Gemini 3.8 Flash: что нового в третьей за полтора месяца модели Google и как собрать 3D-игру

Что улучшили в Gemini 3.8 Flash  

Flash ― «рабочие» модели экосистемы Google: быстрые, дешевые и рассчитанные на массовые и агентные задачи. Летний график релизов серии выглядит так: 3.6 Flash ― 21 июля, 3.7 Flash ― 13 августа, 3.8 Flash ― 2 сентября.

Версия 3.8 сфокусирована на трех направлениях.

1. Долгие инженерные задачи. На DeepSWE v1.1, бенчмарке автономного решения инженерных проблем «от постановки до результата», модель набрала 73,7% против 65,3% у 3.7 Flash ― и, по данным Google, обошла большинство более крупных и дорогих моделей. Для сравнения: у Claude Opus 5 ― 74%, у GPT-5.6 Sol ― 72,7%, у Claude Sonnet 5 ― 53,8%. На Terminal-Bench 2.1, тесте агентной работы в терминале, результат вырос с 85,8% до 89,4%, что выше и Opus 5 (89,1%), и GPT-5.6 Sol (88,8%).
2. Агентные сценарии общего назначения. На Terminal-Bench 4.0 результат вырос с 11,2% до 19,1%, на OSWorld 2.0 (управление компьютером) ― с 50,6% до 59%. Здесь отставание от флагманов заметнее: у Opus 5 ― 51,8% и 75,4% соответственно.
3. Специализированные профессиональные области. На Vals Finance Agent v2, тесте задач финансового аналитика, 3.8 Flash показала 61,4% ― лучший результат в таблице Google, выше Opus 5 (58,6%) и GPT-5.6 Sol (53,8%). На Harvey’s Legal Agent Benchmark ― 10% против 8,8% у 3.7 Flash и 6,7% у Opus 5. На HLE-Verified, проверенной версии Humanity’s Last Exam, ― 54,9%. Самый большой скачок ― в научных задачах: на сложной части BioMysteryBench результат вырос с 43,5% до 56,5%.

Полная таблица результатов по 15 бенчмаркам опубликована в методологии оценки Google DeepMind.

Цена усердия: больше токенов на задачу  

Google прямо называет источник прироста: «3.8 Flash работает усерднее». На сложных задачах модель выполняет дополнительные шаги рассуждения и итеративно вызывает инструменты, а при высоких уровнях усилий может тратить заметно больше токенов. Тем, для кого главное ― экономия вычислений, компания предлагает либо снизить уровень усилий, либо остаться на 3.7 Flash: она продолжает поддерживаться как модель для «эффективных» нагрузок.

Технические параметры, по документации Gemini API, не изменились: контекст 1 млн токенов, до 64 000 токенов на выходе, три уровня усилий ― low, medium (по умолчанию) и high. Минимальный уровень не поддерживается.

Цены и доступность  

Стартовая цена в API повторяет условия 3.7 Flash: до 31 декабря 2026 года ― $0,75 за 1 млн входных токенов и $3,75 за 1 млн выходных, с 1 января 2027-го ― $1,5 и $7,5. В таблице Google модель заметно дешевле конкурентов того же класса: Claude Sonnet 5 стоит $2 и $10, GPT-5.6 Terra ― $2 и $12, GPT-5.6 Sol ― $4 и $20, Claude Opus 5 ― $5 и $25.

Разработчикам 3.8 Flash доступна в Gemini API и AI Studio, агентной среде Antigravity, Android Studio и генераторе интерфейсов Stitch, корпоративным клиентам ― в Gemini Enterprise. Обычные пользователи получают модель в приложении Gemini на тарифах AI Pro и Ultra, в AI Mode в Поиске и в Gemini для Google Sheets. В бесплатной версии приложения 3.8 Flash нет ― в отличие от 3.6 Flash, которую в июле раздали всем.

В приложении Gemini модель появляется в списке под именем «3.8 Flash» с пометкой New и описанием All-around help ― между 3.5 Flash-Lite и 3.1 Pro. Показательная деталь: в роли «продвинутой» модели по-прежнему 3.1 Pro ― флагманская Gemini 3.5 Pro, анонсированная еще на майской I/O, на момент публикации так и не вышла.

