Google Efficient FlowHuntで利用可能

Gemini 3.5 Flash-Lite

Gemini 3.5 Flash-Liteは、Googleが2026年7月にリリースしたエフィシエント層のAIモデルです。プロプライエタリなクローズドウェイトモデルで、100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。

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Flash-Liteは現行のGeminiラインナップで最も低価格の層で、Gemini 3.8 FlashとGemini 3.1 Proの下に位置します。この層でも100万トークンのコンテキストウィンドウを備えています。

ベンチマーク

各スコアは1回だけ表示され、追跡対象モデルの中での順位と測定者が併記されます。

同じ尺度でEfficientの同クラスモデルと比較
  • Gemini 3.5 Flash-Liteこのモデル
  • Claude Haiku 5.5このモデルは3件中0件で首位
  • Qwen3.8-27Bこのモデルは4件中0件で首位
検証済み 独立した評価機関、ランキングに反映
総合

AA Intelligence Index

Independent composite of agent, coding, knowledge and science tests by Artificial Analysis (v4).

出典 ↗

Gemini 3.5 Flash-Lite 22.2 Claude Haiku 5.5 43.4 Qwen3.8-27B 33.7
#3645中 検証済み
エージェント

Terminal-Bench 4.0

Multi-step professional tasks done by an agent in a command-line terminal.

出典 ↗

Gemini 3.5 Flash-Lite 1.0% Claude Haiku 5.5 32.8% Qwen3.8-27B 5.6%
#3036中 検証済み
推論

Humanity's Last Exam

Expert-written questions across 100+ subjects, no tools.

出典 ↗

Gemini 3.5 Flash-Lite 18.8% Claude Haiku 5.5 44.4% Qwen3.8-27B 33.9%
#3644中 検証済み

GPQA Diamond

Graduate-level science questions that search cannot answer.

出典 ↗

Gemini 3.5 Flash-Lite 83.8% Claude Haiku 5.5 スコアなし Qwen3.8-27B 90.5%
#2737中 検証済み

Gemini 3.5 Flash-Liteの活用シーン

コスト重視の大量処理ワークロード

現行Geminiで最も低コストの層として、最高性能よりリクエストあたりのコストが重要な、大量に実行されるタスクに適しています。

長い入力の処理

100万トークンのコンテキストウィンドウにより、長い文書、大規模なログ、長い会話履歴を単一のプロンプトで取り込めます。

マルチモデル構成での低コスト層

Gemini 3.8 FlashやGemini 3.1 Proと組み合わせ、単純なステップはFlash-Liteに振り分け、難しいステップには大きなモデルを残します。

強みと制約

強み

  • 現行Geminiラインナップで最も低コストの層
  • 非常に長い入力(100万コンテキスト)

制約

  • エフィシエント層で、アドバンストおよびフロンティアのGeminiモデルより下に位置する
  • クローズドウェイト — セルフホスティングやプライベートデータでのファインチューニングは不可

FlowHuntで使う

Gemini 3.5 Flash-Liteを、独自のツールやナレッジソースと並べて、あらゆるフローで利用できます。

  1. 1フローを開くか、テンプレートから作成します
  2. 2AI AgentまたはGeneratorコンポーネントを追加します
  3. 3モデルセレクターでGemini 3.5 Flash-Liteを選びます

関連AIモデル

Googleについて Mountain View, CA · 設立 1998 · ai.google

Googleは1998年に設立された、カリフォルニア州マウンテンビューに本社を置くテクノロジー企業です。Geminiファミリーのモデルは、Google BrainとDeepMindから生まれた研究所であるGoogle DeepMindが開発しています。

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よくある質問