Наполнение платформы
Есть Study MAX, который объединил в себе все нужные нейросети в одном чате
Дают доступ только к прямым моделям
Самая мощная модель Google для кода, аналитики и контента
Простая инструкция для генерации через Джемини 3.1 ПРО
Напишите в промте, что вам нужно
Нажмите на кнопку генерации, получите первый драфт
С помощью уточняющих промтов получите то, что вы хотели
Простая инструкция для генерации через Джемини 3.1 ПРО
Напишите в промте, что вам нужно
Нажмите на кнопку генерации, получите первый драфт
С помощью уточняющих промтов получите то, что вы хотели
Подходит для первого знакомства с нейросетями
Идеально для старта, чтобы опробовать возможности нейросетей
Продвинутые нейросети и оптимальное кол-во запросов к ним
Самый полный доступ к нейросетям, продвинутые функции
Покупая подписку, вы соглашаетесь с Пользовательским соглашением и рекуррентными платежами
Про нас в медиа:
19 февраля 2026 года Google DeepMind представил Gemini 3.1 Pro — флагманскую модель нового поколения, которая переосмысляет само понятие «умный ИИ-ассистент». Это не косметическое обновление: разработчики сделали ставку на глубокое пошаговое мышление, нативную работу с любыми форматами данных и автономное выполнение сложных задач.
Если предыдущие версии Gemini справлялись с большинством стандартных запросов, то 3.1 Pro создавался для принципиально другого класса задач — там, где нужен не быстрый ответ, а настоящий анализ: с рассуждениями, проверкой гипотез и синтезом данных из множества источников.
Три кита, на которых стоит Джемини 3.1 Pro — это мощный reasoning, нативная мультимодальность и полноценная агентность.
Reasoning нового уровня — модель не просто подбирает статистически вероятный ответ. Она выстраивает цепочки рассуждений, проверяет промежуточные выводы и приходит к результату так, как это делает опытный аналитик. Результаты говорят сами за себя:
Нативная мультимодальность — модель одновременно воспринимает текст, изображения, видео, аудио, PDF и программный код в одном запросе. Связи между разными типами данных она выстраивает самостоятельно — без ручной сборки результата. Загрузите видеозапись совещания, транскрипцию и таблицу с данными — и получите единый структурированный отчёт с выводами.
Агентные возможности — 3.1 Pro умеет не только отвечать, но и действовать: планировать цепочки задач, параллельно вызывать инструменты и bash-команды, самостоятельно находить API и подключаться к ним. Google особо выделяет агентные сценарии как ключевое направление развития модели.
Контекстное окно до 1 миллиона токенов — это объём крупного программного репозитория, объёмного юридического документа или нескольких часов видео. При этом качество работы с информацией сохраняется по всей длине контекста.
| Параметр | Gemini 1.5 Pro | Gemini 2.5 Pro | Gemini 3.1 Pro |
|---|---|---|---|
| Reasoning (ARC-AGI-2) | низкий | средний | 77.1% |
| Мультимодальность | базовая | улучшенная | нативная, все форматы |
| Контекст | до 2M токенов | до 1M токенов | до 1M токенов |
| Агентные сценарии | ограниченные | частичные | полные: tools, bash, параллельность |
| GPQA Diamond | — | — | 94.3% |
Единственный параметр, где 1.5 Pro формально впереди — максимальный объём контекста (2M vs 1M токенов). Но на практике 3.1 Pro выигрывает качеством обработки: более точный retrieval, более глубокий синтез даже на больших объёмах.
Для разработчика Gemini 3.1 Pro — это второй senior-инженер в команде, который не устаёт и работает с целым репозиторием целиком. Модель генерирует код по техническому заданию на естественном языке, рефакторит существующий с объяснением каждого изменения, пишет unit-тесты с покрытием edge-cases и проводит аудит безопасности с конкретными рекомендациями.
Агентный режим позволяет выстраивать многошаговые цепочки: разбить большую задачу на подзадачи, выполнить каждую с использованием инструментов и проверить итоговый результат — всё в рамках одного сеанса.
