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Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite est le model le plus rapide et le plus efficace de Google. Il offre 1M de context, une multimodalité native et 363 tokens/sec pour la...

MultimodalHaute vitesseEfficacité des coûtsGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3.13 mars 2026
Contexte
1.0Mtokens
Sortie max.
66Ktokens
Prix entrée
$0.25/ 1M
Prix sortie
$1.50/ 1M
Modalité:TextImageAudioVideo
Capacités:VisionOutilsStreaming
Benchmarks
GPQA
86.9%
GPQA: Questions-Réponses Scientifiques Niveau Doctorat. Un benchmark rigoureux avec 448 questions à choix multiples en biologie, physique et chimie créées par des experts du domaine. Les experts en doctorat n'atteignent que 65-74% de précision, tandis que les non-experts obtiennent seulement 34% même avec un accès web illimité (d'où le terme 'résistant à Google'). Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 86.9% sur ce benchmark.
HLE
16%
HLE: Raisonnement d'Expertise de Haut Niveau. Teste la capacité d'un modèle à démontrer un raisonnement de niveau expert dans des domaines spécialisés. Évalue la compréhension approfondie de sujets complexes nécessitant des connaissances de niveau professionnel. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 16% sur ce benchmark.
MMLU
88.9%
MMLU: Compréhension Linguistique Multitâche Massive. Un benchmark complet avec 16 000 questions à choix multiples couvrant 57 matières académiques incluant les mathématiques, la philosophie, le droit et la médecine. Teste les connaissances générales et les capacités de raisonnement. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 88.9% sur ce benchmark.
MMLU Pro
80%
MMLU Pro: MMLU Édition Professionnelle. Une version améliorée du MMLU avec 12 032 questions utilisant un format plus difficile à 10 options. Couvre les mathématiques, la physique, la chimie, le droit, l'ingénierie, l'économie, la santé, la psychologie, les affaires, la biologie, la philosophie et l'informatique. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 80% sur ce benchmark.
SimpleQA
43.3%
SimpleQA: Benchmark de Précision Factuelle. Teste la capacité d'un modèle à fournir des réponses précises et factuelles à des questions directes. Mesure la fiabilité et réduit les hallucinations dans les tâches de récupération de connaissances. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 43.3% sur ce benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Évaluation du Suivi d'Instructions. Mesure la capacité d'un modèle à suivre des instructions et contraintes spécifiques. Teste la capacité à respecter les règles de formatage, les limites de longueur et autres exigences explicites. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 85% sur ce benchmark.
AIME 2025
25%
AIME 2025: Examen d'Invitation Américain en Mathématiques. Problèmes mathématiques de niveau compétition issus du prestigieux examen AIME conçu pour les lycéens talentueux. Teste la résolution de problèmes mathématiques avancés nécessitant un raisonnement abstrait, pas simplement de la correspondance de motifs. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 25% sur ce benchmark.
MATH
78%
MATH: Résolution de Problèmes Mathématiques. Un benchmark mathématique complet testant la résolution de problèmes en algèbre, géométrie, calcul et autres domaines mathématiques. Nécessite un raisonnement en plusieurs étapes et des connaissances mathématiques formelles. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 78% sur ce benchmark.
GSM8k
95%
GSM8k: Mathématiques Niveau Primaire 8K. 8 500 problèmes de mathématiques niveau primaire nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes. Teste l'arithmétique de base et la pensée logique à travers des scénarios réels comme les achats ou les calculs de temps. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 95% sur ce benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Mathématiques Niveau Primaire Multilingue. Le benchmark GSM8k traduit en 10 langues incluant l'espagnol, le français, l'allemand, le russe, le chinois et le japonais. Teste le raisonnement mathématique dans différentes langues. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 92% sur ce benchmark.
