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2026-09-03 2 浏览 免费阅读

推出 Gemini 3.8 Flash 和 3.8 Flash Cyber

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber,延续 3.7 Flash 的速度与低价,在推理、编码、智能体任务和网络安全漏洞检测/自动修补上提升;3.8 Flash 定价仍为每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元,Cyber 通过 Fairwind Program 向受信任防御者开放。

SOURCE / AI技能杠杆 MIN / 9 ACCESS / 免费阅读 POST / 2026-09-03 00:18:31

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作者:Google DeepMind Blog 来源站点:deepmind.google 原贴时间:

原文

Our newest Gemini models deliver next-generation intelligence for agentic workflows and cybersecurity. Building on the momentum of 3.7 Flash from three weeks ago and marking our third Flash release in only six weeks, today we’re introducing Gemini 3.8, our best reasoning & coding model yet, at the same speed and low cost of 3.7. Gemini 3.8 introduces 2 variants: Gemini 3.8 Flash: our most intelligent workhorse model, delivering significant improvements from 3.7 Flash across software engineering, agentic tasks, and critical, multi-step reasoning in specialized domains. It is available at the same introductory price 1 as 3.7 Flash at $0.75 per million input tokens and $3.75 per million output tokens. Gemini 3.8 Flash Cyber: our most capable cybersecurity model with frontier-level performance in vulnerability detection and automated patching, available to trusted defenders through our new Fairwind Program . While tailored for different deployment environments, both of today's releases are powered by the same foundational intelligence, and further accelerated by long-running agentic loops designed to recursively evaluate and refine the underlying models. The significant coding and reasoning gains across this shared core were driven by a number of innovations, including rigorous training in the highly demanding domain of cybersecurity. Gemini 3.8 Flash delivers substantial gains from 3.7 Flash, often approaching the performance of higher-cost frontier models. On DeepSWE v1.1 (Long-Horizon Software Engineering ) 3.8 Flash outperforms most larger frontier models in autonomously solving complex engineering problems end to end, only at a fraction of the cost. Additionally, 3.8 Flash exhibits the dependability required for critical enterprise autonomy, across specialized knowledge domains . In quantitative and professional fields that require advanced analysis and reporting, 3.8 Flash outperforms 3.7 Flash and other frontier models in benchmarks like Vals Finance Agent V2 and Harvey's Legal Agent Benchmark . 3.8 Flash also achieves a 54.9% on HLE-Verified, demonstrating its ability to handle multi-step reasoning across STEM, humanities, and professional fields. These performance gains stem from a core design choice: 3.8 Flash works harder. On complex tasks, it exhibits greater diligence — executing extra reasoning steps, and calling tools iteratively. At times, the model might use more tokens to maximize performance, especially at higher effort levels. For applications where compute efficiency is the primary constraint, developers can utilize lower effort levels to minimize token overhead or continue to rely on Gemini 3.7 Flash, which remains fully supported for efficiency-first workloads. Gemini 3.8 Flash built this game with a simple prompt using a looping instruction in Google Antigravity. The game uses puzzles, environmental storytelling, and textures generated with Nano Banana to create an immersive 3D level in which you play a wizard navigating a castle. Gemini 3.8 Flash builds a fully functional DOS version of Google Maps in a single prompt in Google Antigravity that is fully playable with locations, directions, and Street View.

中文翻译

我们最新的 Gemini 模型为智能体工作流和网络安全带来下一代智能。继三周前 3.7 Flash 的势头、并标志着我们在仅六周内第三次发布 Flash 之后,今天我们推出 Gemini 3.8,这是我们迄今最好的推理与编码模型,速度与低成本与 3.7 相同。Gemini 3.8 推出 2 个变体:Gemini 3.8 Flash:我们最智能的主力模型,在软件工程、智能体任务和专门领域的关键多步推理方面相比 3.7 Flash 有显著提升。它以与 3.7 Flash 相同的介绍价1 提供,即每百万输入 token 0.75 美元和每百万输出 token 3.75 美元。Gemini 3.8 Flash Cyber:我们能力最强的网络安全模型,在漏洞检测和自动修补方面具有前沿级性能,可通过我们新的 Fairwind Program 提供给受信任的防御者。

核心信息

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber,延续 3.7 Flash 的速度与低价,在推理、编码、智能体任务和网络安全漏洞检测/自动修补上提升;3.8 Flash 定价仍为每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元,Cyber 通过 Fairwind Program 向受信任防御者开放。

  • Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber,延续 3.7 Flash 的速度与低价,在推理、编码、智能体任务和网络安全漏洞检测/自动修补上提升;3.8 Flash 定价仍为每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元,Cyber 通过 Fairwind Program 向受信任防御者开放。
  • 原贴提到:Our newest Gemini models deliver next-generation intelligence for agenti
  • 来源:deepmind.google

详细解读

这是什么信号

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber。前者是通用推理与编码主力模型,后者是网络安全专用模型。两者共享同一基础智能,并通过长时智能体循环递归评估和优化模型。距离 3.7 Flash 仅三周,也是六周内第三次 Flash 发布,说明 Google 正在用高频迭代抢占智能体工作流与安全场景。

为什么重要

3.8 Flash 在速度与价格不变的前提下,声称在软件工程、智能体任务、专门领域多步推理上显著提升。它在 DeepSWE v1.1 长时软件工程基准上超过多数更大的前沿模型,成本却更低;在 Vals Finance Agent V2、Harvey 法律 Agent Benchmark 上超过 3.7 Flash 和其他前沿模型;HLE-Verified 达到 54.9%。这意味着中等价位模型正在逼近高成本前沿模型的生产可用性,尤其对长链路、多步骤、工具调用的智能体任务。

对谁有价值

对开发者和 AI 产品团队,3.8 Flash 可作为编码、智能体、金融/法律分析类应用的默认模型候选。对安全团队,3.8 Flash Cyber 提供漏洞检测与自动修补的前沿级能力,但仅通过 Fairwind Program 向受信任防御者开放。对成本敏感团队,3.7 Flash 仍被完整支持,可继续用于效率优先的工作负载。

可以怎么行动

第一,用现有 3.7 Flash 工作负载做 A/B 测试,重点看 DeepSWE 类长时工程任务、多步推理和工具调用链是否提升。第二,对 token 成本敏感的场景,比较 3.8 Flash 低 effort 级别与 3.7 Flash 的性价比。第三,安全团队评估是否满足 Fairwind Program 条件,并准备漏洞检测与自动修补的验证流程。第四,开发者可在 Google Antigravity 中尝试用循环指令构建复杂智能体或游戏/地图类应用,观察单提示生成与迭代能力。

风险或限制

3.8 Flash 被描述为“更努力”,复杂任务会执行额外推理步骤并迭代调用工具,可能使用更多 token,高 effort 级别尤其明显,实际成本可能高于预期。Cyber 变体并非普遍可用,受信任防御者门槛会限制一般开发者。基准分数不等于生产表现,金融、法律、安全场景仍需人工复核与合规评估。此外,模型迭代极快,六周三次 Flash 发布意味着版本选择和迁移成本需要纳入工程规划。

信息差价值

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参考来源

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