Google 推出 Gemini 3.1 Flash‑Lite:比 2.5 更快更便宜的「高頻 AI 工具人」
Google 推出 Gemini 3.1 Flash‑Lite:比 2.5 更快更便宜的「高頻 AI 工具人」

重點一:Google 於 3 月 3 日推出 Gemini 3.1 Flash-Lite,定價每百萬輸入 token 0.25 美元、輸出 1.5 美元,是 Gemini 3 系列中成本最低的模型。

重點二:新模型導入「思考等級」功能,開發者可在最低、低、中、高四個推理深度間切換,兼顧成本與準確度,適用於翻譯、內容審核、介面生成等高頻工作流。

重點三:儘管定位輕量,Gemini 3.1 Flash-Lite 在 GPQA Diamond 學術推理基準測試得分達 86.9%,Arena.ai 排行榜 Elo 分數為 1432,超越前幾代較大型的 Gemini 模型。

Google 於 2026 年 3 月 3 日正式推出 Gemini 3.1 Flash-Lite,定位為 Gemini 3 家族中成本最低、延遲最短的模型。

定價方面,每百萬輸入 token 收費 0.25 美元(約合新台幣 7.86 元),輸出 token 則為 1.5 美元(約合新台幣 47.2 元)。相較同月稍早上市的 Gemini 3 Flash(輸入 0.5 美元、輸出 3 美元),Flash-Lite 的整體費用約為後者的一半。

性能指標同樣搶眼。根據 Artificial Analysis 的基準測試,Gemini 3.1 Flash-Lite 的首次回應延遲(Time to First Token)較 Gemini 2.5 Flash 快 2.5 倍,輸出速率提升 45%,實測吐字速度達每秒 388.8 個 token。

AI模型速度與價格比較:Gemini 3.1 Flash‑Lite vs 同級對手」
Gemini 3.1 Flash‑Lite 是目前這個價位帶裡「又快又便宜」的高 CP 值選項,而不是只在單一側(速度或價格)取勝。
圖/ Google

Google 將其定義為「規模化智慧」的主力引擎,尤其適合需要即時回應的高頻應用場景,如客服、內容審核、使用者介面生成,以及大量翻譯任務。

目前 Gemini 3.1 Flash-Lite 已在 Google AI Studio 的 Gemini API 以及企業版 Vertex AI 上以「公開預覽」形式開放,API 端點名稱為 gemini-3.1-flash-lite-preview,支援文字、圖片、影片等多模態輸入,上下文視窗為 128K token。

「思考等級」打破輕量模型的天花板

Gemini 3.1 Flash-Lite 最受矚目的架構更新,是新增的「思考等級」(Thinking Levels)功能。開發者可以針對每一次請求,在「最低(Minimal)」、「低(Low)」、「中(Medium)」、「高(High)」四個推理深度之間動態調整。

這意味著:處理簡單的分類或翻譯任務時,選擇最低推理深度可大幅壓低延遲與成本;面對需要多步推理的 UI 生成或系統模擬時,則提升推理等級換取精確度。 對於同時運行數百萬次查詢的 SaaS 企業而言,這種彈性尤為關鍵。

早期測試用戶回報,Flash-Lite 在意圖路由任務上的準確率達 94%。企業級應用如電商商品介面自動填充,也能在毫秒級延遲下完成大批次操作。Google 強調,Flash-Lite 並非「廉價版」,而是針對量產場景優化的「平衡版」。

Gemini 3.1 Flash‑Lite 能力評測:多項基準測試成績與輸出速度一覽表
Gemini 3.1 Flash‑Lite 雖然是「便宜輕量版」,但在多科目、多模態的正式考試裡,分數已經站上上一代中大型模型的水準,而且維持很快的輸出速度。
圖/ Google

