google

Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite to najszybszy i najbardziej efektywny kosztowo model Google. Oferuje 1M context window, natywny multimodal i szybkość 363 tokens/sec.

MultimodalWysoka szybkośćEfektywność kosztowaGoogle Gemini
google logogoogleGemini 3.12026-03-03
Kontekst
1.0Mtokenow
Maks. wyjscie
66Ktokenow
Cena wejscia
$0.25/ 1M
Cena wyjscia
$1.50/ 1M
Modalnosc:TextImageAudioVideo
Mozliwosci:WizjaNarzedziaStreaming
Benchmarki
GPQA
86.9%
GPQA: Pytania naukowe poziomu doktoranckiego. Rygorystyczny benchmark z 448 pytaniami z biologii, fizyki i chemii. Eksperci PhD osiagaja tylko 65-74% dokładnosci. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 86.9% w tym benchmarku.
HLE
16%
HLE: Rozumowanie eksperckie wysokiego poziomu. Testuje zdolnosc modelu do demonstrowania rozumowania na poziomie eksperta w specjalistycznych dziedzinach. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 16% w tym benchmarku.
MMLU
88.9%
MMLU: Masowe wielozadaniowe rozumienie jezyka. Kompleksowy benchmark z 16 000 pytan z 57 przedmiotow akademickich. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 88.9% w tym benchmarku.
MMLU Pro
80%
MMLU Pro: MMLU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMLU z 12 032 pytaniami i trudniejszym formatem 10 opcji. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 80% w tym benchmarku.
SimpleQA
43.3%
SimpleQA: Benchmark dokładnosci faktycznej. Testuje zdolnosc modelu do udzielania dokladnych, faktycznych odpowiedzi. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 43.3% w tym benchmarku.
IFEval
85%
IFEval: Ocena przestrzegania instrukcji. Mierzy jak dobrze model przestrzega konkretnych instrukcji i ograniczen. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 85% w tym benchmarku.
AIME 2025
25%
AIME 2025: Amerykanski Zaproszeniowy Egzamin Matematyczny. Zadania matematyczne poziomu konkursowego z prestizowego egzaminu AIME. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 25% w tym benchmarku.
MATH
78%
MATH: Rozwiazywanie problemow matematycznych. Kompleksowy benchmark matematyczny testujacy rozwiazywanie problemow z algebry, geometrii, analizy. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 78% w tym benchmarku.
GSM8k
95%
GSM8k: Matematyka szkoly podstawowej 8K. 8 500 zadan matematycznych poziomu szkoly podstawowej. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 95% w tym benchmarku.
MGSM
92%
MGSM: Wielojezyczna matematyka szkolna. Benchmark GSM8k przetlumaczony na 10 jezykow. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 92% w tym benchmarku.
MathVista
75%
MathVista: Matematyczne rozumowanie wizualne. Testuje zdolnosc rozwiazywania problemow matematycznych z elementami wizualnymi. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 75% w tym benchmarku.
SWE-Bench
35%
SWE-Bench: Benchmark inzynierii oprogramowania. Modele AI probuja rozwiazac prawdziwe problemy GitHub w projektach Python. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 35% w tym benchmarku.
HumanEval
88%
HumanEval: Zadania programistyczne Python. 164 zadania programistyczne, gdzie modele musza generowac poprawne implementacje funkcji Python. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 88% w tym benchmarku.
LiveCodeBench
72%
LiveCodeBench: Benchmark programowania na zywo. Testuje umiejetnosci programowania na ciagle aktualizowanych, rzeczywistych wyzwaniach. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 72% w tym benchmarku.
MMMU
76.8%
MMMU: Rozumienie multimodalne. Benchmark rozumienia multimodalnego z 30 przedmiotow uniwersyteckich. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 76.8% w tym benchmarku.
MMMU Pro
76.8%
MMMU Pro: MMMU Edycja Profesjonalna. Ulepszona wersja MMMU z trudniejszymi pytaniami. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 76.8% w tym benchmarku.
ChartQA
91%
ChartQA: Pytania i odpowiedzi o wykresach. Testuje zdolnosc rozumienia i analizowania informacji z wykresow i diagramow. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 91% w tym benchmarku.
DocVQA
92%
DocVQA: Wizualne pytania o dokumentach. Testuje zdolnosc wydobywania informacji z obrazow dokumentow. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 92% w tym benchmarku.
Terminal-Bench
55%
Terminal-Bench: Zadania terminal/CLI. Testuje zdolnosc wykonywania operacji wiersza polecen. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 55% w tym benchmarku.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstrakcja i rozumowanie. Testuje plynna inteligencje poprzez nowe lamiglowki rozpoznawania wzorow. Gemini 3.1 Flash-Lite uzyskal 12% w tym benchmarku.

