google

Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash është AI multimodale e Google që ofron 1M context, 64K output dhe aftësi kodimi agjentik në $0.75 për milion input tokens.

MultimodalHigh-SpeedGoogle DeepMindLong ContextAgentic Coding
google logogoogleGemini 32026-09-02
Konteksti
1Mtokena
Output maksimal
66Ktokena
Cmimi i inputit
$0.75/ 1M
Cmimi i outputit
$3.75/ 1M
Modaliteti:TextImageAudioVideo
Aftesite:VizioniMjetetStreamingArsyetimi
Benchmarket
GPQA
59%
GPQA: Pyetje shkence niveli pasuniversitar. Benchmark rigoroz me 448 pyetje nga biologjia, fizika dhe kimia. Ekspertet PhD arrijne vetem 65-74% saktesi. Gemini 3.8 Flash mori 59% ne kete benchmark.
HLE
45.4%
HLE: Arsyetim niveli ekspert. Teston aftesine e modelit per te demonstruar arsyetim niveli ekspert ne fusha te specializuara. Gemini 3.8 Flash mori 45.4% ne kete benchmark.
MMLU
88.2%
MMLU: Kuptim masiv gjuhor multitask. Benchmark gjitheperfshires me 16,000 pyetje ne 57 lende akademike. Gemini 3.8 Flash mori 88.2% ne kete benchmark.
MMLU Pro
76.5%
MMLU Pro: MMLU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMLU me 12,032 pyetje dhe format me te veshtire me 10 opsione. Gemini 3.8 Flash mori 76.5% ne kete benchmark.
SimpleQA
42%
SimpleQA: Benchmark saktesie faktike. Teston aftesine e modelit per te dhene pergjigje te sakta, faktike. Gemini 3.8 Flash mori 42% ne kete benchmark.
IFEval
87.5%
IFEval: Vleresim i ndjekjes se udhezimeve. Mat sa mire modeli ndjek udhezime dhe kufizime specifike. Gemini 3.8 Flash mori 87.5% ne kete benchmark.
AIME 2025
82%
AIME 2025: Provimi Amerikan i Matematikes me Ftese. Probleme matematike niveli konkursi nga provimi prestigjioz AIME. Gemini 3.8 Flash mori 82% ne kete benchmark.
MATH
78%
MATH: Zgjidhje problemesh matematike. Benchmark gjitheperfshires matematike qe teston zgjidhjen e problemeve ne algebre, gjeometri, kalkulus. Gemini 3.8 Flash mori 78% ne kete benchmark.
GSM8k
94%
GSM8k: Matematike shkolle fillore 8K. 8,500 probleme matematike me fjale niveli shkolle fillore. Gemini 3.8 Flash mori 94% ne kete benchmark.
MGSM
91%
MGSM: Matematike shkolle fillore shumegjuheshe. Benchmarku GSM8k i perkthyer ne 10 gjuhe. Gemini 3.8 Flash mori 91% ne kete benchmark.
MathVista
68%
MathVista: Arsyetim vizual matematik. Teston aftesine per te zgjidhur probleme matematike me elemente vizuale. Gemini 3.8 Flash mori 68% ne kete benchmark.
SWE-Bench
49%
SWE-Bench: Benchmark inxhinieri software. Modelet AI perpiqen te zgjidhin probleme reale GitHub ne projekte Python. Gemini 3.8 Flash mori 49% ne kete benchmark.
HumanEval
85%
HumanEval: Probleme programimi Python. 164 probleme programimi ku modelet duhet te gjenerojne implementime te sakta funksionesh Python. Gemini 3.8 Flash mori 85% ne kete benchmark.
LiveCodeBench
65%
LiveCodeBench: Benchmark kodimi live. Teston aftesite e kodimit ne sfida programimi te botes reale qe perditsohen vazhdimisht. Gemini 3.8 Flash mori 65% ne kete benchmark.
MMMU
69.5%
MMMU: Kuptim multimodal. Benchmark kuptimi multimodal nga 30 lende universitare. Gemini 3.8 Flash mori 69.5% ne kete benchmark.
MMMU Pro
52%
MMMU Pro: MMMU Edicioni Profesional. Version i permiresuar i MMMU me pyetje me sfiduese. Gemini 3.8 Flash mori 52% ne kete benchmark.
ChartQA
86%
ChartQA: Pyetje dhe pergjigje grafiku. Teston aftesine per te kuptuar dhe analizuar informacion nga grafiqet dhe diagramet. Gemini 3.8 Flash mori 86% ne kete benchmark.
DocVQA
93.5%
DocVQA: Pyetje vizuale dokumentesh. Teston aftesine per te nxjerre informacion nga imazhet e dokumenteve. Gemini 3.8 Flash mori 93.5% ne kete benchmark.
Terminal-Bench
89.4%
Terminal-Bench: Detyra terminal/CLI. Teston aftesine per te kryer operacione te linjes se komandes. Gemini 3.8 Flash mori 89.4% ne kete benchmark.
ARC-AGI
4%
ARC-AGI: Abstraksion dhe arsyetim. Teston inteligjencen e lengeshem permes puzzleve te reja te njohjes se modeleve. Gemini 3.8 Flash mori 4% ne kete benchmark.