基準測試:輕量不等於低能

儘管命名為 Flash「Lite」,Gemini 3.1 Flash-Lite 的學術推理成績並不遜色。

在 GPQA Diamond(設計用於測試專家級推理能力的基準)上,該模型得分達 86.9%;多模態理解基準 MMMU Pro 則為 76.8%。Arena.ai 排行榜的 Elo 分數為 1432,在同價位模型中排名前列,甚至在部分指標上超越 Gemini 前幾代的較大型模型。

相較於同月發布的 Gemini 3.1 Pro(GPQA Diamond 達 94.3%,定位為高算力推理模型),Flash-Lite 確實在頂端推理能力上有所取捨;但對於絕大多數高頻、低複雜度的生產工作流而言,這樣的性價比已屬罕見。

VentureBeat 的評測認為,Gemini 3.1 系列的策略意圖清晰:由 Pro 負責「動腦」,由 Flash-Lite 負責「動手」,共同覆蓋企業 AI 基礎設施的全層需求。

延伸閱讀:Meta眼鏡洩個資?一句「Hey Meta」疑讓資料送肯亞:性影像、銀行卡號,全變AI訓練素材?

資料來源:Google Blog

本文初稿為 AI 編撰,整理.編輯/李先泰

關鍵字: #Google #Gemini
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溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍
溝通時間砍半、成交率衝 3 成!創造智能以完整 AI解方讓行銷事半功倍

隨著生成式 AI 工具快速普及,使用 AI 生成圖片、文案與影音素材,早已不再稀奇;真正困難的是,如何讓 AI 內容不只具備媲美真人拍攝的質感,還能精準貼合品牌語氣、商品賣點與社群傳播節奏,進一步帶動流量、轉換率與會員經營。

不過,有一家成立不到 5 年的團隊,卻憑藉著這項能力,吸引百年家電品牌、大型連鎖零售品牌、化妝品代工龍頭到政府機關等不同類型客戶合作。近期更與以創意出名的電商平台 蝦皮購物共同合作。

這家隱身在眾多一線大廠背後的 AI 操盤手,正是三立集團旗下的 MarTech 公司「創造智能」。相較於單純提供 AI 工具或單點行銷服務,創造智能更像是企業的 AI 行銷整合夥伴,不只是生成 AI 影音內容,而是從行銷目標出發,運用 AI 串起從內容生成、社群導流、顧客互動到會員經營的完整行銷旅程,突破過往內容與數據各自為政的盲點,這才是它真正讓企業買單的關鍵。

#1 創造智能
除了預算大幅減少、製作效率提升外,林慧珍指出,現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。
圖/ 創造智能

串起行銷斷點,打造 AI 一條龍整合服務

對台灣企業行銷現場的長期觀察,是創造智能跳脫單一工具走向「AI 行銷整合」模式的起點。

創造智能執行長林慧珍指出,企業行銷工作往往交由不同廠商負責,從影音內容製作、廣告投放、社群經營到會員管理,各自使用不同工具與平台,導致資料散落在各處,形成一個個看不見的行銷斷點,一旦成效不如預期,很難釐清問題究竟出在哪一個環節,是素材無法打動消費者、投放策略失準,還是會員經營沒有發揮效益。

「很多 AI 或軟體業者的想法是,用自家產品去解決客戶的問題,但我們想的不只是解決問題,而是如何讓客戶用最方便、最完整的一條龍方式達成商業目標,」林慧珍強調,也因此,創造智能成立初期便鎖定AIGC 商業影音、AI客服/虛擬人及LINE CRM三大領域,希望從內容、互動到會員經營,串起完整的行銷流程。

在行銷旅程的前端,創造智能透過自家研發的系統與深厚的行銷經驗,快速產製出 AI 影音內容,協助品牌放大聲量、吸引目標受眾;接著透過 AI 客服與 AI 虛擬人即時回應顧客需求,不受時間、地點與語言限制,提高互動與成交機率;最後再藉由 LINE CRM 將流量收斂為品牌的第一方會員資產,透過會員貼標、分群分眾、自動化推播、再行銷等機制,持續深化顧客關係,將一次性的流量轉化為持續回購的忠誠會員。

