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Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale★ 78
Google DeepMind Blog91d agoReleaseGoogle DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite，這是目前 Gemini 3 系列中速度最快且最具成本效益的模型。該模型旨在滿足大規模的智慧運算需求，適合需要極低延遲與高性價比的應用場景。這項發表標誌著 Google 在輕量化、高效率大語言模型領域的進一步突破。
Gemini 3 Flash: frontier intelligence built for speed★ 85
Google DeepMind Blog167d agoReleaseGoogle DeepMind 正式發表新一代模型 Gemini 3 Flash。該模型旨在打破性能與速度的權衡，以極低的成本提供接近前沿（frontier）等級的智慧表現。這款模型專為需要高速度、低延遲以及高性價比的應用場景所設計，將為開發者帶來更高效、更實惠的開發體驗。
Gemini 2.5 Flash-Lite is now ready for scaled production use★ 75
Google DeepMind Blog220d agoReleaseGoogle DeepMind 宣佈 Gemini 2.5 Flash-Lite 結束預覽階段，正式推出穩定版（GA）。這款主打高性價比的輕量級模型，在維持小體積與低成本的同時，依然提供極高的輸出品質。它完整繼承了 Gemini 2.5 家族的強大功能，包含 100 萬 token 的超長上下文視窗與多模態處理能力，非常適合開發者與企業用於需要大規模部署與快速響應的生產環境。
Synthetic data: save money, time and carbon with open source★ 75
Hugging Face Blog837d agoOpinionHugging Face 指出，利用開源模型與工具（如 distilabel）生成合成數據（Synthetic Data），已成為現代 AI 開發的重要趨勢。這種方法不僅能將數據準備成本降低數倍，還能大幅縮短開發週期。更重要的是，透過蒸餾技術訓練小型專屬模型，能顯著減少推論與訓練過程中的碳排放，實現更永續的 AI 生態。