W środę Google wypuściło Gemini 3.8 Flash wraz z nowym, zorientowanym na cyberbezpieczeństwo wariantem o nazwie Gemini 3.8 Flash Cyber, co oznacza, że ​​jest to trzeci model Flash wprowadzony na rynek w ciągu sześciu tygodni. Ogłoszenie, opublikowane na oficjalnym blogu Google, pojawia się kilka dni po doniesieniach, że firma przygotowywała się do wydania, i zawiera twierdzenia dotyczące testów porównawczych, które stawiają budżetowy model w uderzającej odległości od rywali, którzy kosztują kilka razy więcej za token.

Szybki rytm jest historią w historii. Google dostarczyło Gemini 3.7 Flash mniej więcej trzy tygodnie temu, a teraz 3.8 Flash zastępuje go jako domyślny model firmy. Tymczasem Google nie wypuściło na rynek pionierskiego modelu Gemini Pro od początku 2026 roku, a długo obiecywany Gemini 3.5 Pro pozostaje wyraźnie nieobecny. Więcej kontekstu tej historii znajdziesz w naszym najnowszym rozwoju sztucznej inteligencji.

Dwa modele, jeden fundament

Gemini 3.8 Flash jest dostępny w dwóch wersjach. Model standardowy jest pozycjonowany jako system wnioskowania i kodowania ogólnego przeznaczenia do zadań agentycznych, tworzenia oprogramowania i aplikacji masowych. Gemini 3.8 Flash Cyber ​​działa na tym samym fundamencie, ale jest dostrojony specjalnie pod kątem wykrywania i łagodzenia luk w zabezpieczeniach, zastępując wcześniejszą wersję 3.5 Flash Cyber.

Według opublikowanych przez Google danych, Gemini 3.8 Flash uzyskuje 73,7% punktów w DeepSWE v1.1, benchmarku mierzącym długoterminowe zadania inżynierii oprogramowania. To plasuje go tuż poniżej Claude Opus 5 z 74,0% i przed OpenAI GPT-5.6 Sol z 72,7% i Claude Sonnet 5 z 53,8%. Poprzednia wersja Gemini 3.7 Flash uzyskała 65,3 procent w tym samym teście, co oznacza, że ​​większość zysków tej wersji koncentruje się na kodowaniu.

Niezależna platforma porównawcza Sztuczna Analiza przyznała nowemu modelowi wynik Intelligence Index na poziomie 59, o trzy punkty więcej niż jego poprzednik, który wynosił 56. To łączy go z GPT-5.6 Sol przy dużym wysiłku wnioskowania i Grok 4.6 przy średnim wnioskowaniu, zgodnie z danymi platformy, przy czym zyski wynikają głównie z testów agentowych, takich jak użycie narzędzi i kodowanie.

Agresywne ceny z pewnym haczykiem

Google wprowadza model po początkowej stawce 0,75 dolara za milion tokenów wejściowych i 3,75 dolara za milion tokenów wyjściowych, co odpowiada cenie 3,7 Flash do końca roku. Od stycznia 2027 r. cena regularna podwoi się i wyniesie odpowiednio 1,50 dolara i 7,50 dolara. Nawet wtedy porównanie z konkurentami pozostaje wyraźne: Claude Opus 5 kosztuje 5,00 dolarów za milion tokenów wejściowych i 25,00 dolarów za milion tokenów wyjściowych, podczas gdy GPT-5.6 Sol kosztuje 4,00 i 20,00 dolarów.

W przypadku zespołów wrażliwych na koszty istnieje pewien haczyk. Google przypisuje część skoku wydajności modelowi polegającemu na wykonywaniu dodatkowych etapów wnioskowania w przypadku złożonych zadań i iteracyjnym wywoływaniu narzędzi — według słów firmy model „działa ciężej”. Przekłada się to na większe zużycie tokenów. Sztuczna analiza szacuje koszt wykonania zadania na 0,58 dolara, co stanowi wzrost o około 40 procent w porównaniu z 0,40 dolara w przypadku 3,7 Flash, mimo że cena za token pozostaje niezmieniona. Sam Google zaleca programistom z napiętymi budżetami obliczeniowymi obniżenie poziomu rozumowania lub pozostawienie wersji 3.7 Flash, która pozostaje obsługiwana.

