Lightweight base variant of Veo3.1 with lower computing overhead, meets basic video generation demands for low-cost bulk preview scenarios.
Gemini 3.1 Flash Lite Image-modellen er en ekspert pรฅ effektivitet i familien for bildegenerering, utviklet for ultralav latens og kostnadseffektiv generering og redigering av bilder.

Core Capabilities Overview: Resolution: Up to 4K (4096ร4096), on par with Pro. Reference Image Consistency: Up to 14 reference images (10 objects + 4 characters), maintaining style/character consistency. Extreme Aspect Ratios: New 1:4, 4:1, 1:8, 8:1 ratios added, suitable for long images, posters, and banners. Text Rendering: Advanced text generation, suitable for infographics and marketing poster layouts. Search Enhancement: Integrated Google Search + Image Search. Grounding: Built-in thinking process; complex prompts are reasoned before generation.
Omni is the new model that can create anything from any input โ starting with video. With Omni, you can combine images, audio, video and text as input and generate high-quality videos grounded in Gemini's real-world knowledge. You can also easily edit your videos through conversation.

Gemini 3.1 Flash-Lite is a highly cost-efficient and low-latency Tier-3 model in Googleโs Gemini 3 series, designed for high-volume production AI workflow where throughput and speed matter more than maximal reasoning depth. It combines a large multimodal context window with efficient inference performance at a lower cost than most flagship counterparts.

Nano Banana Pro er en KI-modell for generell bistand i tekstsentrerte arbeidsflyter. Den egner seg for instruksjonsbasert prompting for รฅ generere, transformere og analysere innhold med kontrollerbar struktur. Typiske bruksomrรฅder inkluderer chatassistenter, dokumentoppsummering, kunnskaps-QA og automatisering av arbeidsflyter. Offentlige tekniske detaljer er begrensede; integrasjonen samsvarer med vanlige mรธnstre for KI-assistenter, som strukturerte utdata, gjenfinning-forsterkede prompter og verktรธy- eller funksjonskall.

Gemini 3.1 Pro is the next generation in the Gemini series of models, a suite of highly-capable, natively multimodal, reasoning models. Gemini 3 Pro is now Googleโs most advanced model for complex tasks, and can comprehend vast datasets, challenging problems from different information sources, including text, audio, images, video, and entire code repositories

Gemini 3 Flash is a lightweight, efficient multimodal large-scale model from Google tailored for real-world scenarios that require fast responses and low latency.

Gemini 3 Pro Preview er en modell for generelle formรฅl i Gemini-familien, tilgjengelig i forhรฅndsversjon for evaluering og prototyping. Den stรธtter etterlevelse av instruksjoner, resonnering over flere runder og kode- og dataoppgaver, med strukturerte utdata og kall til verktรธy/funksjoner for automatisering av arbeidsflyter. Typiske bruksomrรฅder omfatter chatassistenter, oppsummering og omskriving, retrieval-forsterket QA, datauttrekk og enkel kodehjelp pรฅ tvers av apper og tjenester. Tekniske hรธydepunkter inkluderer API-basert utrulling, strรธmmende svar, sikkerhetskontroller og at den er klar for integrasjon, med multimodale muligheter avhengig av forhรฅndsversjonskonfigurasjonen.
Hva er Veo 3.1-Fast Veo 3.1-Fast er Googles hastighetsoptimaliserte variant av Veo 3.1-familien av generative videomodeller. Den er spesifikt fininnstilt for รฅ redusere latens og kostnader ved generering av korte videoer for sosiale medier, samtidig som den bevarer den forbedrede audiovisuelle kvaliteten som ble introdusert i Veo 3.1. Veo 3.1 og Veo 3.1-Fast tilfรธrer rikere innebygd lydgenerering, sterkere etterlevelse av prompten og nye redigeringsflyter (for eksempel: fรธrste-/sistebildeinterpolasjon, โingredients to videoโ og sceneutvidelse) sammenlignet med tidligere Veo-utgivelser.

Veo 3.1 er Googles inkrementell, men betydelig oppdatering av sin Veo-familie for tekst- og bildeโvideo, som tilfรธrer rikere innebygd lyd, lengre og mer kontrollerbare videoutdata og mer presis redigering og kontroller pรฅ scenenivรฅ.
gemini-3.1-flash coming soon
coming soon
coming soon
Veoโฏ3 fra Google DeepMind representerer det fremste innen tekst-til-video-generering, og markerer fรธrste gang at en storskala generativ KI-modell sรธmlรธst synkroniserer video av hรธy kvalitet med tilhรธrende lyd โ inkludert dialog, lydeffekter og omgivelseslydbilder.
Modell for dypsรธk, med utvidede muligheter for dypsรธk og informasjonsgjenfinning, et ideelt valg for kompleks kunnskapsintegrasjon og analyse.

Gemini 2.5 Flash Image (ogsรฅ kjent som nano-banana), Googles mest avanserte modell for bildegenerering og -redigering. Denne oppdateringen gjรธr det mulig รฅ kombinere flere bilder til ett, opprettholde karakterkonsistens for รฅ fortelle rike historier, utfรธre mรฅlrettede transformasjoner ved hjelp av naturlig sprรฅk og utnytte Geminis kunnskap om verden til รฅ generere og redigere bilder.
Dyptgรฅende sรธkemodell, med forbedrede muligheter for dyptgรฅende sรธk og informasjonsgjenfinning, et ideelt valg for kompleks kunnskapsintegrasjon og -analyse.
En optimalisert Gemini 2.5 Flash-modell for hรธy kostnadseffektivitet og hรธy gjennomstrรธmning. Den minste og mest kostnadseffektive modellen, bygget for bruk i stor skala.
Gemini 2.5 Pro er en kunstig intelligensmodell levert av Google. Den har innebygde multimodale prosesseringsmuligheter og et ultralangt kontekstvindu pรฅ opptil 1 million tokens, noe som gir enestรฅende kraftig stรธtte for komplekse oppgaver med lange sekvenser. Ifรธlge Googles data presterer Gemini 2.5 Pro spesielt godt i komplekse oppgaver. Denne modellen stรธtter en maksimal kontekstlengde pรฅ 1,048,576 tokens.
Gemini 2.5 Flash er en KI-modell utviklet av Google, utformet for รฅ tilby raske og kostnadseffektive lรธsninger for utviklere, spesielt for applikasjoner som krever forbedrede inferensevner. Ifรธlge forhรฅndsvisningskunngjรธringen for Gemini 2.5 Flash ble modellen lansert i forhรฅndsvisning 17. april 2025, stรธtter multimodale inndata og har et kontekstvindu pรฅ 1 million tokens. Denne modellen stรธtter en maksimal kontekstlengde pรฅ 65,536 tokens.