Rreth Gemini 3.8 Flash

Meso per aftesite e Gemini 3.8 Flash, vecorite dhe si mund te te ndihmoje te arrish rezultate me te mira.

Përmbledhje e Modelit

Gemini 3.8 Flash është modeli multimodal me efikasitet të lartë i Google DeepMind i lançuar në shtator 2026. Ndërtuar mbi hardware-in e Tensor Processing Unit të Google, sistemi pranon në mënyrë native tekst, audio, imazhe me rezolucion të lartë dhe transmetime video deri në dy orë të gjata brenda një të vetmi context window prej 1,048,576 tokens. Kapaciteti i outputit arrin 65,536 tokens për kërkesë. Modeli prezanton buxhete arsyetimi të konfigurueshme në parametrat low, medium dhe high, duke lejuar inxhinierët të ekuilibrojnë latencën e ekzekutimit kundrejt konsumit të tokens.

Ekzekutimi Agjentik dhe Arkitektura

Modeli synon detyra kodimi afatgjata dhe kontroll të terminalit. Në vend që të përfundojë pas një kalimi të vetëm të outputit, Gemini 3.8 Flash mbështet cikle ekzekutimi rekursiv dhe ndërveprime autonome me mjete. Trajnimi theksoi manipulimin e kontejnerëve, ndërfaqet e linjës së komandës dhe ngarkesat e punës të mbrojtjes së sigurisë. Ky trajnim prodhon shkalla më të ulëta gabimi në suitat e testeve dhe vetë-korrigjimin gjatë ndërtimeve live në mjedise si Google Antigravity.

Ngarkesat e Punës në Prodhim dhe Bazimi (Grounding)

Zhvilluesit vendosin Gemini 3.8 Flash për aplikacione të ndjeshme ndaj latencës që kërkojnë përdorim determinist të mjeteve. Integrimet native lidhin modelin direkt me grounding në Google Search dhe të dhënat e Google Maps pa tubacione të ndara kërkimi. Ndërkohë që modelet kryesore frontier ruajnë avantazhet në detyra krijuese të hapura, 3.8 Flash jep rezultate të krahasueshme të vlerësimit të kodimit me një çmim më të ulët inferencë.

Gemini 3.8 Flash

Rastet e perdorimit per Gemini 3.8 Flash

Zbulo menyrat e ndryshme per te perdorur Gemini 3.8 Flash per te arritur rezultate te shkelvqyera.

Mirëmbajtje Autonome e Terminalit

Ekzekuton refaktorime në disa skedarë, ekzekuton suita testesh brenda mjediseve të kontejnerizuara dhe vendos patch-e për gabimet e kohës së ekzekutimit në mënyrë autonome.

