Aktory Référentiel IA
Lignée Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite

Déprécié
Google · Gamme Flash-Lite · sorti le 7 mai 2026

Frontier-class performance rivaling larger models at a fraction of the cost.

Les faits

Ce qu'il coûte, ce qu'il tient

Fenêtre de contexte 1M jetons

Ce qu’il peut avoir sous les yeux en une seule fois, question et réponse comprises.

Prix d’entrée 0,25 $ / M jetons

Ce que coûte le texte qu’on lui envoie.

Prix de sortie 1,5 $ / M jetons

Ce que coûte le texte qu’il produit, toujours plus cher que l’entrée.

Sortie maximale 66K jetons

La plus longue réponse qu’il peut produire d’un seul tenant.

Cycle de vie

D'aujourd'hui à sa fin de service

Sortie 7 mai 2026
Dépréciation Non annoncée
Retrait Maintenu au moins jusqu'au 7 mai 2027

Motif du retrait : Remplacement recommandé : gemini-3.5-flash-lite.

Capacités

Ce qu'il sait faire

Génération de parole
Mise en cache du contexte
Exécution de code
Usage de l'ordinateur
Recherche dans les fichiers fournis
Appel de fonctions
Ancrage dans Google Maps
Génération d'images
API Live, dialogue en temps réel
Ancrage dans la recherche Google
Sorties structurées
Réflexion avant réponse
Lecture d'une adresse web fournie
Traitement par lots
Inférence souple
Inférence prioritaire
La lignée Flash-Lite

Les autres versions

Toute la lignée
Benchmarks expliqués

Ce qu'il vaut, avec les conditions

11 tests relevés pour ce modèle, regroupés par ce qu'ils mesurent. Chaque chiffre est annoncé par le laboratoire, avec sa source et ses conditions ; une jauge n'est dessinée que quand l'échelle du test a un maximum connu.

Code et ingénierie logicielle

Le modèle reçoit un dépôt et un problème, et doit produire un correctif qui passe les tests, sans intervention humaine.

1 test

LiveCodeBench

72 %

Écrire un programme qui résout un exercice de concours publié après l'entraînement du modèle.

High.

Source

Connaissances et raisonnement scientifique

Des questions à réponse unique, du niveau lycée au niveau doctorat, où seule la justesse compte.

8 tests

MMMLU

88,9 %

Les 57 matières de MMLU, posées dans quatorze langues autres que l'anglais.

High.

Source

GPQA Diamond

86,9 %

Des questions de niveau doctorat en biologie, physique et chimie, écrites par des spécialistes.

High. No tools.

Source

Video-MMMU

84,8 %

Apprendre quelque chose en regardant une vidéo, puis répondre à des questions dessus.

High.

Source

MMMU-Pro

76,8 %

Percevoir, interpréter et raisonner sur des questions de niveau licence mêlant texte et images, dans des disciplines variées.

High. No tools.

Source

MRCR v2 (8-needle)

60,1 %

Retrouver la bonne réponse quand huit demandes presque identiques ont été noyées dans un texte très long.

High. 128k (average).

Source

SimpleQA Verified

43,3 %

Répondre à des questions factuelles courtes, sans consulter Internet.

High.

Source

FACTS Benchmark Suite

40,6 %

Répondre sans inventer, que la réponse vienne d'un document fourni, de ce que le modèle a appris, ou d'une recherche.

High.

Source

Humanity’s Last Exam

16 %

Des questions écrites par des spécialistes pour rester hors de portée des modèles.

High. No tools.

Source

Pilotage d'un ordinateur

Le modèle agit à la souris et au clavier sur une machine réelle, comme le ferait une personne.

1 test

CharXiv Reasoning

73,2 %

Raisonner sur les figures d'articles scientifiques publiés sur arXiv.

High.

Source

Vitesse et coût

Ni ce que le modèle sait, ni ce qu'il refuse : ce qu'il coûte en temps. Un chiffre de vitesse ne dit rien de la justesse des réponses.

1 test

Output speed

363

La vitesse à laquelle le modèle écrit sa réponse.

High.

Source
Pour les développeurs

Intégrer ce modèle

L'appeler

Identifiant d’APIgemini-3.1-flash-lite

Le nom exact à écrire dans le code pour appeler ce modèle.

Ce qu'il accepte

Entrées acceptées pdftexteimagevidéoaudio
Sorties produites texte

Facturation détaillée par million de jetons

Mettre en mémoire un début de requête réutilisé d’un appel à l’autre : 1,25 fois le prix d’entrée.