Модель · Google
Gemini 3.5 Flash Lite
Бюджетная модель Google для массовых агентных задач, поиска и разбора документов, где важны скорость и низкая цена
вышла 21 июля
Рейтинг Epoch AIСводная оценка общих возможностей модели: статистическая модель выводит её из результатов на многих бенчмарках с учётом их сложностиШкала условная (Claude 3.5 Sonnet = 130, GPT-5 = 150); интервал — 90-процентный диапазон оценки, и модели с перекрывающимися интервалами надёжно не различаются.Подробнее на английском ↗
77 место из 266
индекс 145, вероятный разброс 143–147 · весь рейтинг →
| Бенчмарк | РезультатОбычно — доля заданий теста, которые модель решила. У некоторых тестов свой счёт; как он устроен, сказано в пояснении к названию теста | УсилиеНасколько долго модель рассуждала перед ответом, когда её проверяли: низкое, среднее, высокое, очень высокое, максимальное. Чем выше усилие, тем обычно выше результат — и тем дольше и дороже ответ. Показан лучший результат и усилие, на котором он получен |
|---|---|---|
| DTBenchВопросы с выбором ответа по теории принятия решений в задачах вроде парадокса Ньюкома, где твой выбор говорит о выборе похожих на тебяСлучайный выбор даёт около 40%, так что это нижняя планка, а не ноль.Подробнее на английском ↗ | 72,5% | высокое |
| LMCAНасколько оценки моделью доводов в философии, теории решений и безопасности ИИ совпадают с оценками экспертовБалл — корреляция с оценками экспертов, умноженная на 100; практический потолок около 85, а не 100.Подробнее на английском ↗ | 44,2% | высокое |
| Mystery Game Puzzles100 позиций из головоломочного варианта известной игры, название которой скрыто: нужно найти единственный лучший ходПодробнее на английском ↗ | 10,8% | |
| FrontierMath-Tier-4-v2-PrivateЗакрытый набор самых трудных задач FrontierMath: исследовательская математика, на которую у специалистов уходят часы и дниПодробнее на английском ↗ | 0,0% | высокое |
| FrontierMath-Tiers-1-3-v2-PrivateСотни новых задач исследовательской математики от профессиональных математиков; эксперту на задачу нужны часы или дниПодробнее на английском ↗ | 26,0% | высокое |
| ProofBench100 закрытых задач по математике уровня старших курсов и аспирантуры: модель пишет доказательство на Lean 4, его проверяет программаПодробнее на английском ↗ | 13,0% | |
| Chess Puzzles100 новых шахматных задач, позиция дана текстом: нужно найти единственный лучший ход по оценке движка StockfishПодробнее на английском ↗ | 17,9% | |
| ARC-AGI-2Вторая, более трудная версия головоломок на клетках: по примерам найти скрытое правило и применить его к новой картинкеНа каждое задание даётся две попытки; люди в среднем решают около 60% заданий.Подробнее на английском ↗ | 10,3% | высокое |
| WeirdMLНеобычные задачи по машинному обучению: модель пишет код, который на выданных данных обучает классификатор, например для распознавания фигурБалл — средняя точность обученных моделью классификаторов, а не доля решённых задач.Подробнее на английском ↗ | 39,0% | высокое |
| OTIS Mock AIME 2024-202545 олимпиадных задач по математике из пробных экзаменов AIME школы OTIS; ответ — целое число от 0 до 999Подробнее на английском ↗ | 71,1% | низкое |
| GPQA diamond198 вопросов с выбором ответа по физике, химии и биологии уровня аспирантуры — такие, что ответ не найти поискомСлучайный выбор даёт 25%, а специалисты с учёной степенью в своей области набирают около 70%.Подробнее на английском ↗ | 77,8% | низкое |
| ARC-AGIГоловоломки на цветных клетках: по паре примеров нужно понять правило преобразования картинки и применить его к новойПодробнее на английском ↗ | 53,5% | высокое |
Характеристики
- Вышла
- 21 июля
- КонтекстСколько текста модель учитывает за один запрос: вопрос, приложенные документы и её собственный ответ вместе. Токен — кусок слова; слово обычно занимает один–три токена
- 1 млн токенов
