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Google DeepMind·· 2026-03-04精选AI 评分71

Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale

AI 摘要

Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite,定位为 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型,即日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 向开发者开放预览。

正文 · AI 翻译

2026年3月3日

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为您的最高负载工作负载获取一流的智能。


Google Gemini 团队


Gemini 3.1 Flash Lite logo

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此内容由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段

今天,我们推出 Gemini 3.1 Flash-Lite,这是我们最快、最具成本效益的 Gemini 3 系列模型。3.1 Flash-Lite 专为大规模、高负载的开发者工作负载而构建,在其价格和模型层级中提供高质量表现。

从今天起,3.1 Flash-Lite 以预览版形式向开发者推出,可通过 Google AI Studio 中的 Gemini API 使用,企业用户则可通过 Vertex AI 使用。

毫不妥协的成本效益

3.1 Flash-Lite 的定价仅为每百万输入 token 0.25 美元和每百万输出 token 1.50 美元,以远低于更大模型的成本提供增强的性能。根据 Artificial Analysis 基准测试,它超越了 2.5 Flash,首个答案 token 时间快 2.5 倍,输出速度提升 45%,同时保持相当或更好的质量。这种低延迟是高频率工作流所必需的,使其成为开发者构建响应式、实时体验的理想模型。

The image shows two bar charts titled "Speed & Cost Efficiency," comparing the "Output speed (higher is better)" and "Price (lower is better)" of Gemini 3.1 Flash-Lite against several other models, including Gemini 2.5 Flash-Lite, GPT-5 mini, Claude 4.5 Haiku, and Grok 4.1 Fast.

Gemini 3.1 Flash-Lite 在速度和质量上均超越 2.5 Flash。

3.1 Flash-Lite 在 Arena.ai 排行榜上取得了令人印象深刻的 1432 Elo 分数,并在推理和多模态理解基准测试中超越了同层级的其他模型,包括在 GPQA Diamond 上达到 86.9%,在 MMMU Pro 上达到 76.8%——甚至超越了此前几代更大的 Gemini 模型,如 2.5 Flash。

The image displays a comparison table of several AI models, including "Gemini 3.1 Flash-Lite," "Gemini 2.5 Dynamic," "Gemini 2.5 Flash-Lite," "GPT-5 mini," "Claude 4.5 Haiku," and "Grok 4.1 Fast," across various metrics such as input/output price, output speed, and different academic, reasoning, and factual benchmarks.

为开发者提供大规模自适应智能

除了原始性能之外,Gemini 3.1 Flash-Lite 在 AI Studio 和 Vertex AI 中标配思考级别,让开发者能够控制和灵活选择模型为任务“思考”的程度,这对于管理高频率工作负载至关重要。3.1 Flash-Lite 可以大规模处理任务,例如高容量翻译和内容审核,在这些场景中成本是优先考虑的因素。它还可以处理需要更深入推理的更复杂工作负载,例如生成用户界面和仪表板、创建模拟或遵循指令。

AI Studio 和 Vertex AI 上的早期访问开发者,以及 Latitude、Cartwheel 和 Whering 等公司,已经在使用 3.1 Flash-Lite 大规模解决复杂问题。早期测试者强调了 3.1 Flash-Lite 的效率和推理能力,称其能够以更大层级模型的精度处理复杂输入,并且能够遵循指令并保持一致性。

Quote from Kolby Nottingham at Latitude regarding the instruction-following capabilities and speed of Google's model.

Quote from Andrew Carr at Cartwheel highlighting the speed and multimodal labeling capabilities of 3.1 Flash-Lite.2

Quote from Bianca Rangecroft at Whering about using 3.1 Flash-Lite for consistent item tagging and data labeling

Quote from Kaan Ortabas at HubX detailing the performance metrics and cost efficiency of Gemini 3.1 Flash-Lite.

我们期待看到您使用 3.1 Flash-Lite 以及 Gemini 3 系列其他模型构建的作品。

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来源:Google DeepMind · deepmind.google

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