MathVista
75%
MathVista: Raisonnement Mathématique Visuel. Teste la capacité à résoudre des problèmes mathématiques impliquant des éléments visuels comme les graphiques, les diagrammes de géométrie et les figures scientifiques. Combine la compréhension visuelle avec le raisonnement mathématique. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 75% sur ce benchmark.
SWE-Bench
35%
SWE-Bench: Benchmark d'Ingénierie Logicielle. Les modèles d'IA tentent de résoudre de vrais problèmes GitHub dans des projets Python open-source avec vérification humaine. Teste les compétences pratiques en ingénierie logicielle sur des bases de code en production. Les meilleurs modèles sont passés de 4,4% en 2023 à plus de 70% en 2024. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 35% sur ce benchmark.
HumanEval
88%
HumanEval: Problèmes de Programmation Python. 164 problèmes de programmation écrits à la main où les modèles doivent générer des implémentations de fonctions Python correctes. Chaque solution est vérifiée par des tests unitaires. Les meilleurs modèles atteignent maintenant plus de 90% de précision. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 88% sur ce benchmark.
LiveCodeBench
72%
LiveCodeBench: Benchmark de Code en Direct. Teste les capacités de codage sur des défis de programmation réels continuellement mis à jour. Contrairement aux benchmarks statiques, utilise des problèmes frais pour éviter la contamination des données et mesurer les vraies compétences de codage. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 72% sur ce benchmark.
MMMU
76.8%
MMMU: Compréhension Multimodale. Benchmark de Compréhension Multimodale Multi-discipline Massive testant les modèles vision-langage sur des problèmes universitaires dans 30 matières nécessitant à la fois la compréhension d'images et des connaissances expertes. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 76.8% sur ce benchmark.
MMMU Pro
76.8%
MMMU Pro: MMMU Édition Professionnelle. Version améliorée du MMMU avec des questions plus difficiles et une évaluation plus stricte. Teste le raisonnement multimodal avancé aux niveaux professionnel et expert. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 76.8% sur ce benchmark.
ChartQA
91%
ChartQA: Questions-Réponses sur Graphiques. Teste la capacité à comprendre et raisonner sur les informations présentées dans les graphiques. Nécessite l'extraction de données, la comparaison de valeurs et l'exécution de calculs à partir de représentations visuelles de données. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 91% sur ce benchmark.
DocVQA
92%
DocVQA: Q&R Visuelle sur Documents. Benchmark de Questions-Réponses Visuelles sur Documents testant la capacité à extraire et raisonner sur les informations des images de documents incluant les formulaires, rapports et textes numérisés. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 92% sur ce benchmark.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Tâches Terminal/CLI. Teste la capacité à effectuer des opérations en ligne de commande, écrire des scripts shell et naviguer dans les environnements terminal. Mesure les compétences pratiques en administration système et flux de travail de développement. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 55% sur ce benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraction et Raisonnement. Corpus d'Abstraction et de Raisonnement pour l'AGI - teste l'intelligence fluide à travers des puzzles de reconnaissance de motifs nouveaux. Chaque tâche nécessite de découvrir la règle sous-jacente à partir d'exemples, mesurant la capacité de raisonnement général plutôt que la mémorisation. Gemini 3.1 Flash-Lite a obtenu 12% sur ce benchmark.

