İçeriğe geç
Seviye B — Üretim
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States

Kullanımdan kaldırma tarihi

Sağlayıcı 7 Mayıs 2027 tarihini geçici bir kullanımdan kaldırma tarihi olarak belirtiyor. Model şu an her zamanki gibi kullanılabilir.

Google Gemini

Gemini 3.1 Flash Lite

Seviye B — Üretim · 1.048576M token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan·
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme104 runs
33080012711741221109-2010-16ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

55%
Kod üretimi
jüri ortalaması 91
40%
Yaratıcı
jüri ortalaması 78
71%
Olgusal
jüri ortalaması 77
60%
Çok dilli
jüri ortalaması 99
70%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 99

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — Gemini 3.1 Flash Lite
$0.4900 1M giriş token başına
$2.93 1M çıkış token başına
≈ $0.0009 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$0.4900
1M çıkış token başına$2.93
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)284 / avg 358
600153

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningaudio inputjson schemaparallel toolsprompt cachingoutputTokenLimit: 65536max output tokens: 65536
Bölüm 06

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

—

Son 30 gün

100.0%

n=2

Medyan yanıt süresi

1,060ms

n=2

Baz alınan 382 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

2

OK yanıtlar (30d)

2

Toplam çağrı (7d)

0

OK yanıtlar (7d)

0

Bölüm 07

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-590/100 · 102 runs
86 correct6 partial10 wrong84% accuracy
● 2026-10-11

Significant quality decline with 15-point drop in coding and factual scores

Gemini 3.1 Flash Lite shows a concerning regression in this benchmark window, with overall quality falling from 88.2 to 73.1 points. The most dramatic decline appears in coding performance, which dropped from a perfect 100 to just 45, representing a major capability loss in this critical category. Factual accuracy also deteriorated, falling from 73 to 56 points, raising concerns about reliability for knowledge-based tasks. The model did show improvements in some areas. Reasoning capabilities increased notably from the previous window's implicit baseline to 92 points, and multilingual performance reached a perfect 100, up from 92. These gains, however, are overshadowed by the steep declines in core functionalities. Latency improved slightly, with the median response time decreasing from 1660ms to 1472ms, making the model approximately 11 percent faster. This performance gain offers little consolation given the quality trade-offs. Users who previously relied on this model for coding assistance or factual queries should exercise caution and verify outputs more rigorously. The dramatic shift in performance profile suggests possible model changes or infrastructure modifications that have fundamentally altered its capabilities. Organizations using this model in production should reassess whether it still meets their requirements.

Kalite

73.1

Gecikme p50

1,472 ms

Test çalıştırmaları

5

✗ Coding score dropped 55 points✗ Factual accuracy declined significantly✓ Multilingual performance reached 100✓ 11% faster response times
Bölüm 08

Tam model profili

Gemini 3.1 Flash-Lite: Google'ın yüksek hacimli iş atı, derinlik yerine hız için inşa edildi

Gemini 3.1 Flash-Lite, Google'ın Gemini 3 hattındaki en hafif modeldir; Gemini 3 Pro temeli üzerine inşa edilmiş ve Google tarafından o neslin en hızlı, en maliyet-etkin modeli olarak konumlandırılmıştır. Bir önizleme (preview) sürümü 3 Mart 2026'da çıktı ve burada satılan genel kullanıma açık (GA) sürüm bunu izledi; Google belirli bir GA tarihi yayımlamadı. Google, hız kazanımlarını Gemini 2.5 Flash'a karşı ölçüyor ve modeli en zor akıl yürütme görevleri için değil, ölçekte çalışan ve hızlı yanıt gerektiren iş yükleri için konumlandırıyor.

Öne çıktığı noktalar

Google bu katmanı çeviri, içerik moderasyonu, kullanıcı arayüzü ve panel üretimi, simülasyon çalıştırma ve hacimli genel talimat takibi için öneriyor — istek başına gecikme ve verimin, son bir akıl yürütme kalitesi puanını sıkıştırmaktan daha çok önem taşıdığı görevler. Google'a göre model, Gemini 2.5 Flash'a kıyasla 2,5 kat daha hızlı ilk-token süresi ve %45 daha yüksek çıktı hızı sağlıyor; bu da ona yönelmenin pratik nedeni: günde binlerce istek gönderen bir hat, herhangi bir tek çağrıdaki marjinal doğruluk kazanımlarından çok, tutarlı düşük gecikmeden fayda görür.

