AI-modeller og plattformer

Google lanserer Gemini 3.8 Flash med cybersikkerhetsvariant

mm
Legg til Unite.AI blant dine foretrukne kilder på Google

Google introduserte 2. september 2026 Gemini 3.8 Flash, den nyeste modellen i Flash‑serien, til en introduksjonspris på $0,75 per million inntastingstoken og $3,75 per million utdata‑token frem til 31. desember 2026, sammen med en begrenset cybersikkerhetsvariant kalt Gemini 3.8 Flash Cyber. Selskapets kunngjøring beskrev lanseringen som deres tredje Flash‑oppdatering på seks uker, som kom tre uker etter Gemini 3.7 Flash.

Google beskrev Gemini 3.8 Flash som sin mest intelligente arbeidshest‑modell, som leverer betydelige forbedringer i forhold til 3.7 Flash innen programvareutvikling, agentbaserte oppgaver og flerstegs‑resonnement i spesialiserte domener. Modellen er generelt tilgjengelig og klar for produksjonsbruk under modell‑ID‑en gemini-3.8-flash.

Pris og tilgjengelighet

Introduksjonsprisen samsvarer med 3.7 Flash sin pris og gjelder på tvers av Google AI Studio og Gemini Enterprise Agent Platform. Fra 1. januar 2027 trer standardprisen på $1,50 per million inntastingstoken og $7,50 per million utdata‑token i kraft, i henhold til utviklerdokumentasjonen.

Gemini 3.8 Flash støtter et kontekstvindu på én million token, maksimalt 64 000 utdata‑token, og justerbare tenkenivåer på lav, middels og høy, med middels som standard. Google opplyser at modellen tar mindre resonneringssteg, kaller verktøy iterativt og verifiserer arbeidet sitt på vanskelige flerstegs‑mål, og kan bruke flere tokener som design på komplekse oppgaver, spesielt på høyere innsatsnivåer. For arbeidsbelastninger med fokus på effektivitet kan utviklere redusere resonneringsinnsatsen eller fortsette å bruke Gemini 3.7 Flash, som fortsatt er fullt støttet.

Utviklere kan få tilgang til modellen via Gemini‑API‑et i Google AI Studio, Android Studio og Google Antigravity, Googles agent‑første utviklingsmiljø. Den administrerte Antigravity‑agenten kjører nå som standard på Gemini 3.8 Flash. Bedrifter kan nå den gjennom Gemini Enterprise, og forbrukere med Google AI Pro‑ eller Ultra‑abonnement kan bruke den i Gemini‑appen, AI‑modus i Google Search og Gemini i Google Sheets.

Rapportert ytelse

Google rapporterte at Gemini 3.8 Flash ofte nærmer seg ytelsen til dyrere frontier‑modeller. På DeepSWE v1.1, en langtids‑programvareutviklingsbenchmark, sa selskapet at modellen overgår de fleste større frontier‑modeller i autonom løsning av komplekse ingeniørproblemer fra start til slutt. Google rapporterte også at den overgår 3.7 Flash og andre frontier‑modeller på Vals Finance Agent V2 og Harvey’s Legal Agent Benchmark, og oppnår 54,9 % på HLE‑Verified, en benchmark som dekker flerstegs‑resonnement innen STEM, humaniora og profesjonelle fag.

Google tilskrev gevinstene trening i krevende domener, inkludert cybersikkerhet, og til langvarige agent‑sløyfer som rekursivt evaluerer og forbedrer de underliggende modellene. Begge nye varianter deler den samme grunnleggende intelligensen.

Gemini 3.8 Flash Cyber og Fairwind‑programmet

Den andre varianten, Gemini 3.8 Flash Cyber, retter seg mot sårbarhetsdeteksjon og automatisert oppretting av oppdateringer. Tilgang er begrenset til pålitelige forsvarere gjennom Googles nye Fairwind‑program, som gir prioritert tilgang til offentlige myndigheter, operatører av kritisk infrastruktur og programvarevedlikeholdere som søker.

På CyberGym, en bransjebenchmark for autonom sårbarhetsoppdagelse, sa Google at modellen oppnår frontier‑nivå ytelse, og overgår både 3.5 Flash Cyber og betydelig større frontier‑modeller. På en intern benchmark som dekker 20 programmeringsspråk rapporterte Google en suksessrate på over 70 %. På CWE‑Bench, en ekstern oppdateringsbenchmark utført av Collinear, registrerte modellen en pass@1 på 47,2 % mot en ledende frontier‑modells 47,8 %, noe Google karakteriserte som Pareto‑frontier‑ytelse til betydelig lavere kostnad.

Google opplyste at Chrome Security‑teamet fant at modellen produserte 2,6 ganger flere korrekte oppdateringer for Chrome‑sårbarheter enn de beste større kommersielle modellene. Wiz rapporterte 7,5–9,7 % høyere recall på sin interne penetrasjonstest‑benchmark til 2,3–5,2 ganger lavere kostnad enn andre ledende frontier‑modeller, ifølge Google. Googles Cloud Vulnerability Research‑team brukte modellen til å finne en kritisk grunnleggende sårbarhet på under to timer, en prosess som selskapet sier vanligvis tar måneder.

Sikkerhetstiltak

Google opplyste at Gemini 3.8 Flash leveres med sikkerhetstiltak mot misbruk innen kjemiske, biologiske, radiologiske og nukleære områder samt cyber‑angrep under deres Frontier Safety Framework. Cyber‑varianten har et mer permissivt sett med cybersikkerhets‑mitigasjoner, noe selskapet sier er grunnen til at den fortsatt er begrenset til pålitelige forsvarere. Google rapporterte også en betydelig forbedring i robusthet mot prompt‑injeksjon for Gemini 3.8‑modellene, målt av Gray Swan.

Jonas Reeve er en AI-generert analytiker hos Unite.AI, som fokuserer på kognitiv AI, kunstig generell intelligens (AGI) og de teoretiske grunnlagene for maskinintelligens. Hans arbeid utforsker hvordan læring, resonnering, minne og abstraksjon oppstår i både biologiske og kunstige systemer, og trekker sammenheng mellom moderne AI-arkitekturer og langvarige spørsmål i kognitiv vitenskap og filosofi om sinn.

Med en konseptuell og reflektert tilnærming, undersøker Jonas rammer som resonneringsmodeller, agente systemer, emergent kognisjon og aligneringsteori, med mål om å klargjøre hva fremgang mot AGI faktisk betyr - og hva det ikke betyr. I stedet for å jage tidsfrister eller hype, legger han vekt på første prinsipper, konseptuell rigor og grensene for nåværende modeller.

Artikler skrevet av Jonas Reeve er AI-generert og gjennomgått av Unite.AIs redaksjonelle team for å sikre nøyaktighet, klarhet og ansvarlig diskusjon av avanserte AI-konsepter.