Google выпустила Gemini 3.8 Flash — третью бюджетную модель за шесть недель. Анонс состоялся спустя три недели после Gemini 3.7 Flash. Модель доступна в двух версиях: стандартная для рассуждений и кодинга, а также специализированная для кибербезопасности — 3.8 Flash Cyber. По данным Google, на бенчмарке DeepSWE v1.1, который оценивает выполнение длительных задач по разработке ПО, Gemini 3.8 Flash набирает 73,7%. Это лишь на 0,3 процентного пункта ниже, чем у Claude Opus 5 (74,0%), и заметно выше, чем у GPT-5.6 Sol (72,7%) и предыдущей версии 3.7 Flash (65,3%).
Бюджетные модели — это класс ИИ, оптимизированный для снижения стоимости вычислений при сохранении приемлемого качества. Google позиционирует 3.8 Flash как решение для задач, где не требуется максимальная производительность флагманских моделей, но важна экономическая эффективность. Цена запуска составляет $0,75 за миллион входных токенов и $3,75 за миллион выходных, что совпадает с тарифами 3.7 Flash. Для сравнения: Claude Opus 5 стоит $5 и $25 соответственно, а GPT-5.6 Sol — $4 и $20. Даже после повышения цен в январе 2027 года до $1,50 и $7,50 модель останется значительно дешевле конкурентов.
| Модель | DeepSWE v1.1 (%) | Цена за 1M входных токенов ($) |
|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | 73.7 | 0.75 |
| Claude Opus 5 | 74.0 | 5.00 |
| GPT-5.6 Sol | 72.7 | 4.00 |
| Gemini 3.7 Flash | 65.3 | 0.75 |
Однако Google предупреждает, что производительность достигается за счет дополнительных шагов рассуждений на сложных задачах и итеративных вызовов инструментов. Модель «работает усерднее», что приводит к большему потреблению токенов. По данным Artificial Analysis, стоимость за задачу у 3.8 Flash составляет $0,58 — это на 40% больше, чем у 3.7 Flash ($0,40), при том же тарифе за токены. Поэтому для задач, где критична эффективность вычислений, Google рекомендует использовать 3.7 Flash или снижать уровень рассуждений.
Цена запуска — $0,75 за миллион входных токенов и $3,75 за выходные, что в разы дешевле конкурентов.
По оценке Artificial Analysis, Gemini 3.8 Flash получила 59 баллов в Intelligence Index, что на три пункта выше, чем у 3.7 Flash (56). Это ставит её на один уровень с GPT-5.6 Sol при высоком уровне рассуждений и Grok 4.6 при среднем. Прирост в основном связан с улучшением агентных бенчмарков, таких как использование инструментов и кодинг. На графике стоимость-производительность модель находится на границе Парето, предлагая наименьшую стоимость за задачу при своём уровне интеллекта. Скорость генерации — около 300 токенов в секунду при высоком уровне рассуждений, среднее время задачи — 2,5 минуты, что быстрее, чем у GPT-5.6 Luna (2,6 минуты) и GPT-5.6 Terra (3,3 минуты), но медленнее, чем у Claude Fable 5.1 (2,1 минуты) и 3.7 Flash (2,2 минуты).
Отдельно стоит отметить версию 3.8 Flash Cyber. Она не доступна публично и распространяется через программу Fairwind среди государственных учреждений, операторов критической инфраструктуры и мейнтейнеров ПО. Модель имеет менее строгие настройки безопасности, поскольку предназначена для оборонительных задач. На бенчмарке CyberGym, оценивающем обнаружение уязвимостей в C/C++, 3.8 Flash Cyber достигает 86,2%, опережая 3.5 Flash Cyber (77,5%), GPT-5.6 Sol (83,6%) и GPT-5.5-Cyber (85,6%). Для автоматического исправления уязвимостей на CWE-Bench модель показывает 47,2% Pass@1, почти сравниваясь с ведущей флагманской моделью (47,8%) при значительно меньшей стоимости.
Тем не менее, стремительный выпуск бюджетных моделей вызывает вопросы. Новый глава DeepMind Корай Кавукчуоглу подчеркнул, что Google не ограничивается оптимизацией цены и производительности, а стремится лидировать и в сырой мощности. Однако флагманские модели Gemini 3.5 Pro и Gemini 4 до сих пор не выпущены, что заставляет наблюдателей гадать, является ли такая частота релизов признаком силы или отвлечением от отсутствия ных моделей. Пока Google делает ставку на доступность и широкое распространение ИИ, конкуренты, такие как Anthropic и OpenAI, продолжают развивать свои топовые модели.