À propos de Gemini 3.1 Flash-Lite

Découvrez les capacités, fonctionnalités et façons d'utiliser Gemini 3.1 Flash-Lite.

Gemini 3.1 Flash-Lite est conçu pour les applications d'AI à haut volume où la vitesse de traitement est l'exigence technique principale. Contrairement aux models Pro plus larges, Flash-Lite utilise une architecture rationalisée qui privilégie le throughput, atteignant 363 tokens par seconde. Il sert d'outil spécialisé pour les développeurs construisant des agents vocaux en temps réel, des systèmes de modération de contenu automatisés et des pipelines d'extraction de données à grande échelle qui doivent rester rentables sous un trafic intense.

Malgré sa désignation « lite », le model maintient une fenêtre de context de 1 million de tokens. Il peut ingérer des fichiers audio bruts, des vidéos d'une heure et des centaines de pages de PDF en une seule requête. En introduisant les Thinking Levels, Google permet aux utilisateurs de choisir entre des réponses quasi instantanées pour les tâches simples et une phase de raisonnement plus approfondie pour la logique complexe. Cela offre plusieurs profils de performance au sein d'un point de terminaison API unique pour équilibrer coût et précision.

Le model est nativement multimodal, ce qui élimine le besoin d'outils externes pour transcrire l'audio ou décrire les images avant le traitement. Cette capacité native améliore les performances sur les tâches visuelles comme la réponse aux questions sur documents et l'analyse de graphiques. Les développeurs peuvent utiliser le paramètre thinking_level pour ajuster le temps de réflexion interne, adaptant efficacement l'effort du model en fonction de la complexité spécifique de chaque requête.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Cas d'utilisation de Gemini 3.1 Flash-Lite

Découvrez les différentes façons d'utiliser Gemini 3.1 Flash-Lite pour obtenir d'excellents résultats.

Traduction à haut volume

Traitement en temps réel de milliers de messages multilingues ou de tickets de support avec une latence inférieure à la seconde.

Routage intelligent de models

Agit comme un classificateur rapide pour déterminer si les requêtes entrantes doivent être transmises à des models plus onéreux.

Modération de contenu multimodal

Analyse de larges lots d'images et de vidéos générées par les utilisateurs pour la conformité de sécurité à faible coût.

Prototypage UI en temps réel

Génération de composants React ou Tailwind fonctionnels à partir de wireframes dessinés à la main ou de descriptions verbales.

Synthèse de documents longs

Condensation d'archives juridiques massives ou de manuels techniques sans perdre le contexte sur la fenêtre de 1M de tokens.

Transcription audio en direct

Conversion d'heures de réunions ou d'enregistrements de cours en résumés structurés et listes d'actions en une seule passe.

Points forts

Limitations

Performance fulgurante: Avec 363 tokens par seconde, c'est l'un des models les plus rapides du secteur pour une réactivité en temps réel.
Faible rappel factuel: Un score SimpleQA de 43,3 % indique un risque élevé d'hallucinations pour les connaissances générales sans Grounding.
Raisonnement avancé: Atteignant 86,9 % sur GPQA Diamond, il offre une logique scientifique de niveau doctoral dans une catégorie légère.
Augmentation des prix: Il est nettement plus coûteux que le précédent Gemini 2.5 Flash-Lite qu'il remplace dans la gamme.
Contrôle dynamique des coûts: Le paramètre Thinking Levels permet un contrôle granulaire des dépenses de calcul par requête.
Latence accrue en réflexion élevée: L'utilisation du niveau de réflexion élevé ajoute environ 7 à 10 secondes de pré-calcul avant le début de la génération.
Multimodalité unifiée: L'ingestion native d'audio, de vidéo et de PDF élimine le besoin de pipelines d'orchestration complexes avec plusieurs models.
Refus de sécurité: Les tests internes montrent une baisse de 21,7 % de la cohérence de la sécurité image-vers-texte lors d'exercices de red-teaming.

Démarrage rapide API

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

Voir la documentation
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/generative-ai";

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({
  model: "gemini-3.1-flash-lite-preview",
  generationConfig: {
    thinkingConfig: { thinking_level: "high" }
  }
});

const result = await model.generateContent("Crée une interface de tableau de bord météo.");
console.log(result.response.text());

Installez le SDK et commencez à faire des appels API en quelques minutes.

