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Google: Gemini 3.5 Flash Lite

Google · 上下文 1.05M

闭源多模态综合榜第 35

参考分依据 Arena 公开评测整理。选择模型时,请结合具体版本、任务和预算比较。

本站综合评分

  • 智能综合分75.19
  • 性价比综合分40.559
  • 参考单价$1.95 / 1M tokens
  • 来源覆盖2 个评测来源

参考价格

  • 输入$0.30 / 1M
  • 输出$2.50 / 1M
  • 数据日期2026-11-05
  • 计费方式按量公开价

规格与入口

  • 厂商Google
  • 官网官网
  • 上下文1.05M
  • 开闭源闭源
  • 模态多模态

一手评测与版本

Arena 通用偏好 · 2026-10-20

查看官方榜单 ↗ · Gemini 3.5 Flash-Lite

原始评分
1,434.99(官方评分)
95% 置信区间
1,430.54–1,439.45
投票数
35,820
来源名次
88;排名区间 62–104
排名区间根据 Arena 的计算方法得出。区间重叠时,仅凭名次难以分出高下。

结果对应上方完整型号。不同推理设置下,模型表现可能不同。

Arena 中文偏好 · 2026-10-20

查看官方榜单 ↗ · Gemini 3.5 Flash-Lite

原始评分
1,467.54(官方评分)
95% 置信区间
1,455.6–1,479.48
投票数
2,749
来源名次
91;排名区间 62–142
排名区间根据 Arena 的计算方法得出。区间重叠时,仅凭名次难以分出高下。

结果对应上方完整型号。不同推理设置下,模型表现可能不同。

Arena 网页开发 · 2026-10-19

查看官方榜单 ↗ · Gemini 3.5 Flash-Lite

原始评分
1,434.91(官方评分)
95% 置信区间
1,394.09–1,475.74
投票数
238
来源名次
85;排名区间 67–103
排名区间根据 Arena 的计算方法得出。区间重叠时,仅凭名次难以分出高下。

结果对应上方完整型号。不同推理设置下,模型表现可能不同。

资料更新 2026-11-05 · 评测日期见各项标题。不同分项可能使用不同推理设置。

Google: Gemini 3.5 Flash Lite 常见问题

由哪家厂商提供,如何访问?

Google: Gemini 3.5 Flash Lite 的厂商为 Google。查看官网,确认当前可用版本与访问条件。

API 输入和输出如何计价?

每 100 万 tokens 的参考输入价格为 $0.30,输出价格为 $2.50(美元)。价格数据日期:。缓存、批处理和额外服务可能采用不同计费方式,实际价格以服务商为准。

是否开源,支持多长上下文?

本站记录的开放状态为闭源;上下文为 1,048,576 tokens。 开放权重不等于没有许可证限制,使用前应查阅模型许可。

比较其他模型 · 查看评分与价格说明

典型任务成本估算

按公开输入/输出价格估算,未计缓存、批处理、折扣与附加服务费用。

  • 短文问答$0.0074
  • 长文档摘要$0.04
  • 编程智能体任务$0.04

分榜位置

  • 综合智能第 35
  • 按量性价比第 21
  • 中文第 35
  • 编程第 39
  • 推理第 32
  • 7日 ↑130日 ↑6

综合榜近期名次

  1. 2026-10-13第 44
  2. 2026-10-14第 44
  3. 2026-10-17第 42
  4. 2026-10-20第 42
  5. 2026-10-23第 36
  6. 2026-10-26第 36
  7. 2026-10-29第 36
  8. 2026-11-01第 35
  9. 2026-11-02第 35
  10. 2026-11-05第 35

模型说明

Gemini 3.5 Flash Lite is a high-efficiency model from Google with upgraded agentic capabilities. It is suited for subagents that execute focused tasks within complex, multi-agent workflows.

模型调用渠道

暂无该型号的调用渠道信息。

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厂商

Google是本站收录的全球模型厂商,可在这里查看旗下模型的评测、用量和价格。相关模型系列包括Gemini、Gemma、DeepMind。当前收录 43 个模型。

  • 地区全球
  • 已收录模型43
  • 产品线Gemini、Gemma、DeepMind
  • 官网官网

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