Mercoledì Google ha rilasciato Gemini 3.8 Flash, insieme a una nuova variante incentrata sulla sicurezza informatica chiamata Gemini 3.8 Flash Cyber, rendendo questo il terzo lancio di modelli Flash in sei settimane. L'annuncio, pubblicato sul blog ufficiale di Google, arriva giorni dopo la notizia secondo cui la società stava preparando il rilascio, e viene fornito con affermazioni di benchmark che pongono il modello di budget a una distanza impressionante dai rivali che costano molte volte di più per token.
La cadenza rapida è la storia nella storia. Google ha distribuito Gemini 3.7 Flash circa tre settimane fa e 3.8 Flash ora lo sostituisce come modello di cavallo di battaglia predefinito dell'azienda. Nel frattempo, Google non rilascia un modello Gemini Pro di frontiera dall'inizio del 2026, e il tanto promesso Gemini 3.5 Pro rimane vistosamente assente. Per ulteriori informazioni su questa storia, consulta la nostra copertura sugli ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale.
Due modelli, un fondotinta
Gemini 3.8 Flash è disponibile in due versioni. Il modello standard è posizionato come un sistema di ragionamento e codifica per scopi generali per attività di agenti, sviluppo di software e applicazioni ad alto volume. Gemini 3.8 Flash Cyber funziona sulla stessa base ma è ottimizzato specificamente per il rilevamento e la mitigazione delle vulnerabilità, sostituendo il precedente 3.5 Flash Cyber.
Secondo i numeri pubblicati da Google, Gemini 3.8 Flash ottiene un punteggio del 73,7% su DeepSWE v1.1, un benchmark che misura le attività di ingegneria del software a lungo orizzonte. Ciò lo colloca appena sotto Claude Opus 5 al 74,0%, e davanti a GPT-5.6 Sol di OpenAI al 72,7% e Claude Sonnet 5 al 53,8%. Il precedente Gemini 3.7 Flash aveva ottenuto un punteggio del 65,3% sullo stesso benchmark, il che significa che la maggior parte dei guadagni di questa versione sono concentrati nella codifica.
La piattaforma di benchmarking indipendente Artificial Analysis assegna al nuovo modello un punteggio di Intelligence Index di 59, tre punti sopra i 56 del suo predecessore. Ciò lo lega a GPT-5.6 Sol con sforzo di ragionamento elevato e Grok 4.6 con ragionamento medio, secondo i dati della piattaforma, con i guadagni guidati principalmente da benchmark agenti come l'uso degli strumenti e la codifica.
Prezzi aggressivi, con un problema
Google sta lanciando il modello a un tasso di lancio di 0,75 dollari per milione di token di input e 3,75 dollari per milione di token di output, pari al prezzo di 3,7 Flash fino alla fine dell'anno. Da gennaio 2027, il prezzo normale raddoppia rispettivamente a $ 1,50 e $ 7,50. Il confronto con i rivali rimane netto anche allora: Claude Opus 5 costa $ 5,00 per milione di token di input e $ 25,00 per milione di token di output, mentre GPT-5.6 Sol si attesta a $ 4,00 e $ 20,00.
C’è un problema degno di nota per i team sensibili ai costi. Google attribuisce parte del salto di prestazioni al modello che esegue passaggi di ragionamento aggiuntivi su attività complesse e chiama strumenti in modo iterativo: nelle parole dell'azienda, il modello "lavora di più". Ciò si traduce in un maggiore consumo di token. Artificial Analysis fissa il costo per attività completata a $ 0,58, in aumento di circa il 40% rispetto ai $ 0,40 di 3,7 Flash, anche se il prezzo per token è invariato. Google stessa consiglia agli sviluppatori con budget di calcolo limitati di abbassare il livello di ragionamento o di rimanere su 3.7 Flash, che rimane supportato.
Flash Cyber prende di mira le operazioni di sicurezza
La variante Cyber è la metà più insolita del rilascio. Secondo Google, i test interni hanno mostrato che Gemini 3.8 Flash Cyber identifica più vulnerabilità e produce patch funzionanti più spesso rispetto al suo predecessore. Il team di sicurezza di Chrome di Google ha segnalato un aumento di 2,6 volte nella precisione delle patch durante l'uso interno e l'azienda afferma che il suo team Cloud ha utilizzato il modello per far emergere una vulnerabilità critica entro due ore. Google ha anche citato le attestazioni dei partner di sicurezza Wiz e Palo Alto Networks.
L'accesso, tuttavia, è limitato. Mentre lo standard 3.8 Flash è ampiamente disponibile a partire da oggi, Flash Cyber per ora è limitato a tester affidabili e governi.
La questione del modello di frontiera mancante
Il lancio mette la strategia di rilascio di Google sotto i riflettori scomodi. Ars Technica rileva che Google non ha distribuito un modello Gemini Pro di frontiera dall'inizio del 2026 e un rapporto dell'inizio di quest'anno indicava che il rilascio di Gemini 3.5 Pro era stato ritardato perché le sue prestazioni di codifica non erano riuscite a eguagliare quelle della concorrenza. La copertura del lancio del Decoder ha inquadrato la rapida cadenza del Flash come un segno di slancio ingegneristico o come una distrazione dall'ammiraglia ancora mancante, a seconda di chi chiedi.
Koray Kavukcuoglu, che ha assunto la direzione di Google DeepMind, ha respinto l'inquadramento nei materiali di lancio, affermando che Google non sta inseguendo solo il rapporto prezzo-prestazioni e intende comunque guidare le capacità grezze. Se i numeri di riferimento reggeranno al di fuori delle valutazioni di Google, l'azienda potrebbe aver guadagnato tempo: anche il suo livello Flash economico è ora in competizione con i leader di mercato nella codifica, la capacità a cui le aziende attualmente tengono di più.
Non tutto è migliorato. Su OSWorld-2.0, un punto di riferimento per l'uso dei computer agenti, 3.8 Flash è migliore del suo predecessore ma è ancora dietro Claude Opus con un ampio margine, secondo i grafici di Google.
Disponibilità
Gemini 3.8 Flash è immediatamente disponibile tramite Google AI Studio, lo strumento di codifica ad agenti Antigravity e Android Studio per gli sviluppatori, con l'accesso delle aziende tramite Gemini Enterprise. I consumatori possono utilizzarlo nell'app Gemini, dove richiede un abbonamento Pro o Ultra, in modalità AI nella Ricerca Google e, per gli abbonati paganti, all'interno di Fogli Google. La sperimentazione gratuita rimane possibile tramite AI Studio.
Google ha anche evidenziato la generazione 3D migliorata del modello, mostrando un gioco 3D costruito a partire da un singolo prompt in Antigravity, con texture generate dal modello di immagine Nano Banana dell'azienda.
I conti competitivi sono semplici. Tre importanti laboratori hanno ora spedito modelli di codifica di alto livello a poche settimane di distanza l'uno dall'altro, e l'ingresso di Google riduce i prezzi dei suoi rivali di un fattore da cinque a sette, pur rivendicando prestazioni di codifica comparabili. Se l'esperienza degli sviluppatori nel mondo reale corrisponde ai parametri di riferimento determinerà se questa versione metterà a tacere le critiche al fiore all'occhiello mancante di Google o semplicemente lo posticiperà.
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