Përpunim Videoje me Volum të Lartë

Analizon regjistrime video dhe audio të papërpunuara dy orëshe direkt brenda dritares së tij 1M token pa tubacione të jashtme parapërpunimi.

Nxjerrja e Raporteve Financiare

Përpunon raporte të gjata financiare dhe PDF vizuale komplekse për të llogaritur metrikat e bilancit në JSON të vërtetuar.

Prototipim i Shpejtë i UI

Prodhon aplikacione uebi të plota, dashboard-e ndërvepruese SVG dhe simulime WebGL nën pesëmbëdhjetë sekonda.

Vlerësim i Sigurisë Mbrojtëse

Skanon repo të kodit burimor për të identifikuar dobësitë e logjikës, për të gjurmuar variablat e ndotur dhe për të gjeneruar patch-e regresioni kandidate.

Orkestrim i Agjentëve me Latencë të Ulët

Shërben si planifikues i shpejtë i veprimeve në strukturat e agjentëve të shumtë hiyarkikë, duke thirrur mjete të jashtme të mbështetura nga Google Search.

Pikat e forta

Kufizimet

Ekonomia e Kodimit Agentic: Arriti 73.7% në DeepSWE v1.1 dhe 89.4% në Terminal-Bench 2.1 me një kosto hyrëse prej $0.75 për milion input tokens.
Konsum i Lartë i Token-ve në Arsyetim të Thellë: Konfigurimet e larta të arsyetimit ekzekutojnë cikle të zgjeruara të brendshme që rrisin outputin e tokens deri në 30% mbi 3.7 Flash.
Multimodalitet Native me Long Context: Përpunon deri në 1,048,576 tokens të kombinuara audio, video dhe teksti pa tubacione të jashtme të nxjerrjes së frame-ve.
Saktësi më e Ulët në Benchmark-e Komplekse të Terminalit: Shënon 19.1% në Terminal-Bench 4.0, duke mbetur pas modeleve më të mëdha frontier si Claude Opus 5 në detyra komplekse të kontejnerëve.
Buxhete Konfigurueshme Arsyetimi: Ofron nivele mendimi low, medium dhe high në mënyrë që zhvilluesit të rregullojnë latencën e tokens dhe thellësinë sipas kërkesës.
Fitime Margjinale në Arsyetimin e Provimeve: Arsyetimi i përgjithshëm shkencor tregoi lëvizje të papërfillshme, duke shënuar 45.4% në Humanity's Last Exam krahasuar me 45.7% në 3.7 Flash.
Integrim i Bazuar i Mjeteve: Lidhet në mënyrë native me API-të e Google Search dhe Google Maps për të siguruar përgjigje faktike të verifikueshme me shkallë të ulët halucinacioni.
Rritje e Planifikuar e Çmimeve: Çmimet hyrëse skadojnë më 31 dhjetor 2026, duke dyfishuar kostot në $1.50 për input dhe $7.50 për output për milion tokens.

Fillim i shpejte API

google/gemini-3.8-flash

Shiko dokumentacionin
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();

Instalo SDK-ne dhe fillo te besh thirrje API brenda minutash.

Cfare thone njerezit per Gemini 3.8 Flash

Shiko se cfare mendon komuniteti per Gemini 3.8 Flash

Gemini 3.8 Flash është një tjetër hap në aftësitë agjentike... modeli ynë i tretë i përditësuar Flash në vetëm 6 javë.
Logan Kilpatrick
twitter
Shpejtësia e kombinuar me faktin se ky mjet është vërtet i mirë në gjeografi dhe aftësi gjeohapësinore e bën atë të mahnitshëm.
MapDev
hackernews
Gemini 3.8 Flash është në krye të Redactle LLM benchmark... gjithashtu i bën vlerësimet më lirë dhe më shpejt se pothuajse të gjitha modelet e tjera.
PuzzleSolver
reddit
Unë përdor kryesisht antigravity për punë. Gjatë vitit të kaluar kemi kaluar nga marrja e disa minutave në prodhimin e punës pothuajse perfekte në 10 sekonda.
SaaSBuilder
hackernews
Gemini Flash 3.8 mposht Opus 5 me çmim 15x më të ulët në katër detyra fizike vetëpërmbajtëse të kolotuara në three.js.
GraphicsCoder
twitter
Dritarja e context window prej 1M që trajton videon direkt pa e konvertuar në imazhe fillimisht kursen tonelata pune inxhinierike.
VideoAIPro
reddit

