Gemini 3.1: Functies, benchmarks, hands-on tests en meer

Gemini 3.1 Pro antwoordde correct [Red Square]. Het model identificeerde beide regels onafhankelijk: kleuren schakelen om (Red ↔ Blue) en vormen cyclen (Square → Circle → Triangle → Square). Daarna liep het stap voor stap door de logica heen en liet zien hoe Blue Triangle Red wordt (kleurtoggle) en Square (volgende in de vormcyclus), precies het soort compositioneel redeneren waar deze test op mikt.

Test 2: De vermomde reeks

Deze test controleert hypothese-eliminatie over meerdere lagen. We geven het model twee reeksen en vragen het te identificeren wat de eerste reeks is (partitiegetallen uit de OEIS) en de twee transformaties te bepalen die zijn toegepast om de tweede te produceren.

Here are two sequences. The second was derived from the first in two separate steps. 
Identify the named mathematical sequence that Sequence A belongs to, and work out 
both transformations that were applied to produce Sequence B.

Sequence A: 1, 1, 2, 3, 5, 7, 11, 15, 22, 30, 42, 56, 77
Sequence B: 2, 3, 5, 8, 3, 9, 8, 1, 7, 9, 8, 7

Explain your reasoning step by step.Mogelijk gemaakt door

Gemini 3.1 Pro identificeerde Reeks A correct als partitiegetallen (A000041) en legde uit wat partitiegetallen in de getaltheorie voorstellen. Vervolgens werkte het systematisch beide transformaties uit: eerst somde het opeenvolgende paren op om een tussensequentie te genereren, daarna berekende het de digitale wortel van elk resultaat. Het model verifieerde elke stap ten opzichte van Reeks B en toonde zo de volledige redeneerketen van de oorspronkelijke reeks naar de uiteindelijke output.

Test 3: Het kapotte kloknetwerk

Deze test richt zich op het controleren van consistentie van constraints. Zes klokken zijn verbonden in een netwerk, elk met een vaste offset van 20 minuten. Eén klok is kapot. Het model moet beide paden door het netwerk volgen en de tegenstrijdigheid vinden.

Dit was de prompt die ik gebruikte:

Six clocks (A, B, C, D, E, and F) are connected in a network. Each clock applies 
a fixed offset to the time it receives. A is the root and shows 12:00. You observe:

- B receives from A and shows 12:20
- C receives from A and shows 11:40
- D receives from B and shows 12:40
- E receives from C and shows 11:00
- F receives from both D and E and shows 13:00

There is exactly one broken clock in the network. Based on the pattern of offsets, 
identify which clock is broken, and give two possible answers for what it should 
actually show (one for each path through the network).

Explain your reasoning step by step.Mogelijk gemaakt door

Gemini 3.1 Pro identificeerde F correct als de kapotte klok en leidde twee mogelijke waarden af: 13:00 via het pad van D en 10:00 via het pad van E. Het model behandelde het rechterpad als een constante offset van +20 minuten en het linkerpad als een rekenkundige reeks van −20, −40 en vervolgens −60 minuten.

Hands-on met Gemini 3.1 Pro

Naast abstracte redeneertests wilde ik zien hoe het model praktische taken aanpakt die de nieuwe functies laten zien.

Geanimeerde SVG-generatie

Google maakte bij de lancering veel werk van visuele output op basis van code, dus ik testte dit direct met een eenvoudige opdracht en zonder template.

Dit was de prompt die ik gebruikte:

Create an animated SVG loading spinner with three bouncing dots. Make it smooth, 
professional, and suitable for embedding on a website. Output only the SVG code.Mogelijk gemaakt door

Gemini 3.1 Pro gaf schone SVG-code terug met CSS-animaties. De output was een werkende loader met drie stippen met versprongen springtiming, precies wat gevraagd werd. Hij renderde in één keer correct in de browser, zonder aanpassingen. De bestandsgrootte was piepklein en omdat het vectorgebaseerde code is, schaalt het perfect naar elk formaat.

Dit is zo’n functie die in een persbericht gimmicky klinkt, maar in de praktijk heel bruikbaar is. Lichtgewicht, insluitbare, oneindig schaalbare geanimeerde graphics vanuit een tekstprompt zijn een solide tool voor frontend-prototyping of snelle visuele assets.

Hoe krijg ik toegang tot Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro is momenteel in preview. Google heeft aangegeven dat het snel algemeen beschikbaar wordt, nadat feedback is verwerkt en verdere verbeteringen voor agentische workflows zijn doorgevoerd.

Dit zijn de belangrijkste toegangsopties:

Gemini CLI

De Gemini CLI is een open-source terminalagent die het model directe toegang geeft tot je lokale omgeving. Installeer met de volgende code:

npm install -g @google/gemini-cli
# Or run directly: npx @google/gemini-cliMogelijk gemaakt door

De CLI gebruikt een ReAct-loop, wat betekent dat het code kan schrijven, uitvoeren, fouten lezen, issues oplossen en zelfstandig itereren. Met de verbeterde terminal-codingprestaties van 3.1 Pro is deze loop merkbaar betrouwbaarder. De gratis laag geeft je 60 requests per minuut en 1.000 requests per dag.

Gemini API

De Gemini API geeft developers directe programmatische toegang tot Gemini 3.1 Pro. 

Het model-ID dat je wilt gebruiken is: gemini-3.1-pro-preview

Hier is wat Python-code om je op weg te helpen:

from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.1-pro-preview",
    contents="Your prompt here"
)
print(response.text)Mogelijk gemaakt door

De prijzen zijn hetzelfde als Gemini 3 Pro Preview.