O Gemini 3.1 Flash-Lite

Dowiedz sie o mozliwosciach Gemini 3.1 Flash-Lite, funkcjach i jak moze pomoc Ci osiagnac lepsze wyniki.

Zoptymalizowany pod kątem wysokiej wydajności

Gemini 3.1 Flash-Lite to wysokowydajny model typu 'workhorse' od Google, zaprojektowany specjalnie dla deweloperów obsługujących duże obciążenia, gdzie niska latency i efektywność kosztowa są kluczowe. Wydany 3 marca 2026 roku, stanowi zoptymalizowany element serii Gemini 3.1, dostarczając 2,5x szybszy time-to-first-token oraz 45% wzrost prędkości wyjściowej w porównaniu do poprzednich generacji. Jest zdolny do strumieniowania ponad 360 tokens na sekundę, co czyni go idealnym do aplikacji czasu rzeczywistego i przetwarzania danych na ogromną skalę.

Natywny Multimodal z 1M Context

Model jest natywnie multimodal, obsługując tekst, obrazy, audio, wideo oraz pliki PDF w ramach ogromnego 1 milion-token context window. Pozwala to deweloperom przetwarzać gigantyczne zbiory danych, takie jak godzinne nagrania wideo czy obszerne archiwa prawne, bez konieczności stosowania złożonych potoków RAG. Jego możliwości wizyjne są szczególnie silne, doskonale radząc sobie z wizualnym odpowiadaniem na pytania dotyczące dokumentów oraz analizą wykresów.

Granularna kontrola dla deweloperów

Wyróżniającą cechą jest wprowadzenie 'Thinking Levels' (Minimal, Low, Medium, High). Ten parametr pozwala deweloperom na precyzyjne zwiększanie lub zmniejszanie głębi reasoning modelu w zależności od złożoności zadania. Taka elastyczność gwarantuje, że użytkownicy nie przepłacają za proste zadania, jak klasyfikacja, mając jednocześnie dostęp do rozszerzonej logiki przy bardziej strukturalnych operacjach, takich jak generowanie UI czy ekstrakcja danych.

Gemini 3.1 Flash-Lite

Przypadki uzycia dla Gemini 3.1 Flash-Lite

Odkryj rozne sposoby wykorzystania Gemini 3.1 Flash-Lite do osiagniecia swietnych wynikow.

Masowe tłumaczenia w czasie rzeczywistym

Płynnie przetwarzaj tysiące wiadomości na czacie lub zgłoszeń technicznych w ponad 100 językach przy minimalnej latency i wysokiej efektywności kosztowej.

Multimodal moderacja treści

Wykorzystaj natywne przetwarzanie wideo i obrazów do oznaczania nieodpowiednich treści w kanałach social media o wysokim throughput lub na platformach wideo.

Zautomatyzowana ekstrakcja danych strukturalnych

Wyodrębniaj złożone schematy JSON z ogromnych archiwów PDF lub długich dokumentów prawnych, korzystając z 1M token context window.

Zwinne prototypowanie front-endu

Błyskawicznie generuj funkcjonalne komponenty UI w React/Tailwind oraz landing pages z prędkością ponad 360 tokens na sekundę w procesie projektowania iteracyjnego.

Agentic orkiestracja zadań

Napędzaj stale działających agentów AI, którzy wykonują wieloetapowe planowanie, research w sieci i korzystają z narzędzi bez przekraczania budżetu na tokens.

Boty obsługi klienta o niskiej latency

Wdrażaj asystentów konwersacyjnych, którzy udzielają błyskawicznych odpowiedzi z regulowanym poziomem reasoning dla prostych i złożonych zapytań.

