- 시작
- 2026년 3월 3일신뢰도 90%출처 제공
제미나이 3.1 플래시-라이트 출시
원문에서 자동 번역됨
원본 제목: Gemini 3.1 Flash-Lite Released
구글이 제미나이 3 계열 중 가장 빠르고 비용 효율적인 제미나이 3.1 플래시-라이트를 프리뷰로 출시했다. 가격은 입력 100만 토큰당 $0.25, 출력 100만 토큰당 $1.50다.
- 구글은 2026년 3월 3일 제미나이 3.1 플래시-라이트를 "제미나이 3 시리즈 중 가장 빠르고 비용 효율적인 모델"이라며 소개했다. 대량 처리가 필요한 개발자 워크로드용이다[1]
- 2.5 플래시보다 빠르다. 첫 답변 토큰까지 걸리는 시간이 2.5배 빠르고 출력 속도는 45% 높으면서 품질은 비슷하거나 더 낫다[1]
주요 특징
- 가격은 입력 100만 토큰당 $0.25, 출력 100만 토큰당 $1.50다[1]
- 번역, 콘텐츠 검수, 사용자 인터페이스 생성, 시뮬레이션 구축 등에 적합하다[1]
- 구글 AI 스튜디오와 버텍스 AI의 제미나이 API에서 프리뷰로 제공된다[1]
벤치마크[3]
| 벤치마크 | Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 2.5 Flash | Gemini 2.5 Flash-Lite | GPT-5 mini | Claude 4.5 Haiku | Grok 4.1 Fast |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 입력 가격 ($/1M 토큰, 캐싱 없음, 낮을수록 좋음) | $0.25 | $0.30 | $0.10 | $0.25 | $1.00 | $0.20 |
| 출력 가격 ($/1M 토큰, 낮을수록 좋음) | $1.50 | $2.50 | $0.40 | $2.00 | $5.00 | $0.50 |
| 출력 속도 (토큰/초) | 363 | 249 | 366 | 71 | 108 | 145 |
| Humanity’s Last Exam (학술 추론, 전체 세트 텍스트+멀티모달, 도구 미사용) | 16.0% | 11.0% | 6.9% | 16.7% | 9.7% | 17.6% |
| GPQA Diamond (과학 지식, 도구 미사용) | 86.9% | 82.8% | 66.7% | 82.3% | 73.0% | 84.3% |
| MMMU-Pro (멀티모달 이해 및 추론, 도구 미사용) | 76.8% | 66.7% | 51.0% | 74.1% | 58.0% | 63.0% |
| CharXiv Reasoning (복잡한 차트에서의 정보 종합) | 73.2% | 63.7% | 55.5% | 75.5% | 61.7% | 31.6% |
| Video-MMMU (영상을 통한 지식 습득) | 84.8% | 79.2% | 60.7% | 82.5% | — | 74.6% |
| SimpleQA Verified (파라메트릭 지식) | 43.3% | 28.1% | 11.5% | 9.5% | 5.5% | 19.5% |
| FACTS Benchmark Suite (근거 기반, 파라메트릭, 검색, 멀티모달 전반의 사실성 벤치마크) | 40.6% | 50.4% | 17.9% | 33.7% | 18.6% | 42.1% |
| MMMLU (다국어 질의응답) | 88.9% | 86.6% | 84.5% | 84.9% | 83.0% | 86.8% |
| LiveCodeBench (코드 생성, UI: 1/1/2025-5/1/2025) | 72.0% | 62.6% | 34.3% | 80.4% | 53.2% | 76.5% |
| MRCR v2 (8-needle) (긴 컨텍스트 성능, 128k(평균)) | 60.1% | 54.3% | 30.6% | 52.5% | 35.3% | 54.6% |
| MRCR v2 (8-needle) (긴 컨텍스트 성능, 1M(포인트와이즈)) | 12.3% | 21.0% | 5.4% | — | — | 6.1% |
참고자료 3신뢰도 85%종합 신뢰도: 85%핀의 출처와 참고 자료가 날짜를 얼마나 뒷받침하는지.출처를 포함한 자료 3건이 핀의 시작·종료 시각을 얼마나 강하게 뒷받침하는지에 대한 가중 평균. 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다신뢰도 75% 이상 핀 모두 보기
첫 번째 항목은 항상 핀의 출처입니다. 전체 신뢰도는 각 자료가 위의 시작·종료 시각을 얼마나 확실히 뒷받침하는지에 대한 가중 평균이며, 자료는 최신 자료보다 180일 오래될 때마다 가중치가 절반이 됩니다.
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-flash-liteblog.google· 게시 2026년 9월 30일· 시작 2026년 3월 3일 ✓· 점수의 41%
구글의 게시글 "Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale"은 2026년 3월 3일자이며, 그날 개발자에게는 제미나이 API, 기업에는 버텍스 AI를 통해 프리뷰로 순차 제공된다고 밝혔다.
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· 추가 2026년 9월 30일· 점수의 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· 게재 2026년 3월 3일· 점수의 18%
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
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