Gemini 3.8 Flash 已经正式发布了吗?
是。Google Gemini API 发布日志记录它于 2026 年 9 月 2 日正式 GA,稳定 API ID 为 gemini-3.8-flash。
Gemini 3.8 Flash
别名:gemini-3.8-flash / Gemini 3.8 / Skimaki / Gemini 3.8 Flash Preview / gemini-3.8-flash-preview
Google 于 2026 年 9 月 2 日正式 GA 的多模态 Flash 模型,稳定 API ID 为 gemini-3.8-flash,提供 1M 上下文、64K 最大输出和 low/medium/high 思考档位,面向长周期软件工程、自主 Agent 与复杂企业工作流。
数据优先来自官方发布(GitHub、Hugging Face、论文),其次为评测基准官方结果,最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.750/ 1M | $3.75/ 1M |
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.375/ 1M | $1.88/ 1M |
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.375/ 1M | $1.88/ 1M |
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $1.35/ 1M | $6.75/ 1M |
| 类型 | 有效期 | 写入 | 读取 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | — | $0.037/ 1M |
表中「—」表示该模态在此方向不计费,或供应商未公开对应价格。
Gemini 3.8 Flash 当前已收录的代表性评测结果包括 Terminal-Bench 2.1(1 / 49,得分 89.40)、SimpleBench(2 / 92,得分 82.40)、DeepSWE(2 / 34,得分 73.70)。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格,便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
Gemini 3.8 Flash 已于 2026 年 9 月 2 日正式 GA,稳定 API ID 为 gemini-3.8-flash。Google 称它是目前最智能的 Flash 模型,针对长周期软件工程、自主 Agent 和复杂企业工作流优化。发布前的媒体报道曾披露内部代号 Skimaki;这个代号不是公开 API ID。
官方开发文档给出的输入上下文窗口为 1,048,576 tokens,最大输出为 65,536 tokens。输入支持文本、图像、视频、音频和 PDF,输出为文本。模型支持上下文缓存、代码执行、Computer Use(Preview)、File Search、函数调用、Google Search 与 Maps grounding、结构化输出和 URL Context;Batch、Flex 与 Priority 推理也已支持。
Gemini 3.8 Flash 支持 low、medium、high 三档 thinking level,默认值为 medium;minimal 不受支持并会返回错误。Google 表示该模型会在长时间、复杂任务上用更细的推理步骤迭代调用工具并验证结果,因此复杂任务可能消耗更多 tokens。Gemini Managed Agents 的 Antigravity agent 与 SDK 已默认使用 3.8 Flash。
Google 发布资料列出:DeepSWE v1.1 73.7%、GDPval-AA v2 1545 Elo、Vals Finance Agent v2 61.4%、Harvey's Legal Agent Benchmark 10.0%、Terminal-Bench 2.1 89.4%、Terminal-Bench 4.0 19.1%、GDP.pdf 35.0%、CharXiv Reasoning(无工具)86.2%、LVBench agentic/static 87.8% / 87.1%、HLE-Verified 54.9%、OSWorld 2.0 partial 59.0%、BioMysteryBench human-solvable / human-difficult 88.8% / 56.5%,以及 LABBench2 86.2%。
官方方法说明指出,Gemini 成绩除特别标注外均为 pass@1,并使用 gemini-3.8-flash 的默认采样设置;较小评测会通过多次试验取平均。DeepSWE 采用 mini-swe Agent harness 与 high thinking;Terminal-Bench 2.1 使用 Terminus 2;LVBench 不使用工具,Gemini 使用 1,024 帧;OSWorld 2.0 为三次运行取最高值的 partial score。不同项目的工具、脚手架、运行次数与评分尺度不同,只适合在相同基准和条件下比较。
Gemini Developer API 在 2026 年 12 月 31 日前使用推广价格:Standard 档每百万 tokens 输入 $0.75、输出 $3.75(包含 thinking tokens)、缓存读取 $0.075;Batch 与 Flex 档分别为 $0.375 / $1.875 / $0.0375;Priority 档分别为 $1.35 / $6.75 / $0.135。2027 年 1 月 1 日起以上价格翻倍。缓存存储和 Grounding 请求另行计费。
Google 尚未公开模型参数量、训练算力、权重或知识截止时间。DataLearner 不从 Gemini 3.7 Flash 复制这些字段,也不把发布前媒体报道中的内部偏好测试当作独立 benchmark。
是。Google Gemini API 发布日志记录它于 2026 年 9 月 2 日正式 GA,稳定 API ID 为 gemini-3.8-flash。
官方规格为 1,048,576 tokens 输入上下文和 65,536 tokens 最大输出,支持 low、medium、high 三档 thinking level,默认 medium;不支持 minimal。
截至 2026 年 12 月 31 日,Standard 推广价为每百万 tokens 输入 0.75 美元、输出 3.75 美元,缓存读取 0.075 美元;2027 年 1 月 1 日起分别调整为 1.50、7.50 和 0.15 美元。
Google 尚未公开参数量、权重架构、训练算力或知识截止时间,本站不从 Gemini 3.7 Flash 推断这些字段。
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