美东时间 3 月 3 日周二中卫泡沫板专用胶厂，谷歌出 Gemini 3 系列中速度快、价比的模型—— Gemini 3.1 Flash-Lite。它为开发者大规模频工作负载设计，以低价格实现不妥协的智能表现。

Gemini 3.1 Flash-Lite 于 3 日当天起以预览版形式向开发者开放，可通过谷歌 AI Studio 的 Gemini API 接入，企业用户则可经由谷歌云 Vertex AI 平台使用。使用该模型需特定硬件或软件配置，用户只需通过 API 调用即可接入。

谷歌透露，根据 Artificial Analysis 基准测试，3.1 Flash-Lite 在个答案响应时间上较 Gemini 2.5 Flash 提 2.5 倍，输出速度提升 45，同时维持相近或优的质量水准。

谷歌表示，该模型在 Arena.ai 排行榜上获得 1432 的 Elo 评分，并在多项理与多模态理解基准测试中越同别其他模型，甚至优于上代体量大的 Gemini 模型。目前已有 Latitude、Cartwheel、Whering 等企业在早期测试中使用该模型，并反馈出显著的率与成本优势。

定位与价格：频场景下的价比选

谷歌 DeepMind 在模型说明文件中将 3.1 Flash-Lite 定位为"具备成本益、速度快中卫泡沫板专用胶厂，针对频、对延迟敏感的任务（如翻译和内容分类）进行优化"的模型，是 Gemini 3 系列原生多模态理模型族的新成员。

在价格面，3.1 Flash-Lite 定价为每百万输入 token 0.25 美元、每百万输出 token 1.50 美元。谷歌在官博客中指出，该定价仅为大型模型的小部分，适需要大规模部署、同时对成本度敏感的开发者和企业用户。

该模型支持文本、图像、音频与等多模态输入，上下文窗口长达 100 万 token，输出上限为 6.4 万 token，可满足从文件摘要到复杂多模态任务的广泛需求。

能基准：越同并挑战上代旗舰

在核心能指标上，谷歌援引 Artificial Analysis 基准测试数据称，3.1 Flash-Lite 的个答案响应时间（Time to First Answer Token）比 Gemini 2.5 Flash 快 2.5 倍中卫泡沫板专用胶厂，输出速度提升 45。

在智能能力评估面，该模型在 Arena.ai 排行榜上获得 1432 的 Elo 评分，在 GPQA Diamond 测试中得分 86.9，在 MMMU Pro 测试中得分 76.8，谷歌表示这两项成绩均越同别竞争模型。

值得注意的是，谷歌特别强调 3.1 Flash-Lite 在部分基准测试中甚至越了上代体量大的 Gemini 2.5 Flash，PVC管道管件粘结胶这意味着在特定工作负载下，用户需支付旗舰模型的价格即可获得优能。

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核心特：可调节的"思考层"中卫泡沫板专用胶厂

除速度与成本外，3.1 Flash-Lite 的项差异化是在 AI Studio 和 Vertex AI 中内置"思考层"（thinking levels）控制，允许开发者根据任务复杂程度灵活调整模型的理度。

谷歌在官博客中写道，这"对于管理频工作负载至关重要"。对于翻译、内容审核等以成本为优先的批量任务，开发者可选用较低思考层以压缩成本；对于生成用户界面、创建模拟场景或遵循复杂指令等需要度理的任务，则可调思考层以提升输出质量。

在架构层面，谷歌 DeepMind 披露，3.1 Flash-Lite 基于 Gemini 3 Pro 构建，训练使用谷歌自研的张量处理单元（TPU）及 JAX 与 ML Pathways 软件框架完成。

企业反馈：率与指令遵循能力获度认可

多早期测试企业对 3.1 Flash-Lite 给出了正面评价，尤其集中于速度、指令遵循能力和规模化处理能力三个维度。

AI 叙事平台 Latitude 的 AI 负责人 Kolby Nottingham 表示："谷歌的模型在同类产品中展现出与伦比的指令遵循能力和速度，成功率比我们之前使用的模型出 20，理速度快 60，使 Latitude 能够为广泛的受众提供复杂的叙事体验。"

AI 动画工具 Cartwheel 席科学 Andrew Carr 则称该模型为"智能与速度比可匹敌"，并指出：" 它在工具调用面表现出，能够在大模型所需时间的小部分内快速探索代码库。我们拥有大量多模态标注使用场景，在大规模应用中，Flash-Lite 成为我们处理多数据、获取多洞察的关键解锁工具。"

时尚应用 Whering 的 CEO Bianca Rangecroft 表示，通过将 3.1 Flash-Lite 整进分类流程，Whering 在商品标签标注上实现了 " 的致 "，即使面对复杂的时尚品类，也能提供 " 确定、可重复的结果 "。

企业 AI 平台 HubX 联创始人 Kaan Ortabas 则提供了具体数据："作为根编排与内容引擎，Gemini 3.1 Flash-Lite 持续实现 10 秒以内的完成时间、接近实时的流式输出、约 97 的结构化输出规率以及 94 的意图路由准确率，在速度、指令度和成本益之间取得了卓越平衡。"

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