Gemini 3.8 Flash Cyber и программа Fairwind  

Вторая модель релиза Gemini 3.8 Flash Cyber построена на той же основе, но с более мягкими ограничениями в области кибербезопасности. Google подчеркивает, что приоритет отдан защитным задачам ― поиску и исправлению уязвимостей, а не эксплуатации. Именно тренировка в этой «требовательной» области, по словам компании, стала одним из источников прироста в кодинге и рассуждениях у обычной 3.8 Flash.

Цифры Google такие: на CyberGym, отраслевом бенчмарке поиска уязвимостей, модель превзошла и предшественницу 3.5 Flash Cyber, и значительно более крупные модели. На внутреннем тесте с кодовыми базами на 20 языках программирования успешность превысила 70%.

3D-игра одним промптом  

В анонсе Google показывает четыре проекта, собранных 3.8 Flash:

• трехмерную игру, в которой игрок-волшебник исследует замок с головоломками;
• «DOS-версию» Google Maps;
• топографическую карту с сечениями рельефа на реальных данных USGS;
• Hardware Anatomy ― 3D-визуализатор разборки гаджетов.

Возьмем первый и самый зрелищный кейс: Google собирала игру в Antigravity с текстурами от Nano Banana, мы повторим его в приложении Gemini через Canvas ― без установки среды разработки, с одного промпта.

Понадобится подписка Google AI Pro или Ultra: в бесплатной версии 3.8 Flash недоступна. 

Шаг 1: Выберите модель и включите Canvas 

Откройте gemini.google.com и создайте новый чат. В переключателе моделей справа от поля ввода выберите «3.8 Flash» ― пункт с пометкой New.

Затем нажмите «+» слева от поля ввода и выберите Canvas ― режим, в котором модель пишет код в отдельной панели и сразу запускает его в превью.

Шаг 2: Опишите игру одним промптом 

Напишите техзадание. Архитектуру, уровень, головоломки и графику модель придумает сама. 

Здесь и проявляется главное свойство новой модели ― «усердие». 3.8 Перед кодом она раскладывает задачу на подсистемы ― сцена и освещение, контроллер игрока, генерация текстур, логика головоломок, интерфейс ― и только потом пишет файл целиком. На выходе ― один HTML-документ на несколько сотен строк, который Canvas сразу запускает в панели превью.

Шаг 3: Пройдите уровень 

Нажмите на превью, чтобы захватить курсор, и пройдитесь по замку. Обратите внимание на детали, которых в промпте не было: как модель расставила жаровни, куда спрятала руну и что написала в записках ― это и есть «environmental storytelling» из техзадания, реализованное на усмотрение модели.

Зажгите жаровни левой кнопкой мыши, найдите руну, поверните статуи ― и печать сокровищницы откроется.

Шаг 4: Доработайте игру репликой 

Второй промпт покажет, как модель работает с уже написанным кодом ― главную заявку версии 3.8 в инженерных бенчмарках.

Модель вносит правки в существующий файл, а не переписывает его с нуля, и в ответе перечисляет, что именно изменила. Это тот самый сценарий «доработки без поломки», который измеряет DeepSWE.

Что модель добавила от себя 

Самое показательное в результате ― решения, которых в промпте не было: как именно устроены головоломки, что написано в записках, как выглядят процедурные текстуры и как подсказка помогает застрявшему игроку. Именно это Google называет «работать усерднее»: модель не ограничивается списком требований, а доводит продукт до играбельного состояния, додумывая очевидные для игрока мелочи.

Flash-серия ускоряется, флагман ждет  

Три Flash-релиза за шесть недель ― темп, который Google сама подчеркивает в анонсе. При этом ниша серии сместилась: если 3.6 Flash делала ставку на экономию токенов, то 3.8 Flash сознательно тратит их больше ради качества ― и по бенчмаркам подбирается к моделям, которые стоят в 5-7 раз дороже. Для пользователей это означает, что «рабочая лошадка» Google все чаще закрывает задачи, для которых раньше требовался флагман.

Сам флагман тем временем остается за кадром: Gemini 3.5 Pro по-прежнему без даты, а в приложении Gemini роль Pro-модели все еще выполняет 3.1 Pro. Пока это так, 3.8 Flash ― самый доступный способ получить свежие возможности Gemini.