Gemini 3.1 Flash-Lite Modell-Übersicht

Gemini 3.1 Flash-Lite ist ein kleines, schnelles und kostengünstiges LLM aus der Gemini 3.1 Modellfamilie. Wie auch das größere Gemini 3.1 Pro basiert Gemini 3.1 Flash-Lite auf der Gemini 3 Pro-Architektur. Es ist optimiert für häufig wiederholende Anwendungsfälle oder Aufgaben mit hohen Anforderungen an niedrige Latenzen. Im Vergleich zum Vorgänger Gemini 2.5 Flash-Lite ist 3.1 Flash-Lite ca. 2,5x so schnell um das erste Token zu generieren und hat insgesamt eine ca. 45 % höherere Output-Geschwindigkeit. Damit eignet sich Flash-Lite besonders gut für realtime Übersetzungen, schnelle, Klassifikationsaufgaben und den Einsatz in low-latency (Agenten-)Workflows.

API Dokumentation Vertex AI Docs Model Card Blog

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

1,05 Mio. Token

65,54k Token

Unbekannt

$0.25

$1.50

Unbekannt

Gemini 3.1 Flash-Lite Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Gemini 3.1 Flash-Lite Benchmark Übersicht

GPQA Diamond

HLE

LiveCodeBench

Gemini 3.1 Flash-Lite Performance im Vergleich zu anderen Modellen

Benchmark	Gemini 3.1 Flash-Lite	Gemini 3.1 Pro	Claude Sonnet 4.6	Qwen3.5	MiniMax-M2.5	GLM-5	GPT-5.3-Codex
Graduate-Level reasoning DiamondGPQA Diamond	86,9 %	94,3 %	89,9 %	—	85,2 %	86 %	—
Humanity's Last ExamHLE	16 %	44,4 %	33,2 %	28,7 %	19,4 %	30,5 %	—
LiveCodeBenchLiveCodeBench	72 %	2.887 %	—	83,6 %	—	—	—

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level reasoning Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3.1 Pro	94,3 %
Gemini 3 Deep Think	93,8 %
GPT-5.2 Pro	93,2 %
GPT-5.2	92,4 %
Gemini 3 Pro	91,9 %
Claude Opus 4.6	91,3 %
Claude Sonnet 4.6	89,9 %
GPT-5.1	88,1 %
Kimi K2.5 (Thinking)	87,6 %
Claude Opus 4.5	87 %
Gemini 3.1 Flash-Lite	86,9 %
GLM-5	86 %
GLM-4.7	85,7 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	85,7 %
MiniMax M2.5	85,2 %
Claude Sonnet 4.5	83,4 %
MiniMax M2.1	83 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	82,4 %
MiniMax-M2	78 %
Claude Haiku 4.5	73 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level reasoning Diamond. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5.2 Pro	50 %
GPT-5.2	45,5 %
Gemini 3.1 Pro	44,4 %
Gemini 3 Deep Think	41 %
Claude Opus 4.6	40 %
Gemini 3 Pro	37,5 %
Claude Sonnet 4.6	33,2 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	30,6 %
GLM-5	30,5 %
Kimi K2.5 (Thinking)	30,1 %
Qwen3.5-397B-A17B	28,7 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	25,1 %
GLM-4.7	24,8 %
Kimi K2 Thinking	23,9 %
MiniMax M2.1	22,2 %
MiniMax M2.5	19,4 %
GLM-4.6	17,2 %
Gemini 3.1 Flash-Lite	16 %
MiniMax-M2	12,5 %
GLM-4.5 Air	10,6 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3.1 Pro	2.887 %
DeepSeek-v3.2 Speciale	88,7 %
Kimi K2.5 (Thinking)	85 %
GLM-4.7	84,9 %
Qwen3.5-397B-A17B	83,6 %
DeepSeek-v3.2 Thinking	83,3 %
Kimi K2 Thinking	83,1 %
MiniMax-M2	83 %
GLM-4.6	82,8 %
MiniMax M2.1	81 %
Grok-4 Heavy	79,4 %
Grok-4	79,3 %
Qwen3 235B A22B Thinking 2507	74,1 %
GLM-4.5	72,9 %
Gemini 3.1 Flash-Lite	72 %
GLM-4.5 Air	70,7 %
Gemini 2.5 Flash	59,3 %
Kimi K2 (0905)	53,7 %
Qwen3 30B A3B Instruct 2507	43,2 %
Gemini 2.5 Flash-Lite	34,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Transformer
Input Kontextlänge	1,05 Mio.
Output Kontextlänge	65,54k
Tokenizer	Google SentencePiece Tokenizer

