Google начала внедрять Gemini 3.1 Flash Live — новую ИИ-модель для диалогов в реальном времени. По заявлению компании, система генерирует речь быстрее и с более естественной ритмикой, лучше справляется со сложными голосовыми сценариями и уже доступна как в сервисах Google, так и в инструментах для разработчиков. Это ещё сильнее затруднит распознавание синтезированной речи на слух.

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Источник изображений: Google

Новая модель предназначена для снижения задержки и повышения естественности синтезированной речи. Высокая задержка между входящим сигналом и ответом, а также неестественная интонация делают диалог медленным и трудным для восприятия человеком. Исследователи обычно считают пределом оптимального восприятия речи около 300 миллисекунд, однако конкретную задержку Gemini 3.1 Flash Live Google не раскрыла.

Вместо этого компания ссылается на результаты тестов. Улучшение в ComplexFuncBench Audio указывает на более уверенную работу со сложными многошаговыми задачами. В Big Bench Audio ИИ-модель также занимает лидирующие позиции. Этот тест оценивает способность к рассуждению на наборе из 1 000 аудиовопросов.

Отдельно отмечен результат в тесте Audio MultiChallenge компании Scale AI, где оценивается устойчивость ИИ к паузам, колебаниям и перебиваниям во входящем аудиопотоке. Несмотря на то что Gemini 3.1 Flash Live опережает другие ИИ-модели для обработки аудио в реальном времени, она набрала в этом тесте лишь 36,1 %. ИИ-модели, не предназначенные для работы в режиме диалога, могут набирать в тесте MultiChallenge более 50 %.

Gemini 3.1 Flash Live, по оценке Google, звучит ближе к человеческой речи, поэтому в выходной аудиосигнал встроены водяные знаки SynthID. Они не воспринимаются на слух, но позволяют технически определить, что речь сгенерирована ИИ, если её попытаются выдать за настоящую.

Новинка тестировалась совместно с Home Depot, Verizon и другими компаниями. В публикации Google партнёры положительно оценивают способность Gemini 3.1 Flash Live имитировать человеческую речь, поэтому следующий ИИ-помощник в телефонном звонке может звучать значительно реалистичнее, и собеседник вполне может принять его за человека. Gemini 3.1 Flash Live показывает, что по мере роста скорости, плавности и естественности синтезированной речи различать человека и ИИ в голосовом общении станет всё труднее.

Компания Google объявила о запуске Gemini 3.1 Flash-Lite — быстрой и наиболее доступной с экономической точки зрения ИИ-модели семейства Gemini. Алгоритм оптимизирован для эффективной обработки больших объёмов данных, а стоимость его использования составляет $0,25 за 1 млн входных и $1,50 за 1 млн выходных токенов. Предварительная версия ИИ-модели уже доступна разработчикам через Gemini API в Google AI Studio, а для корпоративных клиентов — в Vertex AI.

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Источник изображений: Google

Gemini 3.1 Flash-Lite превосходит модель Gemini 2.5 Flash по времени до генерации первого токена в 2,5 раза и на 45 % быстрее выводит данные ответов. При этом сохраняется аналогичный или более высокий уровень качества ответов. Такая низкая задержка необходима для повышения эффективности рабочих процессов, что делает новую модель привлекательной для разработчиков, создающих отзывчивые решения и приложения, работающие в режиме реального времени.

ИИ-модель достигла впечатляющего результата в рейтинге ELO в 1432 балла на Arena.ai и превзошла другие ИИ-модели аналогичного уровня по показателям рассуждения и мультимодальной обработки. В тестах GPQA Diamond и MMMU Pro алгоритм набрал 86,9 % и 76,8 % соответственно, превзойдя результаты некоторых более крупных ИИ-моделей Gemini предыдущих поколений, таких как Gemini 2.5 Flash.

Разработчики имеют возможность регулирования глубины рассуждений Gemini 3.1 Flash-Lite в соответствии с собственными потребностями. Этот аспект является важным для управления высокочастотными рабочими нагрузками. Проведена оптимизация обработки масштабных задач, таких как перевод больших объёмов текста и модерация контента, где стоимость является одним из приоритетов. Алгоритм подходит для генерации пользовательских интерфейсов (UI), дашбодов, моделирования и проведения исследований на основе сложных запросов.

Некоторые новейшие «экспериментальные» функции модели Gemini 2.0 Flash от Google вызывают нешуточные опасения у многих пользователей. В частности, модель показала «очень качественные» результаты при удалении водяных знаков с изображений.

Ryzen и 16 Гбайт DDR5: как сэкономить на памяти так, чтобы не лишиться 15 % производительности

От Ryzen 7 1800X до Ryzen 7 9850X3D: девять лет эволюции AMD в одном тесте

Обзор Samsung Galaxy Z TriFold: тройной складной смартфон по цене квартиры в Воркуте

Компьютер месяца, спецвыпуск: эпоха отката, или Как дефицит чипов памяти влияет на выбор железа для игрового ПК

Гид по выбору OLED-монитора в 2026 году: эволюция в деталях

Обзор ноутбука HONOR MagicBook X16 2026: как раньше, только лучше

Обзор Ryzen 7 9850X3D: три процента за двадцать баксов

Обзор Apple MacBook Neo: удивительно хороший ноутбук с процессором от iPhone

Источник изображений: Google

Gemini 2.0 Flash умеет не только генерировать изображения по текстовому запросу, но и редактировать их в соответствии с указаниями пользователя — примеры опубликованы на Reddit. На днях обнаружилось, что модель с высокой точностью может удалять водяные знаки. Это поведение радикально отличается от модели GPT-4o от OpenAI, которая запросы на удаление водяных знаков отклоняет.

Ранее уже существовали такие инструменты, как Watermark Remover.io, который умеет удалять водяные знаки со стоковых фотографий, а исследовательская группа Google создала в 2017 году подобный алгоритм, чтобы подчеркнуть необходимость более надёжной защиты авторских прав на изображения.

Gemini 2.0 Flash, похоже, лучше всех проявила себя при удалении сложных водяных знаков, такие как штампы Getty Images, и смогла качественно восстановить изображение. Конечно, после удаления водяного знака модель добавляет метку SynthID, фактически заменяя знак авторского права на «отредактировано с помощью ИИ». Но метки ИИ довольно легко удаляются при помощи другого ИИ, что ранее было продемонстрировано инструментом стирания объектов от Samsung.

По сообщениям пользователей, облегчённая Gemini 2.0 Flash также умеет добавлять узнаваемые изображения реальных людей на фотографии, чего не позволяет полная модель Gemini.

На данный момент описанные возможности доступны только разработчикам через AI Studio — общедоступный бот Gemini отказывается убирать защитные знаки, как показано на скриншоте выше. Google не ответила на запросы о наличии защиты от возможных злоупотреблений после выхода модели в открытый доступ.