Blog Gemini - Satu Akses API untuk 500+ Model AI

Google memperkenalkan Gemini 3.1 Flash-Lite — LLM yang pantas dan berkos rendah

Google memperkenalkan Gemini 3.1 Flash-Lite, anggota terbaharu dalam keluarga Gemini 3 yang direka khusus sebagai enjin dengan kadar pemprosesan tinggi, latensi rendah dan berdaya kos untuk beban kerja pembangun dan perusahaan. Google memposisikan Flash-Lite sebagai model “paling pantas dan paling berdaya kos” dalam barisan Gemini 3: varian ringan yang bertujuan menyampaikan interaksi penstriman, pemprosesan latar berskala besar, dan tugasan pengeluaran berfrekuensi tinggi (contohnya, terjemahan, pengekstrakan, penjanaan antara muka pengguna (UI), dan pengelasan volum besar) pada titik harga yang jauh lebih rendah berbanding rakan setara Pronya.

Gemini 3.1 Flash bakal hadir tidak lama lagi: Apa itu

Gemini 3.1 Flash—anggota keluarga Gemini 3.1 dengan latensi ultra rendah dan berkeupayaan memproses imej—sedang dilancarkan merentasi platform pengguna dan pembangun Google. Binaan Gemini 3.1 Flash merapatkan jurang antara kualiti penaakulan dan tahap responsif. Untuk tugasan imej, varian Flash Image mempertingkatkan pemaparan teks dalam imej dan mengekalkan identiti yang konsisten bagi berbilang watak dan objek merentasi aliran kerja — satu masalah lazim bagi model imej terdahulu.

Gemini 3.1 Pro kini tersedia di CometAPI: Apa itu dan cara mengaksesnya

Gemini 3.1 Pro kini tersedia di CometAPI, dan anda boleh mula menggunakannya melalui perkhidmatan CometAPI—pada harga pelancaran yang lebih berpatutan berbanding harga rasmi. CometAPI sudah menyediakan akses kepada keluarga Gemini 3 dan menawarkan laluan yang serasi dengan OpenAI untuk memanggil model-model tersebut daripada satu gerbang terpadu; ini menjadikan percubaan dengan model-model Gemini menggunakan SDK OpenAI sedia ada lebih pantas

Google Gemini 3.5(Snow Bunny) Tertiris: Segala yang perlu anda ketahui

Google secara senyap sedang menguji iterasi dalaman baharu bagi keluarga Gemini — dilaporkan sebagai “Gemini 3.5” dan dengan kod nama dalaman yang menarik “Snow Bunny.” Berkod nama “Snow Bunny,” checkpoint dalaman ini dilaporkan telah memecahkan penanda aras sedia ada, menunjukkan keupayaan yang belum pernah dicapai untuk menghasilkan keseluruhan aplikasi perisian — sehingga 3,000 baris kod berfungsi — dalam satu prompt.

Beli-belah di Google: Bagaimanakah anda menggunakan AI beli-belah Google sebagai peniaga?

Google telah menyusun semula pengalaman membeli-belahnya berasaskan AI generatif dan keluarga model Gemini. Bagi pengguna, perubahan ini menjanjikan penemuan produk secara perbualan, ringkasan perbandingan yang dijana AI, dan — jika tersedia — checkout automatik “agentic” yang boleh membeli bagi pihak anda apabila prasyarat dipenuhi. Bagi peniaga dan pembangun, antara muka baharu ini menggabungkan dua set API (API membeli-belah / peniaga dan API GenAI / Gemini Google) dan memerlukan amalan suapan data yang dikemas kini, kawalan privasi, dan integrasi teknikal.

Gemini API: apakah saiz fail dan kaedah input yang disokong pada masa ini?

Pada 12 Januari 2026, Google menerbitkan kemas kini pembangun untuk Gemini API yang mengubah cara anda memasukkan fail ke dalam model serta saiz maksimum fail yang dibenarkan. Ringkasnya: Gemini kini mengambil fail secara terus daripada pautan luaran dan storan awan (jadi anda tidak semestinya perlu memuat naiknya), dan had saiz fail inline telah dinaikkan dengan ketara. Kemas kini ini mengurangkan geseran untuk aplikasi dunia sebenar yang sudah menyimpan media atau dokumen dalam bucket awan, dan menjadikan aliran kerja prototaip jangka pendek serta produksi lebih pantas dan lebih murah.

Mar 30, 2026

Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro: Harga, Kelajuan & Penaakulan

Gemini 3 Flash — dioptimumkan untuk kadar pemprosesan mentah, latensi rendah dan kecekapan kos — dan Gemini 3 Pro — dioptimumkan untuk penaakulan multimodal yang paling mendalam, tetingkap konteks terbesar dan had penanda aras tertinggi. Dari segi praktikal, Flash direka untuk mengubah sempadan “aliran produktif” bagi aliran kerja pembangun berfrekuensi tinggi dan aplikasi interaktif; Pro direka untuk memaksimumkan kecerdasan bagi kueri tunggal serta mengendalikan input multimodal yang sangat besar atau kompleks. Komprominya jelas dan boleh diukur: Flash menawarkan latensi yang jauh lebih rendah dan kos per token yang ketara lebih rendah sambil mengekalkan sebahagian besar keupayaan penaakulan Gemini 3; Pro menawarkan skor penanda aras tertinggi, mod paling canggih (cth., Deep Think), dan keupayaan yang lebih besar dengan perlindungan keselamatan pada kos dan latensi yang lebih tinggi.

Adakah Gemini 3 Pro Sesuai untuk Pengekodan? Semakan Realiti 2026 dan Panduan Praktikal

Gemini 3 Pro daripada Google hadir sebagai model multimodal yang mencuri perhatian, yang diposisikan oleh Google sebagai satu langkah besar ke hadapan dalam penaakulan, aliran kerja berasaskan agen, dan bantuan pengekodan. Dalam rencana panjang ini, saya berhasrat untuk menjawab satu soalan yang jelas: Adakah Gemini 3 Pro bagus untuk pengekodan? Jawapan ringkas: Ya — dengan beberapa peringatan penting.