Besonderheiten

Anpassbare Thinking Levels	Vier Reasoning-Stufen: Minimal, Low, Medium und High.
Search Grounding	Integrierte Google-Suche
Code Execution	Natives Ausführen von Code innerhalb der API-Umgebung.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Extrem kosteneffizient
Mit nur $0,25/ 1 Mio. Input- und $1,50 / Mio. Output-Tokens ist Gemini 3.1 Flash-Lite ca. 8x günstiger als Gemini 3.1 Pro und lässt sich für viele reale Anwendungsfälle nutzen.
Hohe Geschwindigkeit
Laut Angaben von Google DeepMind erreicht Gemini 3.1 Flash-Lite bis zu 363 Token pro Sekunde. Kombiniert mit der schnellen Time-to-First-Token Geschwindigkeit lässt sich das Modell damit hervorragend für Low-Latency-Apps verwenden.
1M Token Kontextfenster
Mit bis zu 1 Million Token (multimodalem) Kontext kann Gemini 3.1 Flash-Lite große Kontexte verarbeiten.
Starke multimodale Fähigkeiten
3.1 Flash-Lite verarbeitet Text, Bilder, Audio, Video und PDFs. Dabei erreicht es in vielen Multimodal-Benchmarks starke Ergebnisse (VideoMMMU: 84,8 %, MMMU-Pro: 76,8 %).

Nachteile

Preview-Version
Wie von Google bereits bekannt, wird auch Gemini 3.1 Flash-Lite zunächst als Preview-Version veröffentlicht. Änderungen an der API oder der erwarteten Output-Qualität ist damit möglich.
Nur bis zu 64k Text-Output
Trotz multimodaler Eingabe beschränkt sich die Ausgabe von Gemini 3.1 Flash-Lite auf eher niedrige 64k Token Text-Output.
Proprietäres Modell
Das Modell ist ausschließlich über Googles APIs nutzbar und kann nicht lokal betrieben werden. Auch Fine-Tuning von Gemini 3.1 Flash-Lite ist nicht möglich.

Vergleiche Gemini 3.1 Flash-Lite mit anderen LLMs

Vergleiche Gemini 3.1 Flash-Lite mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	Veröffentlichung
Google DeepMind	Gemini 3.1 Flash-Lite	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$0.25	$1.50	03.03.2026
Google DeepMind	Gemini 3.1 Pro	Proprietär	Unbekannt	1 Mio.	64k	$2.00	$12.00	19.02.2026
Anthropic	Claude Sonnet 4.6	Proprietär	Unbekannt	200k	64k	$3.00	$15.00	17.02.2026
Alibaba	Qwen3.5	Apache 2.0	397 Mrd.	262,14k	65,54k	$0.40	$2.40	16.02.2026
MiniMax	MiniMax-M2.5	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	12.02.2026
Z.ai	GLM-5	MIT	744 Mrd.	200k	128k	$1.00	$3.20	11.02.2026
OpenAI	GPT-5.3-Codex	Proprietär	Unbekannt	400k	128k	unbekannt	unbekannt	05.02.2026
Anthropic	Claude Opus 4.6	Proprietär	Unbekannt	1 Mio.	128k	$5.00	$25.00	05.02.2026
Moonshot AI	Kimi K2.5	MIT	1.000 Mrd.	256k	96k	$0.60	$3.00	27.01.2026
MiniMax	MiniMax-M2.1	MIT	230 Mrd.	200k	128k	$0.30	$1.20	23.12.2025

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Provider & APIs

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