Gemini 3.1 Pro на русском: официальный доступ в России — самая умная модель Google: обзор, возможности, способы применения,

Получите эксклюзивный доступ к лучшей на данный момент нейросети Gemini 3.1 PRO прямо сейчас!

Gemini 3.1 Pro — это самая мощная на сегодняшний день модель Google DeepMind, официально выпущенная 19 февраля 2026 года. Она кардинально отличается от предыдущих версий: если Gemini 1.5 и 2.5 Pro были ориентированы на скорость и широту охвата задач, то 3.1 Pro создавался с упором на глубокое, пошаговое мышление — то, что в AI-индустрии называют «reasoning».

Что делает модель уникальной

В основе Gemini 3.1 Pro лежит нативная мультимодальность: модель одновременно воспринимает и обрабатывает текст, изображения, видео, аудио, PDF и программный код в рамках единого запроса. Это не просто «поддержка форматов» — модель способна связывать информацию из разных типов данных, делать выводы и строить комплексные ответы на их основе. Например, можно загрузить видео совещания + транскрипцию + таблицу с данными и попросить сделать итоговый отчёт с выводами и планом действий.

Контекстное окно составляет до 1 миллиона токенов — это объём целой книги или большого программного репозитория. При этом модель сохраняет высокое качество работы с информацией даже на больших объёмах, что подтверждается бенчмарками по long-context retrieval.

Результаты на ключевых бенчмарках

Gemini 3.1 Pro демонстрирует лидерские результаты на самых сложных тестах для ИИ-моделей:​

1. Humanity's Last Exam — 44.4% (один из сложнейших академических тестов)
2. ARC-AGI-2 — 77.1% (тест на адаптивный интеллект)
3. GPQA Diamond — 94.3% (экспертные вопросы по естественным наукам)
4. ScreenSpot-Pro — 72.7% (точное взаимодействие с интерфейсами на экране)
5. Video-MMMU — лидирующие позиции среди мультимодальных моделей

Эти цифры — не просто строчки в таблице. Они означают, что модель справляется с задачами, которые раньше требовали участия эксперта-человека: анализ научных статей, решение инженерных задач, понимание сложных визуальных сцен.

Для кого это актуально

Джемини 3.1 Pro ориентирован на широкий круг профессионалов:

1. Разработчики — генерация, рефакторинг и аудит больших кодовых баз с пошаговым планированием
2. Маркетологи и SEO-специалисты — создание глубоко структурированного контента, анализ конкурентов, работа с большими объёмами данных
3. Аналитики и бизнес — синтез отчётов, работа с PDF, базами знаний, подготовка презентаций
4. Креаторы и педагоги — мультимодальные сторителлинг-проекты, персональные тьюторы, объяснение сложных тем с визуализациями

Попробовать все возможности Gemini 3.1 Pro без настройки API и технических сложностей можно прямо сейчас через эксклюзивного представителя Study AI: https://study24.ai/chat/gemini3_pro

Лучшая нейронка на февраль 2026 года уже доступна в России

Архитектура и ключевые возможности Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro — это не просто «следующая версия», а качественный скачок в базовом интеллекте модели. Google позиционирует её как «более умный и способный фундамент для решения сложных задач», где простого ответа недостаточно — нужен анализ, синтез и пошаговое рассуждение.​

Reasoning нового уровня

Главный прорыв Джемайни 3.1 Pro — в мощности reasoning. На бенчмарке ARC-AGI-2, который проверяет способность модели решать принципиально новые логические паттерны, модель набрала 77.1% — это более чем в два раза превышает результат предшественника Gemini 3.0 Pro. Это означает, что модель способна справляться с задачами, для которых у неё нет готового шаблона: она буквально «думает», а не вспоминает.

