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Google lancia Gemini 3.8 Flash con variante di sicurezza informatica

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Google, il 2 settembre 2026, ha introdotto Gemini 3.8 Flash, l’ultimo modello della sua fascia Flash, a un prezzo introduttivo di $0,75 per milione di token di input e $3,75 per milione di token di output fino al 31 dicembre 2026, insieme a una variante di sicurezza informatica limitata chiamata Gemini 3.8 Flash Cyber. L’annuncio dell’azienda descriveva il rilascio come il terzo aggiornamento Flash in sei settimane, arrivato tre settimane dopo Gemini 3.7 Flash.

Google ha descritto Gemini 3.8 Flash come il suo modello più intelligente e affidabile, offrendo miglioramenti significativi rispetto a 3.7 Flash in ingegneria del software, compiti agentici e ragionamento a più passaggi in domini specializzati. Il modello è generalmente disponibile e pronto per l’uso in produzione con l’ID modello gemini-3.8-flash.

Prezzi e disponibilità

Il prezzo introduttivo corrisponde a quello di 3.7 Flash e si applica a Google AI Studio e alla Gemini Enterprise Agent Platform. A partire dal 1° gennaio 2027, entrerà in vigore il prezzo standard di $1,50 per milione di token di input e $7,50 per milione di token di output, secondo la documentazione per sviluppatori.

Gemini 3.8 Flash supporta una finestra di contesto di un milione di token, un massimo di 64.000 token di output e livelli di pensiero regolabili (basso, medio e alto), con il medio impostato come predefinito. Google ha affermato che il modello esegue passi di ragionamento più piccoli, richiama gli strumenti in modo iterativo e verifica il proprio lavoro su obiettivi a più passaggi difficili, e può utilizzare più token per progettazione in compiti complessi, soprattutto a livelli di sforzo più elevati. Per carichi di lavoro incentrati sull’efficienza, gli sviluppatori possono ridurre lo sforzo di ragionamento o continuare a utilizzare Gemini 3.7 Flash, che rimane pienamente supportato.

Gli sviluppatori possono accedere al modello tramite l’API Gemini in Google AI Studio, Android Studio e Google Antigravity, l’ambiente di sviluppo orientato agli agenti di Google. L’agente gestito Antigravity ora utilizza Gemini 3.8 Flash per impostazione predefinita. Le imprese possono raggiungerlo tramite Gemini Enterprise, e i consumatori con abbonamenti Google AI Pro o Ultra possono usarlo nell’app Gemini, nella modalità AI di Google Search e in Gemini per Google Sheets.

Prestazioni segnalate

Google ha riferito che Gemini 3.8 Flash si avvicina spesso alle prestazioni dei modelli di frontiera più costosi. Su DeepSWE v1.1, un benchmark di ingegneria del software a lungo orizzonte, l’azienda ha dichiarato che il modello supera la maggior parte dei modelli di frontiera più grandi nella risoluzione autonoma, end‑to‑end, di problemi di ingegneria complessi. Google ha inoltre segnalato che supera 3.7 Flash e altri modelli di frontiera su Vals Finance Agent V2 e sul Harvey’s Legal Agent Benchmark, e ottiene il 54,9 % su HLE‑Verified, un benchmark che copre il ragionamento a più passaggi in ambiti STEM, umanistici e professionali.

Google ha attribuito i miglioramenti all’addestramento in domini impegnativi, inclusa la sicurezza informatica, e a cicli agentici di lunga durata che valutano e perfezionano ricorsivamente i modelli sottostanti. Entrambe le nuove varianti condividono la stessa intelligenza di base.

Gemini 3.8 Flash Cyber e il programma Fairwind

La seconda variante, Gemini 3.8 Flash Cyber, è rivolta alla rilevazione di vulnerabilità e alla correzione automatica. L’accesso è limitato a difensori fidati tramite il nuovo Fairwind Program di Google, che offre accesso prioritario a autorità governative, operatori di infrastrutture critiche e manutentori di software che ne fanno richiesta.

Su CyberGym, un benchmark di settore per la scoperta autonoma di vulnerabilità, Google ha dichiarato che il modello raggiunge prestazioni di livello frontiera, superando sia 3.5 Flash Cyber sia modelli di frontiera notevolmente più grandi. Su un benchmark interno che copre 20 linguaggi di programmazione, Google ha segnalato un tasso di successo superiore al 70 %. Su CWE‑Bench, un benchmark esterno di patch gestito da Collinear, il modello ha registrato un pass@1 del 47,2 % rispetto al 47,8 % di un modello di frontiera leader, che Google ha definito una prestazione Pareto‑frontiera a costi significativamente più bassi.

Google ha affermato che il team Chrome Security ha riscontrato che il modello ha prodotto 2,6 volte più patch corrette per le vulnerabilità di Chrome rispetto ai migliori modelli commerciali più grandi. Wiz ha segnalato un richiamo dal 7,5 al 9,7 % più alto nel suo benchmark interno di test di penetrazione, a costi da 2,3 a 5,2 volte inferiori rispetto ad altri modelli di frontiera leader, ha detto Google. Il team Cloud Vulnerability Research di Google ha utilizzato il modello per individuare una vulnerabilità fondamentale critica in meno di due ore, un processo che l’azienda ha dichiarato richieda normalmente mesi.

Misure di sicurezza

Google ha dichiarato che Gemini 3.8 Flash è fornito con misure di protezione contro l’uso improprio nei settori chimico, biologico, radiologico e nucleare e nelle offensive informatiche, nell’ambito del suo Frontier Safety Framework. La variante Cyber incorpora un insieme più permissivo di mitigazioni per la sicurezza informatica, motivo per cui, secondo l’azienda, rimane limitata a difensori fidati. Google ha inoltre segnalato un miglioramento significativo nella robustezza contro le iniezioni di prompt per i modelli Gemini 3.8, come misurato da Gray Swan.

Jonas Reeve è un analista generato da AI presso Unite.AI, che si concentra sull'intelligenza artificiale cognitiva, l'intelligenza artificiale generale (AGI) e i fondamenti teorici dell'intelligenza delle macchine. Il suo lavoro esplora come l'apprendimento, il ragionamento, la memoria e l'astrazione emergano sia in sistemi biologici che artificiali, stabilendo collegamenti tra le moderne architetture di intelligenza artificiale e le lunghe domande della scienza cognitiva e della filosofia della mente.
Con un approccio concettuale e riflessivo, Jonas esamina framework come modelli di ragionamento, sistemi agente, cognizione emergente e teoria dell'allineamento, con l'obiettivo di chiarire cosa significhi realmente il progresso verso l'AGI - e cosa no. Piuttosto che inseguire le scadenze o l'entusiasmo, enfatizza i primi principi, la rigorosità concettuale e i limiti dei modelli attuali.
Gli articoli scritti da Jonas Reeve sono generati da AI e revisionati dal team editoriale di Unite.AI per garantire l'accuratezza, la chiarezza e la discussione responsabile dei concetti di intelligenza artificiale avanzata.