Google DeepMind przygotowuje się do uruchomienia nowego modelu sztucznej inteligencji, Gemini 3.8 Flash, już w środę, ukierunkowanego na możliwości tworzenia oprogramowania tam, gdzie Google pozostaje w tyle za rywalami Anthropic i OpenAI. W poniedziałek „Wall Street Journal” poinformował o tych planach, powołując się na wewnętrzne testy, które wykazały, że nowy model czyni postępy w kodowaniu – w obszarze, który stał się polem bitwy najbardziej zaciętych wśród pionierskich laboratoriów.

Raport poruszył rynki: według Barrona akcje Alphabet zyskały w handlu po godzinach pracy po doniesieniach WSJ. Inwestorzy uważnie obserwują wydajność kodowania Google, ponieważ programiści coraz częściej opierają swoje wybory narzędzi na tym, które modele zapisują, debugują i refaktoryzują kod w najbardziej niezawodny sposób w ramach agentowych przepływów pracy. Więcej kontekstu na ten temat znajdziesz w naszych wiadomości AI.

Co donosi WSJ

Według dziennika wewnętrzne testy Gemini 3.8 Flash pokazują postęp szczególnie w kodowaniu, a możliwości Gemini dorównują zarówno modelom Claude firmy Anthropic, jak i gamie GPT OpenAI. Publikacja spodziewana jest w tym tygodniu, a jako najwcześniejszy możliwy dzień podaje się środę.

Ramy mają znaczenie: Google nie twierdzi, że jest w stanie wyprzedzić wszystkich konkurentów. Zamiast tego firma atakuje swoją najbardziej widoczną słabość. Kodowanie agentyczne — podczas którego model sztucznej inteligencji planuje, pisze, testuje i naprawia kod w wielu plikach podczas długich sesji — stało się punktem odniesienia, na którym najbardziej zależy nabywcom korporacyjnym i start-upom zajmującym się narzędziami dla programistów, i to właśnie tam rywale Google zbudowali imponujące leady i lojalne bazy użytkowników.

Luka w kodowaniu, którą Google musi wypełnić

Kodowanie po cichu stało się głównym czynnikiem generującym przychody w branży sztucznej inteligencji. Zarówno Anthropic, jak i OpenAI zbudowały znaczące firmy sprzedające modele obsługujące kodowanie przedsiębiorstwom i platformom programistycznym, a zewnętrzne oceny wydajności kodowania agentycznego konsekwentnie plasują modele Claude i GPT przed Gemini do roku 2026.

Ta luka ma realne konsekwencje. Programiści, którzy wybierają model kodowania, zwykle pozostają w jego ekosystemie – narzędziach CLI, integracji edytorów, rozliczeniach z interfejsem API. Ogromna przewaga Google w zakresie dystrybucji za pośrednictwem wyszukiwarki, Androida i Workspace nie przełożyła się na równoważną dominację w niszy programistycznej, a raport WSJ sugeruje, że DeepMind zna już okno, w którym można to zmienić.

Sam branding Flash jest częścią kalkulacji. Odkąd Google zaczął pozycjonować Flasha jako szybką i niedrogą warstwę rodziny Gemini, przyrostek ten zaczął reprezentować model, który programiści faktycznie uruchamiają w środowisku produkcyjnym — przy dużych obciążeniach, wrażliwych na cenę, w przypadku których niewielkie różnice w opóźnieniach i kosztach decydują o wyborze interfejsu API. Model oparty na technologii Flash, który opiera się również na kodowaniu, podważyłby argumenty cenowe konkurentów, jednocześnie odpowiadając ich zapewnieniom dotyczącym jakości.

Szybkie przejście do Gemini 3.7 Flash

Jeśli środowa premiera nastąpi, nastąpi to zaledwie kilka tygodni po dostarczeniu przez Google w połowie sierpnia Gemini 3.7 Flash, wersji, którą firma uznała za najinteligentniejszy model do kodowania i agentów za mniej więcej połowę poprzedniej ceny. Pod koniec sierpnia firma Google zaprezentowała także Gemini 3.7 Flash ze zwiększoną mocą kodowania, relacjonując jego wdrożenie.

Skompresowana kadencja nie pozostała niezauważona. W tym tygodniu NokiaPowerUser poinformowała, „jak Google tak szybko naprawił Flash 3.7”, odzwierciedlając szerszy pogląd, że DeepMind przestawił się na szybką, przyrostową wysyłkę – bliższą tygodniowemu rytmowi iteracji u swoich rywali niż całorocznym przerwom we wcześniejszych generacjach Gemini.

Koncentracja na kodowaniu i mniej halucynacji

Oprócz surowej siły kodowania, opis nadchodzącego modelu wskazuje na drugi priorytet: zmniejszenie halucynacji. VOI.ID poinformowało, że testy Gemini 3.8 Flash skupiają się na kodowaniu, jednocześnie redukując halucynacje AI — problem z niezawodnością, który ma największe znaczenie w pracy z oprogramowaniem, gdzie całkowicie błędna sugestia może zepsuć system produkcyjny.

Ta kombinacja — silniejsze kodowanie agentyczne i mniej sfabrykowanych wyników — skupia się dokładnie na dwóch osiach, które programiści cytują, wyjaśniając, dlaczego do poważnych prac inżynieryjnych trzymają się narzędzi opartych na Claude lub GPT.

Wyciek papieru Tencent

Nazwisko modelki pojawiło się publicznie przed raportem WSJ, choć ledwo. Jak donosi Pasquale Pillitteri, jednowierszowa wzmianka o Gemini 3.8 Flash pojawiła się w artykule badawczym firmy Tencent, dając entuzjastom pierwsze twarde potwierdzenie istnienia tego modelu, nie ujawniając jednak w zasadzie nic na jego temat. Przypadkowy wyciek to zjawisko znane w branży: tabele porównawcze i listy cytowań w artykułach akademickich stały się powracającym źródłem informacji przed wprowadzeniem na rynek na temat niepublikowanych modeli.

Co to oznacza dla deweloperów i rynku

Jeśli, zgodnie z doniesieniami, Gemini 3.8 Flash wyląduje w tym tygodniu, po wprowadzeniu na rynek przez firmę Anthropic w poniedziałek rozwiązań Claude Fable 5.1 i Mythos 5.1 z tańszym kodowaniem agentowym, trzy laboratoria graniczne dostarczą najwyższej klasy modele kodowania w tym tygodniu. Presja cenowa, już intensywna, będzie coraz ostrzejsza, a producenci narzędzi korzystający z tych interfejsów API zyskają przewagę negocjacyjną z każdym nowym konkurentem.

Dla Google stawka wykracza poza dzielenie się umysłami programistów. Działalność Alphabet w chmurze, pakiet produktywny Workspace i ekosystem Androida odniosą korzyści, jeśli własne modele firmy będą w stanie wiarygodnie wspierać przepływy pracy związane z kodowaniem, które firmy najpierw automatyzują. Wiarygodna historia kodowania Gemini wspiera wszystkie trzy.

Z raportów WSJ wynika, że ​​Google wierzy, że w końcu załatało tę lukę. To, czy testy porównawcze – i, co ważniejsze, pracujący programiści – będą zgodne, okaże się w ciągu kilku dni.

---

Bądź na Bieżąco z AI

Najnowsze wiadomości, analizy i przełomy w dziedzinie AI — wszystko w jednym miejscu.

Czytaj więcej wiadomości AI →