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Gemini 3.8 Flash

O Gemini 3.8 Flash é a IA multimodal do Google que oferece contexto de 1M, output de 64K e recursos de agentic coding a US$ 0,75 por milhão de input tokens.

MultimodalAlta VelocidadeGoogle DeepMindContexto LongoAgentic Coding
google logogoogleGemini 32026-09-02
Contexto
1Mtokens
Saida Max
66Ktokens
Preco Entrada
$0.75/ 1M
Preco Saida
$3.75/ 1M
Modalidade:TextImageAudioVideo
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
59%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. Gemini 3.8 Flash pontuou 59% neste benchmark.
HLE
45.4%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. Gemini 3.8 Flash pontuou 45.4% neste benchmark.
MMLU
88.2%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. Gemini 3.8 Flash pontuou 88.2% neste benchmark.
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. Gemini 3.8 Flash pontuou 76.5% neste benchmark.
SimpleQA
42%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. Gemini 3.8 Flash pontuou 42% neste benchmark.
IFEval
87.5%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. Gemini 3.8 Flash pontuou 87.5% neste benchmark.
AIME 2025
82%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. Gemini 3.8 Flash pontuou 82% neste benchmark.
MATH
78%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. Gemini 3.8 Flash pontuou 78% neste benchmark.
GSM8k
94%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. Gemini 3.8 Flash pontuou 94% neste benchmark.
MGSM
91%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. Gemini 3.8 Flash pontuou 91% neste benchmark.
MathVista
68%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. Gemini 3.8 Flash pontuou 68% neste benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. Gemini 3.8 Flash pontuou 49% neste benchmark.
HumanEval
85%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. Gemini 3.8 Flash pontuou 85% neste benchmark.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. Gemini 3.8 Flash pontuou 65% neste benchmark.
MMMU
69.5%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. Gemini 3.8 Flash pontuou 69.5% neste benchmark.
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. Gemini 3.8 Flash pontuou 52% neste benchmark.
ChartQA
86%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. Gemini 3.8 Flash pontuou 86% neste benchmark.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. Gemini 3.8 Flash pontuou 93.5% neste benchmark.
Terminal-Bench
89.4%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. Gemini 3.8 Flash pontuou 89.4% neste benchmark.
ARC-AGI
4%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. Gemini 3.8 Flash pontuou 4% neste benchmark.

Sobre Gemini 3.8 Flash

Aprenda sobre as capacidades do Gemini 3.8 Flash, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

Visão Geral do Modelo

Gemini 3.8 Flash é o modelo multimodal de alta eficiência da Google DeepMind lançado em setembro de 2026. Construído sobre o hardware Tensor Processing Unit do Google, o sistema ingere nativamente texto, áudio, imagens de alta resolução e streams de vídeo de até duas horas dentro de uma única context window de 1.048.576 tokens. A capacidade de output atinge 65.536 tokens por requisição. O modelo introduz orçamentos de raciocínio configuráveis em parâmetros baixos, médios e altos, permitindo que engenheiros equilibrem a latência de execução com o consumo de tokens.

Execução Agentic e Arquitetura

O modelo tem como alvo tarefas de programação de longo prazo e controle de terminal. Em vez de terminar após uma única passada de output, o Gemini 3.8 Flash suporta loops de execução recursiva e interações autônomas com ferramentas. O treinamento enfatizou manipulação de contêineres, interfaces de linha de comando e cargas de trabalho de defesa em cibersegurança. Este treinamento produz taxas de erro menores em suítes de testes e autocorreção durante builds ao vivo em ambientes como o Google Antigravity.

Cargas de Trabalho em Produção e Grounding

Desenvolvedores implantam o Gemini 3.8 Flash para aplicações sensíveis à latência que exigem uso determinístico de ferramentas. Integrações nativas conectam o modelo diretamente ao grounding do Google Search e a dados do Google Maps sem pipelines de recuperação separados. Embora os frontier models mantenham vantagens em tarefas criativas em aberto, o 3.8 Flash entrega pontuações de avaliação de código comparáveis a um preço de inferência menor.

Gemini 3.8 Flash

Casos de Uso para Gemini 3.8 Flash

Descubra as diferentes maneiras de usar Gemini 3.8 Flash para obter otimos resultados.

Manutenção Autônoma de Terminal

Executa refatorações em vários arquivos, roda suítes de testes dentro de ambientes conteinerizados e corrige erros de tempo de execução autonomamente.

Ingestão de Vídeo de Alto Volume

Analisa gravações de vídeo brutas de duas horas e streams de áudio diretamente em sua janela de 1M tokens sem pipelines de pré-processamento externos.

Extração de Relatórios Financeiros

Ingere relatórios financeiros extensos e PDFs visuais complexos para calcular métricas de balanço patrimonial em JSON validado.

Prototipagem Rápida de UI

Produz aplicações web completas, dashboards SVG interativos e simulações WebGL em menos de quinze segundos.

Validação de Segurança Defensiva

Varre repositórios de código-fonte para identificar vulnerabilidades lógicas, rastrear variáveis contaminadas e gerar patches de regressão candidatos.

Orquestração de Agentes de Baixa Latência

Atua como o planejador de ações rápidas em configurações multi-agent hierárquicas, chamando ferramentas externas fundamentadas pelo Google Search.

