Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber 两款新模型

我们最新的 Gemini 模型为智能体工作流和网络安全带来下一代智能。

Tulsee Doshi 产品管理高级总监

Raluca Ada Popa

Gemini 安全负责人，Google DeepMind

继三周前 3.7 Flash 的强劲势头，以及我们在短短六周内第三次发布 Flash 系列之后，今天我们推出 Gemini 3.8——我们迄今最强的推理与编程模型，速度与低成本均与 3.7 持平。Gemini 3.8 推出 2 个变体：

• Gemini 3.8 Flash：我们最智能的主力模型，在软件工程、智能体任务以及专业领域中关键的多步推理方面，相较 3.7 Flash 均有显著提升。其定价与 3.7 Flash 相同的首发价格 1，即每百万输入 token 0.75 美元、每百万输出 token 3.75 美元。
• Gemini 3.8 Flash Cyber：我们能力最强的网络安全模型，在漏洞检测和自动化修补方面具备前沿级性能，通过我们全新的 Fairwind Program 向可信防御者开放。

虽然针对不同的部署环境进行了定制，但今天发布的两款产品都由同一基础智能驱动，并进一步借助长时间运行的智能体循环加以加速，这些循环旨在递归地评估和优化底层模型。这一共享核心在编程和推理方面取得的显著提升，源于多项创新，包括在要求极高的网络安全领域进行严格训练。

Gemini 3.8 Flash：为长时程编程和自主智能体而打造

Gemini 3.8 Flash 相较 3.7 Flash 实现了大幅提升，性能往往接近成本更高的前沿模型。

在 DeepSWE v1.1（长时程软件工程）上，3.8 Flash 在端到端自主解决复杂工程问题方面超越了大多数更大的前沿模型，而成本仅为其一小部分。

此外，3.8 Flash 在专业知识领域展现出关键企业级自主性所需的可靠性**。**在需要高级分析和报告的定量与专业领域，3.8 Flash 在 Vals Finance Agent V2 和 Harvey's Legal Agent Benchmark 等基准测试中超越了 3.7 Flash 及其他前沿模型。3.8 Flash 还在 HLE-Verified 上取得了 54.9% 的成绩，展现出其处理 STEM、人文学科和专业领域多步推理的能力。

这些性能提升源于一个核心设计选择：3.8 Flash 更加努力。在处理复杂任务时，它表现出更强的勤勉——执行额外的推理步骤，并迭代调用工具。有时，模型可能会使用更多 token 以最大化性能，尤其是在更高的 effort 级别下。

对于计算效率是首要约束的应用场景，开发者可以利用更低的 effort 级别来最小化 token 开销，或继续依赖 Gemini 3.7 Flash，该模型对于效率优先的工作负载仍提供全面支持。

Gemini 3.8 Flash 在 Google Antigravity 中使用一条简单的提示词，通过循环指令构建了这款游戏。游戏采用解谜、环境叙事以及由 Nano Banana 生成的纹理，打造出一个沉浸式 3D 关卡，你将在其中扮演一位探索城堡的巫师。

Gemini 3.8 Flash 在 Google Antigravity 中通过单条提示词构建了一个功能完整的 DOS 版 Google Maps，包含地点、路线导航和街景，完全可玩。

探索实时横截面、2D 投影和科学解说，尽在一幅由 Gemini 3.8 Flash 在 Google Antigravity 中使用美国地质调查局真实数据集构建的著名地理遗址地形图中。

Hardware Anatomy 是一个交互式 3D 可视化工具，在 Google AI Studio 中使用 Gemini 3.8 Flash 构建，能够为硬件设备生成物理比例精确的拆解 Three.js 逼真渲染图。它会自动将设备分解为多个图层，你可以通过拆解滑块将其爆炸展开并查看。

Gemini 3.8 Flash Cyber：专家级网络安全性能

Gemini 3.8 Flash Cyber 通过 Fairwind 计划向一组受信任的防御者开放，在当今复杂的网络安全格局中提供决定性优势，其 Flash 级的速度和成本支持快速迭代。

自主漏洞发现

在漏洞发现的标准行业基准 CyberGym 上，Gemini 3.8 Flash Cyber 在自主漏洞发现方面展现出前沿级性能。它超越了 3.5 Flash Cyber 以及规模显著更大的前沿模型。

为了更好地反映现实世界的防御需求——这些需求并不像 CyberGym 那样仅限于 C/C++ 代码库——我们还针对一个全面的内部基准对 Gemini 3.8 Flash Cyber 进行了评估，在该基准中，模型必须在横跨 20 种编程语言的复杂代码库中发现各类漏洞。在此，该模型相较我们此前的模型展现出令人瞩目的飞跃，成功率超过 70%。

自动修补

借助 Gemini 3.8 Flash Cyber，我们特别专注于为防御者配备专家级能力，使其相较攻击者占据优势。正因如此，我们从一开始就投入漏洞修复，并将其置于利用等攻击性能力之上。

CWE-Bench 由 Collinear 运营，是一项颇具挑战性的外部基准，用于评估补丁修复能力。在该基准上，Gemini 3.8 Flash Cyber 处于帕累托前沿：pass@1 为 47.2%，而领先的前沿模型为 47.8%，但前者的成本显著更低。

现实世界的影响：保护 Google 的代码

我们已经在使用 Gemini 3.8 Flash Cyber 来保护 Google 各处的代码。例如：

• Chrome 安全团队发现，与规模大得多的最佳商用模型相比，3.8 Flash Cyber 为 Chrome 中的漏洞生成的正确补丁数量是其 2.6 倍。
• Wiz 发现，与其他领先的前沿模型相比，Gemini 3.8 Flash Cyber 在其内部渗透测试基准上的召回率高出 +7.5-9.7%，而成本低 2.3-5.2 倍。
• Google 云漏洞研究团队利用 3.8 Flash Cyber 模型在不到 2 小时内发现了一个关键的基础性漏洞，而该漏洞的研究与发现通常需要数月时间。

我们的 Fairwind 计划合作伙伴怎么说

以安全为设计理念

3.8 Flash 在发布时即配备了针对化学、生物、放射性及核（CBRN）领域和网络攻击领域滥用的防护措施，同时依据我们的 前沿安全框架，支持有益的用例。3.8 Flash Cyber 在网络安全方面配备了一套更为宽松的缓解措施，因此仅面向需要更全面网络能力的可信防御者开放。

根据 Gray Swan 的评测，Gemini 3.8 系列模型在提示词注入鲁棒性方面也实现了显著飞跃，保护 Gemini 模型用户免受与提示词注入相关的恶意攻击。

Gemini 3.8 Flash 与 Cyber：即刻开始使用

• 开发者：使用 3.8 Flash 进行构建，并在 Google Antigravity 中探索智能体优先的工作流，或即刻通过 Google AI Studio 和 Android Studio 在 Gemini API 中开始构建，也可以在 Stitch 中生成 UI。请参阅我们的 开发者文档开始使用。
• 企业用户：在 Gemini Enterprise 中访问 3.8 Flash。
• 消费者：3.8 Flash 已面向 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户开放，覆盖 Gemini 应用、Google 搜索中的 AI 模式以及 Google Sheets 中的 Gemini。
• 网络安全：通过我们全新的Fairwind 计划，我们为受信任的政府机构，以及关键基础设施运营方和软件维护者提供优先访问 Gemini 3.8 Flash Cyber 的权限。申请访问。

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优惠价格将于 2026 年 12 月 31 日到期。自 2027 年 1 月 1 日起，将适用 $1.50/1M 输入 token 和 $7.50/1M 输出 token 的价格。