Flash Cyber atakuje operacje związane z bezpieczeństwem

Wariant Cyber to bardziej niezwykła połowa wydania. Według Google wewnętrzne testy wykazały, że Gemini 3.8 Flash Cyber ​​zidentyfikował więcej luk w zabezpieczeniach i częściej przygotowywał działające poprawki niż jego poprzednik. Zespół Google ds. bezpieczeństwa przeglądarki Chrome zgłosił 2,6-krotny wzrost dokładności poprawek podczas użytku wewnętrznego, a firma twierdzi, że zespół Google zajmujący się chmurą wykorzystał ten model do wykrycia krytycznej luki w zabezpieczeniach w ciągu dwóch godzin. Google powołało się także na atesty partnerów zajmujących się bezpieczeństwem, Wiz i Palo Alto Networks.

Dostęp jest jednak ograniczony. Chociaż standardowa wersja Flash 3.8 jest już powszechnie dostępna, Flash Cyber ​​jest na razie dostępny wyłącznie dla zaufanych testerów i rządów.

Pytanie o brakujący model graniczny

Premiera stawia strategię wydawniczą Google w niewygodnym świetle reflektorów. Ars Technica zauważa, że ​​Google nie dostarczał pionierskiego modelu Gemini Pro od początku 2026 r., a raporty z początku tego roku wskazywały, że premiera Gemini 3.5 Pro została opóźniona, ponieważ jego wydajność kodowania nie dorównywała konkurencji. Relacja Dekodera ze startu ujęła szybką częstotliwość Flasha jako oznakę dynamiki prac inżynieryjnych lub odwrócenie uwagi od wciąż zaginionego statku flagowego, w zależności od tego, kogo spytać.

Koray Kavukcuoglu, który objął stanowisko szefa Google DeepMind, odwołał się do sformułowań zawartych w materiałach premierowych, stwierdzając, że Google nie kieruje się wyłącznie stosunkiem ceny do wydajności i nadal zamierza przodować w oparciu o surowe możliwości. Jeśli wyniki testów porównawczych nie zostaną ocenione przez Google, firma mogła kupić sobie czas: nawet jej budżetowy moduł Flash konkuruje obecnie z liderami rynku w zakresie kodowania, czyli możliwości, na których przedsiębiorstwom zależy obecnie najbardziej.

Nie wszystko uległo poprawie. W systemie OSWorld 2.0, będącym benchmarkiem agentycznego użycia komputera, wersja 3.8 Flash jest lepsza od swojego poprzednika, ale według własnych wykresów Google nadal daleko od Claude'a Opusa.

Dostępność

Gemini 3.8 Flash jest już dostępny za pośrednictwem Google AI Studio, narzędzia do kodowania agenta Antigravity i Android Studio dla programistów, a przedsiębiorstwa uzyskują dostęp za pośrednictwem Gemini Enterprise. Konsumenci mogą z niego korzystać w aplikacji Gemini, gdzie wymagana jest subskrypcja Pro lub Ultra, w trybie AI w wyszukiwarce Google oraz, w przypadku płatnych subskrybentów, w Arkuszach Google. Bezpłatne eksperymentowanie jest nadal możliwe dzięki AI Studio.

Google podkreśliło również ulepszoną generację 3D modelu, pokazując grę 3D podobno zbudowaną z jednego podpowiedzi w programie Antigravity, z teksturami wygenerowanymi przez firmowy model obrazu Nano Banana.

Konkurencja matematyczna jest prosta. Trzy główne laboratoria dostarczyły obecnie najwyższej klasy modele kodowania w odstępie kilku tygodni, a wejście Google na rynek obniża cenę konkurentów pięciokrotnie do siedmiokrotnie, zapewniając jednocześnie porównywalną wydajność kodowania. To, czy rzeczywiste doświadczenia programistów odpowiadają testom porównawczym, zadecyduje, czy ta wersja uciszy krytykę brakującego flagowca Google, czy po prostu ją odroczy.

---

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Otrzymuj najnowsze wiadomości, analizy i przełomowe informacje dotyczące sztucznej inteligencji — wszystko w jednym miejscu.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →