Gemini 3.1 Pro重磅登场！ARC-AGI-2、SWE-Bench、Terminal-Bench 三项基准实测，小白也能轻松掌握，速收藏！

1. 从三项基准看 Gemini 3.1 Pro 到底强在哪

Gemini 3.1 Pro 发布后，讨论度最高的不是参数规模，而是 ARC-AGI-2、SWE-Bench Verified、Terminal-Bench 2.0 这三项基准的分数变化。ARC-AGI-2 从上一代的 31.1% 直接跳到 77.1%，SWE-Bench Verified 拿到 80.6%，Terminal-Bench 2.0 是 68.5%。这三个数字分别对应三种完全不同的能力：抽象推理、真实仓库修 bug、终端环境下的多步操作。

如果你刚接触大模型评测，很容易被这些英文缩写劝退。我用一句话解释：ARC-AGI-2 考的是「没见过的新规则能不能自己推出来」，SWE-Bench 考的是「给你一个 GitHub issue 能不能真的改对代码」，Terminal-Bench 考的是「在命令行里连续执行多步任务会不会中途翻车」。它们不是选择题题库，而是接近真实工作流的任务集。

这篇内容面向想自己动手复现评测结果的读者。我会把三项基准的跑分思路拆开，给出可复制的调用配置，并说明如何通过 TaoToken 统一 Key 和 API 通道接入 Gemini 3.1 Pro，避免在多个平台之间来回切换。你不需要有评测框架开发经验，只要能跑 Python 脚本、会改 JSON 配置，就能跟着走一遍。

先说结论：三项基准里，SWE-Bench 和 Terminal-Bench 对「工具调用 + 长上下文」的依赖最重，ARC-AGI-2 更看纯推理。Gemini 3.1 Pro 保持 100 万 token 上下文窗口，支持工具调用、结构化输出和 JSON 模式，这三点正好是跑 SWE-Bench 类任务的基础设施。速度方面平均输出约 114 token/秒，比前代略慢，但在长任务里稳定性比峰值速度更重要。

我实测下来，真正影响复现成功率的不是模型本身，而是三件事：Base URL 有没有配对、模型 ID 有没有写错、评测脚本里的超时和重试有没有设够。下面按「先接通、再跑分、后排障」的顺序展开。

2. TaoToken 前置准备：统一 Key 与 API 通道

在跑任何基准之前，先把调用通道固定下来。原因很简单：三项基准的评测脚本通常需要成百上千次请求，如果每次换平台都要改代码里的 endpoint 和鉴权方式，调试成本会翻倍。TaoToken 的作用是提供一个统一的 API 入口，让你用同一套 Key 和 Base URL 调用包括 Gemini 3.1 Pro 在内的多个模型。

你需要准备的东西只有两样：一个可用的 API Key，以及正确的 Base URL。官网地址是 https://taotoken.net/?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_medium=csdn&utm_campaign=rewrite&utm_content= ，API 入口是 https://taotoken.net/api 。注意 API 地址后面不加任何查询参数，保持干净。

获取 Key 的路径在控制台的 API Keys 页面：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite 。进去之后新建一个 Key，复制出来先存到环境变量里，不要直接硬编码进脚本。我习惯这样写：

export TAOTOKEN_API_KEY="sk-你的实际key" export TAOTOKEN_BASE_URL="https://taotoken.net/api"

这样做的另一个好处是，后面无论用 OpenAI SDK、Anthropic SDK 还是自己写的 requests 请求，都从环境变量读取，换机器时不用改代码。

模型 ID 这块要特别小心。Gemini 3.1 Pro 在不同通道里的命名可能带后缀，比如 preview 版本。跑基准时建议先用模型对话页面确认当前可用的准确 ID：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 。把 ID 记下来，后面配置里逐字对照，大小写和连字符都不能错。

如果你打算长期跑评测或做 Agent 类任务，可以考虑 Coding Plan，它更适合高频、长时间的编码与工具调用场景：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite 。短期复现三项基准的话，按量调用就够了。

前置准备做到位，后面 90% 的 401 和 404 报错都能提前避免。我见过太多人卡在第一步，其实是 Key 复制时带了空格，或者 Base URL 多写了一个斜杠。

