Nel 2026 la competizione fra modelli generativi si gioca sempre meno sul semplice aumento della dimensione e sempre più sulla capacità di sostenere carichi reali, continui e prevedibili. Nel mondo enterprise e nelle applicazioni consumer ad alto traffico, la domanda principale non è soltanto “quanto è bravo” un modello, ma quanto rapidamente riesce a restituire il primo frammento di risposta e quanto costa farlo milioni di volte al giorno.
intelligenza artificiale
Gemini 3.1 Flash-Lite: che differenza fa tra le alternative
Google presenta Gemini 3.1 Flash-Lite, modello progettato per ridurre latenza e costi su Gemini API, AI Studio e Vertex AI. Prezzi, caching e modalità batch puntano a ottimizzare l’inferenza su larga scala. Spiccano livelli di thinking, multimodalità in input e focus su tool calling e output strutturati
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