Текущая2026-03-03
Gemini 3.1 Flash Lite Preview
1MG —
К списку моделейКак рассчитан профиль →
Искать в /services/ →Создать обсуждение
Gemini 3.1 Flash Lite Preview
G-Score: н/дОт Google
FastGeneralTextFrontier TOP
Краткое описание
Gemini 3.1 Flash Lite Preview — это высокоэффективная модель Google, оптимизированная для случаев использования в больших объемах. Он превосходит Gemini 2.5 Flash Lite по общему качеству и приближается к Gemini 2.5 Flash по производительности...
G-Score и профиль
G-Score: н/дGemini 3.1 Flash Lite Preview сильнее всего выглядит в категории «зрение». Профиль рассчитан по процентилям LiveBench, Artificial Analysis и LMArena; пропуски не считаются нулём.
Показатели G‑Код, G‑Рассуждения, G‑Агенты и G‑Зрение рассчитаны по массовым таблицам LiveBench, Artificial Analysis и LMArena. Наведите или нажмите на значок рядом с оценкой, чтобы увидеть исходный лидерборд, вариант модели, значение и размер выборки.
Уверенность данных
средняя
Покрытие
1 тест · 1 направление
Происхождение
lmarenaVision
G‑Зрение48/100
1 тест · уверенность: средняя
Место модели в каталоге
Место исходного бенчмарка показывается только при закреплённом source record и среди других карточек с источником. Эти старые значения не участвуют в G-Score лидербордов.
| Бенчмарк | Результат | Место | Доказательство |
|---|---|---|---|
| Arena Elo (LMSYS) | 1464 | н/д | Источник не указан |
| MMLU (Общие знания) | 90.3% | н/д | Источник не указан |
| HumanEval (Кодинг) | 89.1% | н/д | Источник не указан |
| MATH (Математика) | 92.1% | н/д | Источник не указан |
| GPQA (Экспертные знания) | 67.4% | н/д | Источник не указан |
| SWE-bench (Разработка) | 55.5% | н/д | Источник не указан |
Подробный обзор модели
Обзор Gemini 3.1 Flash-Lite: Чемпион эффективности и скорости (2026)
Gemini 3.1 Flash-Lite, выпущенная в марте 2026 года, стала ответом Google на потребность рынка в сверхдешевом и быстром интеллекте. Это самая легкая модель в семействе Gemini 3.1, которая при своей минимальной стоимости вплотную приближается к производительности гораздо более тяжелых моделей.
Почему это важно?
1. Рекордная латентность
Flash-Lite оптимизирована для задач, где важна каждая миллисекунда. Это идеальный выбор для чат-ботов реального времени, систем мгновенного перевода и интерактивных интерфейсов.
2. Окно контекста 1М
Несмотря на свою «легкость», модель сохраняет фирменное преимущество Google — окно контекста в 1 миллион токенов. Это позволяет обрабатывать огромные объемы данных (например, тысячи строк логов или длинные видео) за копейки.
3. Нативная мультимодальность
Gemini 3.1 Flash-Lite нативно понимает текст, изображения, аудио и видео. Она способна анализировать видеопоток в реальном времени, что делает её незаменимой для систем безопасности и умных помощников.
Бенчмарки (Состояние на май 2026)
| Бенчмарк | Результат Flash-Lite | Описание |
|---|---|---|
| Arena Elo | 1464 | Высокий уровень для «легкой» модели |
| MMLU | 90.3% | Отличная эрудиция |
| HumanEval | 89.1% | Уверенный кодинг |
| MATH | 92.1% | Сильная математика |
| GPQA | 67.4% | Хороший уровень научных знаний |
Сценарии использования
- Масштабные чат-боты: Обслуживание миллионов пользователей с минимальными затратами на инфраструктуру.
- Анализ видео и аудио: Автоматическое создание субтитров, суммаризация встреч и анализ камер наблюдения.
- RAG-системы: Быстрый поиск и извлечение информации из гигантских баз знаний.