Pontos Fortes

Limitacoes

Economia de Agentic Coding: Alcançou 73,7% no DeepSWE v1.1 e 89,4% no Terminal-Bench 2.1 a um custo introdutório de US$ 0,75 por milhão de input tokens.
Alto Consumo de Tokens em Deep Thinking: Configurações de reasoning alto executam loops internos estendidos que aumentam o output de tokens em até 30% em relação ao 3.7 Flash.
Multimodalidade Nativa de Long-Context: Processa até 1.048.576 tokens de áudio, vídeo e texto combinados sem pipelines de extração de quadros externos.
Menor Precisão em Benchmarks de Terminal Complexos: Pontua 19,1% no Terminal-Bench 4.0, ficando atrás de frontier models maiores como o Claude Opus 5 em tarefas complexas de contêiner.
Orçamentos de Raciocínio Configuráveis: Fornece níveis de thinking baixo, médio e alto para que os desenvolvedores possam regular a latência e a profundidade de tokens sob demanda.
Ganhos Marginais de Raciocínio em Provas: O raciocínio científico geral apresentou movimento negligenciável, pontuando 45,4% no Humanity's Last Exam em comparação com 45,7% no 3.7 Flash.
Integração de Ferramentas Fundamentada: Conecta-se nativamente às APIs do Google Search e Google Maps para fornecer respostas factuais verificáveis com baixas taxas de alucinação.
Aumento de Tarifa Agendado: A precificação introdutória expira em 31 de dezembro de 2026, duplicando os custos para US$ 1,50 de input e US$ 7,50 de output por milhão de tokens.

Inicio Rapido da API

google/gemini-3.8-flash

Ver Documentacao
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();

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Gemini 3.8 Flash

Veja o que a comunidade pensa sobre Gemini 3.8 Flash

O Gemini 3.8 Flash é outro salto em capacidades agentic... nosso 3º modelo Flash atualizado em apenas 6 semanas.
Logan Kilpatrick
twitter
A velocidade combinada com o fato de que essa coisa é realmente boa em geografia e habilidades geoespaciais é impressionante.
MapDev
hackernews
O Gemini 3.8 Flash está no topo do benchmark Redactle LLM... ele também faz as avaliações de forma mais barata e rápida do que quase todos os outros modelos.
PuzzleSolver
reddit
Eu uso o antigravity como principal ferramenta de trabalho. No último ano, passamos de levar minutos para gerar trabalho quase perfeito em 10 segundos.
SaaSBuilder
hackernews
O Gemini Flash 3.8 supera o Opus 5 por um preço 15x menor em quatro tarefas de física independentes em three.js.
GraphicsCoder
twitter
A context window de 1M lidando com vídeo diretamente sem converter para imagens primeiro economiza toneladas de trabalho de engenharia.
VideoAIPro
reddit

Videos Sobre Gemini 3.8 Flash

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Gemini 3.8 Flash

Deep SUI V1.1 Gemini 3.8 Flash chegando em 73,7%... efetivamente empatado com o Claude Opus 5 que acabou de ser lançado

Depois temos o terminal bench 2.1. Ele obteve a primeira colocação com 89,4. Isso é agentic terminal coding

bom. Então, o Claude Opus 5 dominando absolutamente a competição, chegando em 1824, em segundo lugar 1710 para o GPT 5.6 Soul, e depois uma pontuação bem menor de 1545 para o Gemini 3.8 Flash. Então

De acordo com o índice de inteligência artificial, ele está essencialmente na fronteira de Pareto de custo versus desempenho

Comparado ao modelo Gemini flash anterior, este consumiu muito mais tokens para uma determinada tarefa... aumento de até 30%

Para geração de tokens, você pode esperar até 300 tokens por segundo de acordo com o Índice de Inteligência Artificial.

É realmente impressionante que por esse preço você esteja obtendo inteligência nível Opus 5

O grande problema do Gemini foi resolvido, que é não adicionar muito conteúdo inútil no site

E pessoal, não se enganem, este é um modelo impressionante porque a cada poucas semanas estamos vendo novos modelos do Gemini como 3.6, 3.7 Flash e agora 3.8 Flash.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA
Automacao Web
Fluxos Inteligentes

Dicas Profissionais para Gemini 3.8 Flash

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Gemini 3.8 Flash e obter melhores resultados.

Selecione Níveis de Thinking Explicitamente

Configure o esforço de thinking como baixo para transformações de dados estruturados ou alto para depuração de terminal para controlar o uso de tokens.

Ative o Context Caching

Ative o context caching da API do Gemini em prompts acima de 32.000 tokens para reduzir os custos de input em até 75 por cento.

Fundamente Consultas com Ferramentas Nativas

Declare ferramentas do Google Search e Maps diretamente na requisição para puxar fatos reais verificados e dados recentes.

Forneça Feedback Direto do Compilador

Encaminhe o output do compilador e do executor de testes diretamente de volta ao modelo para que ele possa corrigir erros de sintaxe e lógica em loops.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

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Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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Perguntas Frequentes Sobre Gemini 3.8 Flash

Encontre respostas para perguntas comuns sobre Gemini 3.8 Flash