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Gemini 3.5 Flash-Lite

RaisonnementPoids fermésModels.dev
Intelligence
11,7
Rang 394 sur 768 modèles mesurés
Coding
49,3
Rang 125 sur 299 modèles mesurés
Vitesse de sortie
392 t/s
Rang 6 sur 425 modèles mesurés
Prix/1M
0,85 $
Rang 378 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
0,693 $
Rang 124 sur 218 modèles mesurés

Gemini 3.5 Flash-Lite obtient 11,7 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 394e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont HyperNova 60B 2605 (High, Based on gpt-oss-120b) (11,7), MiniMax M1 80k (11,7) et Nemotron Cascade 2 30B A3B (11,7). À 0,85 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que MiniMax M1 80k (0,963 $). Avec 392 t/s en sortie, il est plus rapide que MiniMax M1 80k (117 t/s).

Indices Artificial Analysis
Intelligence11,7
Rang 394 sur 768 modèles mesurés
Coding49,3
Rang 125 sur 299 modèles mesurés
Agentic14,3
Rang 114 sur 190 modèles mesurés
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité23,3
Rang 162 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations20,7
Rang 158 sur 241 modèles mesurés
Juridique23,9
Rang 165 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine20,5
Rang 143 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie21,2
Rang 177 sur 240 modèles mesurés
Économie21,6
Rang 190 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond83,8 %
Rang 162 sur 620 modèles mesurés
HLE18,8 %
Rang 247 sur 681 modèles mesurés
SciCode41,3 %
Rang 181 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR76,0 %
Rang 160 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.153,6 %
Rang 118 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.01,0 %
Rang 144 sur 240 modèles mesurés
τ-Bench Banking17,5 %
Rang 110 sur 211 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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