Модель работает не как генератор текста, а как стратегический партнёр. Загрузите страницы конкурентов или аналитические отчёты — получите структурированный анализ пробелов в контенте, семантике и структуре. По одному брифу 3.1 Pro выдаёт полноценный контент-план с темами, заголовками, ключевыми словами и рекомендациями по интенту.
Для прямой генерации: статьи с h1–h3, LSI-ключами и FAQ-блоками, технические задания для копирайтеров, рерайт с адаптацией под тональность и аудиторию.
Благодаря миллионному контексту модель способна загрузить годовой отчёт, юридический договор или внутреннюю документацию целиком и работать с ними как единым источником. На выходе — executive summary, ответы на вопросы по документу, структурированные инсайты с рекомендациями к действию.
Корпоративный knowledge-base бот на базе 3.1 Pro отвечает строго по загруженной документации — без галлюцинаций о том, чего в ней нет.
Модель адаптирует подачу материала под уровень аудитории: одну и ту же тему объяснит школьнику через аналогии, студенту через формулы, практику через примеры кода. По программе курса генерирует полный комплект материалов — лекции, задания, тесты с ответами и методические рекомендации.
Официальные демо от Google наглядно показывают уровень: живой дашборд телеметрии МКС с подключением к реальному API, 3D-сцена с мурмурацией скворцов и генеративным саундтреком, SVG-анимации по текстовому промпту, сайт-портфолио по мотивам «Грозового перевала» с дизайном в духе романа.
Официально модель доступна через Gemini Apps (с подпиской Google One AI Premium), Gemini API в AI Studio и Vertex AI для корпоративного уровня. Каждый из этих каналов требует либо платной подписки, либо настройки API-ключей и облачной инфраструктуры, либо ограничен по географии.
Самый простой путь бот Study AI.
Джемайни 3.1 Pro — мощный инструмент, но не идеальный. Важно понимать его реальные границы.
Галлюцинации сохраняются: модель может уверенно выдавать неточные факты в узкоспециализированных областях. Критически важные данные всегда стоит проверять в первоисточниках.
Актуальность: модель не знает о событиях за пределами даты обучения. Для задач, где важна свежесть данных, это нужно учитывать.
Агентность требует контроля: Google прямо указывает, что агентные сценарии ещё дорабатываются перед General Availability. Для критичных задач — в продакшн-коде, финансах, юридических документах — оптимальна схема human-in-the-loop: модель предлагает, человек верифицирует.
Как работать с ограничениями:
Разрыв между теми, кто уже использует инструменты нового поколения, и теми, кто ещё нет, растёт с каждым месяцем. Gemini 3.1 Pro — это не просто «более умный чат-бот». Это инструмент, который меняет сам подход к профессиональным задачам: аналитике, разработке, контенту, обучению.
Глубокий reasoning, нативная мультимодальность и агентные возможности в связке дают то, что раньше требовало целых команд специалистов — теперь это доступно в одном интерфейсе.
Начните использовать самую мощную нейросеть прямо сейчас на Study AI!
Gemini 3.1 Pro — это флагманская ИИ-модель Google DeepMind, выпущенная 19 февраля 2026 года. Она создана для решения сложных профессиональных задач, где требуется глубокое пошаговое мышление (reasoning), работа с несколькими форматами данных одновременно и автономное выполнение многошаговых задач. В отличие от предыдущих версий, 3.1 Pro не просто генерирует ответы — она анализирует, планирует и синтезирует информацию.