3. 可复制配置：三项基准的调用参数与 settings 片段

这一节给出可以直接抄的配置。三项基准的评测脚本结构不同，但底层调用方式一致，所以先统一客户端配置，再分别设置任务参数。

先看通用的 Python 客户端初始化。用 OpenAI 兼容方式调用最省事：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ["TAOTOKEN_API_KEY"], base_url=os.environ["TAOTOKEN_BASE_URL"], ) MODEL_ID = "gemini-3.1-pro-preview" # 以模型列表页实际ID为准 def chat(messages, temperature=0.0, max_tokens=8192): resp = client.chat.completions.create( model=MODEL_ID, messages=messages, temperature=temperature, max_tokens=max_tokens, ) return resp.choices[0].message.content

temperature 设 0.0 是为了让基准结果可复现，评测场景不需要创造性。max_tokens 给到 8192 起步，SWE-Bench 类任务输出补丁可能更长，可以调到 16384。

如果你用的是支持 settings.json 的工具链（比如某些 Agent 框架），配置片段长这样：

{ "provider": "openai-compatible", "base_url": "https://taotoken.net/api", "api_key_env": "TAOTOKEN_API_KEY", "model": "gemini-3.1-pro-preview", "temperature": 0.0, "max_tokens": 16384, "timeout": 120, "max_retries": 3 }

timeout 和 max_retries 这两项在跑 Terminal-Bench 时尤其重要，因为多步终端任务单次耗时可能超过 60 秒，默认超时太短会大量失败。

三项基准的参数差异用表格对照更清楚：

工具调用这块，Gemini 3.1 Pro 支持 function calling，SWE-Bench 和 Terminal-Bench 都依赖它。开启方式是在请求里传 tools 参数，具体 schema 按你的评测框架来。如果框架已经封装好，确认它走的是 OpenAI 兼容格式即可。

还有一个容易忽略的点：结构化输出。SWE-Bench 需要模型输出统一格式的补丁，Terminal-Bench 需要结构化的命令序列。Gemini 3.1 Pro 支持 JSON 模式，在请求里加 response_format 可以强制输出 JSON，减少解析失败。

配置写完后，先别急着跑全量。用一条最简单的请求验证通道是否通，再进入下一节。

4. 验证请求与成功结果：逐项跑通三项基准

先做最小验证。发一条请求，确认能拿到回复：

result = chat([ {"role": "user", "content": "回答一个词：1+1等于几？"} ]) print(result)

如果返回正常文本，说明 Key、Base URL、模型 ID 三件套都对。如果报错，直接跳到第 5 节对照排查。

通道通了之后，逐项验证三项基准。ARC-AGI-2 最简单，因为它不需要工具调用，本质是给模型一组输入输出示例，让它推断规则并给出新输入的答案。你可以先手动构造一个小样例：

prompt = """下面是几组输入输出示例： 输入 [[1,2],[3,4]] 输出 [[1,2],[3,4]] 输入 [[5,6],[7,8]] 输出 [[5,6],[7,8]] 请推断规则，并给出 输入 [[9,10],[11,12]] 的输出。只输出结果。""" print(chat([{"role": "user", "content": prompt}]))

这个样例规则是恒等映射，用来验证模型是否按格式输出。真实 ARC-AGI-2 任务复杂得多，但验证流程一样：喂示例、取答案、和标准答案比对。跑官方评测集时，把每条任务的示例和测试输入拼进 prompt，收集输出后统一算准确率。

SWE-Bench 的验证要复杂一层，因为它需要模型在真实仓库里定位问题并生成补丁。最小验证方式是挑一个已知的小 issue，把仓库结构、相关文件内容、issue 描述一起给模型，要求它输出 unified diff 格式的补丁。成功的结果应该是一段能 apply 的 diff，而不是自然语言解释。如果模型只输出「我认为应该修改某函数」这种描述，说明工具调用或格式约束没配好。

Terminal-Bench 验证的是多步终端操作。最小样例是给一个任务描述，比如「在当前目录创建一个 test 文件夹，在里面新建 a.txt 并写入 hello」，观察模型是否输出正确的命令序列。成功结果是可执行的命令列表，且顺序正确。这里要重点看模型会不会在中途丢失上下文，Gemini 3.1 Pro 的 100 万 token 窗口在这类任务里是优势。