Video rreth Gemini 3.8 Flash

Shiko tutoriale, rishikime dhe diskutime rreth Gemini 3.8 Flash

Deep SUI V1.1 Gemini 3.8 Flash vjen në 73.7%... në thelb baraz me Claude Opus 5 që sapo u lançua

Pastaj kemi terminal bench 2.1. Ai mori rezultatin numër një në 89.4. Ky është kodim agjentik në terminal

mirë. Pra, Claude Opus 5 dominon absolutisht konkurrencën, duke ardhur në 1824, vendi i dytë 1710 për GPT 5.6 Soul, dhe pastaj një rezultat pak më pak i mirë prej 1545 për Gemini 3.8 Flash. Pra

Sipas indeksit të inteligjencës artificiale, ai është në thelb në kufirin Pareto të kostos kundrejt performancës

Krahasuar me modelin e mëparshëm Gemini flash, ky konsumoi shumë më tepër tokens për një detyrë të caktuar... rritje deri në 30%

Për gjenerimin e tokens, mund të prisni deri në 300 tokens në sekondë sipas Indeksit të Inteligjencës Artificiale.

Është vërtet mbresëlënëse që me këtë çmim po merrni inteligjencë të nivelit Opus 5

Problemi i madh i Gemini është zgjidhur, që do të thotë se nuk shton shumë përmbajtje të panevojshme në faqe

Dhe djem, mos u gaboni, ky është një model mbresëlënës sepse çdo pak javë shohim modele të reja nga Gemini si 3.6, 3.7 Flash dhe tani 3.8 Flash.

Me shume se vetem prompte

Superkariko workflow-n tend me automatizimin AI

Automatio kombinon fuqine e agjenteve AI, automatizimin e web-it dhe integrimet inteligjente per te te ndihmuar te arrish me shume ne me pak kohe.

Agjentet AI
Automatizimi i web-it
Workflow-e inteligjente

Keshilla Pro per Gemini 3.8 Flash

Keshilla ekspertesh per te te ndihmuar te marrresh maksimumin nga Gemini 3.8 Flash dhe te arrish rezultate me te mira.

Zgjidhni Nivelet e Arsyetimit (Thinking) në Mënyrë Eksplicite

Konfiguroni përpjekjen e arsyetimit në low për transformimin e të dhënave të strukturuara ose high për debugimin në terminal për të kontrolluar përdorimin e tokens.

Aktivizoni Context Caching

Aktivizoni caching-un e context window të Gemini API në prompt-e mbi 32,000 tokens për të ulur kostot e inputit deri në 75 për qind.

Bazoni Pyetjet me Mjete Native

Deklaroni mjetet e Google Search dhe Maps direkt në kërkesë për të marrë fakte të verifikuara nga bota reale dhe të dhëna të freskëta.

Jepni Reagime të Drejtpërdrejta nga Kompajleri

Drgoni outputin e kompajlerit dhe test runner-it direkt te modeli që ai të mund të rregullojë gabimet e sintaksës dhe logjikës në cikle.

Deshmi

Cfare thone perdoruesit tane

Bashkohu me mijera perdorues te kenaqur qe kane transformuar workflow-n e tyre

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.

Te lidhura 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

Pyetjet e bera shpesh rreth Gemini 3.8 Flash

Gjej pergjigje per pyetjet e zakonshme rreth Gemini 3.8 Flash