بطاقة نموذج جوجل ديب مايند. · المصدر
بطاقة نموذج جوجل ديب مايند. · المصدر
بطاقة نموذج Google DeepMind (واجهة المستخدم: نافذة 1/1/2025-5/1/2025). · المصدر
Estimate from the version's published specs, benchmarks and reviews, 0-5; scores are only comparable within one criteria year. Scored as launched (3 Mar 2026, preview). Reasoning: Artificial Analysis Intelligence Index 34 at launch (v4.0; The Decoder 3 Mar 2026), nearest anchor 35. Coding null: no Terminal-Bench 4.0 (Google published LiveCodeBench 72.0%). Context 1M tokens (DeepMind model card). Price $0.25 in / $1.50 out per 1M = $0.5625 blended at 3:1. Speed 363 output tokens/s (Google's benchmark table, Artificial Analysis data; The Decoder: over 360). Input text, image, audio, video.[1]
On multimodal tasks, it beats top-tier models like Claude Opus 4.6 and Kimi K2.5, hitting 78 percent on the MMMU-Pro benchmark.
While Claude also has the same 1-million token context window, this model is arguably the best model for summarizing boring paperwork because it's so cheap to run.
The results aren't consistent, and the content quickly drifts into nonsense, but with tight guardrails, there could be some interesting use cases, like quick UI mockups to visualize ideas.
| Google's fastest and cheapest model Gemini 3.1 Flash-Lite got smarter but also tripled the price · 03/03/2026 | 0.60 |
|---|---|
| Google just launched Gemini 3.1 Flash-Lite — 7 prompts to test its new 'Thinking' mode · 03/03/2026 | 0.50 |
| Google Deepmind's Gemini 3.1 Flash-Lite generates websites almost in real time · 24/03/2026 | 0.40 |
صور من القرّاء، منفصلة عن وسائط الدبوس الموثّقة بمصادر. قيّم ما أكلته أو رأيته، وفي دبوس المطعم وسّم الأطباق مباشرة على صورتك.
المدخل الأول هو دائمًا مصدر الدبوس. الثقة الإجمالية متوسط مرجّح لمدى قوة دعم كل مرجع لوقتَي البدء والانتهاء المستخدمين أعلاه؛ ويقل وزن المرجع إلى النصف عن كل 180 يومًا يسبق بها أحدث مرجع.
منشور غوغل «Gemini 3.1 Flash-Lite: مصمم للذكاء على نطاق واسع» مؤرخ في 3 March 2026 ويقول إنه يُطرح بنسخة معاينة في ذلك اليوم للمطورين عبر Gemini API وللشركات عبر Vertex AI.
The Wikipedia article lists Gemini 3.1 Flash-Lite as released on 3 March 2026.
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
هل ينقص شيء أو يوجد خطأ؟ قله بكلماتك: رابط يدعم هذا الدبوس، أو تاريخ بدء أو انتهاء مختلف مع السبب، أو معلومة ينقصها أو يخطئ فيها. يفحص الذكاء الاصطناعي ذلك بمقارنته بمصادر هذا الدبوس، ويبحث عن مصادر أفضل، ويضيف أي صفحة تدعم كلامك. وتبقى مصادر الدبوس نفسه الأثقل وزنًا. كما تُفحص الصورة التي تُظهر شيئًا آخر أو تُظهره بشكل سيئ، فتُنزَّل أو تُستبدل.
العنوان الأصلي: Gemini 3.1 Flash-Lite Released
| الاختبار | Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 2.5 Flash | Gemini 2.5 Flash-Lite | GPT-5 mini | Claude 4.5 Haiku | Grok 4.1 Fast |
|---|---|---|---|---|---|---|
| سعر الإدخال ($ لكل مليون رمز، دون تخزين مؤقت، الأقل أفضل) | $0.25 | $0.30 | $0.10 | $0.25 | $1.00 | $0.20 |
| سعر الإخراج ($ لكل مليون رمز، الأقل أفضل) | $1.50 | $2.50 | $0.40 | $2.00 | $5.00 | $0.50 |
| سرعة الإخراج (رمز / ثانية) | 363 | 249 | 366 | 71 | 108 | 145 |
| Humanity’s Last Exam (الاستدلال الأكاديمي، المجموعة الكاملة نص + وسائط، دون أدوات) | 16.0% | 11.0% | 6.9% | 16.7% | 9.7% | 17.6% |
| GPQA Diamond (المعرفة العلمية، دون أدوات) | 86.9% | 82.8% | 66.7% | 82.3% | 73.0% | 84.3% |
| MMMU-Pro (الفهم والاستدلال متعدد الوسائط، دون أدوات) | 76.8% | 66.7% | 51.0% | 74.1% | 58.0% | 63.0% |
| CharXiv Reasoning (تجميع المعلومات من الرسوم البيانية المعقدة) | 73.2% | 63.7% | 55.5% | 75.5% | 61.7% | 31.6% |
| Video-MMMU (اكتساب المعرفة من مقاطع الفيديو) | 84.8% | 79.2% | 60.7% | 82.5% | — | 74.6% |
| SimpleQA Verified (المعرفة المخزنة في النموذج) | 43.3% | 28.1% | 11.5% | 9.5% | 5.5% | 19.5% |
| FACTS Benchmark Suite (اختبار الدقة الواقعية في الاستناد والمعرفة المخزنة والبحث والوسائط المتعددة) | 40.6% | 50.4% | 17.9% | 33.7% | 18.6% | 42.1% |
| MMMLU (أسئلة وأجوبة متعددة اللغات) | 88.9% | 86.6% | 84.5% | 84.9% | 83.0% | 86.8% |
| LiveCodeBench (توليد الشيفرة (UI: 1/1/2025-5/1/2025)) | 72.0% | 62.6% | 34.3% | 80.4% | 53.2% | 76.5% |
| MRCR v2 (8-needle) (أداء السياق الطويل، 128k (المتوسط)) | 60.1% | 54.3% | 30.6% | 52.5% | 35.3% | 54.6% |
| MRCR v2 (8-needle) (أداء السياق الطويل، 1M (نقطي)) | 12.3% | 21.0% | 5.4% | — | — | 6.1% |