Blog Gemini - Một Truy Cập API - 500+ Mô Hình AI

Google ra mắt Gemini 3.1 Flash-Lite — một LLM nhanh, chi phí thấp

Google đã giới thiệu Gemini 3.1 Flash-Lite, thành viên mới nhất của dòng Gemini 3, được thiết kế chuyên biệt như một nền tảng có thông lượng cao, độ trễ thấp và hiệu quả chi phí cho các khối lượng công việc của nhà phát triển và doanh nghiệp. Google định vị Flash-Lite là mô hình “nhanh nhất và hiệu quả chi phí nhất” trong dòng Gemini 3: một biến thể gọn nhẹ nhằm mang lại các tương tác phát trực tuyến, xử lý nền quy mô lớn và các tác vụ sản xuất có tần suất cao (ví dụ, dịch, trích xuất, tạo giao diện người dùng (UI) và phân loại khối lượng lớn) với mức giá thấp hơn nhiều so với các phiên bản Pro cùng dòng.

Gemini 3.1 Flash sắp ra mắt: Đó là gì

Gemini 3.1 Flash—thành viên hỗ trợ hình ảnh với độ trễ siêu thấp của gia đình Gemini 3.1—đang được triển khai trên các bề mặt dành cho người tiêu dùng và nhà phát triển của Google. Các bản dựng Gemini 3.1 Flash thu hẹp khoảng cách giữa chất lượng suy luận và tính phản hồi. Đối với các tác vụ hình ảnh, biến thể Flash Image cải thiện việc kết xuất văn bản trong hình ảnh và duy trì danh tính nhất quán cho nhiều nhân vật và đối tượng xuyên suốt quy trình làm việc — một điểm đau thường gặp ở các mô hình hình ảnh trước đây.

Gemini 3.1 Pro hiện đã khả dụng trên CometAPI: Là gì và cách truy cập

Gemini 3.1 Pro hiện đã có trên CometAPI, và bạn có thể bắt đầu sử dụng thông qua các dịch vụ của CometAPI—với mức giá ra mắt ưu đãi hơn so với giá chính thức. CometAPI đã cung cấp sẵn dòng Gemini 3 và cung cấp một API tương thích với OpenAI để gọi các mô hình đó thông qua một cổng thống nhất; điều này giúp việc thử nghiệm với các mô hình Gemini trở nên nhanh chóng bằng cách sử dụng các SDK OpenAI hiện có.

Google Gemini 3.5(Snow Bunny) bị rò rỉ: Tất cả những gì bạn cần biết

Google đang âm thầm thử nghiệm một bản lặp nội bộ mới của dòng Gemini — được gọi theo nhiều cách khác nhau là “Gemini 3.5” và mang mật danh nội bộ đầy thú vị “Snow Bunny.” Được đặt mật danh "Snow Bunny", checkpoint nội bộ này được cho là đã phá vỡ các điểm chuẩn hiện có, cho thấy khả năng chưa từng có trong việc tạo ra toàn bộ ứng dụng phần mềm — lên đến 3,000 dòng mã chạy được — chỉ với một lời nhắc duy nhất.

Mua sắm trên Google: Nhà bán hàng sử dụng tính năng mua sắm AI của Google như thế nào?

Google đã tái cấu trúc trải nghiệm mua sắm của mình xoay quanh AI tạo sinh và dòng mô hình Gemini. Đối với người tiêu dùng, sự chuyển đổi này hứa hẹn khám phá sản phẩm theo kiểu hội thoại, các bản tóm tắt so sánh do AI tạo, và — khi khả dụng — thanh toán “agentic” tự động có thể mua hàng thay bạn khi các điều kiện tiên quyết được đáp ứng. Đối với nhà bán hàng và nhà phát triển, giao diện mới kết hợp hai bộ API (API mua sắm / nhà bán hàng và API GenAI / Gemini của Google) và đòi hỏi cập nhật các thực hành về nguồn cấp dữ liệu, kiểm soát quyền riêng tư và tích hợp kỹ thuật.

API Gemini: hiện hỗ trợ các kích thước tệp và phương thức nhập nào?

Ngày 12 tháng 1, 2026, Google đã công bố một bản cập nhật dành cho nhà phát triển đối với Gemini API, thay đổi cách bạn đưa tệp vào mô hình và kích thước tối đa của các tệp đó. Tóm lại: Gemini hiện có thể lấy tệp trực tiếp từ liên kết bên ngoài và kho lưu trữ đám mây (vì vậy bạn không phải lúc nào cũng cần tải chúng lên), và giới hạn kích thước tệp nội tuyến đã được tăng đáng kể. Những cập nhật này loại bỏ vướng mắc cho các ứng dụng thực tế vốn đã lưu trữ media hoặc tài liệu trong các bucket đám mây, và giúp quy trình tạo mẫu ngắn và triển khai sản xuất nhanh hơn, rẻ hơn.

Mar 30, 2026

Gemini 3 Flash so với Gemini 3 Pro: Giá, tốc độ & khả năng suy luận

Gemini 3 Flash — được tối ưu cho thông lượng thô, độ trễ thấp và hiệu quả chi phí — và Gemini 3 Pro — được tối ưu cho suy luận đa phương thức sâu nhất, các cửa sổ ngữ cảnh lớn nhất và trần điểm chuẩn cao nhất. Về mặt thực tiễn, Flash được thiết kế để đẩy ranh giới “luồng năng suất” cho các ứng dụng dành cho nhà phát triển và ứng dụng tương tác có tần suất cao; Pro được thiết kế để tối đa hóa mức độ thông minh trên mỗi truy vấn đơn lẻ và xử lý đầu vào đa phương thức rất lớn hoặc phức tạp. Những đánh đổi là rõ ràng và có thể đo lường: Flash mang lại độ trễ thấp hơn đáng kể và chi phí trên mỗi token thấp hơn rõ rệt trong khi vẫn giữ lại phần lớn khả năng suy luận của Gemini 3; Pro mang lại điểm số điểm chuẩn cao nhất, các chế độ tiên tiến nhất (ví dụ: Deep Think) và các khả năng lớn hơn được bảo vệ bởi cơ chế an toàn, với chi phí và độ trễ cao hơn.

Gemini 3 Pro có phù hợp cho việc lập trình không? Phép thử thực tế năm 2026 và hướng dẫn thực hành

Gemini 3 Pro của Google xuất hiện như một mô hình đa phương thức gây chú ý mạnh mẽ, được Google định vị là một bước tiến lớn về khả năng lập luận, các quy trình mang tính tác nhân và hỗ trợ lập trình. Trong bài viết dài này, tôi muốn trả lời một câu hỏi rõ ràng: Gemini 3 Pro có tốt cho việc lập trình không? Câu trả lời ngắn gọn: Có — nhưng kèm những lưu ý quan trọng.