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- 3 de mar. de 202690% DE CONFIANÇAde a fonte
Gemini 3.1 Flash-Lite é lançado
Traduzido automaticamente do original
Título original: Gemini 3.1 Flash-Lite Released
- O Google apresentou o Gemini 3.1 Flash-Lite em 3 de março de 2026, “nosso modelo da série Gemini 3 mais rápido e econômico”, criado para cargas de trabalho de desenvolvedores de alto volume[1]
- Ele é mais rápido que o 2.5 Flash, com tempo até o primeiro token de resposta 2,5X mais rápido e aumento de 45% na velocidade de saída com qualidade semelhante ou melhor[1]
Destaques
- Preço de US$ 0,25 por milhão de tokens de entrada e US$ 1,50 por milhão de tokens de saída[1]
- Indicado para tradução, moderação de conteúdo, geração de interfaces de usuário e criação de simulações[1]
- Em prévia pela API Gemini no Google AI Studio e no Vertex AI[1]
Benchmarks[3]
| Benchmark | 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Preço de entrada (US$/1M tokens, sem cache, quanto menor, melhor) | US$ 0,25 | US$ 0,30 | US$ 0,10 | US$ 0,25 | US$ 1,00 | US$ 0,20 |
| Preço de saída (US$/1M tokens, quanto menor, melhor) | US$ 1,50 | US$ 2,50 | US$ 0,40 | US$ 2,00 | US$ 5,00 | US$ 0,50 |
| Velocidade de saída (tokens/s) | 363 | 249 | 366 | 71 | 108 | 145 |
| Humanity’s Last Exam (raciocínio acadêmico (conjunto completo, texto + MM), sem ferramentas) | 16,0% | 11,0% | 6,9% | 16,7% | 9,7% | 17,6% |
| GPQA Diamond (conhecimento científico, sem ferramentas) | 86,9% | 82,8% | 66,7% | 82,3% | 73,0% | 84,3% |
| MMMU-Pro (compreensão e raciocínio multimodais, sem ferramentas) | 76,8% | 66,7% | 51,0% | 74,1% | 58,0% | 63,0% |
| CharXiv Reasoning (síntese de informações de gráficos complexos) | 73,2% | 63,7% | 55,5% | 75,5% | 61,7% | 31,6% |
| Video-MMMU (aquisição de conhecimento a partir de vídeos) | 84,8% | 79,2% | 60,7% | 82,5% | — | 74,6% |
| SimpleQA Verified (conhecimento paramétrico) | 43,3% | 28,1% | 11,5% | 9,5% | 5,5% | 19,5% |
| FACTS Benchmark Suite (benchmark de factualidade em embasamento, conhecimento paramétrico, busca e multimodal) | 40,6% | 50,4% | 17,9% | 33,7% | 18,6% | 42,1% |
| MMMLU (perguntas e respostas multilíngues) | 88,9% | 86,6% | 84,5% | 84,9% | 83,0% | 86,8% |
| LiveCodeBench (geração de código (UI: 1/1/2025-5/1/2025)) | 72,0% | 62,6% | 34,3% | 80,4% | 53,2% | 76,5% |
| MRCR v2 (8-needle) (desempenho em contexto longo, 128k (média)) | 60,1% | 54,3% | 30,6% | 52,5% | 35,3% | 54,6% |
| MRCR v2 (8-needle) (desempenho em contexto longo, 1M (pontual)) | 12,3% | 21,0% | 5,4% | — | — | 6,1% |
Referências 385% DE CONFIANÇAConfiança geral: 85%Quanto a fonte e as referências do pin sustentam suas datas.Média ponderada de quanto 3 referências, incluindo a fonte, sustentam os horários de início e fim do pin; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recenteMostrar todos os pins com confiança de 75% ou mais
A primeira entrada é sempre a fonte do pin. A confiança geral é uma média ponderada de quanto cada referência sustenta os horários de início e fim usados acima; uma referência conta metade a cada 180 dias a mais em relação à mais recente.
- [1]90%blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-1-flash-liteblog.google· Postado em 30 de set. de 2026· Início 3 de mar. de 2026 ✓· 41% da pontuação
O texto do Google, “Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale” (“Gemini 3.1 Flash-Lite: criado para inteligência em escala”), é datado de 3 de março de 2026 e diz que está sendo liberado em prévia nesse dia para desenvolvedores pela API Gemini e para empresas pelo Vertex AI.
- [2]75%Gemini (language model) - Wikipediaen.wikipedia.org· Adicionado em 30 de set. de 2026· 41% da pontuação
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· Publicado em 3 de mar. de 2026· 18% da pontuação
DeepMind's model card gives the benchmark table against the model's predecessor and named rivals.
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