Ce que les gens disent de Gemini 3.1 Flash-Lite

Voyez ce que la communauté pense de Gemini 3.1 Flash-Lite

La capacité de codage de 3.1 Flash-Lite est étonnamment bonne pour le développement front-end ; il a codé une visionneuse à 360 degrés parfaitement.
WorldofAI
youtube
Gemini 3.1 Flash-Lite est le model pour construire des AI Agents multimodaux toujours actifs. Il lit, connecte et consolide tout.
Shubham Saboo
twitter
Le prix est un choc massif. Un bond de 3,75x sur les tokens en sortie va piquer si vous avez un budget cloud serré.
Binary Verse AI
youtube
Il déplace le fardeau de la complexité de l'architecture de votre équipe d'ingénierie vers l'infrastructure de Google.
Julian Goldie
youtube
Encore une baisse de prix pour l'intelligence. Haute vitesse, faible coût, intelligence élevée. Un excellent model pour le routage agentic.
ctgtplb
twitter
Le context de 1M reste la fonctionnalité phare ici. Je peux vider des dossiers de repo entiers et cela fonctionne simplement avec un TTFT inférieur à la seconde.
DevFlow_26
reddit

Vidéos sur Gemini 3.1 Flash-Lite

Regardez des tutoriels, critiques et discussions sur Gemini 3.1 Flash-Lite

On dirait qu'ils ont réussi à intégrer beaucoup d'intelligence dans ce model d'une manière ou d'une autre.

Je l'utiliserais pour des charges de travail à haut débit très bien définies.

La capacité front-end du Flash-Lite est même meilleure que celle de la plupart des models avec lesquels j'ai travaillé.

Il a littéralement créé une visionneuse parfaitement fonctionnelle en une seule fois.

Ce model est idéal pour ceux qui ont besoin de vitesse sans sacrifier toute la logique.

Ce model est ce qu'on appelle un bourreau de travail... spécifiquement conçu pour les tâches à haut débit.

Si vous l'exécutez avec un budget de réflexion minimal, il fonctionne essentiellement comme un model sans raisonnement et est extrêmement rapide.

Il a fait un travail remarquablement bon sur le site web que nous avons en sortie.

Le rapport vitesse-coût est la vraie raison pour laquelle vous déplacerez vos applications de production ici.

Il gère les entrées multimodales nativement, ce qui est un avantage énorme sur les concurrents.

Atteindre près de 87 % sur GPQA Diamond avec un model labellisé lite bouleverse tout notre système de catégorisation.

N'utilisez pas ce model comme un oracle factuel... vous devez lui fournir les faits.

Avec 3.1 Flash-Lite, vous évitez de lancer trois autres microservices... cette simplicité vaut de l'argent.

L'augmentation de 45 % de la vitesse de sortie se ressent immédiatement dans la réponse en streaming.

Vous obtenez 1M de context pour quelques centimes, ce qui semble toujours magique en production.

Plus que de simples prompts

Optimisez votre flux de travail avec l'Automatisation IA

Automatio combine la puissance des agents IA, de l'automatisation web et des integrations intelligentes pour vous aider a accomplir plus en moins de temps.

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Automatisation Web
Flux Intelligents

Conseils Pro pour Gemini 3.1 Flash-Lite

Conseils d'experts pour tirer le meilleur parti de Gemini 3.1 Flash-Lite.

Configurer les Thinking Levels

Utilisez un niveau de réflexion minimal pour la classification afin de réduire les coûts, mais passez à un niveau élevé pour les tâches de codage complexes.

Activer le Grounding

Utilisez toujours le Grounding avec Google Search pour les tâches nécessitant un rappel factuel, car la précision factuelle de base est plus faible.

Télécharger des fichiers bruts

Évitez de pré-traiter l'audio ou la vidéo en texte ; téléchargez plutôt des fichiers bruts pour tirer parti de la multimodalité native.

Utiliser les System Instructions

Appliquez strictement les schémas JSON via le paramètre system_instruction pour minimiser les tokens de correction de sortie.

Témoignages

Ce Que Disent Nos Utilisateurs

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Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Questions Fréquentes sur Gemini 3.1 Flash-Lite

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