Mocne strony

Ograniczenia

Bezkonkurencyjny Throughput: Strumieniuje z prędkością 363 tokens na sekundę, co czyni go o 45% szybszym od 2.5 Flash w aplikacjach agentic działających w czasie rzeczywistym.
Sufit Reasoning: Znacznie niższa wydajność w logice abstrakcyjnej (12% ARC-AGI v2) w porównaniu do flagowych modeli dedykowanych do reasoning.
Agresywna polityka cenowa: Przy cenie 0,25 USD za 1M input tokens, kosztuje około 1/8 tego co Gemini 3.1 Pro, zachowując przy tym wysoką ogólną inteligencję.
Luki w zadaniach olimpijskich z matematyki: Trudności z matematyką na poziomie elitarnym, wynik zaledwie 25% w AIME 2025 w porównaniu do ponad 90% w przypadku modeli typu frontier model.
Natywna biegłość Multimodal: Wyjątkowa wydajność w zadaniach wizyjnych (92% DocVQA) i wideo (84,8% VideoMMMU) bez konieczności stosowania osobnych enkoderów.
Kalibracja faktograficzna: Wyższy wskaźnik halucynacji w zadaniach sprawdzających fakty (43,3% SimpleQA) niż w przypadku wersji Pro lub innych alternatyw klasy frontier model.
Precyzyjna kontrola zasobów: Pierwszy model oferujący dokładną kontrolę nad głębią reasoning, umożliwiając optymalizację stosunku kosztów do wydajności.
Dryf instrukcji: Może sporadycznie pomijać drobne ograniczenia formatowania w ekstremalnie długich, złożonych instrukcjach wieloetapowych.

Szybki start API

google/gemini-3.1-flash-lite-preview

Zobacz dokumentacje
google SDK
import { GoogleGenAI } from '@google/genai';

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

async function generate() {
  const prompt = "Wyodrębnij kluczowe encje z tego dokumentu.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  console.log(result.response.text());
}

generate();

Zainstaluj SDK i zacznij wykonywac wywolania API w kilka minut.

Co mowia ludzie o Gemini 3.1 Flash-Lite

Zobacz, co spolecznosc mysli o Gemini 3.1 Flash-Lite

Flash lite jest niesamowicie szybki i skuteczny w specyficznych procesach, takich jak podsumowania... to świetny skok wydajności.
użytkownik reddit
reddit
Gemini 3.1 Flash-Lite to dyskretny cios dla dostawców API średniego szczebla... korzyści kosztowe szybko się kumulują.
@9chaku
twitter
3.1 Flash-Lite przewyższa 2.5 Flash w większości benchmarków, będąc przy tym prawdziwym demonem szybkości!
Tulsee Doshi
twitter
Dla twórców budujących agenty AI na dużą skalę, to jest model, dzięki któremu bycie 'zawsze online' staje się przystępne. 363 t/s to szaleństwo.
@prince_twets
twitter
Ceny są obłędne. 0,25 USD za 1M input sprawia, że taniej jest wrzucić całe repozytoria do context window niż budować RAG.
użytkownik reddit
reddit
Czas do pierwszego token jest w zasadzie natychmiastowy. To pierwszy raz, kiedy model wydaje się szybszy niż moje własne pisanie.
DevGuru
hackernews

Filmy o Gemini 3.1 Flash-Lite

Ogladaj samouczki, recenzje i dyskusje o Gemini 3.1 Flash-Lite

Cena wynosi 25 centów za 1 milion input tokens i 1,50 USD za 1 milion output tokens... wciąż bardzo konkurencyjnie, biorąc pod uwagę szybkość.

Uważam ten model za niedoceniany w kodowaniu, szczególnie w front-endzie, gdzie dostarcza tokens ekstremalnie szybko.

To produkt skierowany do deweloperów potrzebujących skali bez latency typowej dla modeli Pro.

Multimodality tutaj to nie tylko gadżet; model radzi sobie z łatwością ze złożonymi plikami PDF.

Google naprawdę przesuwa granice tego, co model 'lite' może osiągnąć w 2026 roku.

Tym razem to Gemini 3.1 Flash Light, który ma być szybszą i tańszą wersją modelu Flash.

Te modele są potrzebne do zastosowań, w których wymagany jest wysoki throughput.