- Длина ответаСколько токенов модель может выдать за один ответ, вместе со скрытыми рассуждениями, если они есть
- до 65 тыс. токенов
- Цена входаСколько стоит миллион токенов, отправленных модели: вопрос, документы, вся история переписки
- $0,30 за миллион токенов
- Вход из кэшаЦена входа для повторяющегося начала запроса, которое лаборатория уже сохранила у себя. В длинной переписке и у агентов это большая часть входа — и в разы дешевле
- $0,03 за миллион токенов
- Цена ответаСколько стоит миллион токенов, написанных моделью, — включая скрытые рассуждения
- $2,50 за миллион токенов
- Понимает
- текст, изображения, видео, аудио, PDF
- Отвечает
- текст
- РассужденияПеред ответом модель рассуждает про себя: медленнее и дороже, зато точнее на трудных задачах
- да
- Вызов инструментовМодель сама просит программу выполнить действие — поиск, запуск кода, запрос к сервису — и продолжает с результатом. На этом держатся агенты
- да
- ВесаОткрытые — файлы модели можно скачать и запустить на своих серверах. Закрытые — доступ только через сервис лаборатории
- закрытые
- Знания до
- март 2026
- Идентификатор в API
- gemini-3.5-flash-lite
Что это за модель
Gemini 3.5 Flash-Lite — самая лёгкая и дешёвая модель линейки Gemini 3.5. Google выпустила её в один день с Gemini 3.6 Flash. Согласно карточке модели, она построена на основе Gemini 3.1 Flash-Lite, обучена на тех же данных и теми же методами. Перед ответом модель рассуждает. Насколько долго, разработчик выбирает сам: минимальный, низкий или более высокий уровень. Так можно выбирать между скоростью и качеством для каждой задачи.
По замерам Google, новая версия заметно сильнее предшественницы 3.1 Flash-Lite. В тесте на работу в командной строке Terminal-Bench 2.1 она набрала 54% против 31%. В тесте на работу с длинным контекстом GDM-MRCR v2 — 72,2% против 60,1%. В тесте GDPval-AA v2 на реальные рабочие задачи её рейтинг вырос с 642 до 1140. В программистском бенчмарке SWE-Bench Pro у неё 54,2%, а у более крупной Gemini 3 Flash — 49,6%. Поэтому Google советует её как более быструю и способную замену для задач, которые раньше отдавали Gemini 2.5 Flash и 3 Flash. Скорость, по данным Artificial Analysis, — около 350 токенов ответа в секунду.
Модель рассчитана на большие объёмы запросов, где важны задержка и цена. Это агентный поиск, разбор и обработка документов, анализ видео, простые задачи программирования. Её удобно делать субагентом — вспомогательным исполнителем, которому основная модель поручает мелкие шаги. Модель доступна через Gemini API в Google AI Studio и на корпоративной платформе Gemini Enterprise Agent Platform. Кроме того, Google постепенно подключает её в приложение Gemini и в поиск.
В карточке модели Google перечисляет обычные для таких систем ограничения. Модель может галлюцинировать, то есть уверенно выдавать неверные факты. Её можно обойти джейлбрейком — специальным запросом, который снимает ограничения. Иногда ответ задерживается или запрос обрывается по тайм-ауту. По части тем знания модели заканчиваются январём 2025 года, хотя в целом доходят до марта 2026-го. По оценке Google, в рамках её системы оценки рисков Frontier Safety Framework модель не достигает критических уровней опасных возможностей.
Источники: Анонс Gemini 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite в блоге Google, Карточка модели Gemini 3.5 Flash-Lite
Того же уровня по индексу Epoch
-
Gemini 2.5 Pro
Google76-е место в Epochконтекст 1 млн$1,25 / $10рассуждениядороже в 4 раза
-
GPT-5 Mini
OpenAI75-е место в Epochконтекст 400 тыс.$0,25 / $2рассуждениядешевле
-
-
MiniMax-M2.7
MiniMax72-е место в Epochконтекст 204 тыс.$0,30 / $1,20открытые весарассуждениядешевле в 2,1 раза
Другие модели семейства
-
Nano Banana 2 Lite
-
-
Новости о модели
- 01
- 02
- 03
- 04
- 05
- 06
Данные: models.dev (MIT) и Epoch AI (CC BY 4.0).