"Lite" etiketine rağmen Google, genel bilgi ve çok modlu akıl yürütmede saygın puanlar bildiriyor: Google'ın kendi yayımladığı rakamlara göre GPQA Diamond'da %86,9 ve MMMU-Pro'da %76,8. Girdi tarafında gerçek anlamda çok modludur; metin, görüntü, ses ve video kabul eder ve girdi için 1.000.000 tokenlik bir bağlam penceresine sahiptir.

Kaputun altında

Çıktı 65.536 tokenle sınırlıdır ve yalnızca metindir — bu katman görüntü veya ses üretmez, yalnızca onlar üzerinde akıl yürütür. Araç çağırma, bir şemaya karşı yapılandırılmış JSON çıktısı ve prompt önbellekleme desteklenir; bu nedenle serbest biçimli sohbetten çok güvenilir yapılandırılmış çıkarıma ihtiyaç duyan hatlara uyar.

Nerede zayıf kalıyor

Açıkça belgelenen tek zayıf nokta uzun bağlamdan geri getirmedir (retrieval). Google'ın kendi MRCR v2 uzun bağlam kıyaslamasında model, 128 bin tokenlik bir bağlamda %60,1 puan alırken tam 1.000.000 tokenlik pencerede %12,3'e düşüyor. Pratik anlamda: bağlam penceresi çok uzun bir belgeyi kabul edecek kadar büyük, ama modelin o belgeden belirli bir ayrıntıyı doğru biçimde geri çekme yeteneği, girdi tavana yaklaştıkça belirgin şekilde bozuluyor. Bir milyon tokenlik pencerenin tepesine yakın güvenilir hatırlamaya gerçekten ihtiyaç duyan iş yükleri için bu doğru katman değildir — bunun yerine daha büyük bir Gemini modeline yönelin. Ayrıca, tasarım gereği, en zor akıl yürütme veya ajan kodlama görevleri için başvurulacak model de değildir; Google onu sınır (frontier) yetenek için değil, hacim ve hız için inşa etmiştir.

Ne zaman tercih edilmeli

Flash-Lite'ı yüksek hacimli, gecikmeye duyarlı işler için seçin: toplu çeviri, moderasyon kuyrukları, ölçekte sınıflandırma, yapılandırılmış girdiden arayüz veya panel üretimi ya da aynı türde isteğin günde binlerce kez çalıştığı herhangi bir hat. Sınır düzeyinde akıl yürütme veya çok uzun belgelerden güvenilir hatırlama gerektiren görevler için kötü bir seçimdir.

Karşılaştırmaya değer alternatifler

Google'ın kendi ürün yelpazesinde Gemini 3 Pro, bu katmanın damıtıldığı temel modeldir ve bir görev Lite katmanının güvenilir biçimde sağlayabileceğinden daha derin bir akıl yürütmeye ihtiyaç duyduğunda daha iyi seçimdir. Google o günden bu yana daha yeni bir Gemini 3.5 Flash-Lite de yayımladı; aynı hız odaklı katmandaki en son kalite iyileştirmelerine duyarlı herhangi bir iş yükünde bunu bu nesille karşılaştırmaya değer.

İsimlendirme hakkında bir not

Tokonomix, daha önceki önizleme sürümünü değil, genel kullanıma açık gemini-3.1-flash-lite modelini satıyor. Önizleme, Google'ın GA öncesinde geri bildirim toplamak için kullandığı ayrı, süreyle sınırlı bir sürümdü; önizleme ile GA arasında davranış ve kalite farklılık gösterebilir, bu nedenle önizlemeye karşı ölçülen sonuçlar üretimde güvenilmeden önce GA modeline karşı yeniden doğrulanmalıdır.

Son otomatik test
16 Eki 2026 · 02:04 UTC · Hız testi
P50 gecikme
704 ms
P95 gecikme
742 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·14 Eylül 2026