- शुरुआत
- 3 मार्च 202690% कॉन्फ़िडेंससोर्स से
Gemini 3.1 Flash-Lite जारी
मूल भाषा से अपने आप अनुवादित
मूल शीर्षक: Gemini 3.1 Flash-Lite Released
- Google ने 3 मार्च 2026 को Gemini 3.1 Flash-Lite पेश किया, जिसे उसने “हमारा सबसे तेज और सबसे किफायती Gemini 3 शृंखला मॉडल” कहा, और जो बड़ी मात्रा वाले डेवलपर वर्कलोड के लिए बना है[1]
- यह 2.5 Flash से तेज है, पहले उत्तर टोकन का समय 2.5 गुना कम है और आउटपुट गति 45% अधिक है, जबकि गुणवत्ता समान या बेहतर है[1]
प्रमुख विशेषताएं
- कीमत $0.25 प्रति 10 लाख इनपुट टोकन और $1.50 प्रति 10 लाख आउटपुट टोकन[1]
- अनुवाद, कंटेंट मॉडरेशन, यूज़र इंटरफ़ेस बनाने और सिमुलेशन तैयार करने के लिए उपयुक्त[1]
- Google AI Studio और Vertex AI में Gemini API के जरिए प्रीव्यू में उपलब्ध[1]
बेंचमार्क[3]
| बेंचमार्क | Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 2.5 Flash | Gemini 2.5 Flash-Lite | GPT-5 mini | Claude 4.5 Haiku | Grok 4.1 Fast |
|---|---|---|---|---|---|---|
| इनपुट कीमत ($/10 लाख टोकन, बिना कैशिंग, कम बेहतर) | $0.25 | $0.30 | $0.10 | $0.25 | $1.00 | $0.20 |
| आउटपुट कीमत ($/10 लाख टोकन, कम बेहतर) | $1.50 | $2.50 | $0.40 | $2.00 | $5.00 | $0.50 |
| आउटपुट गति (टोकन / सेकंड) | 363 | 249 | 366 | 71 | 108 | 145 |
| Humanity’s Last Exam (अकादमिक तर्क, पूरा सेट, टेक्स्ट + मल्टीमॉडल, बिना टूल्स) | 16.0% | 11.0% | 6.9% | 16.7% | 9.7% | 17.6% |
| GPQA Diamond (वैज्ञानिक ज्ञान, बिना टूल्स) | 86.9% | 82.8% | 66.7% | 82.3% | 73.0% | 84.3% |
| MMMU-Pro (मल्टीमॉडल समझ और तर्क, बिना टूल्स) | 76.8% | 66.7% | 51.0% | 74.1% | 58.0% | 63.0% |
| CharXiv Reasoning (जटिल चार्ट से जानकारी का संश्लेषण) | 73.2% | 63.7% | 55.5% | 75.5% | 61.7% | 31.6% |
| Video-MMMU (वीडियो से ज्ञान अर्जन) | 84.8% | 79.2% | 60.7% | 82.5% | — | 74.6% |
| SimpleQA Verified (पैरामीट्रिक ज्ञान) | 43.3% | 28.1% | 11.5% | 9.5% | 5.5% | 19.5% |
| FACTS Benchmark Suite (ग्राउंडिंग, पैरामीट्रिक, सर्च और मल्टीमॉडल में तथ्यात्मकता का बेंचमार्क) | 40.6% | 50.4% | 17.9% | 33.7% | 18.6% | 42.1% |
| MMMLU (बहुभाषी प्रश्नोत्तर) | 88.9% | 86.6% | 84.5% | 84.9% | 83.0% | 86.8% |
| LiveCodeBench (कोड जनरेशन (UI: 1/1/2025-5/1/2025)) | 72.0% | 62.6% | 34.3% | 80.4% | 53.2% | 76.5% |
| MRCR v2 (8-needle) (लंबे कॉन्टेक्स्ट का प्रदर्शन, 128k (औसत)) | 60.1% | 54.3% | 30.6% | 52.5% | 35.3% | 54.6% |
| MRCR v2 (8-needle) (लंबे कॉन्टेक्स्ट का प्रदर्शन, 1M (पॉइंटवाइज़)) | 12.3% | 21.0% | 5.4% | — | — | 6.1% |
संदर्भ 385% कॉन्फ़िडेंसकुल भरोसा: 85%पिन का स्रोत और संदर्भ उसकी तारीखों की कितनी पुष्टि करते हैं।सोर्स सहित 3 संदर्भ पिन के शुरू और खत्म होने के समय का कितनी मज़बूती से समर्थन करते हैं, इसका भारित औसत; सबसे नए संदर्भ से हर 180 दिन पुराना होने पर किसी संदर्भ की गिनती आधी हो जाती है75% या उससे बेहतर कॉन्फ़िडेंस वाले सभी पिन दिखाएं
पहली एंट्री हमेशा पिन का सोर्स होती है। कुल कॉन्फ़िडेंस एक भारित औसत है कि हर संदर्भ ऊपर इस्तेमाल किए गए शुरू और खत्म होने के समय का कितनी मज़बूती से समर्थन करता है; सबसे नए संदर्भ से हर 180 दिन पुराना होने पर किसी संदर्भ की गिनती आधी हो जाती है।
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-flash-liteblog.google· 30 सित॰ 2026 को पोस्ट किया गया· शुरुआत 3 मार्च 2026 ✓· स्कोर का 41%
Google की पोस्ट “Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale” पर 3 मार्च 2026 की तारीख है और उसमें कहा गया है कि यह उसी दिन डेवलपर्स के लिए Gemini API के जरिए और एंटरप्राइज़ के लिए Vertex AI के जरिए प्रीव्यू में रोल आउट हो रहा है।
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· 30 सित॰ 2026 को जोड़ा गया· स्कोर का 41%
The Wikipedia article lists Gemini 3.1 Flash-Lite as released on 3 March 2026.
- [3]95%Gemini 3.1 Flash-Lite - Model Carddeepmind.google· 3 मार्च 2026 को प्रकाशित· स्कोर का 18%
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
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