Ключевые отличия по трём направлениям:
Reasoning: ARC-AGI-2 вырос более чем вдвое по сравнению с 3.0 Pro — с умеренного результата до 77.1%
Мультимодальность: 3.1 Pro нативно обрабатывает текст, изображения, видео, аудио, PDF и код в одном контексте, а не по отдельности
Агентность: полноценная поддержка параллельного вызова инструментов, bash-интеграции и сложных цепочек планирования — то, чего в полной мере не было в 3.0 и 2.5 Pro
Модель особенно эффективна в следующих сценариях:
Кодинг: генерация, рефакторинг, аудит безопасности и написание тестов для больших кодовых баз
Контент и SEO: создание структурированных статей, анализ конкурентов, рерайт, контент-планы
Аналитика: синтез больших объёмов данных, работа с PDF и документами, executive summary
Образование: персональные тьюторы, учебные материалы, пошаговые объяснения любой сложности
Мультимодальные проекты: интерактивные интерфейсы, SVG-анимации, дашборды, 3D-сцены
Reasoning — это способность модели выстраивать цепочки логических рассуждений, проверять промежуточные выводы и приходить к результату через последовательный анализ, а не по шаблону. На практике это означает: модель справляется с задачами, для которых у неё нет готового ответа в обучающих данных. Она буквально «думает» — как опытный специалист, а не как поисковик.
До 1 миллиона токенов — это примерно объём крупного программного репозитория, многочасового видео или объёмного юридического документа. При этом модель сохраняет высокое качество работы с информацией по всей длине контекста: точный retrieval, глубокий синтез, корректные ссылки на конкретные части документа.
Да, и это одна из ключевых особенностей модели. Gemini 3.1 Pro нативно обрабатывает изображения, видео, аудио, PDF и код — не как отдельные модули, а как единый мультимодальный поток. Например, можно загрузить видео совещания, транскрипцию и таблицу данных — модель самостоятельно свяжет информацию из всех источников и выдаст единый отчёт.
Модель демонстрирует лидерские показатели на ключевых тестах для ИИ:
ARC-AGI-2 — 77.1% (адаптивный интеллект, новые паттерны)
GPQA Diamond — 94.3% (экспертные вопросы по естественным наукам)
Humanity’s Last Exam — 44.4% (один из сложнейших академических тестов)
ScreenSpot-Pro — 72.7% (точное взаимодействие с интерфейсами)
Video-MMMU — лидирующая позиция среди мультимодальных моделей
Агентность означает, что модель способна не просто отвечать на вопросы, но и самостоятельно выполнять многошаговые задачи. Она планирует последовательность действий, параллельно вызывает инструменты и bash-команды, подключается к API, проверяет результат каждого шага и корректирует план при необходимости. Официальный пример от Google: модель самостоятельно нашла публичный API телеметрии МКС, написала код подключения и построила живой интерактивный дашборд — без участия разработчика.
Да, и важно понимать их для грамотного использования:
Галлюцинации: модель может уверенно выдавать неточные факты в узкоспециализированных областях — критически важные данные стоит проверять
Актуальность: знания ограничены датой обучения, модель не знает о самых свежих событиях без инструментов поиска
Агентность в продакшне: для критичных задач (финансы, юридические документы, продакшн-код) рекомендуется схема human-in-the-loop
Контентные фильтры: модель работает в рамках политики безопасности Google и не генерирует запрещённый контент
Чем точнее запрос — тем выше качество результата. Базовая структура сильного промпта:
Роль — кем должна выступать модель: «Ты опытный SEO-копирайтер»
Задача — конкретное действие: написать, проанализировать, сравнить
Контекст — целевая аудитория, тема, ограничения
Формат — что вы хотите получить: список, таблицу, статью, код
Итерируйте: уточняйте результат прямо в диалоге — «сделай формальнее», «добавь примеры», «сократи вдвое».
Самый простой и быстрый способ — через Study AI. Не нужен аккаунт Google, API-ключ или настройка облачной инфраструктуры. Перешли по ссылке — написали промпт — получили результат.
Через бот Study AI — нет. Для прямого доступа через официальные каналы Google (Gemini API, Vertex AI) потребуются навыки работы с API, настройка SDK и облачного биллинга. Бот Study AI снимает все эти барьеры: интерфейс заточен под практические задачи и не требует никакой технической подготовки.
Без установок, без скачиваний, без ожидания. Открой возможности нейросетей прямо сейчас.
Попробовать бесплатно