三项都跑通后，你会得到一组自己的实测数字。注意，个人复现的绝对分数通常低于官方公布值，因为评测环境、重试策略、超时设置都不同。重点不是追平 77.1% 或 80.6%，而是确认你的调用链路稳定、结果可复现。

跑分过程中建议记录每次请求的耗时和 token 消耗。Gemini 3.1 Pro 定价是每百万输入 token 2 美元、输出 12 美元，跑全量基准前先估算成本，避免意外超支。

5. 本篇常见错排查：401、local proxy failed、reading choices、OAuth

跑基准时最容易撞上的几类报错，我按出现频率排一下，并给出对照处理方式。

401 Unauthorized 基本只有一个原因：Key 不对。检查三处——环境变量有没有真正 export 成功（用echo $TAOTOKEN_API_KEY确认）、Key 复制时有没有带首尾空格、Key 有没有被控制台禁用。还有一种隐蔽情况：脚本里同时存在硬编码的旧 Key 和环境变量，实际用的是旧的那个。搜一遍代码里的sk-前缀，确保只有一处来源。

local proxy failed 这类报错通常和网络层有关。先确认 Base URL 写的是 https://taotoken.net/api ，没有多余路径。然后检查本机是否有其他网络工具在拦截请求。如果你在容器里跑，确认容器能正常访问外网。这个报错和模型本身无关，纯粹是请求没发出去。

reading choices 报错一般出现在解析响应时，典型信息是KeyError: 'choices'或NoneType has no attribute choices。原因通常是返回体不是标准 OpenAI 格式，或者请求被中间层改写。处理方式：先把原始响应打印出来看结构，确认是不是走了错误的 endpoint。另一个常见原因是模型 ID 写错，服务端返回了错误对象而不是正常 completion。

OAuth 相关报错多出现在用 Anthropic SDK 或 Claude Code 类工具时。如果你用 OpenAI 兼容方式调用，一般不会碰到。真遇到时，确认鉴权方式选的是 API Key 而不是 OAuth 流程，Base URL 指向 API 入口而非其他路径。

再补两个非报错但影响结果的坑。一是超时设置太短，Terminal-Bench 任务跑到一半被掐断，表现为结果不完整但没有异常。把 timeout 调到 180 秒以上。二是重试策略缺失，网络抖动导致偶发失败被计入错误率，拉低分数。加上 max_retries=3 并做指数退避。

排查时养成一个习惯：先发最小请求确认通道，再跑单条任务确认逻辑，最后才跑全量。这样出问题时能快速定位是通道层、逻辑层还是数据层。

6. 接入文档与后续调用入口

三项基准跑通后，你手里就有了一套可复用的调用配置。后续想验证其他模型，只需要改 MODEL_ID，其余配置不动。这就是统一通道的价值——评测代码和模型解耦。

需要查更细的接口参数、鉴权方式、错误码说明，看接入文档：https://taotoken.net/doc?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=doc&utm_campaign=rewrite 。文档里有完整的请求示例和字段说明，比对着改配置更快。

想快速对比不同模型在同一 prompt 下的表现，直接用模型对话页面，不用写代码：https://taotoken.net/models?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=models&utm_campaign=rewrite 。把 ARC-AGI-2 的样例粘进去，切换模型看输出差异，这是最省事的横向验证方式。

如果你要长期跑编码类或 Agent 类任务，Coding Plan 在高频调用下更划算：https://taotoken.net/coding-plan?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=coding_plan&utm_campaign=rewrite 。短期复现基准的话，按量调用配合 API Keys 页面管理就够了：https://taotoken.net/console/api-keys?utm_source=taotoken_aicg_blog_end&utm_content=api_keys&utm_campaign=rewrite 。

最后留一个实用技巧：把三项基准的最小验证脚本存成一个文件，每次换模型或换 Key 时先跑一遍。三分钟内就能确认通道是否正常，比直接跑全量再排查省事得多。评测这件事，稳定复现比追高分更有价值。