Google hat Gemini 3.8 Flash veröffentlicht, das dritte „Flash“-Modell innerhalb von sechs Wochen. Dieses Budget-Modell soll seinen Vorgänger, Gemini 3.7 Flash, insbesondere im Bereich der Code-Generierung deutlich übertreffen. Es startet mit einem Preis von 0,75 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 3,75 US-Dollar pro Million Output-Tokens, wobei die Preise ab Januar 2027 auf 1,50 bzw. 7,50 US-Dollar ansteigen. Die schnelle Veröffentlichung dieser Modelle findet statt, während die fortschrittlicheren „Frontier-Modelle“ wie Gemini 3.5 Pro und Gemini 4 noch ausstehen.
Leistung im Coding und 3D-Generierung
Google gibt an, dass Gemini 3.8 Flash auf dem DeepSWE v1.1 Benchmark für Software-Engineering-Aufgaben 73,7 Prozent erreicht. Dies liegt knapp unter Claude Opus 5 (74,0 Prozent) und übertrifft Claude Sonnet 5 (53,8 Prozent), GPT-5.6 Sol (72,7 Prozent) und den Vorgänger 3.7 Flash (65,3 Prozent).
Das Modell soll auch bei der 3D-Generierung Fortschritte zeigen. Ein Video demonstriert ein 3D-Spiel, das Gemini 3.8 Flash Berichten zufolge aus einer einzelnen Anweisung in Googles KI-Coding-Tool Antigravity erstellt hat. Die Texturen wurden dabei mit Googles Nano Banana Bildmodell generiert.
Preisgestaltung und Effizienz
Obwohl die Token-Preise von Gemini 3.8 Flash denen von 3.7 Flash entsprechen und deutlich unter denen von Claude Opus 5 (5,00 US-Dollar / 25,00 US-Dollar) und GPT-5.6 Sol (4,00 US-Dollar / 20,00 US-Dollar) liegen, kann die tatsächliche Kosteneffizienz variieren. Google erklärt, dass 3.8 Flash auf komplexen Aufgaben zusätzliche Denkprozesse durchführt und Tools iterativ aufruft. Dieses „härtere Arbeiten“ führt zu einem höheren Token-Verbrauch, der die niedrigeren Pro-Token-Preise teilweise aufheben kann.
Für Anwendungen, bei denen die Recheneffizienz im Vordergrund steht, empfiehlt Google niedrigere Reasoning-Level oder die Nutzung von 3.7 Flash.
Verfügbarkeit
Gemini 3.8 Flash ist für Entwickler über Google AI Studio, Google Antigravity und Android Studio zugänglich. Unternehmen können das Modell über Gemini Enterprise nutzen. Für Endverbraucher ist es in der Gemini App, im KI-Modus der Google Suche und für zahlende Abonnenten in Google Sheets verfügbar.
Unabhängige Benchmarks bestätigen Leistungszuwachs
Die unabhängige Benchmarking-Plattform Artificial Analysis bewertet Gemini 3.8 Flash mit einem Intelligence Index Score von 59, drei Punkte über dem Vorgänger 3.7 Flash (56). Damit liegt es gleichauf mit GPT-5.6 Sol bei hohem Reasoning und Grok 4.6 bei mittlerem Reasoning, die beide ebenfalls 59 Punkte erreichen. Die Verbesserungen im Intelligence Index resultieren laut Artificial Analysis hauptsächlich aus einer stärkeren Leistung bei „agentischen Benchmarks“ wie der Tool-Nutzung und Coding-Aufgaben.
In Bezug auf die Kosten pro Aufgabe erreicht 3.8 Flash laut Artificial Analysis die Pareto-Grenze und ist mit 0,58 US-Dollar pro Aufgabe das günstigste Modell auf seinem Intelligenzniveau. Dieser Wert ist jedoch im Vergleich zu 3.7 Flash (0,40 US-Dollar) um etwa 40 Prozent gestiegen, obwohl der Pro-Token-Preis gleich blieb. Dies untermauert Googles Empfehlung, für effizienzorientierte Workloads bei 3.7 Flash zu bleiben.
Bei hohen Reasoning-Leveln erzeugt 3.8 Flash etwa 300 Output-Tokens pro Sekunde mit einer durchschnittlichen Aufgabenzeit von 2,5 Minuten. Dies ist etwas schneller als GPT-5.6 Luna (2,6 Minuten) und GPT-5.6 Terra (3,3 Minuten), aber langsamer als Claude Fable 5.1 (2,1 Minuten) und der ältere 3.7 Flash (2,2 Minuten). Bei niedrigen Reasoning-Leveln sinkt die Zeit auf etwa 48 Sekunden.
Spezialisierte Version: Gemini 3.8 Flash Cyber
Google hat zudem eine spezialisierte Cybersicherheitsversion namens 3.8 Flash Cyber vorgestellt. Diese Version ist nicht öffentlich zugänglich, sondern wird über das Fairwind-Programm an Regierungsbehörden, Betreiber kritischer Infrastrukturen und Software-Wartungsfirmen verteilt. Sie verfügt über weniger restriktive Sicherheitseinstellungen, da sie für defensive Cybersicherheitsaufgaben entwickelt wurde.
Auf dem CyberGym-Benchmark zur Erkennung von Schwachstellen in C/C++ erreicht 3.8 Flash Cyber laut Google 86,2 Prozent. Damit übertrifft es den Vorgänger 3.5 Flash Cyber (77,5 Prozent), GPT-5.6 Sol (83,6 Prozent) und GPT-5.5-Cyber (85,6 Prozent). Bei der automatisierten Patching-Aufgabe auf dem externen CWE-Bench erreicht 3.8 Flash Cyber 47,2 Prozent Pass@1, was fast dem führenden „Frontier“-Modell mit 47,8 Prozent entspricht, jedoch zu deutlich geringeren Kosten.
Resilienz gegen Prompt-Injection-Angriffe
Das Modell zeigt auch eine verbesserte Widerstandsfähigkeit gegenüber Prompt-Injection-Angriffen, bei denen versucht wird, das Modell zu manipulieren. Auf dem Gray Swan IPI Benchmark erreicht Gemini 3.8 Flash eine Angriffs-Erfolgsrate von lediglich 5,5 Prozent. Im Vergleich dazu liegen DeepSeek V4 Pro bei 60,1 Prozent, Kimi K3 bei 52,7 Prozent und Grok 4.6 bei 51,8 Prozent. Lediglich Anthropic’s Claude Opus 5 erzielt mit 4,8 Prozent ein leicht besseres Ergebnis.
Thema: Claude. Quelle/Inspiration: The Decoder.