Drei Wochen nach Gemini 3.7 Flash legt Google mit Gemini 3.8 Flash nach. Das Budget-Modell soll den Vorgänger bei Coding und Reasoning deutlich übertreffen und bringt eine spezialisierte Cybersicherheitsvariante mit.
Google veröffentlicht Gemini 3.8 Flash in zwei Varianten: ein allgemeines Reasoning- und Coding-Modell sowie eine spezialisierte Cybersicherheitsversion namens 3.8 Flash Cyber. Es ist die dritte Flash-Veröffentlichung innerhalb von nur sechs Wochen, während die Frontier-Modelle Gemini 3.5 Pro und Gemini 4 weiter auf sich warten lassen. Ob das nun gut ist oder schlecht, sei dahingestellt; der neue Deepmind-Chef Koray Kavukcuoglu machte jedenfalls klar, dass Google weiter nach der Marktführung auch bezüglich absoluter Leistungsfähigkeit und nicht nur nach Preis-Leistungs-Optimierung strebt.
Laut Googles eigenen Angaben erreicht Gemini 3.8 Flash auf dem DeepSWE v1.1-Benchmark für langfristige Software-Engineering-Aufgaben 73,7 Prozent. Das liegt knapp unter Claude Opus 5 mit 74,0 Prozent, aber deutlich über Claude Sonnet 5 (53,8%), GPT-5.6 Sol (72,7%) und dem Vorgänger 3.7 Flash (65,3%).
Gemini 3.8 Flash schlägt laut Google in vielen Benchmarks die größeren und viel teureren Modelle Opus 5 von Anthropic und GPT-5.6 Sol von OpenAI. Allerdings sind das nur Benchmarks: In der Praxis kann sich KI-Leistung anders anfühlen. | Bild: GoogleDas neue Modell soll auch bei der 3D-Generierung zugelegt haben. Das folgende Video zeigt ein 3D-Spiel, das Gemini 3.8 Flash laut Google mit einem einfachen Prompt in Googles KI-Coding-Tool Antigravity erzeugt hat. Die Texturen wurden mit dem Bildmodell Nano Banana generiert.
Gemini 3.8 Flash kostet zum Einführungspreis 0,75 Dollar pro Million Input-Tokens und 3,75 Dollar pro Million Output-Tokens, denselben Preis wie 3.7 Flash. Ab Januar 2027 soll der reguläre Preis auf 1,50 bzw. 7,50 Dollar steigen. Zum Vergleich: Claude Opus 5 kostet 5,00 Dollar pro Million Input-Tokens und 25,00 Dollar für Output-Tokens, GPT-5.6 Sol liegt bei 4,00 bzw. 20,00 Dollar. Damit wäre Gemini 3.8 Flash, gemessen rein am Token-Preis, auch nach Ablauf des Einführungspreises signifikant günstiger als die leistungsfähigsten Modelle von OpenAI und Anthropic.
Aber: Google erklärt die Leistungssteigerung gegenüber 3.7 auch damit, dass 3.8 Flash bei komplexen Aufgaben zusätzliche Reasoning-Schritte ausführe und Tools iterativ aufrufe. Das Modell "arbeite härter". Das führt jedoch zu einem höheren Token-Verbrauch, was den geringeren Token-Preis zum Teil wieder aufhebt. Für Anwendungen, bei denen Recheneffizienz im Vordergrund steht, empfiehlt Google niedrigere Reasoning-Level oder den weiterhin unterstützten Vorgänger 3.7 Flash.
Gemini 3.8 Flash steht Entwicklern über Google AI Studio, Google Antigravity und Android Studio zur Verfügung. Unternehmen können das Modell über Gemini Enterprise nutzen. Für Verbraucher ist es in der Gemini-App, im AI Mode der Google-Suche und, für zahlende Kunden, auch in Google Sheets verfügbar.
