Google выпустила новую версию Flash-модели с заметным приростом в написании кода и агентных задачах - и оставила цену на прежнем уровне, что для рынка ИИ-моделей скорее редкость, чем правило.
Коротко о главном
2 сентября 2026 года Google DeepMind выпустила Gemini 3.8 Flash - следующую итерацию в семействе моделей Gemini 3, по официальной карточке модели она продолжает поддерживать настраиваемые уровни усилия для управления балансом качества, стоимости и скорости ответа. По данным DeepMind, прирост по сравнению с 3.7 Flash заметен на нескольких бенчмарках: 73,7% против 65,3% на DeepSWE v1.1 (софтверная инженерия), 89,4% против 85,8% на Terminal-bench 2.1 (агентное программирование в терминале) и 86,2% против 82,1% на LABBench2 (биологические исследования) - это внутренние оценки самой компании, независимая проверка результатов не проводилась. Цена осталась на уровне версии 3.7 Flash: 0,75 доллара за миллион входных токенов с использованием кэша (1,50 доллара без кэша) и 3,75 доллара за миллион выходных токенов (7,50 доллара без кэша). Модель доступна через Google AI Studio, Gemini API, Google Antigravity, приложение Gemini, Google AI Mode и Gemini Enterprise Agent Platform. Дата обучающих данных - март 2026 года для большинства областей, хотя часть информации ограничена январём 2025 года. В документации отдельно указано ограничение: возможны случайные задержки или таймауты при работе модели.
Что изменилось по сравнению с 3.7 Flash
Gemini 3.8 Flash - очередная итерация в семействе моделей Gemini 3, а не отдельная линейка. Модель продолжает поддерживать настраиваемые уровни усилия, позволяющие балансировать между качеством ответа, стоимостью запроса и скоростью - то есть пользователь сам может выбрать, что для конкретной задачи важнее.
По данным официальной карточки модели от Google DeepMind, прирост по сравнению с версией 3.7 Flash заметен сразу на нескольких направлениях: софтверная инженерия, агентное программирование в терминале и биологические исследования.
Цифры бенчмарков - и важная оговорка
DeepMind приводит три показателя прироста: на DeepSWE v1.1 (тест на софтверную инженерию) результат выросл с 65,3% до 73,7% - прирост в 8,4 процентных пункта. На Terminal-bench 2.1 (агентное программирование прямо в терминале) - с 85,8% до 89,4%, прирост 3,6 процентных пункта. На LABBench2 (тест на биологические исследования) - с 82,1% до 86,2%, прирост 4,1 процентных пункта.
Важно понимать: это внутренние бенчмарки самой Google DeepMind, опубликованные вместе с моделью. Независимая проверка этих результатов сторонними исследователями на момент публикации статьи не проводилась - относитесь к цифрам как к заявлению компании, а не как к подтверждённому факту.
Цена осталась прежней
Несмотря на прирост производительности, цена Gemini 3.8 Flash совпадает с ценой предыдущей версии 3.7 Flash. За миллион входных токенов с использованием кэша (то есть при повторном использовании уже обработанного контекста) - 0,75 доллара, без кэша - 1,50 доллара. За миллион выходных токенов - 3,75 доллара с кэшем и 7,50 доллара без него.
На фоне того, что новые версии моделей у разных компаний нередко выходят одновременно и с ростом цены, и с приростом качества, сохранение прежнего прайса при заметном приросте бенчмарков - скорее приятное исключение, чем стандартная практика рынка.
Где доступна модель и что с обучающими данными
Gemini 3.8 Flash доступна сразу по нескольким каналам: через Google AI Studio, Gemini API, агентную среду разработки Google Antigravity, обычное приложение Gemini, режим Google AI Mode в поиске и корпоративную платформу Gemini Enterprise Agent Platform.
Дата отсечки обучающих данных - март 2026 года для большинства областей знаний, но часть информации ограничена январём 2025 года - то есть по некоторым узким темам модель может знать меньше, чем ожидается от модели с более поздней общей отсечкой. Отдельно в документации указано практическое предупреждение: возможны случайные задержки в ответе или таймауты при работе с моделью.
Gemini 3.8 Flash - это новое поколение модели или обновление внутри Gemini 3?
Это следующая итерация внутри семейства моделей Gemini 3, а не отдельное поколение - прямой преемник версии 3.7 Flash.
Подорожала ли модель вместе с приростом производительности?
Нет, цена осталась на уровне версии 3.7 Flash: 0,75 доллара за миллион входных токенов с кэшем (1,50 без кэша) и 3,75 доллара за миллион выходных токенов (7,50 без кэша).
Можно ли доверять заявленному приросту на бенчмарках DeepSWE, Terminal-bench и LABBench2?
Это внутренние бенчмарки самой Google DeepMind, опубликованные вместе с релизом модели. Независимая проверка сторонними исследователями на момент публикации не проводилась, поэтому к цифрам стоит относиться как к заявлению компании.
Где можно попробовать Gemini 3.8 Flash?
Модель доступна через Google AI Studio, Gemini API, Google Antigravity, приложение Gemini, Google AI Mode и Gemini Enterprise Agent Platform.
Насколько свежие данные знает модель?
Отсечка обучающих данных - март 2026 года для большинства областей, но по некоторым узким темам информация ограничена январём 2025 года.
Есть ли известные проблемы в работе модели?
Google прямо указывает в документации, что возможны случайные задержки в ответе или таймауты при работе с моделью.
← Все статьи блога