Google: Gemini 3.1 Flash Lite (batch)

Gemini 3.1 Flash-Lite est le modèle textuel multimodal stable et léger de Google pour les tâches fréquentes et bien définies. Il est fondé sur Gemini 3 Pro. La traduction et la classification sont ses travaux centraux ; les autres tâches utiles comprennent la transcription, les résumés documentaires, l’extraction d’entités et la classification pour le choix de modèle. Le texte, les images, l’audio, la vidéo et le PDF peuvent fournir les éléments sources, et le résultat est textuel. Des instructions utiles demandent une opération et une forme finale, comme un message traduit ou un enregistrement des champs trouvés dans un document.

Pour la traduction, fournissez le texte source, la langue cible, le public et la terminologie qui doit rester intacte. L’exemple de Google utilise des instructions demandant uniquement la traduction. Pour traduire un message de support, préservez les noms de produits et les références de commande tout en traduisant naturellement le reste. Précisez comment traiter l’ambiguïté afin que le résultat n’ajoute pas de date, de promesse ou de détail absent de la source. Adaptez la forme demandée à la destination, par exemple une réponse courte ou un enregistrement de traduction étiqueté.

Pour la transcription, fournissez l’enregistrement et définissez si la réponse doit contenir les mots prononcés, une transcription retravaillée lisible ou un résumé. Ce sont des sorties différentes. Identifiez l’intervalle pertinent lorsqu’un long enregistrement ne contient qu’un passage nécessaire à la tâche. L’exemple développeur du fabricant transmet directement l’audio et demande une transcription textuelle. Vérifiez les noms, les nombres et les passages peu clairs par rapport à l’enregistrement, en conservant la source originale pour la vérification. Ce profil textuel multimodal général n’implique pas à lui seul une sortie audio ni un résultat dédié de diarisation des locuteurs.

Pour la classification ou l’extraction, définissez les catégories, le schéma et la règle de valeurs manquantes. Le guide développeur montre du JSON structuré pour analyser un avis client, avec une citation justificative et des champs définis. Un enregistrement structuré peut contenir le produit mentionné, la catégorie de problème et la phrase justifiant le choix. Incluez un cas représentatif qui doit rester inconnu plutôt que d’être forcé dans une catégorie. Un enregistrement syntaxiquement valide nécessite toujours une comparaison avec le texte source réel.

Le traitement documentaire peut transformer un PDF en résumé concis ou en enregistrement de champs. Énoncez la question et conservez les références de page ou de section lorsque le constat doit être vérifié. Une vérification de tableau doit préciser les colonnes et la règle importantes ; une tâche visuelle doit identifier le libellé ou la zone nécessaire à la réponse. Le routage de modèles est un autre usage documenté : le modèle classe la complexité d’une requête et renvoie un choix autorisé. L’application connectée, plutôt que le texte de classification lui-même, décide de ce qui sera exécuté ensuite.

La réflexion est prise en charge, et le fabricant montre un effort plus élevé pour les tâches bénéficiant d’une analyse approfondie. La page stable exacte indique aussi les appels de fonctions, l’exécution de code, la recherche dans les fichiers, l’ancrage par recherche, l’ancrage Maps, le contexte fourni par une URL et les sorties structurées. Computer Use n’est pas pris en charge dans ce profil stable 3.1 ; le profil 3.5 Flash-Lite ultérieur possède un autre tableau de capacités. Définissez clairement les objectifs et les paramètres des outils et poursuivez à partir de résultats réellement renvoyés. Une suggestion de fonction ne démontre pas que l’opération a eu lieu.

La fiche native du modèle indique un contexte allant jusqu’à 1M et une sortie textuelle de 64K ; le tableau API stable spécifie 1 048 576 tokens d’entrée et 65 536 tokens de sortie. Incluez les instructions, la conversation et les médias sources dans la préparation de l’entrée et demandez une sortie adaptée au livrable souhaité. La mise en cache et les traitements par lots, Flex et Priority sont documentés pour ce profil du fabricant. Pour des éléments indépendants répétés, transmettez l’identifiant d’entrée au résultat et conservez un schéma cohérent afin de repérer une réponse manquante.

Cet identifiant de modèle stable est distinct de Gemini 3.1 Flash-Lite Preview et des éditions Flash-Lite ultérieures. Préservez l’édition exacte lors de la préparation de traitements répétés plutôt que de considérer un nom de famille familier comme la garantie d’une révision fixe. Vérifiez que les traductions conservent le sens et les termes, confrontez les transcriptions à l’audio et les champs extraits au document. Le rôle pratique de ce profil est le traitement textuel multimodal ciblé avec un résultat clair, en laissant le raisonnement ou les actions externes d’une tâche plus large à l’étape ultérieure appropriée.