1 milion context window to już standard dla Gemini, ale zobaczenie go w tak szybkim modelu robi wrażenie.

Nie wygra olimpiady matematycznej, ale jest idealny do ekstrakcji danych i podsumowań.

Latency API jest w moich wczesnych testach znacznie niższa niż w przypadku GPT-4o-mini.

Ten nowy model AI od Google jest o 45% szybszy... i może zmienić sposób, w jaki każdy z nas buduje rozwiązania z AI.

Tryb niskiego thinking dla szybkich, prostych rzeczy. Tryb wysokiego thinking do ciężkich zadań... ta elastyczność odróżnia zabawkę od prawdziwego narzędzia.

W zadaniach SEO będzie to mój podstawowy wybór ze względu na cenę.

Fakt, że potrafi zobaczyć wideo i niemal natychmiast zrozumieć kontekst, zmienia zasady gry dla twórców treści.

Google sprawia, że obecnie bardzo trudno uzasadnić korzystanie z usług innych dostawców przy zadaniach o dużej skali.

Wiecej niz tylko prompty

Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI

Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.

Agenci AI
Automatyzacja web
Inteligentne workflow

Porady Pro dla Gemini 3.1 Flash-Lite

Wskazówki ekspertów, aby w pełni wykorzystać Gemini 3.1 Flash-Lite.

Wykorzystaj Thinking Levels

Ustaw thinking_level na 'minimal' dla prostych zadań, takich jak klasyfikacja, aby zmaksymalizować szybkość, ale używaj 'high' do generowania strukturalnego kodu.

Natywna analiza wideo

Przesyłaj surowe pliki wideo bezpośrednio do API, aby uzyskać szybsze wnioski dotyczące zdarzeń wizualnych i sygnałów audio jednocześnie, pomijając etapy transkrypcji.

Context window zamiast RAG

W przypadku zbiorów danych poniżej 1M tokens, wprowadź cały zestaw dokumentów do context window, aby wyeliminować błędy wyszukiwania i koszty wektorowych baz danych.

Optymalizacja dzięki Batchingowi

Używaj API do przetwarzania wsadowego dla zadań, które nie są pilne, aby jeszcze bardziej obniżyć koszty, ponieważ Flash-Lite jest specyficznie zoptymalizowany pod kątem asynchronicznego procesowania.

Opinie

Co mowia nasi uzytkownicy

Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj workflow

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Powiazane AI Models

anthropic

Claude Opus 4.5

Anthropic

Claude Opus 4.5 is Anthropic's most powerful frontier model, delivering record-breaking 80.9% SWE-bench performance and advanced autonomous agency for coding.

200K context
$5.00/$25.00/1M
xai

Grok-4

xAI

Grok-4 by xAI is a frontier model featuring a 2M token context window, real-time X platform integration, and world-record reasoning capabilities.

2M context
$3.00/$15.00/1M
moonshot

Kimi K2.5

Moonshot

Discover Moonshot AI's Kimi K2.5, a 1T-parameter open-source agentic model featuring native multimodal capabilities, a 262K context window, and SOTA reasoning.

262K context
$0.60/$2.50/1M
openai

GPT-5.1

OpenAI

GPT-5.1 is OpenAI’s advanced reasoning flagship featuring adaptive thinking, native multimodality, and state-of-the-art performance in math and technical...

400K context
$1.25/$10.00/1M
zhipu

GLM-4.7

Zhipu (GLM)

GLM-4.7 by Zhipu AI is a flagship 358B MoE model featuring a 200K context window, elite 73.8% SWE-bench performance, and native Deep Thinking for agentic...

200K context
$0.60/$2.20/1M
alibaba

Qwen3.5-397B-A17B

alibaba

Qwen3.5-397B-A17B is Alibaba's flagship open-weight MoE model. It features native multimodal reasoning, a 1M context window, and a 19x decoding throughput...

1M context
$0.60/$3.60/1M
anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
xai

Grok-3

xAI

Grok-3 is xAI's flagship reasoning model, featuring deep logic deduction, a 128k context window, and real-time integration with X for live research and coding.

128K context
$3.00/$15.00/1M

Często Zadawane Pytania o Gemini 3.1 Flash-Lite

Znajdź odpowiedzi na częste pytania o Gemini 3.1 Flash-Lite