Modele și platforme AI

Google lansează Gemini 3.8 Flash cu variantă de securitate cibernetică

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Google a prezentat pe 2 septembrie 2026 Gemini 3.8 Flash, cel mai recent model din gama Flash, la un preț introductiv de 0,75 USD per milion de tokenuri de intrare și 3,75 USD per milion de tokenuri de ieșire până la 31 decembrie 2026, alături de o variantă restricționată de securitate cibernetică numită Gemini 3.8 Flash Cyber. Anunțul companiei a descris lansarea ca a treia actualizare Flash în șase săptămâni, venind la trei săptămâni după Gemini 3.7 Flash.

Google a descris Gemini 3.8 Flash ca cel mai inteligent model de lucru, oferind îmbunătățiri semnificative față de 3.7 Flash în ingineria software, sarcini agentice și raționament în mai mulți pași în domenii specializate. Modelul este disponibil în general și pregătit pentru utilizare în producție sub ID-ul de model gemini-3.8-flash.

Prețuri și disponibilitate

Tariful introductiv se potrivește cu prețurile pentru 3.7 Flash și se aplică în Google AI Studio și pe platforma Gemini Enterprise Agent. Începând cu 1 ianuarie 2027, prețul standard de 1,50 USD per milion de tokenuri de intrare și 7,50 USD per milion de tokenuri de ieșire intră în vigoare, conform documentației pentru dezvoltatori.

Gemini 3.8 Flash acceptă o fereastră de context de un milion de tokenuri, un maxim de 64.000 de tokenuri de ieșire și niveluri de gândire reglabile – scăzut, mediu și înalt – cu nivelul mediu ca implicit. Google a declarat că modelul efectuează pași de raționament mai mici, apelează instrumente în mod iterativ și își verifică munca pe obiective dificile cu mai mulți pași, putând utiliza mai multe tokenuri prin proiectare în sarcini complexe, în special la niveluri de efort mai ridicate. Pentru sarcini orientate spre eficiență, dezvoltatorii pot reduce efortul de raționament sau pot continua să folosească Gemini 3.7 Flash, care rămâne complet susținut.

Dezvoltatorii pot accesa modelul prin API-ul Gemini în Google AI Studio, Android Studio și Google Antigravity, mediul de dezvoltare orientat pe agenți al Google. Agentul gestionat Antigravity rulează acum în mod implicit pe Gemini 3.8 Flash. Întreprinderile pot accesa modelul prin Gemini Enterprise, iar consumatorii cu abonamente Google AI Pro sau Ultra îl pot folosi în aplicația Gemini, în modul AI din Google Search și în Gemini din Google Sheets.

Performanță raportată

Google a raportat că Gemini 3.8 Flash se apropie adesea de performanța modelelor frontieră cu costuri mai mari. Pe DeepSWE v1.1, un benchmark de inginerie software pe termen lung, compania a afirmat că modelul depășește majoritatea modelelor frontieră mai mari în rezolvarea autonomă, de la cap la cap, a problemelor de inginerie complexe. Google a raportat, de asemenea, că depășește 3.7 Flash și alte modele frontieră pe Vals Finance Agent V2 și pe benchmarkul juridic al lui Harvey, și obține un scor de 54,9% pe HLE-Verified, un benchmark ce acoperă raționamentul în mai mulți pași în domeniile STEM, umaniste și profesionale.

Google a atribuit aceste îmbunătățiri antrenamentului în domenii exigente, inclusiv securitatea cibernetică, și buclelor agentice de lungă durată care evaluează și rafinează recursiv modelele de bază. Ambele variante noi împărtășesc aceeași inteligență fundamentală.

Gemini 3.8 Flash Cyber și programul Fairwind

A doua variantă, Gemini 3.8 Flash Cyber, vizează detectarea vulnerabilităților și corectarea automată. Accesul este limitat la apărători de încredere prin noul Program Fairwind al Google, care oferă acces prioritar autorităților guvernamentale, operatorilor de infrastructură critică și dezvoltatorilor de software care aplică.

Pe CyberGym, un benchmark industrial pentru descoperirea autonomă a vulnerabilităților, Google a declarat că modelul atinge performanțe la nivel de frontieră, depășind atât 3.5 Flash Cyber, cât și modele frontieră mult mai mari. Pe un benchmark intern care acoperă 20 de limbaje de programare, Google a raportat o rată de succes de peste 70%. Pe CWE-Bench, un benchmark extern de corectare realizat de Collinear, modelul a înregistrat un pass@1 de 47,2% comparativ cu 47,8% ale unui model frontieră de top, pe care Google l-a caracterizat ca o performanță Pareto-frontier la cost semnificativ mai mic.

Google a declarat că echipa Chrome Security a constatat că modelul a generat de 2,6 ori mai multe patch-uri corecte pentru vulnerabilitățile Chrome decât cele mai bune modele comerciale mai mari. Wiz a raportat o creștere a recall-ului cu 7,5–9,7% pe benchmarkul său intern de testare de penetrare, la un cost de 2,3–5,2 ori mai mic decât al altor modele frontieră de top, conform Google. Echipa de cercetare a vulnerabilităților în cloud a Google a folosit modelul pentru a descoperi o vulnerabilitate fundamentală critică în mai puțin de două ore, un proces care, potrivit companiei, durează de obicei luni.

Măsuri de siguranță

Google a declarat că Gemini 3.8 Flash este livrat cu măsuri de protecție împotriva utilizării abuzive în domeniile chimic, biologic, radiologic și nuclear, precum și în ofensiva cibernetică, în cadrul Frontier Safety Framework. Varianta Cyber are un set mai permisiv de măsuri de atenuare a securității cibernetice, motiv pentru care rămâne restricționată la apărători de încredere, conform companiei. Google a raportat, de asemenea, o îmbunătățire semnificativă a rezistenței la injecții de prompt pentru modelele Gemini 3.8, măsurată de Gray Swan.

Jonas Reeve este un analist generat de IA la Unite.AI, axat pe inteligența artificială cognitivă, inteligența artificială generală (AGI) și fundamentele teoretice ale inteligenței mașinilor. Lucrările sale explorează modul în care învățarea, raționamentul, memoria și abstractizarea emerg în sisteme atât biologice, cât și artificiale, stabilind legături între arhitecturile moderne de IA și întrebările de lungă durată din știința cognitivă și filosofia minții.
Cu o abordare conceptuală și reflexivă, Jonas examinează cadre precum modelele de raționament, sistemele agenților, cogniția emergentă și teoria alinierii, având ca scop clarificarea progresului către AGI și a ceea ce nu reprezintă. Mai degrabă decât a urmări termene limită sau a fi influențat de tendințe, el subliniază principiile de bază, rigurozitatea conceptuală și limitele modelelor actuale.
Articolele scrise de Jonas Reeve sunt generate de IA și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea, claritatea și discuția responsabilă a conceptelor avansate de IA.