Нативная мультимодальность на практике

Мультимодальность Gemini 3.1 Pro — это не просто «понимает картинки». Модель одновременно воспринимает текст, изображения, видео, аудио, PDF и код, связывает их между собой и строит сложные выводы. Вот конкретные примеры из официальных демонстраций Google:

1. Анимированные SVG из текстового промпта — модель генерирует готовые к размещению на сайте векторные анимации на чистом коде, которые весят в разы меньше видео и остаются чёткими на любом масштабе
2. Живой аэрокосмический дашборд — 3.1 Pro самостоятельно подключилась к публичному API телеметрии и визуализировала орбиту МКС в реальном времени, настроив всё без участия разработчика
3. 3D-мурация скворцов с генеративным звуком — интерактивная сцена с управлением руками и саундтреком, который меняется в зависимости от движения стаи; готовый прототип сенсорного интерфейса с нуля
4. Персональный сайт-портфолио по книге — по запросу создать сайт для Эмили Бронте («Грозовой перевал») модель не просто пересказала текст, а проанализировала атмосферу романа и создала современный дизайн-интерфейс в её духе

Агентные возможности

Отдельного внимания заслуживает агентность: 3.1 Pro умеет планировать цепочки действий, параллельно вызывать инструменты и bash-команды, работать с custom tools и шаг за шагом выполнять амбициозные задачи без постоянного участия пользователя. Google прямо указывает, что перед общим релизом (GA) продолжает дорабатывать именно agentic workflows — агентные сценарии — как ключевое направление.

Контекстное окно: 1 миллион токенов

Модель работает с контекстом до 1 миллиона токенов — это объём большого программного репозитория, объёмного юридического или исследовательского документа, нескольких часов видеозаписи. При этом качество работы с информацией сохраняется по всей длине контекста, что подтверждается бенчмарками по long-context retrieval.

Всё это уже сейчас доступно без технических сложностей — через эксклюзивного представителя Study AI: https://study24.ai/chat/gemini3_pro

Мгновенная регистрация в Gemini 3.1 ПРО на русском

Сравнение Gemini 3.1 Pro с предыдущими версиями

Чтобы понять масштаб изменений, важно сравнить 3.1 Pro не абстрактно, а по конкретным параметрам, которые влияют на реальные задачи.

Gemini 3.1 Pro vs Gemini 3.0 Pro

Gemini 3.0 Pro уже был сильной моделью с хорошими результатами на большинстве бенчмарков. Однако 3.1 Pro сделал качественный скачок именно там, где это сложнее всего — в reasoning и мультимодальном понимании:

1. ARC-AGI-2: 77.1% у 3.1 Pro против значительно более низкого результата у 3.0 Pro — прирост более чем вдвое
2. Video-MMMU: 3.1 Pro лидирует среди всех мультимодальных моделей, 3.0 Pro заметно отстаёт
3. ScreenSpot-Pro: 72.7% у 3.1 Pro — работа с интерфейсами и визуальными сценами на уровне, недостижимом для 3.0​
4. Агентность: 3.1 Pro поддерживает параллельный вызов инструментов, bash-интеграцию и сложные цепочки планирования, чего не было в полной мере у 3.0

Gemini 3.1 Pro vs Gemini 2.5 / 1.5 Pro

Разрыв с более старыми версиями ещё значительнее. Gemini 1.5 Pro был сильным в длинном контексте, но reasoning-задачи решал с ощутимыми ограничениями. Gemini 2.5 Pro улучшил ситуацию, но оставался переходной моделью.

Новая Gemini 3.1 PRO рвёт все предыдущие модели на части, реально мощная нейронка!

Единственный параметр, где 1.5 Pro формально лидирует — максимальный объём контекстного окна (2M vs 1M токенов). Но на практике 3.1 Pro выигрывает качеством обработки информации внутри этого окна: более точный retrieval, более глубокий синтез.

Главный вывод для практики

Если предыдущие версии Gemini можно было охарактеризовать как «умный и быстрый ассистент», то 3.1 Pro — это уже полноценный мыслящий партнёр для сложных профессиональных задач. Он не просто отвечает на вопросы — он анализирует, планирует, самостоятельно подключает инструменты и выдаёт результат, который раньше требовал многочасовой работы специалиста.

Протестировать лучшую нейросеть Gemini 3.1 PRO в России: >>> Study AI

Практические сценарии использования Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro — это не просто «чат с ИИ». Это инструмент, который меняет подход к целым категориям профессиональных задач. Разберём ключевые сценарии, где модель даёт максимальную отдачу.

Кодинг и разработка

Для разработчиков 3.1 Pro — это фактически второй senior-инженер в команде. Модель способна работать с большими кодовыми базами целиком (до 1M токенов контекста), находить баги, предлагать рефакторинг и писать документацию. Агентные возможности позволяют ей самостоятельно планировать многошаговые задачи: разбить задачу на подзадачи, выполнить каждую с использованием инструментов и bash-команд, проверить результат.