Günstiges Preis-Intelligenz-Verhältnis, aber höherer Token-Verbrauch
Die unabhängige Benchmarking-Plattform Artificial Analysis ordnet Gemini 3.8 Flash mit einem Intelligence-Index-Score von 59 ein, drei Punkte über dem Vorgänger 3.7 Flash (56). Damit liegt das Modell auf dem Niveau von GPT-5.6 Sol und Grok 4.6 bei jeweils mittleren Reasoning-Stufen. Die Verbesserungen im Intelligence-Index gehen laut AA primär auf stärkere Leistungen bei agentischen Benchmarks zurück, etwa bei Tool-Nutzung und Coding-Aufgaben.
Gemini 3.8 Flash erreicht im Artificial Analysis Intelligence Index einen Score von 59 und liegt damit auf dem Niveau von GPT-5.6 Sol und Grok 4.6. Im Preis-Leistungs-Verhältnis (unten) positioniert sich das Modell auf der Pareto-Grenze: Es bietet die niedrigsten Kosten pro Aufgabe auf seinem Intelligenzniveau. | Bild: Artificial AnalysisBei den Kosten pro Aufgabe erreicht 3.8 Flash laut Artificial Analysis die Pareto-Grenze: Mit 0,58 Dollar pro Aufgabe sei es das günstigste Modell auf seinem Intelligenzniveau. Allerdings sind die Kosten pro Aufgabe gegenüber 3.7 Flash (0,40 Dollar) um rund 40 Prozent gestiegen, obwohl der Token-Preis gleich geblieben ist. Auch deshalb rät Google wohl dazu, bei auf Effizienz getrimmten Aufgaben weiter 3.7 Flash zu nutzen.
Bei der Geschwindigkeit erreicht 3.8 Flash auf hoher Reasoning-Stufe rund 300 Output-Tokens pro Sekunde und eine durchschnittliche Zeit pro Aufgabe von 2,5 Minuten. Das ist etwas schneller als GPT-5.6 Luna (2,6 Minuten) und GPT-5.6 Terra (3,3 Minuten), aber langsamer als Claude Fable 5.1 (2,1 Minuten) und der Vorgänger 3.7 Flash (2,2 Minuten). Auf niedriger Reasoning-Stufe sinkt die Zeit auf rund 48 Sekunden.
Cybersicherheitsmodell nur für ausgewählte Verteidiger
Gemini 3.8 Flash Cyber ist wie schon der Vorgänger 3.5 Flash Cyber nicht frei zugänglich. Google verteilt es über das Fairwind Program an Regierungsbehörden, Betreiber kritischer Infrastruktur und Software-Maintainer. Das Modell hat weniger restriktive Sicherheitseinstellungen als die Standardvariante, weil es für defensive Cybersicherheitsaufgaben gedacht ist.
Auf dem Industriestandard-Benchmark CyberGym für die Erkennung von Schwachstellen in C/C++ erreicht 3.8 Flash Cyber laut Google 86,2 Prozent und übertrifft damit den Vorgänger 3.5 Flash Cyber (77,5 %), GPT-5.6 Sol (83,6 %) und GPT-5.5-Cyber (85,6 %). Beim automatisierten Patchen auf dem externen CWE-Bench liegt 3.8 Flash Cyber mit 47,2 Prozent Pass@1 nahezu gleichauf mit dem führenden Frontier-Modell (47,8 %), allerdings zu deutlich niedrigeren Kosten.
Auch gegen Prompt-Injection-Angriffe soll das Modell robuster sein: Auf dem Gray-Swan-IPI-Benchmark erreicht Gemini 3.8 Flash eine Attack-Success-Rate von nur 5,5 Prozent. Zum Vergleich: DeepSeek V4 Pro kommt auf 60,1 Prozent, Kimi K3 auf 52,7 Prozent und Grok 4.6 auf 51,8 Prozent. Nur Claude Opus 5 von Anthropic schneidet mit 4,8 Prozent noch geringfügig besser ab. Opus 5 kommt allerdings mit den zusätzlichen Security-Optionen zumindest im Claude-Ökosystem auf einen sehr viel geringeren Wert.
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