De thinking_level-parameter accepteert low, medium, high of max. Ondersteunde tools zijn onder meer Google Zoeken, URL-context, code-executie en bestandszoekopdrachten. Ik kom hieronder in de vergelijkingssectie terug op de details van het contextvenster.

NotebookLM

NotebookLM draait nu op Gemini 3.1 Pro voor Google AI Pro- en Ultra-abonnees. NotebookLM reageert alleen op basis van documenten die je uploadt, waardoor het een erg nuttige researchtool is wanneer je wilt dat het model bij specifieke materialen blijft.

Toegang voor consumenten

Google is begonnen met het uitrollen van Gemini 3.1 Pro in zijn consumenten- en developerproducten, maar heeft geen eenvoudige “plan X = model Y”-mapping gepubliceerd. In de praktijk kom je 3.1 Pro tegen in de Gemini-app en API naarmate de uitrol vordert, waarbij AI Ultra de breedste toegang biedt.

Gemini 3.1 Pro vs. Claude-modellen

De releases van februari 2026 van Google en Anthropic zorgen voor een interessante reeks afwegingen. Dit zijn geen situaties waarin één model duidelijk wint. De juiste keuze hangt sterk af van wat je bouwt.

Het prijsverschil is het benoemen waard. Gemini 3.1 Pro is veel goedkoper in zowel input als output dan Claude Opus 4.6. Als je veel API-calls draait, is dat geen klein verschil.

Kies Gemini 3.1 Pro wanneer:

• Abstract redeneren en wetenschappelijke analyse prioriteit hebben
• Je robuuste, native multimodale ondersteuning voor video en audio in hetzelfde model nodig hebt
• Je het volledige 1M-contextvenster in stabiele, niet-bètavorm wilt
• Kosten efficiëntie belangrijk is, vooral op schaal

Kies Claude Opus 4.6 wanneer:

• Je de volledige 128K outputtokens nodig hebt (Gemini heeft een limiet van 64K)
• Multi-agentorkestratie centraal staat in je workflow (Agent Teams is een echt onderscheidend vermogen)
• Computergebruik via GUI belangrijk is
• Je kennisintensief werk doet waarbij diepe onderzoekskwaliteit telt

Kies Claude Sonnet 4.6 wanneer:

• Kenniswerk, documentanalyse of financiële analyse de hoofdtaken zijn
• Je bijna-vlaggenschipprestaties wilt tegen een lagere prijs
• Je al Anthropic-tools gebruikt en Sonnet je standaard is

Use-cases voor Gemini 3.1 Pro

Op basis van de benchmarks en hands-on tests zijn dit de gebieden waar Gemini 3.1 Pro bijzonder geschikt voor is:

• Wetenschappelijk onderzoek en analyse: Sterke GPQA Diamond-prestaties plus een 1M-contextvenster maken het praktisch voor literatuuronderzoek, hypothesevorming en synthese over meerdere papers tegelijk.
• Autonome onderzoeksagents: Verbeterde agent-benchmarks vertalen zich naar echte meerstapstaken zoals informatie verzamelen uit meerdere bronnen, feiten verifiëren en gestructureerde rapporten produceren met minimale supervisie.

• Codebase-analyse en refactoring: Een groot contextvenster plus verbeterd redeneren helpt bij taken zoals architectonische inconsistenties tussen modules identificeren of bugs door meerdere bestanden heen traceren.

• Multimodale contentanalyse: Native video- en audio-ondersteuning maakt het mogelijk om opgenomen meetings te analyseren, inzichten uit collegevideo’s te halen of podcasts te verwerken zonder preprocessing.

• Kostengevoelige productie-implementaties: Met ongeveer de helft van de kosten van Claude Opus 4.6 is het logisch voor inference op grote schaal waarbij redeneerkwaliteit telt maar het budget beperkt is.

• Prototyping en visuele assets: Geanimeerde output op basis van code genereert loading spinners, geanimeerde grafieken of interactieve dashboards vanuit tekstprompts die je direct kunt insluiten.

Tot slot

Gemini 3.1 Pro laat goed zien waar deze modellen naartoe gaan. Minder focus op nieuwe invoertypes, meer focus op beter redeneren, betrouwbaardere agents en langere contexten. Ook al is het “maar” een .1-release, de benchmarkverbeteringen en de link met Deep Think laten het aanvoelen als een grotere stap voorwaarts in hoe deze systemen denken.

Voor teams die echte producten bouwen, is er geen enkel “beste” model. Gemini 3.1 Pro werkt goed voor wetenschappelijk redeneren, onderzoeksagents en het analyseren van grote codebases, zeker als je prijs en videosteun meeneemt. Claude is nog steeds beter voor kenniswerk en computers bedienen via het scherm, en GPT-5.3-Codex wint nog op sommige codetests.

De interessante vraag is wat er gebeurt als het de preview verlaat. Google zegt te werken aan agent-verbeteringen vóór de volledige release. Als die samen met de huidige redeneerupgrades verschepen, wordt de kloof tussen onderzoeksmodellen zoals Deep Think en alledaagse modellen kleiner. Voor nu is dit een goed moment om verschillende modellen te proberen en systemen te bouwen die benutten waar elk model het beste in is.

Om te starten met Google’s AI-tools, bekijk onze Introductie tot Google Gemini-cursus. Voor werken met de API in Python behandelt onze Werken met de Gemini API-tutorial de essentie.