google

Gemini 3.8 Flash

A Gemini 3.8 Flash a Google multimodális AI-ja, amely 1M contextet, 64K outputot és agentic coding képességeket kínál 0,75 dollárért millió input tokenenként.

MultimodalHigh-SpeedGoogle DeepMindLong ContextAgentic Coding
google logogoogleGemini 32026-09-02
Kontextus
1Mtoken
Max kimenet
66Ktoken
Bemenet ara
$0.75/ 1M
Kimenet ara
$3.75/ 1M
Modalitas:TextImageAudioVideo
Kepessegek:LatasEszkozokStreamingErvelés
Benchmarkok
GPQA
59%
GPQA: Posztgradualis szintu tudomanyos kerdesek. Szigoru benchmark 448 kerdessel biologiabol, fizikabol es kemiabol. PhD szakertok csak 65-74% pontossagot ernek el. Gemini 3.8 Flash 59% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HLE
45.4%
HLE: Szakertoi szintu erveles. Teszteli a modell kepesseget szakertoi szintu erveles bemutatására specializalt teruletteken. Gemini 3.8 Flash 45.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU
88.2%
MMLU: Massziv multitask nyelvmegertes. Atfogo benchmark 16 000 kerdessel 57 akademiai tantargybol. Gemini 3.8 Flash 88.2% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU Professzionalis kiadas. MMLU javitott valtozata 12 032 kerdessel es nehezebb 10 opcis formatummal. Gemini 3.8 Flash 76.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SimpleQA
42%
SimpleQA: Tenybeli pontossag benchmark. Teszteli a modell kepesseget pontos, tenyszeru valaszok adasara. Gemini 3.8 Flash 42% pontot ert el ezen a benchmarkon.
IFEval
87.5%
IFEval: Utasitaskovetes ertekeles. Meri, mennyire jol koveti a modell az adott utasitasokat es korlatozasokat. Gemini 3.8 Flash 87.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
AIME 2025
82%
AIME 2025: Amerikai Meghivasos Matematika Vizsga. Verseny szintu matematikai problemak a rangos AIME vizsgabol. Gemini 3.8 Flash 82% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MATH
78%
MATH: Matematikai problemamegoldas. Atfogo matematikai benchmark problemamegoldasra algebraban, geometriaban, analizisben. Gemini 3.8 Flash 78% pontot ert el ezen a benchmarkon.
GSM8k
94%
GSM8k: Altalanos iskolai matematika 8K. 8 500 altalanos iskolai szintu matematikai szoveges feladat. Gemini 3.8 Flash 94% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MGSM
91%
MGSM: Tobbnyelvű altalanos iskolai matematika. GSM8k benchmark 10 nyelvre forditva. Gemini 3.8 Flash 91% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MathVista
68%
MathVista: Matematikai vizualis erveles. Teszteli a kepesseget vizualis elemeket tartalmazo matematikai problémak megoldasara. Gemini 3.8 Flash 68% pontot ert el ezen a benchmarkon.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Szoftverfejlesztesi benchmark. AI modellek valos GitHub problemakat probalnak megoldani Python projektekben. Gemini 3.8 Flash 49% pontot ert el ezen a benchmarkon.
HumanEval
85%
HumanEval: Python programozasi problemak. 164 programozasi problema, ahol modelleknek helyes Python fuggveny implementaciokat kell generalniuk. Gemini 3.8 Flash 85% pontot ert el ezen a benchmarkon.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Elo kodolasi benchmark. Teszteli a kodolasi kepessegeket folyamatosan frissulo, valos vilag programozasi kihivasokon. Gemini 3.8 Flash 65% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU
69.5%
MMMU: Multimodalis megertes. Multimodalis megertesi benchmark 30 egyetemi tantargybol. Gemini 3.8 Flash 69.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: MMMU Professzionalis kiadas. MMMU javitott valtozata nehezebb kerdesekkel. Gemini 3.8 Flash 52% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ChartQA
86%
ChartQA: Diagram kerdes-valasz. Teszteli a kepesseget informaciok megertesere es elemzesere diagramokbol es grafikonokbol. Gemini 3.8 Flash 86% pontot ert el ezen a benchmarkon.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Dokumentum vizualis kerdes. Teszteli a kepesseget informaciok kinyeresere dokumentum kepekbol. Gemini 3.8 Flash 93.5% pontot ert el ezen a benchmarkon.
Terminal-Bench
89.4%
Terminal-Bench: Terminal/CLI feladatok. Teszteli a kepesseget parancssori muveletek vegrehajtasara. Gemini 3.8 Flash 89.4% pontot ert el ezen a benchmarkon.
ARC-AGI
4%
ARC-AGI: Absztrakció es erveles. Teszteli a fluid intelligenciat uj minta-felismero rejtvenyekkel. Gemini 3.8 Flash 4% pontot ert el ezen a benchmarkon.