Практические задачи, которые решает 3.1 Pro для разработчиков:

1. Генерация кода по техническому заданию на естественном языке
2. Рефакторинг и оптимизация существующего кода с объяснением каждого изменения
3. Написание unit-тестов и документации для готовых функций
4. Аудит безопасности: поиск уязвимостей с конкретными рекомендациями
5. Миграция кодовой базы между фреймворками или языками
6. Создание интерактивных интерфейсов, SVG-анимаций и дашбордов с нуля по словесному описанию

Маркетинг, SEO и контент

Для маркетологов и SEO-специалистов Gemini 3.1 Pro открывает возможности, которые раньше требовали целых команд. Благодаря глубокому reasoning модель не просто генерирует текст, а выстраивает семантически связанный, структурированный контент с учётом поисковых интентов.

1. Статьи и лонгриды: полноценные материалы с заголовками, LSI-ключами, FAQ-блоками и мета-тегами
2. Анализ конкурентов: загрузите несколько URL или PDF — модель сравнит структуры, найдёт пробелы и предложит стратегию
3. Рерайт и редактура: улучшение текстов с сохранением смысла, адаптация под разные тональности
4. Технические задания: генерация ТЗ для копирайтеров и дизайнеров по брифу
5. Переводы и локализация: адаптация контента с учётом культурного контекста аудитории

Бизнес-аналитика и работа с документами

Одна из самых мощных практических точек применения — работа с большими объёмами корпоративных данных. Благодаря 1M-токенному контексту модель способна загрузить целый годовой отчёт, юридический договор, базу знаний или CRM-выгрузку и работать с ними как с единым источником.

1. Синтез ключевых инсайтов из объёмных отчётов и исследований
2. Составление executive summary по любому документу
3. Ответы на вопросы по внутренней документации компании (внутренний knowledge-base бот)
4. Анализ клиентских обращений и формирование рекомендаций
5. Подготовка презентаций и бриефингов по загруженным данным

Образование и обучение

Gemini 3.1 Pro — исключительно сильный инструмент для образовательных задач. Модель не просто отвечает на вопросы, а объясняет пошагово, с примерами, аналогиями и визуализациями — именно так, как это делает хороший преподаватель.

1. Объяснение сложных тем на уровне от школьника до эксперта
2. Создание учебных планов, программ курсов и методических материалов
3. Генерация тестов, заданий и практических упражнений по любой теме
4. Пошаговое решение задач с подробным разбором каждого шага
5. Персональный тьютор с адаптацией под уровень и цели ученика

Креативные и мультимодальные проекты

Для креаторов 3.1 Pro открывает совершенно новый уровень работы с контентом. Способность одновременно обрабатывать текст, изображения и видео позволяет создавать сложные мультимодальные проекты: от сценариев с раскадровками до интерактивных веб-интерфейсов.

1. Написание сценариев, нарративов, сторибордов
2. Генерация интерактивных веб-интерфейсов и анимаций по описанию
3. Анализ и редактура видеоконтента
4. Создание брендбуков, гайдлайнов, креативных концепций

Gemini 3.1 PRO доступен вам прямо сейчас — без регистрации аккаунта Google и настройки API через эксклюзивного представителя нейросети Study AI

Быстрый доступ к Джемини 3 1 ПРО онлайн

Как получить доступ к Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro доступен через несколько каналов — но большинство из них требуют технической подготовки, настройки API, биллинга или ограничены по географии.

Официальные каналы от Google

Google предоставляет доступ к Gemini 3.1 Pro через три основных пути:

Gemini Apps (веб и мобильный) — доступен через официальный интерфейс gemini.google.com для пользователей с подпиской Google One AI Premium. Глобальный роллаут модели происходит постепенно, доступность зависит от региона.

Gemini API (Google AI Studio) — доступ для разработчиков через ai.google.dev. Требует регистрации аккаунта Google, получения API-ключа, настройки запросов в нужном формате. Модель доступна в статусе Preview.

Vertex AI (Google Cloud) — корпоративный уровень доступа через облачную платформу Google. Требует настройки Google Cloud проекта, включения биллинга, работы с SDK и endpoint-конфигурациями.