Интеграции и инструменты
- Google Antigravity — инновационная agent-first платформа разработки от Google.
- Gemini CLI — консольная утилита для быстрого вызова.
Ценообразование
Google предлагает агрессивные цены для доминирования на рынке: $0.25 за 1M входных токенов и $1.50 за 1M выходных токенов. Это одно из самых выгодных предложений на рынке ИИ в 2026 году.
Статья подготовлена для Gruzdevv.ru. Все данные актуальны на май 2026 года.
Где запустить модель
Цены приведены за 1 млн токенов и могут меняться. Доступность российских провайдеров проверяется на их стороне.
Обновляем провайдеров и цены…
Профиль модели
Бенчмарки
Arena Elo (LMSYS)1464
MMLU (Общие знания)90.3%
HumanEval (Кодинг)89.1%
MATH (Математика)92.1%
GPQA (Экспертные знания)67.4%
SWE-bench (Разработка)55.5%
История семейства
Линейка Gemini
Последовательность собрана по датам релиза моделей Google в каталоге. Она показывает соседние поколения, но не приписывает им совместимость или наследование архитектуры без отдельного источника.
Экосистема Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Сервисы, инструменты, материалы и обсуждения, связанные с моделью.
Сервисы с поддержкой модели
Откройте результаты по названию модели и проверьте актуальную интеграцию.
MCP и инструменты
Весь каталог- MCP Toolbox for Databases — вариант 2MCP Toolbox for Databases — open-source MCP-сервер от Google. Он напрямую соединяет AI-агенты, IDE и приложения с базами данных. Сервер работает в двух режимах: как готовый набор инструментов для быстрой работы и как фреймворк для создания собственных безопасных решений. Вы используете его, чтобы задавать вопросы на естественном языке, просматривать схемы таблиц, генерировать SQL-запросы и внедрять NL2SQL в production-среду. Сервер поддерживает основные СУБД и совместим с любыми MCP-клиентами. В режиме фреймворка вы задаёте строгие схемы, ограничения доступа и семантические индексы. Это упрощает внедрение AI-инструментов в production с полным контролем и аудитом. Для разработки собственных решений доступны SDK на Python, JavaScript, Go и Java.
- MCP Toolbox for Databases — googleapisMCP Toolbox for Databases — это открытый MCP-сервер от Google, который подключает AI-агентов, IDE и другие приложения напрямую к корпоративным базам данных. Сервер решает две задачи: даёт готовые инструменты для работы с данными через Gemini CLI, Claude Code, Codex и другие MCP-клиенты, а также предоставляет фреймворк для создания собственных безопасных инструментов — от NL2SQL до семантического поиска. Разработчикам и DevOps-инженерам не нужно писать обвязку: сервер сразу понимает схему базы, генерирует запросы и возвращает результаты. Продукт подходит для команд, которые хотят добавить AI-интерфейс к существующим базам данных без сложной интеграции. Фреймворк для кастомных инструментов даёт тонкий контроль безопасности — можно ограничить запросы, настроить роли и разрешить только читающие операции.
- Platform AIОфициальный MCP-сервер от Google. Он даёт ИИ-агентам прямой доступ к актуальной документации Google Maps Platform. Сервер ищет ответы в официальных руководствах, примерах кода на GitHub и архитектурных рекомендациях Architecture Center. Разработчики используют его, чтобы получать точные сниппеты для Maps JavaScript API, Places API, Routes API, Distance Matrix API и других сервисов. Главная проблема интеграции — устаревшие данные. Модели обучаются на срезах знаний, а документация Google меняется каждый месяц. Этот сервер решает проблему: он всегда обращается к живым источникам Google. Сервер официальный, бесплатный и совместим с любыми MCP-клиентами: Claude Desktop, Gemini CLI, редакторами кода.
Статьи и термины
Все статьиОбсуждения о Gemini 3.1 Flash Lite Preview
Задайте вопрос сообществу — карточка модели будет прикреплена автоматически.