A Gemini 3.8 Flash reszletei

Ismerd meg a Gemini 3.8 Flash kepessegeit, funkcioit es hogy hogyan segithet jobb eredmenyeket elerni.

Model Overview

Gemini 3.8 Flash is Google DeepMind's high-efficiency multimodal model released in September 2026. Built on Google's Tensor Processing Unit hardware, the system natively ingests text, audio, high-resolution imagery, and video streams up to two hours long within a single 1,048,576-token context window. Output capacity reaches 65,536 tokens per request. The model introduces configurable reasoning budgets across low, medium, and high parameters, allowing engineers to balance execution latency against token consumption.

Agentic Execution and Architecture

The model targets long-horizon coding tasks and terminal control. Rather than finishing after one output pass, Gemini 3.8 Flash supports recursive execution loops and autonomous tool interactions. Training emphasized container manipulation, command-line interfaces, and cybersecurity defense workloads. This training produces lower error rates on test suites and self-correction during live builds in environments such as Google Antigravity.

Production Workloads and Grounding

Developers deploy Gemini 3.8 Flash for latency-sensitive applications requiring deterministic tool use. Native integrations connect the model directly to Google Search grounding and Google Maps data without separate retrieval pipelines. While frontier flagship models retain advantages on open-ended creative tasks, 3.8 Flash delivers comparable coding evaluation scores at a lower inference price.

Gemini 3.8 Flash

Hasznalati esetek a Gemini 3.8 Flash szamara

Fedezd fel a kulonbozo modokat, ahogyan a Gemini 3.8 Flash-t hasznalhatod remek eredmenyek eleresehez.

Autonóm terminálkarbantartás

Több fájlt érintő refaktorálásokat hajt végre, tesztcsomagokat futtat konténerezett környezetekben, és autonóm módon javítja a futásidejű hibákat.

Nagy volumenű videóbeolvasás

Nyers, kétórás videófelvételeket és audiofolyamokat elemez közvetlenül az 1M tokenes ablakon belül, külső előfeldolgozási folyamatok nélkül.

Pénzügyi jelentések kinyerése

Hosszú pénzügyi jelentéseket és összetett vizuális PDF-eket olvas be, hogy mérlegmutatókat számoljon ki validált JSON formátumban.

Gyors UI prototípuskészítés

Teljes webalkalmazásokat, interaktív SVG vezérlőpultokat és WebGL szimulációkat készít tizenöt másodperc alatt.

Defenzív biztonsági validálás

Forráskód-repozitóriumokat vizsgál át logikai sebezhetőségek azonosítására, szennyezett változók nyomon követésére és regressziós patch-ek generálására.

Alacsony latenciájú ügynök-orkesztáció

Gyors akciótervezőként szolgál hierarchikus multi-agent setups rendszerekben, és a Google Search által földelt külső eszközöket hív meg.

