- 開始
- 2026年3月3日確度 90%出典：出典
「Gemini 3.1 Flash-Lite」リリース
原文から自動翻訳されています
元のタイトル: Gemini 3.1 Flash-Lite Released
Googleが「Gemini 3.1 Flash-Lite」をプレビュー公開。Gemini 3シリーズで最速かつ最もコスト効率が高いモデルで、価格は入力100万トークンあたり0.25ドル、出力100万トークンあたり1.50ドル。
- Googleは2026年3月3日、大量処理の開発者ワークロード向けに作られた「Gemini 3シリーズで最速かつ最もコスト効率の高いモデル」として「Gemini 3.1 Flash-Lite」を発表した[1]
- 2.5 Flashより高速で、最初の回答トークンまでの時間は2.5倍速く、出力速度は45%向上しながら、品質は同等かそれ以上[1]
主な特徴
- 価格は入力100万トークンあたり0.25ドル、出力100万トークンあたり1.50ドル[1]
- 翻訳、コンテンツモデレーション、ユーザーインターフェースの生成、シミュレーションの構築に適する[1]
- Google AI StudioとVertex AIのGemini APIでプレビュー提供[1]
ベンチマーク[3]
| ベンチマーク | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 入力価格(100万トークンあたりドル、キャッシュなし、低いほど良い) | $0.25 | $0.30 | $0.10 | $0.25 | $1.00 | $0.20 |
| 出力価格(100万トークンあたりドル、低いほど良い) | $1.50 | $2.50 | $0.40 | $2.00 | $5.00 | $0.50 |
| 出力速度(トークン/秒) | 363 | 249 | 366 | 71 | 108 | 145 |
| Humanity’s Last Exam(学術的推論、全問題セット、テキスト+マルチモーダル、ツールなし) | 16.0% | 11.0% | 6.9% | 16.7% | 9.7% | 17.6% |
| GPQA Diamond(科学知識、ツールなし) | 86.9% | 82.8% | 66.7% | 82.3% | 73.0% | 84.3% |
| MMMU-Pro(マルチモーダルの理解と推論、ツールなし) | 76.8% | 66.7% | 51.0% | 74.1% | 58.0% | 63.0% |
| CharXiv Reasoning(複雑なグラフからの情報統合) | 73.2% | 63.7% | 55.5% | 75.5% | 61.7% | 31.6% |
| Video-MMMU(動画からの知識獲得) | 84.8% | 79.2% | 60.7% | 82.5% | — | 74.6% |
| SimpleQA Verified(パラメトリック知識) | 43.3% | 28.1% | 11.5% | 9.5% | 5.5% | 19.5% |
| FACTS Benchmark Suite(根拠づけ、パラメトリック、検索、マルチモーダルにわたる事実性ベンチマーク) | 40.6% | 50.4% | 17.9% | 33.7% | 18.6% | 42.1% |
| MMMLU(多言語Q&A) | 88.9% | 86.6% | 84.5% | 84.9% | 83.0% | 86.8% |
| LiveCodeBench(コード生成(UI:2025年1月1日〜5月1日)) | 72.0% | 62.6% | 34.3% | 80.4% | 53.2% | 76.5% |
| MRCR v2 (8-needle)(長いコンテキストでの性能、128k(平均)) | 60.1% | 54.3% | 30.6% | 52.5% | 35.3% | 54.6% |
| MRCR v2 (8-needle)(長いコンテキストでの性能、1M(ポイントワイズ)) | 12.3% | 21.0% | 5.4% | — | — | 6.1% |
参考資料 3確度 85%総合信頼度: 85%ピンの情報源と参照がその日付をどれだけ裏付けているか。出典を含む 3 件の資料がピンの開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均。最新の資料より180日古くなるごとに重みは半分になります確度75%以上のピンをすべて表示
最初の項目は常にピンの出典です。全体の確度は、各資料が上記の開始・終了時刻をどれだけ強く裏付けているかの加重平均です。最新の資料より180日古くなるごとに、重みは半分になります。
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-flash-liteblog.google· 投稿 2026年9月30日· 開始 2026年3月3日 ✓· スコアの 41%
Googleの記事「Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale」の日付は2026年3月3日で、同日から開発者向けにGemini API、企業向けにVertex AIでプレビュー展開中と記されている。
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· 追加 2026年9月30日· スコアの 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· 公開 2026年3月3日· スコアの 18%
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
修正を提案
足りない点や誤りがありますか？ このピンを裏付けるリンク、別の開始日・終了日とその理由、欠けている情報や誤っている情報を、自由に書いてください。AIがこのピンの出典と照らし合わせ、より良い情報源を探し、裏付けとなるページがあれば参考資料として追加します。ピン自身の出典が引き続き最も重視されます。AIは画像も確認します。別のものが写っている画像や写りの悪い画像は、後ろに回すか差し替えます。
