Pwede ko bang patakbuhin ang Gemini 3.1 Flash Lite Preview nang lokal?

Hindi. Hindi inilabas ng Google ang open weights para sa modelong ito; API lang ang access.

Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context?

Ang input ay $0.25 kada milyon tokens at ang output ay $1.50 kada milyon tokens, na may context window na 1,048,576 tokens.

Gemini 3.1 Flash Lite Preview

2072°

#llm #google #paningin #audio #video #pangangatwiran

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

Google | 1,048,576 token context | $0.25/M input, $1.50/M output. Ang Gemini 3.1 Flash Lite Preview ay ang high-efficiency na modelo ng Google na optimized para sa high-volume na mga gamit. Nalalampasan nito ang Gemini 2.5 Flash Lite sa pangkalahatang kalidad at papalapit sa performance ng Gemini 2.5 Flash sa mga pangunahing kakayahan. Ang mga pagpapabuti ay sumasaklaw sa audio input/ASR, RAG snippet ranking, pagsasalin, data extraction, at code completion. Sinusuportahan ang buong thinking levels (minimal, low, medium, high) para sa mas detalyadong cost/performance trade-offs. Presyo ay kalahati ng Gemini 3 Flash.

Mga gabay para sa model na ito

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Paano pumili ng AI model sa Oktubre 2026: ang balita sa closed source, tapos ang open weights na sulit i-download

Open weights vs open source vs API-only: ano talaga ang pwede mong gawin

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang Gemini 3.1 Flash Lite Preview ay cut-price efficiency model ng Google, ginawa para sa high-volume workloads kung saan mas mahalaga ang gastos kada token kaysa sa raw capability. Mas maganda ito kaysa Gemini 2.5 Flash Lite sa pangkalahatang kalidad at papalapit sa Gemini 2.5 Flash, na may kapansin-pansing pagbuti sa pagsasalin, data extraction, audio transcription, at code completion. Kung nagpapatakbo ka ng mga pipeline sa malaking sukat at hindi kailangan ng frontier model, sulit itong tingnan.

Kilalang-kilala sa

Mahigit isang milyong token na context window para sa mahahabang dokumento at transcript
Native na suporta sa audio, video, at vision inputs
Apat na thinking levels para ma-tune ang gastos laban sa lalim ng reasoning
Mas malakas na pagsasalin at data extraction kaysa sa nauna
Presyo ay kalahati ng Gemini 3 Flash

Mag-ingat sa

Sarado ang weights, API-only — hindi mo ito mapapatakbo nang lokal o i-self-host.
Preview status kaya maaaring magbago ang behavior o presyo bago maging general availability.
Ang output tokens ay anim na beses ang presyo kumpara sa input tokens; bantayan ang ratio na ito sa generative tasks.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

Bulk data extraction task

Narito ang limang customer support emails. Para sa bawat isa, i-extract: ang problema na sinabi ng customer, ang produktong binanggit, at ang antas ng urgency (mababa, katamtaman, mataas). Ibalik ang resulta bilang JSON array na may mga field: problem, product, urgency. Ituring na null ang nawawalang impormasyon. Email 1: Hindi dumating ang order #4421 pagkatapos ng tatlong linggo. Kailangan ko ito para sa isang event ngayong Biyernes. Email 2: Palaging nagka-crash ang app sa iOS 17 kapag binubuksan ko ang settings tab. Email 3: Nagtatanong lang kung may student discount kayo.

Isalin at panatilihin ang tono

Isalin ang sumusunod na marketing paragraph sa French, Spanish, at Brazilian Portuguese. Panatilihin ang impormal at conversational na tono — huwag gawing pormal o corporate. Pagkatapos ng bawat pagsasalin, magdagdag ng isang pangungusap na nagsasaad ng anumang parirala na kailangang i-adapt sa kultura at bakit. Teksto: "Ginawa namin ang tool na ito dahil sawa na kami sa paulit-ulit at mabagal na software. Walang jargon, walang kalabisan — ang kailangan mo lang talaga, gumagana ayon sa inaasahan mo."

Ibuod ang mahabang dokumento

Basahin ang teksto sa ibaba at gumawa ng tatlong output: 1) isang one-paragraph executive summary para sa non-technical na mambabasa, 2) isang bullet list ng limang pinakamahalagang katotohanan o desisyon, 3) isang listahan ng anumang bukas na tanong o hindi pa nalulutas na isyu na iniwan ng dokumento. Maging maikli at huwag magdagdag ng impormasyon na wala sa teksto. [I-paste dito ang iyong dokumento]

Ihambing sa

Gemma 4 31B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.20/M input, $0.40/M output
Gemma 4 26B A4B
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.09/M input, $0.30/M output
Gemma 3 27B
Modelong bukas ang timbang
131,072 token na konteksto · $0.08/M input, $0.45/M output
gemma 4 31B it turbo
Modelong bukas ang timbang
262,144 token na konteksto · $0.09/M input, $0.34/M output

Higit pang mga text model mula sa google

Mga tanong na madalas itanong

Pwede ko bang patakbuhin ang Gemini 3.1 Flash Lite Preview nang lokal?: Hindi. Hindi inilabas ng Google ang open weights para sa modelong ito; API lang ang access.
Magkano ang gastos at gaano kahaba ang context?: Ang input ay $0.25 kada milyon tokens at ang output ay $1.50 kada milyon tokens, na may context window na 1,048,576 tokens.
Paano ito ikinumpara sa Gemini 2.5 Flash Lite at Gemini 3 Flash?: Sabi ng Google, mas maganda ito kaysa Gemini 2.5 Flash Lite sa pangkalahatang kalidad at papalapit sa Gemini 2.5 Flash, habang kalahati lang ang presyo kumpara sa Gemini 3 Flash.

Hatol ng Kapitan
Isang makatwirang workhorse para sa high-volume extraction, translation, at audio pipelines — ang thinking levels ay tunay na kakaiba para sa modelong nasa ganitong presyo.

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang Gemini 3.1 Flash Lite Preview ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm google paningin audio video pangangatwiran pagsasalin pagkuha ng datos

Mag-browse ayon sa pamilya ng model