Gemini 3.1 Flash Lite
8891°
<gemini31-flash>
Les applications qui supportent les tags ModelTrends vous permettent d'exécuter/installer des modèles en copiant ce code dans votre prompt sans aucune configuration. Cherchez notre icône dans les applications qui le supportent, comme Prism (ci-dessous).
Lancer ce modèle
Offres / Pub
Easy Creator (Prism) Web
Illimité · forfait fixe
Idéal pour les débutants. Flux de travail puissants, courbe d'apprentissage faible.
PirateDiffusion Telegram
Illimité · forfait fixe
Créez des vidéos, images, personnages de chat personnalisés, et plus encore.
Pro studio (SpyGlass) Web
Illimité · forfait fixe
Parcourez les modèles, générez et affinez depuis n'importe quel navigateur ou téléphone.
Discord bot (Vector)
Illimité · forfait fixe
Ajoutez Vector à votre serveur ou rejoignez le Discord de Vector. Créez tout ce que vous voulez !
Unified Editor Web
Illimité · forfait fixe
Éditeur pour images et vidéos : générez, modifiez, améliorez et plus encore sur une seule page.
OpenRouter Terminal / API
Payer par token
Discute avec ce modèle dans le navigateur ou appelle-le depuis ton code avec une clé API.
Applications locales
Nécessite une configuration
Installe des programmes locaux si ton ordinateur est assez puissant.
ModelDuel Web
Paiement à l'usage
Génère la même invite sur jusqu'à 50 modèles checkpoint/base en même temps.
Guides pour ce modèle
Les 10 alternatives à ChatGPT les moins chères en 2026 : modèles locaux gratuits, offres gratuites et forfaits à prix fixe
Comment choisir un modèle d'IA en octobre 2026 : les nouveautés des modèles fermés, puis les poids ouverts à télécharger
Poids ouverts vs open source vs API uniquement : ce que tu peux vraiment faire
Google | contexte de 1 048 576 tokens | 0,25 $/M en entrée, 1,50 $/M en sortie. Gemini 3.1 Flash Lite est le modèle multimodal haute efficacité GA de Google optimisé pour les charges de travail à faible latence et à haut volume. Il prend en charge les entrées texte, image, vidéo, audio et PDF, et est conçu pour des flux de travail agentiques légers, une extraction simple de données et des applications où la réactivité et le coût API sont les principales contraintes. Supporte tous les niveaux de réflexion (minimal, faible, moyen, élevé) pour des compromis précis entre coût et performance. Tarifé à moitié du coût de Gemini 3 Flash.
Notes du capitaine
Notes du 2026-10-13
Gemini 3.1 Flash Lite est le modèle multimodal léger de Google conçu pour la rapidité et le volume, pas pour la profondeur. Il gère texte, images, vidéo, audio et PDF, et coûte moitié moins que Gemini 3 Flash. Si votre priorité est le débit et le coût plutôt que le raisonnement de pointe, c’est le point de départ.
Connu pour
- Fenêtre de contexte de plus d’un million de tokens pour longs documents et transcriptions
- Accepte images, vidéo, audio et PDF en plus du texte
- Niveaux de réflexion ajustables pour équilibrer coût et profondeur de raisonnement
- Tarif à 0,25 $/M tokens en entrée — moitié du coût de son homologue Flash
- Conçu pour pipelines agentiques légers et extraction de données simple
Attention à
- Poids fermés, API uniquement — impossible de l’exécuter localement ou en auto-hébergement.
- Les niveaux de réflexion plus élevés augmentent coût et latence ; prévoyez un budget en conséquence.
- Optimisé pour l’efficacité, pas pour la performance de pointe — les tâches complexes de raisonnement peuvent décevoir.
Prompts à essayer
Extraire des données structurées depuis un texte
Voici un bloc de texte brut d’une facture. Extraire le nom du fournisseur, le numéro de facture, les lignes d’articles avec prix unitaires, sous-total, taxe et total. Retournez le résultat sous forme d’objet JSON. Si un champ manque dans le texte, mettez sa valeur à null.
Texte de la facture :
Acme Supplies — INV-00482 — 3x Widget A @ 12,00 $, 1x Widget B @ 45,00 $ — Sous-total 81,00 $ — Taxe (8 %) 6,48 $ — Total 87,48 $
Résumer un long document
Je vais coller ci-dessous un long document de politique. Donnez-moi un résumé en français clair en trois paragraphes : ce que couvre la politique, ce qu’elle exige des utilisateurs, et les conséquences en cas de non-respect. Chaque paragraphe doit faire moins de 80 mots et éviter le jargon juridique.
Décrire et analyser une image
Je joins une capture d’écran d’un tableau de bord de données. Listez chaque métrique visible, notez la valeur actuelle et tout indicateur de tendance affiché, puis signalez toute valeur anormale comparée aux autres. Soyez précis — donnez les chiffres, pas des impressions vagues.
Comparer avec
- Gemma 4 31BModèle à poids ouvertsContexte de 262,144 tokens · entrée $0.20/M, sortie $0.40/M
- Gemma 4 26B A4BModèle à poids ouvertsContexte de 262,144 tokens · entrée $0.09/M, sortie $0.30/M
- Gemma 3 27BModèle à poids ouvertsContexte de 131,072 tokens · entrée $0.08/M, sortie $0.45/M
- gemma 4 31B it turboModèle à poids ouvertsContexte de 262,144 tokens · entrée $0.09/M, sortie $0.34/M
Plus de modèles de texte de google
Questions fréquentes
- Puis-je exécuter Gemini 3.1 Flash Lite localement ?
- Non — Google n’a pas publié les poids ouverts pour ce modèle. Il est uniquement accessible via API.