Ограничения прямого доступа

У каждого из официальных каналов есть существенные барьеры для рядового пользователя:

1. Географические ограничения: Gemini Apps с 3.1 Pro доступен не во всех регионах, роллаут продолжается
2. Технические барьеры: API и Vertex AI требуют опыта разработки, настройки SDK и работы с облачной инфраструктурой
3. Preview-статус: модель ещё не вышла в General Availability (GA), что означает возможные ограничения по квотам и стабильности
4. Сложность онбординга: даже для опытных пользователей путь от «хочу попробовать» до «уже работаю» через официальные каналы занимает время

Самый простой способ: Study AI

Самый быстрый и доступный способ начать работу с Gemini 3.1 Pro — через эксклюзивного представителя Study AI.

Бот https://study24.ai/chat/gemini3_pro снимает все технические барьеры:

1. Никакой настройки — не нужен аккаунт Google, API-ключ или облачный биллинг
2. Мгновенный старт — перешли по ссылке, написали промпт, получили результат от 3.1 Pro
3. Русскоязычный интерфейс — удобно для русскоязычной аудитории без языкового барьера
4. Оптимизировано под задачи — интерфейс заточен под практическое использование: контент, аналитика, код, образование
5. Без географических ограничений — доступно там, где официальные каналы Google могут быть недоступны

Это особенно актуально для тех, кто хочет оценить возможности модели прямо сейчас, без многоэтапного онбординга: просто переходите по ссылке и начинайте работать.

Ограничения и честный взгляд на Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro — мощный инструмент, но важно понимать его реальные границы, чтобы использовать модель эффективно, а не разочароваться от завышенных ожиданий.

Где модель всё ещё ошибается

Несмотря на впечатляющие бенчмарки, Gemini 3.1 Pro не застрахован от типичных проблем больших языковых моделей:

Галлюцинации — модель может уверенно выдавать неточные факты, особенно в узкоспециализированных областях или при вопросах о малоизвестных событиях и людях. Всегда проверяйте критически важные данные в первоисточниках.

Сложная многоступенчатая логика — на задачах, требующих длинных цепочек математических или формально-логических рассуждений, модель иногда теряет нить и приходит к неверному выводу, даже если промежуточные шаги выглядят корректно.

Актуальность данных — модель обучена на данных до определённой даты, поэтому не знает о самых свежих событиях без инструментов поиска. Для задач, где важна актуальность, это нужно учитывать.

Длинный контекст: качество на краях — несмотря на поддержку 1M токенов, качество извлечения информации из самого начала и конца очень длинного контекста может быть ниже, чем из середины.

Агентность: человек всё ещё нужен

Google прямо указывает, что перед выходом в General Availability продолжает дорабатывать агентные сценарии. Это означает: для критичных задач — в продакшн-коде, финансовых операциях, юридических документах — модель не должна работать полностью автономно.

Оптимальная схема — human-in-the-loop: модель предлагает решение, человек верифицирует и принимает финальное решение. Это не слабость инструмента, а зрелый подход к работе с любым ИИ на текущем уровне развития технологий.

Контентные ограничения

Gemini 3.1 Pro работает в рамках политики безопасности Google, которая включает фильтры на:

1. Контент, связанный с насилием, дискриминацией, незаконной деятельностью
2. Генерацию дезинформации и манипулятивных материалов
3. Персональные данные третьих лиц
4. Контент сексуального характера

Для большинства профессиональных и образовательных задач эти ограничения не создают никаких препятствий.

Как работать с ограничениями грамотно

Знание слабых мест модели — это не повод отказываться от инструмента, а руководство к правильному использованию:

1. Давайте чёткий контекст в промпте — чем точнее задача, тем выше качество ответа
2. Разбивайте сложные задачи на подзадачи вместо одного огромного запроса
3. Проверяйте факты там, где точность критична
4. Итерируйте — первый ответ редко бывает финальным, уточняйте и дорабатывайте

Потренироваться в правильном промптинге и почувствовать реальные возможности и границы модели лучше всего на практике — через бот Study AI.

Реальные кейсы: что умеет Gemini 3.1 Pro на практике

Лучший способ понять возможности модели — не бенчмарки, а конкретные примеры задач, которые она решает прямо сейчас. Ниже — реальные демонстрации от Google и практические сценарии для разных профессий.