Erossegek

Korlatozasok

Agentic Coding gazdaságosság: 73,7%-ot ért el a DeepSWE v1.1-en és 89,4%-ot a Terminal-Bench 2.1-en, millió input tokenenkénti 0,75 dolláros bevezető áron.
Magas tokenfogyasztás Deep Thinking esetén: A magas reasoning konfigurációk kiterjesztett belső ciklusokat futtatnak, amelyek akár 30%-kal növelik a token-outputot a 3.7 Flash-hez képest.
Natív hosszú kontextusú multimodalitás: Akár 1 048 576 tokent dolgoz fel kombinált audio-, videó- és szöveges adatokból, külső képkocka-kinyerési pipeline-ok nélkül.
Alacsonyabb pontosság összetett terminál benchmarkokon: 19,1%-ot ér el a Terminal-Bench 4.0-n, lemaradva a nagyobb frontier modellektől, például a Claude Opus 5-től az összetett konténerfeladatokban.
Konfigurálható reasoning büdzsék: Alacsony, közepes és magas thinking szinteket biztosít, így a fejlesztők igény szerint szabályozhatják a tokenlatenciát és a mélységet.
Marginális vizsgai reasoning fejlődés: Az általános tudományos reasoning elhanyagolható elmozdulást mutatott, 45,4%-ot érve el a Humanity's Last Exam vizsgán a 3.7 Flash 45,7%-ához képest.
Megalapozott eszközintegráció: Natívan kapcsolódik a Google Search és Google Maps API-khoz, hogy alacsony hallucrációs arány mellett biztosítson ellenőrizhető ténybeli válaszokat.
Ütemezett áremelés: A bevezető árazás 2026. december 31-én lejár, megduplázva a költségeket 1,50 dolláros inputra és 7,50 dolláros outputra millió tokenenként.

API gyorsinditas

google/gemini-3.8-flash

Dokumentacio megtekintese
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({ apiKey: process.env.GEMINI_API_KEY });

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.8-flash",
    contents: "Analyze this code repository structure for memory leaks.",
    config: {
      maxOutputTokens: 8192,
      thinkingConfig: { thinkingBudget: 2048 }
    }
  });
  console.log(response.text);
}

main();

Telepitsd az SDK-t es kezdj API hivasokat vegezni perceken belul.

Mit mondanak az emberek a Gemini 3.8 Flash-rol

Nezd meg, mit gondol a kozosseg a Gemini 3.8 Flash-rol

A Gemini 3.8 Flash újabb ugrást jelent az agentic képességek terén... a 3. frissített Flash modellünk mindössze 6 hét alatt.
Logan Kilpatrick
twitter
A sebesség, kombinálva azzal a ténnyel, hogy ez a modell nagyon jó földrajzi és térinformatikai készségekben, egyszerűen lenyűgöző.
MapDev
hackernews
A Gemini 3.8 Flash a Redactle LLM benchmark élén áll... emellett olcsóbban és gyorsabban futtatja az értékeléseket, mint szinte bármelyik másik modell.
PuzzleSolver
reddit
Főként az antigravityt használom munkához. Az elmúlt évben odá jutottunk, hogy a percekig tartó várakozás helyett 10 másodperc alatt szinte tökéletes munkát ad ki.
SaaSBuilder
hackernews
A Gemini Flash 3.8 tizenégyszer alacsonyabb áron győzi le az Opus 5-öt négy önálló three.js fizikai feladaton.
GraphicsCoder
twitter
Az 1M-es context window, amely közvetlenül kezel videókat anélkül, hogy először képekké kellene konvertálni őket, rengeteg mérnöki munkát takarít meg.
VideoAIPro
reddit

Videok a Gemini 3.8 Flash-rol

Nezz oktatoanyagokat, ertekeléseket es beszelgetéseket a Gemini 3.8 Flash-rol

Deep SUI V1.1 Gemini 3.8 Flash coming in at 73.7%... effectively even with Claude Opus 5 which was just released

Then we have terminal bench 2.1. It got the number one score at 89.4. This is agentic terminal coding

good. So, Claude Opus 5 absolutely dominating the competition, coming in at 1824, second place 1710 for GPT 5.6 Soul, and then kind of a much less good score of 1545 for Gemini 3.8 Flash. So

According to artificial intelligence index, it's essentially at the Pareto frontier of cost versus performance

Compared to the previous Gemini flash model, this ate a lot more tokens for a given task... up to 30% increase

For token generation, you can expect up to 300 tokens per second according to the Artificial Intelligence Index.