- Quel est le coût et quelle est la longueur du contexte ?
- Le tarif est de 0,25 $ par million de tokens en entrée et 1,50 $ par million de tokens en sortie, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens.
- En quoi diffère-t-il de Gemini 3 Flash ?
- Gemini 3.1 Flash Lite coûte moitié moins que Gemini 3 Flash et est optimisé pour une latence plus faible et des charges plus volumineuses, ce qui en fait le meilleur choix lorsque coût et rapidité priment sur la capacité maximale.
Verdict du capitaineLe choix raisonnable quand vous avez besoin d’une couverture multimodale, d’un contexte d’un million de tokens, et d’une facture qui ne pique pas.
Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
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Also ranked: #38 Hottest Text / LLM model · #38 Hottest Text / LLM text model
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Tendance de popularité de Gemini 3.1 Flash Lite
Score de chaleur depuis 7 May 2026
Score de popularité
8,891°
Cette semaine
▲
28.9%
8,857° alors, 8,891° maintenant
Ce mois-ci
▲
224%
8,735° alors, 8,891° maintenant
L'année passée
n/a
Pas encore publié/suivi
7,000°
Plancher
L’échelle va de 0° à 9 999°. Tout ce qui est en dessous de 7,000° est réservé aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, ils portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes. 7,000° est le point où les données mesurées commencent : un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est au plancher, et les mesures remplissent les degrés au-dessus. Le plancher ne dit rien sur le modèle ; seuls les degrés au-dessus le font, et ce sont eux qui différencient un modèle d’un autre.
+1,599°
Tokens OpenRouter
2,140,109,361,112 tokens traités par ce modèle via OpenRouter au cours des 30 derniers jours, prompts et réponses confondus. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement dans le terme de téléchargement, 214,010 au total ; les tokens du dernier jour s'ajoutent au taux d'adoption. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+292°
Taux d’adoption
Environ 7,770 téléchargements par jour, mesurés entre deux relevés des sources, jamais estimés à partir d’une moyenne sur la durée. La vitesse compte pour un quart du terme téléchargement, donc une poussée récente apparaît sans qu’un pic d’un jour dépasse des années d’usage.
Afficher le détail
Chaque chiffre sur ce site peut être vérifié. Le score de popularité de ce modèle est de 8,891°, et voici comment il est construit, ingrédient par ingrédient, avec le total cumulé après chaque étape : le plancher, les degrés ajoutés par chaque source, le bonus pour le type de modèle et ce que l’âge de ses poids enlève. Les couleurs correspondent aux bandes du graphique ci-dessus. Le glossaire à la fin définit chaque terme.
- 1Commence au plancher.Pourquoi 7,000° et pas zéro : l’échelle va de 0° à 9 999°, et la partie en dessous de 7,000° est réservée aux modèles dont aucune source ne rapporte encore de données, qui portent un nombre de remplacement pour que les listes restent complètes et ne dépassent jamais un modèle avec données. 7,000° est le point où les données mesurées commencent. Un modèle avec de vraies données mais presque aucun téléchargement est ici ; tout ce qui suit est une mesure, et l’espace au-dessus du plancher contient dix paliers de dix fois plus de téléchargements à 300° chacun. Le plancher est le même pour tous les modèles, donc il ne décide rien ; ce sont les degrés au-dessus qui le font.7,000°total en cours
- 2Ajoute les téléchargements.214,010 équivalents de téléchargement au total, venant de Tokens OpenRouter. Multiplier les téléchargements par dix ajoute le même 300°, donc la taille compte mais ne domine jamais le score.+1,599°8,599°total en cours
- 3Ajoute le taux d’adoption.Environ 7,770 téléchargements par jour en ce moment, mesurés entre deux relevés, à un quart du poids.+292°8,891°total en cours
- =Le score de chaleur.La place de ce modèle dans chaque liste de ce site. Rien d’autre ne le modifie.8,891°
Glossaire : les termes utilisés ici
- Score de chaleur
- Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
- Plancher
- Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
- Équivalents de téléchargement
- Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
- Échelle logarithmique
- On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
- Likes
- Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
- Taux d’adoption
- Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
- Mesuré et estimé
- Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
- Seeder
- Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
- AI Horde
- Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
- Sites de génération
- Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
- Tokens OpenRouter
- Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modèle complet (checkpoint)
- Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
- LoRA et embedding
- Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
- Famille et poids
- La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
- Âge
- Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
- Boost de la famille
- Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
- Score de remplacement
- Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
- Nouveau ! (période de grâce)
- Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
- Tendance
- Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
- Modèle typique
- Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.
Voici comment la popularité de ce modèle a évolué par rapport au reste du catalogue : sa croissance en téléchargements, likes et utilisation à chaque période, comparée à la croissance typique des modèles sur la même période, avec son score de chaleur à ce moment-là. Au-dessus de la croissance typique, c’est une hausse, en dessous, une baisse. Le passé est reconstitué à partir des totaux d’aujourd’hui, du premier jour du modèle et de sa vitesse de téléchargement mesurée quand il y a deux relevés ; un modèle qui n’existait pas au début d’une période affiche n/a.
Gemini 3.1 Flash Lite est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM, consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance et ouvrez-le sur PirateDiffusion ou BitVector pour l'essayer.
Plus de modèles Text / LLMPlus de Texte / LLM Text / LLMllmgooglevisionaudiovidéoraisonnementrapidebudget
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Modèles Text / LLM
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3
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3
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1
Modèles MiniMax H3
364
Modèles Hunyuan
204
Modèles Ideogram
20
Modèles Krea2
717
Modèles Qwen
20
Modèles Qwen2
47
Modèles Ltx2
153