Официальные демо от Google

Google при анонсе Gemini 3.1 Pro показал несколько показательных кейсов, которые наглядно демонстрируют уровень модели:​

Живой дашборд телеметрии МКС — модель получила задание визуализировать орбиту Международной космической станции в реальном времени. Без участия разработчика она самостоятельно нашла публичный API телеметрии, написала код подключения, построила интерактивную визуализацию и настроила автообновление данных. Итог — готовый рабочий дашборд с нуля за один сеанс.​

3D-мурация скворцов с генеративным звуком — по текстовому описанию модель создала интерактивную 3D-сцену, где стая птиц движется по алгоритму мурации. Сцена управляется жестами рук, а саундтрек генерируется в реальном времени и меняется в зависимости от характера движения стаи. Это готовый прототип сенсорного мультимедийного интерфейса.​

SVG-анимации по промпту — модель генерирует полноценные векторные анимации на чистом коде, готовые к размещению на сайте. Они весят в разы меньше видео, масштабируются без потери качества и не требуют дополнительных библиотек.​

Сайт-портфолио по мотивам «Грозового перевала» — по запросу создать персональный сайт для Эмили Бронте модель проанализировала атмосферу романа, выбрала соответствующую цветовую палитру и типографику, написала текст и сгенерировала готовый HTML/CSS — современный дизайн-интерфейс, отражающий дух произведения.​

Кейсы для бизнеса и маркетинга

Для профессионалов в области контента, SEO и маркетинга Gemini 3.1 Pro открывает несколько мощных практических точек:

Конкурентный анализ за минуты — загрузите несколько страниц конкурентов или PDF-отчётов, и модель структурирует сравнение по любым параметрам: структура контента, семантика, УТП, пробелы в покрытии тем. То, на что раньше уходили часы ручной работы, теперь занимает один запрос.

Полный контент-план по одному брифу — укажите нишу, целевую аудиторию и цели: модель выдаст структурированный план с темами, заголовками, ключевыми словами, форматами и рекомендациями по интенту для каждого материала.

Knowledge-base бот для поддержки — загрузите внутреннюю документацию компании (FAQ, инструкции, регламенты) и модель превратится в точного ассистента, который отвечает строго по документу без галлюцинаций о том, чего в нём нет.

Кейсы для разработчиков

Аудит и миграция кода — загрузите репозиторий целиком, и модель найдёт узкие места, устаревшие паттерны и предложит план поэтапного рефакторинга с объяснением каждого изменения.

Автоматическая генерация тестов — по готовому коду модель пишет полный набор unit-тестов с покрытием edge-cases, которые разработчик мог не предусмотреть.

Технический онбординг — новый сотрудник в команде может задавать вопросы по кодовой базе, и модель, изучив репозиторий, будет давать точные ответы в контексте именно вашего проекта.

Кейсы для образования

Персональный тьютор по любой дисциплине — модель адаптирует объяснение под уровень ученика: одну и ту же тему объяснит и школьнику через аналогии, и студенту через формулы, и практику через примеры кода.

Генерация учебных материалов — по программе курса модель создаёт лекции, практические задания, тесты с ответами и методические рекомендации. Полный комплект материалов по теме — за один сеанс работы.

Все эти сценарии можно воспроизвести и адаптировать под свои задачи прямо сейчас — через бот Study AI: https://study24.ai/chat/gemini3_pro

Gemini 3.1 Pro и Study AI: как начать работу прямо сейчас

Самый быстрый путь от «хочу попробовать» до «уже получаю результат» — эксклюзивный бот от Study AI. Никакой регистрации в Google Cloud, никаких API-ключей, никаких технических барьеров, подмен IP на иностранные, свистоплясок с зарубежными банковскими картами.

Как строить эффективные промпты

Качество результата от Gemini 3.1 Pro напрямую зависит от того, как сформулирован запрос. Модель реагирует на контекст, роль, формат и ограничения — чем точнее вы их задаёте, тем лучше ответ.

Базовая структура сильного промпта:

1. Роль — кем должна выступать модель: «Ты опытный SEO-копирайтер», «Ты senior backend-разработчик», «Ты аналитик данных»
2. Задача — конкретное действие: написать, проанализировать, сравнить, переработать, сгенерировать
3. Контекст — необходимые данные: целевая аудитория, тема, ограничения, формат вывода
4. Формат результата — что именно вы хотите получить: список, таблицу, статью, код, план

Готовые промпты для старта

Скопируйте и вставьте в бот Study AI — получите результат за секунды:

Для контента и SEO:

«Ты опытный SEO-копирайтер. Напиши структуру статьи на тему [ТЕМА] для русскоязычной аудитории. Укажи h1, h2, h3, мета-описание, ключевые слова и FAQ-блок из 5 вопросов. Формат: структурированный список.»