It's really impressive that at this price you are getting Opus 5 level of intelligence

The big problem of Gemini is solved which is it is not adding too much of waste content on the website

And guys, make no mistake, this is an impressive model because every couple of weeks we are seeing new models from Gemini like 3.6, 3.7 Flash and now 3.8 Flash.

Tobb, mint promptok

Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal

Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.

AI ugynokk
Web automatizalas
Okos munkafolyamatok

Profi tippek a Gemini 3.8 Flash szamara

Szakertoi tippek, hogy a legtobbet hozd ki a Gemini 3.8 Flash-bol es jobb eredmenyeket erj el.

A gondolkodási szintek explicit kiválasztása

Állítsd a thinking effortot alacsonyra strukturált adatok átalakításához, vagy magasra terminális hibakereséshez a tokenfelhasználás szabályozásához.

Context Caching engedélyezése

A 32 000 tokent meghaladó promptok esetén aktiváld a Gemini API context caching funkcióját az inputköltségek akár 75 százalékos csökkentéséhez.

Lekérdezések megalapozása natív eszközökkel

Deklaráld közvetlenül a kérésben a Google Search és Maps eszközöket a ellenőrzött valós idejű tények és friss adatok betöltéséhez.

Közvetlen fordítói visszajelzés biztosítása

Irányítsd vissza a fordító és a tesztfuttató outputját közvetlenül a modellnek, hogy ciklusokban tudja javítani a szintaxis- és logikai hibákat.

Velemenyek

Mit mondanak a felhasznaloink

Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Kapcsolodo AI Models

deepseek

DeepSeek-V3.2-Speciale

DeepSeek

DeepSeek-V3.2-Speciale is a reasoning-first LLM featuring gold-medal math performance, DeepSeek Sparse Attention, and a 131K context window. Rivaling GPT-5...

131K context
$0.28/$0.42/1M
other

MiMo V2.5 Pro

Other

MiMo V2.5 Pro is Xiaomi's open-source 1.02T parameter MoE model featuring a 1M context window, native multimodality, and elite agentic coding performance.

1M context
$1.00/$3.00/1M
deepseek

DeepSeek-V4-Flash

DeepSeek

DeepSeek-V4-Flash is an open-weight 1M context AI model scoring 54.4% on SWE-bench at $0.14 per 1M tokens, optimized for agentic coding and reasoning.

1M context
$0.14/$0.28/1M
moonshot

Kimi K2.7 Code

Moonshot

Kimi K2.7 Code is a 1T parameter MoE model from Moonshot AI. It features a 262k context window and 30% more efficient reasoning for software engineering.

262K context
$0.95/$4.00/1M
anthropic

Claude 3.7 Sonnet

Anthropic

Claude 3.7 Sonnet is Anthropic's first hybrid reasoning model, delivering state-of-the-art coding capabilities, a 200k context window, and visible thinking.

200K context
$3.00/$15.00/1M
minimax

MiniMax M2.5

minimax

MiniMax M2.5 is a SOTA MoE model featuring a 1M context window and elite agentic coding capabilities at disruptive pricing for autonomous agents.

1M context
$0.15/$1.20/1M
google

Gemini 3.6 Flash

Google

Gemini 3.6 Flash is Google's high-speed model featuring a 17% reduction in token consumption, $1.50/M input pricing, and advanced 3D visualization.

1M context
$1.50/$7.50/1M
google

Gemini 3.5 Flash

Google

Gemini 3.5 Flash is Google's high-speed multimodal model with a 1M context window, optimized for sub-second agentic loops and complex coding tasks.

1M context
$1.50/$9.00/1M

Gyakran ismetelt kerdesek a Gemini 3.8 Flash-rol

Talalj valaszokat a Gemini 3.8 Flash-val kapcsolatos gyakori kerdesekre