Gemini 3.1 Flash-Lite
Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 3 mars 2026
- Réflexion réglable
- Poids fermés
- En ligne seulement
- Classe énergétique C
Son bilan?
- Au classement général, 110e sur 257, dans un peloton de 30 modèles que la marge d'erreur ne permet pas de séparer.
- Pas encore classé en code, tâches d'agent, maths et compréhension d'images : trop peu de mesures.
Estimationenviron 0,87 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Score général?
72,4de 68,8 à 76,1
Les dix tâches?
- Raisonnement71,9Rang 81 · 44 %, voir le classement Raisonnement
- Code75,1Provisoire · 25 %, voir le classement Code
- Agents69,0Provisoire · 12 %, voir le classement Agents
- Usage74,8Rang 105 · 100 %, voir le classement Usage
- Maths73,7Provisoire · 38 %, voir le classement Maths
- Sciences72,1Rang 74 · 80 %, voir le classement Sciences
- Français82,8Rang 30 · 100 %, voir le classement Français
- Vision75,1Provisoire · 33 %, voir le classement Vision
- Écriture76,1Rang 100 · 100 %, voir le classement Écriture
- Web68,4Rang 115 · 100 %, voir le classement Web
Artificial Analysis
Hors du scoreArtificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.
| Version évaluée | Indice | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 15,6 | non publié | 0,0 jetons/s | 0,00 s | 0,25 $ / 1,5 $ |
Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Peut-il tourner chez vous ?
Non. Gemini 3.1 Flash-Lite est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
- DeepSeek-V3.2-Exp · Serveur72,1
- GLM-4.6 · DGX Station72,1
- DeepSeek-V3.1-Terminus · Serveur72,9
Ces trois modèles ouverts ont le score le plus proche. Eux se téléchargent, et peuvent tourner sur votre machine ou sur votre serveur.
Fiche technique
- Prix
- 0,22 € / 1,30 €entrée / sortie, par million de jetons
- Fenêtre de contexte
- 1 048 576 jetonsenviron 786 000 mots
- Entrées
- Texte, image, vidéo, son, PDF
- Réflexion
- Minimale, faible, moyenne, élevéequatre niveaux réglables
- Paramètres
- Non communiqué
- Licence
- Propriétairepoids fermés, accès par l'éditeur
- Classe énergétique
- Csur une échelle de A à G
- Hébergement en Europe
- Possible
- Connaissances jusqu'à
- Janvier 2025
Où le trouver
Liens directs, sans affiliationÀ lire sur Clubic
1 article · relevé du
Une sélection automatique des articles de Frandroid, Numerama et Clubic consacrés à ce modèle. Ces trois médias appartiennent au groupe Humanoid. Les articles n'entrent pas dans le score.
En bref
- Quel est le score de Gemini 3.1 Flash-Lite ?
- Gemini 3.1 Flash-Lite obtient un score IA de 72,4, avec une marge de 68,8 à 76,1, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 110e sur 257 modèles, à partir de 29 mesures.?
- Dans quelles tâches Gemini 3.1 Flash-Lite est-il le plus fort ?
- Ses deux meilleures tâches sont français (82,8) et écriture (76,1). Sa tâche la plus faible est web (68,4).
- Gemini 3.1 Flash-Lite peut-il tourner en local ?
- Non. Gemini 3.1 Flash-Lite est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
- Combien coûte Gemini 3.1 Flash-Lite ?
- 0,22 € par million de jetons en entrée et 1,30 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 0,87 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
- Qui édite Gemini 3.1 Flash-Lite ?
- Gemini 3.1 Flash-Lite est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 3 mars 2026. C'est un modèle fermé.