Для анализа:

«Проанализируй следующий текст и выдели: ключевые тезисы, слабые места аргументации, что можно улучшить и как. Текст: [ТЕКСТ]»

Для кода:

«Ты senior Python-разработчик. Проверь этот код на ошибки, предложи оптимизацию и добавь комментарии. Код: [КОД]»

Для бизнес-задач:

«Составь executive summary на основе следующего документа. Выдели: главные выводы, ключевые метрики, рекомендации к действию. Объём — до 300 слов. Документ: [ТЕКСТ]»

Для обучения:

«Объясни тему [ТЕМА] так, чтобы понял человек без специальных знаний. Используй аналогии из повседневной жизни, приведи 2-3 практических примера и в конце дай 3 вопроса для самопроверки.»

Советы по работе с моделью

Несколько принципов, которые кратно повышают качество работы с Gemini 3.1 Pro:

1. Итерируйте — первый ответ это стартовая точка. Уточняйте: «сделай более формально», «добавь примеры», «сократи вдвое»
2. Давайте обратную связь прямо в чате: «это хорошо, но не хватает конкретики в третьем пункте»
3. Загружайте контекст — чем больше релевантных данных вы даёте, тем точнее модель попадает в задачу
4. Используйте формат вывода — просите таблицы, списки, JSON, Markdown в зависимости от того, куда пойдёт результат
5. Разбивайте большие задачи — вместо одного огромного запроса работайте поэтапно: сначала структура, потом каждый раздел отдельно

Кто уже использует Study AI

Study AI — это эксклюзивный представитель доступа к Gemini 3.1 Pro для русскоязычной аудитории. Платформа ориентирована на практические задачи: контент, аналитику, разработку и образование — именно те сценарии, где модель даёт максимальную отдачу.

 Почему Gemini 3.1 Pro меняет правила игры

Gemini 3.1 Pro — это не очередное плановое обновление с небольшими улучшениями. Это качественный сдвиг в том, что ИИ-модель способна делать в реальных профессиональных задачах.

Три главных изменения, которые важны на практике

Reasoning стал по-настоящему глубоким. Модель больше не просто «угадывает» правильный ответ на основе паттернов — она выстраивает цепочки рассуждений, проверяет промежуточные выводы и приходит к результату так, как это делает эксперт-аналитик. Это отражается не только в бенчмарках (ARC-AGI-2 77.1%, GPQA Diamond 94.3%), но и в реальных задачах: сложный код, многоуровневый анализ, нестандартные решения.

Мультимодальность стала нативной. Раньше работа с разными форматами данных требовала разных инструментов и ручной сборки результата. Теперь текст, изображения, видео, PDF и код обрабатываются в одном контексте, и модель сама выстраивает связи между ними. Это принципиально меняет подход к аналитике, контенту и разработке.

Агентность вышла на новый уровень. Gemini 3.1 Pro способен не просто отвечать на вопросы, но и самостоятельно планировать задачи, подключать инструменты, выполнять многошаговые цепочки действий. Это первый шаг к модели как полноценному рабочему партнёру, а не просто умному поисковику.

Для кого это особенно важно сейчас

Gemini 3.1 Pro даёт конкретное конкурентное преимущество тем, кто работает с большими объёмами информации, сложными задачами и высокими требованиями к качеству результата:

1. SEO-специалисты и контент-маркетологи — автоматизация глубокого анализа и создания структурированного контента
2. Разработчики — работа с большими кодовыми базами, агентный кодинг, аудит и рефакторинг
3. Аналитики и бизнес — синтез больших объёмов данных, корпоративные knowledge-base решения
4. Педагоги и методисты — создание персонализированных учебных материалов любого уровня сложности
5. Креаторы — мультимодальные проекты, интерактивные интерфейсы, генеративный контент

Начните прямо сейчас

Технологии меняются быстро — и разрыв между теми, кто уже использует инструменты нового поколения, и теми, кто ещё нет, растёт с каждым месяцем. Gemini 3.1 Pro доступен прямо сейчас, без технических барьеров и сложного онбординга.

Напишите первый промт — и убедитесь сами, чем reasoning нового поколения отличается от всего, что было раньше.