用 AI 加速內容測試,快速找到市場答案

除了串起完整的行銷流程外,創造智能還能為企業創造兩大價值,第一個是協助企業更快找到真正打動消費者的內容。

「現在很多人都可以利用 AI 工具生成圖片或影片,但真正拉開差距的,不是 AI 應用能力,而是內容本身。」林慧珍指出,創造智能刻意打造一支由行銷人才與工程師組成的「混血團隊」,兼顧 AI 影音內容的製作效率與品質。

林慧珍進一步說明,團隊許多成員原本就來自專業影音團隊,長期協助企業製作導流影片,因此在劇本企劃、分鏡設計與敘事節奏上,累積大量實戰經驗。以近期協助蝦皮購物製作 AI 短影音為例,團隊並非直接交由 AI 工具生成內容,而是先分析目標受眾的偏好,再於腳本設計時加入企劃巧思。像是刻意運用消費者熟悉的歌曲氛圍,營造「似曾相識」的共感,引發社群討論。這些對品牌語感、社群節奏與內容敘事的掌握,正是創造智能團隊多年累積的內容經驗,也是現階段 AI 難以取代的核心價值。

另一方面,團隊則負責研發系統,以滿足企業多元行銷需求。例如:創造智能自行開發的「AI 導演模板」,不僅能快速生成高度擬真的影音內容,還可以依據品牌的不同需求,快速調整畫面風格、配音語氣與敘事方式,協助品牌進行 A/B Test,找出最能吸引消費者的內容。同時,還能依照不同社群平台需求,自動延伸出不同秒數與尺寸的版本,讓同一支影片快速應用於不同投放渠道。

更重要的是,從企劃發想到完成影片,最快約一週即可完成,不僅大幅縮短製作時程,也較傳統真人拍攝節省約 4 至 6 成的成本

讓 AI 走進工作流程,從客服升級為企業數位夥伴

創造智能為企業帶來的第二個價值是,透過 AI 客服 / AI 虛擬人推動流程自動化。林慧珍認為,AI 的價值不只是回答問題,而是深入既有的工作流程,以自動化服務協助企業降低成本、提升營運效率。

舉例來說,創造智能在與百年家電品牌合作時,先以 LINE 官方帳號與會員經營為核心,透過 LINE CRM 建立會員數據基礎,依據會員的瀏覽行為、產品偏好及互動紀錄,自動完成會員標籤與分群,並透過精準推播提供更符合需求的內容。隨著會員數據逐步累積,再進一步串接 Facebook 等社群平台,讓會員經營從單一通路延伸至跨平台互動,逐步建立完整的品牌數位接觸點。

目前,雙方合作已進入第二階段,將 AI 客服真正導入企業日常營運中。從客服受理、案件分流到售後服務,整個流程皆可透過 AI 與系統自動串接完成,不僅縮短服務時間、提升案件處理效率,也讓 AI 的角色從單純的客服工具,進一步成為串聯客服、門市與售後服務的企業數位夥伴。

同樣的模式,也被延伸到 B2B 外貿場景。創造智能為某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人),並匯入產品知識與各國出口法規,讓 AI 不僅能以多國語言即時回覆海外買家問題,更可自動完成名片蒐集、預約真人業務及商機派單等流程,不僅溝通時間由 6 個月降至 3 個月,減少 30% 以上真人處理成本,訂單成交率提升 25%-32%,

#0 創造智能
某知名化妝品代工廠打造 AI Sales(AI 虛擬人)為例,AI已經可以回復日常問題的70%,真正優化前端開發的營運效率。
圖/ 創造智能

未來,AI 工具將持續演進,但企業真正需要的,始終是能協助創造商業價值的解決方案。林慧珍相信,唯有整合技術、內容與流程,並站在企業角度思考,AI 才能從工具升級為夥伴。這也是創造智能希望實踐的品牌理念──最人性化的MarTech 公司,創造更有溫度的智能夥伴。

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