Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview

Google: Gemini 3.1 Flash Lite Preview هو نموذج توليد نصوص من Google، يُقدَّم هنا كإصدار معاينة. وهو ينتمي إلى سلسلة Flash Lite من Google، التي يصفها المزوّد بأنها فئته عالية الكفاءة والمحسّنة لحالات الاستخدام ذات الحجم الكبير. وفقًا لـ Google، فإنه يتفوق على Gemini 2.5 Flash Lite في الجودة الإجمالية ويقترب من أداء Gemini 2.5 Flash. إذا كنت تعمل بالفعل ضمن عائلة Gemini، فهذا النموذج هو الخيار الخفيف الموجّه لأعباء العمل التي ترسل فيها الكثير من الطلبات وتريد نموذجًا أصغر وأسرع بدلًا من أكبر نموذج متاح.

يقبل النموذج مدخلات نصية وصورًا وفيديو وملفات وصوتًا، ويعيد نصًا فقط. هذه التركيبة مهمة: يمكنك إرسال طلب يتضمن لقطة شاشة أو مقطعًا مسجلًا أو مستندًا أو ملفًا صوتيًا، والحصول على إجابة مكتوبة. نافذة السياق هي 1,048,576 رمزًا، لذا تتسع المستندات الطويلة والنصوص المنسوخة الممتدة والمدخلات متعددة الأجزاء بسهولة في طلب واحد. الحد الأقصى للمخرجات هو 65,536 رمزًا، وهو كافٍ للملخصات الطويلة والتقارير المنظمة وآثار الاستدلال الممتدة. تشمل معاملات الطلب المدعومة temperature وtop_p وmax_tokens وseed وresponse_format وstructured_outputs وtools وtool_choice وreasoning وreasoning_effort وinclude_reasoning.

تشير هذه القدرات إلى مجموعة استخدامات محددة إلى حد كبير. تستفيد مهام التصنيف والاستخراج والوسم ذات الحجم الكبير من التركيز على الكفاءة، خصوصًا عندما تكون المدخلات مزيجًا من النصوص والوسائط. يمكنك نسخ الصوت وتلخيصه، ووصف محتوى الفيديو أو الاستعلام عنه، وتحليل الملفات المرفوعة دون خط أنابيب منفصل لكل وسيط. ولأن المخرجات المنظمة وresponse_format مدعومان، يناسب النموذج الأنظمة التي تحتاج إلى ردود بصيغة JSON أو وفق مخطط بدلًا من النثر الحر. كما أن استدعاء الأدوات يجعله صالحًا للاستخدام كخطوة استدلال في حلقة وكيل، وتتيح لك معاملات الاستدلال الموازنة بين مقدار التفكير الداخلي الذي يجريه النموذج لكل طلب.

يمكنك استدعاؤه عبر واجهة API المتوافقة مع OpenAI من api14 باستخدام معرّف النموذج "google/gemini-3.1-flash-lite-preview". وجّه عميل OpenAI الحالي لديك إلى عنوان api14 الأساسي، ومرّر ذلك المعرّف في حقل model، وأرسل طلب إكمال محادثة قياسيًا مع رسائلك. تُقبل المعاملات المذكورة أعلاه، لذا يمكنك ضبط temperature وtop_p لأخذ العينات، وتحديد سقف المخرجات باستخدام max_tokens، وطلب تشغيلات حتمية باستخدام seed، واستخدام tools وtool_choice لاستدعاء الدوال. للردود المنظمة، استخدم response_format أو structured_outputs. تتحكم معاملات reasoning وreasoning_effort وinclude_reasoning في سلوك الاستدلال لدى النموذج وفي ما إذا كان هذا الاستدلال يُعاد إليك.

هناك أمر يجب أخذه في الاعتبار وهو أن هذا إصدار معاينة، لذا قد يتغير السلوك قبل صدور نسخة مستقرة. وهو أيضًا نموذج من فئة Lite، ما يعني أنه في أصعب المهام، مثل الاستدلال المعقد متعدد الخطوات أو الأعمال التي تكون فيها الجودة الأعلى على الإطلاق أهم من معدل الإنتاجية، قد يكون نموذج Gemini أكبر هو الخيار الأنسب. إذا كان عبء عملك كبير الحجم ويتكون في معظمه من الاستخراج أو التصنيف أو التلخيص أو المعالجة الواعية بالوسائط، فهذا النموذج مصمم لهذا الشكل من العمل تحديدًا.