Сегодня 11 марта 2026
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Теги → gemini flash

Google представила Gemini 3.1 Flash-Lite — «самую быструю и экономически эффективную модель семейства»

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.

 Источник изображений: Google

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.

ИИ-модель Google Gemini 2.0 Flash оказалась на удивление хороша в удалении водяных знаков с изображений

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.

 Источник изображений: Google

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.


window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Британские музыканты обвинили Valve в нарушении авторских прав 42 мин.
Моддер прокачал легендарный шутер Quake III Arena с помощью трассировки пути 3 ч.
ИИ-приложения лучше обычных зарабатывают на старте, но быстрее теряют пользователей 4 ч.
Российский суд оштрафовал Google на 11,4 млн руб. за неудаление запрещённого контента 13 ч.
Assassin’s Creed Black Flag Resynced скоро выйдет из тени — инсайдер подтвердил, когда Ubisoft анонсирует и выпустит неуловимый ремейк 14 ч.
Nvidia показала геймплей Control Resonant с трассировкой пути и подтвердила поддержку DLSS 4.5 в 20 новых играх 15 ч.
Nvidia выпустила драйвер с поддержкой Crimson Desert и Death Stranding 2: On the Beach 15 ч.
The Witcher 4 получит поддержку технологии RTX Mega Geometry для ускорения трассировки сложной геометрии 16 ч.
От GTX 1060 до RTX 5070 Ti: разработчики Crimson Desert раскрыли полные системные требования и технические особенности игры на консолях 16 ч.
Поддельное приложение Starlink внедряло майнер криптовалют на Android-смартфоны 16 ч.