Pro agora?
O acesso ao novo modelo segue uma estrutura por camadas, com disponibilidade diferente para cada perfil de usuário.
O Gemini 3.1 Pro está sendo implementado no aplicativo oficial da IA com limites de uso expandidos, mas apenas para usuários dos planos Google AI Pro e Ultra. Os planos custam entre R$ 24,99 e R$ 1.209,90 no Brasil. A versão também foi integrada ao NotebookLM sob a mesma restrição de assinatura.
Para desenvolvedores e equipes técnicas, o acesso é mais amplo mesmo durante a fase de prévia. Desenvolvedores e empresas podem acessar a versão prévia do 3.1 Pro por meio da API Gemini em plataformas como AI Studio, Vertex AI, Antigravity, Gemini CLI e Android Studio.
O Gemini CLI é uma interface de linha de comando que permite interagir com o modelo diretamente pelo terminal do computador, sem precisar usar um navegador ou aplicativo. É uma ferramenta especialmente valorizada por engenheiros de software que precisam integrar capacidades de IA em fluxos de desenvolvimento de código.
O Android Studio é o ambiente de desenvolvimento oficial do Google para criar aplicativos Android. A integração do Gemini 3.1 Pro nessa plataforma significa que desenvolvedores podem usar a IA para gerar código, identificar erros, sugerir melhorias e documentar funções diretamente dentro da ferramenta onde já trabalham.
O Vertex AI é a plataforma de aprendizado de máquina do Google Cloud, voltada para empresas que precisam treinar, implantar e gerenciar modelos de IA em escala. O acesso ao Gemini 3.1 Pro pelo Vertex AI permite que organizações integrem o modelo aos seus sistemas corporativos com controles de governança, privacidade e segurança adequados ao ambiente empresarial.
Como verificar se o Gemini 3.1 Pro já está disponível na sua conta
Para usuários que já assinam os planos Google AI Pro ou Ultra, verificar se o Gemini 3.1 Pro está disponível é simples. Para verificar se o chatbot já foi atualizado, acesse a página inicial do Gemini. Na barra onde você digita os comandos, clique no menu suspenso localizado no canto direito.
Se a novidade já estiver liberada na sua conta, você verá um menu com as opções do Gemini 3, bastando selecionar a opção Pro, que agora exibe a descrição indicando o uso do 3.1 Pro para matemática e programação avançadas, para começar a interagir com o novo modelo.
Como o lançamento ainda está em fase de liberação gradual, é possível que alguns usuários elegíveis ainda não vejam a opção disponível. Nesses casos, o recomendado é verificar novamente nos dias seguintes, pois a distribuição acontece de forma progressiva.
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A Estratégia do Google no contexto da corrida global de IA
O lançamento do Gemini 3.1 Pro precisa ser entendido no contexto de uma disputa que envolve as maiores empresas de tecnologia do mundo. OpenAI, Anthropic, Meta, Microsoft e Google estão em uma corrida constante para lançar modelos com capacidades superiores de raciocínio, e o ritmo de atualizações acelerou significativamente ao longo de 2025 e 2026.
O ciclo iterativo sugere que novas versões podem surgir com frequência elevada, o que é uma vantagem para usuários exigentes, mas um desafio para organizações que precisam de estabilidade e previsibilidade nos sistemas de produção.
A cadência de três meses entre o Gemini 3 Pro e o Gemini 3.1 Pro é um sinal claro de que o Google está priorizando a velocidade de iteração. Em vez de esperar por saltos tecnológicos maiores que levam mais tempo para se concretizar, a estratégia é melhorar o núcleo de raciocínio de forma contínua e liberar essas melhorias para os usuários o mais rápido possível.
O lançamento marca uma mudança na cadência de atualizações do Google, priorizando a profundidade de pensamento sobre a mera escala de dados. Trata-se de um movimento para competir com modelos que focam na lógica passo a passo, preparando o terreno para assistentes digitais que operam de forma autônoma.
Essa mudança de foco é relevante. Por anos, o principal indicador de progresso em IA era o tamanho do modelo: quantos parâmetros ele tinha, em quantos dados foi treinado. Hoje, o que diferencia os modelos mais avançados é a qualidade do raciocínio, a capacidade de resolver problemas novos com informações limitadas e de encadear etapas lógicas de forma consistente. O Gemini 3.1 Pro é uma aposta clara nessa direção.
Os Próximos passos
O Google informou que esta fase de preview servirá para validar a atualização e continuar aprimorando áreas ambiciosas, como fluxos de trabalho de agentes autônomos, antes de um lançamento geral. Isso sugere que a versão completa, com disponibilidade sem restrições de assinatura para mais usuários, ainda deve levar algum tempo.
O Google não anunciou uma data concreta para o lançamento geral. A empresa prefere manter o modelo em preview enquanto valida o comportamento em cenários reais antes de uma liberação ampla.
Para o ecossistema Android e o pacote de produtividade Google Workspace, que inclui ferramentas como Gmail, Google Docs, Sheets, Slides e Meet, a expectativa é de que as melhorias de raciocínio do Gemini 3.1 Pro comecem a aparecer nas funcionalidades de IA integradas a esses produtos ao longo dos próximos meses.
Recursos como resumo automático de emails, análise de planilhas em linguagem natural e geração de apresentações devem se tornar mais precisos e capazes à medida que o novo núcleo de raciocínio for integrado.
No horizonte mais longo, a capacidade agêntica é onde reside o potencial de maior transformação. Assistentes que não apenas respondem perguntas, mas executam tarefas completas em sistemas integrados de forma autônoma, representam uma mudança de paradigma no uso da inteligência artificial. O Gemini 3.1 Pro é um passo nessa direção, com o próprio Google reconhecendo que o desenvolvimento desses fluxos ainda está em fase inicial.
O que é certo é que a velocidade com que esses avanços estão chegando ao mercado não vai diminuir. Para quem acompanha o setor, o Gemini 3.1 Pro é mais um capítulo de uma história que está sendo escrita em tempo real, e o próximo capítulo provavelmente chegará antes do que esperamos.
