Gemini 3.8 Flash 已经正式发布了吗？
是。Google Gemini API 发布日志记录它于 2026 年 9 月 2 日正式 GA，稳定 API ID 为 gemini-3.8-flash。
GE
Gemini 3.8 Flash
别名：gemini-3.8-flash / Gemini 3.8 / Skimaki / Gemini 3.8 Flash Preview / gemini-3.8-flash-preview
发布时间: 2026-09-02更新于: 2026-09-02浏览量: 1,107
模型参数
暂无数据
上下文长度
1M
多语言支持
暂无数据
推理能力
4/5
Google 于 2026 年 9 月 2 日正式 GA 的多模态 Flash 模型，稳定 API ID 为 gemini-3.8-flash，提供 1M 上下文、64K 最大输出和 low/medium/high 思考档位，面向长周期软件工程、自主 Agent 与复杂企业工作流。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Gemini 3.8 Flash
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 中 (Medium) (默认)思考水平 · 低 (Low)思考水平 · 高 (High)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
64K tokens
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像、音频、视频 → 文本
发布时间
2026-09-02
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
未公布
总参数 / 激活参数
未公布 / 未公布
知识截止
暂无数据
Gemini 3.8 Flash
开源和体验地址
Gemini 3.8 Flash
官方介绍与博客
DataLearnerAI博客
暂无
Gemini 3.8 Flash
API接口信息
接口速度
4/5
💡默认单位：$/100万 tokens。若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
标准模式
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.750/ 1M tokens | $3.75/ 1M tokens |
批量模式
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.375/ 1M tokens | $1.88/ 1M tokens |
flex
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.375/ 1M tokens | $1.88/ 1M tokens |
priority
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $1.35/ 1M tokens | $6.75/ 1M tokens |
缓存定价Prompt缓存
| 类型 | 有效期 | 写入 | 读取 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | — | $0.037/ 1M tokens |
表中「—」表示该模态在此方向不计费，或供应商未公开对应价格。
Gemini 3.8 Flash
评测结果
Gemini 3.8 Flash 当前已收录的代表性评测结果包括 ARC-AGI-1（1 / 193，得分 98.50）、MMMU-Pro（4 / 229，得分 85.60）、Finance Agent v2（2 / 43，得分 61.40）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
抽象归纳与泛化
共 12 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
自主开发与终端任务
共 7 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
仓库修复与多文件工程
共 5 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
跨能力聚合指数
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
文档与图表理解
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
科学知识与推理
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
科学计算与科研编程
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
客服与业务流程
共 5 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
金融
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
生物与基因
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
和其他模型对比
Gemini 3.8 Flash
发布机构
Google DeepMind
查看发布机构详情 Gemini 3.8 Flash
模型解读
正式发布
Gemini 3.8 Flash 已于 2026 年 9 月 2 日正式 GA，稳定 API ID 为 gemini-3.8-flash。Google 称它是目前最智能的 Flash 模型，针对长周期软件工程、自主 Agent 和复杂企业工作流优化。发布前的媒体报道曾披露内部代号 Skimaki；这个代号不是公开 API ID。
规格与输入输出
官方开发文档给出的输入上下文窗口为 1,048,576 tokens，最大输出为 65,536 tokens。输入支持文本、图像、视频、音频和 PDF，输出为文本。模型支持上下文缓存、代码执行、Computer Use（Preview）、File Search、函数调用、Google Search 与 Maps grounding、结构化输出和 URL Context；Batch、Flex 与 Priority 推理也已支持。
思考模式与 Agent
Gemini 3.8 Flash 支持 low、medium、high 三档 thinking level，默认值为 medium；minimal 不受支持并会返回错误。Google 表示该模型会在长时间、复杂任务上用更细的推理步骤迭代调用工具并验证结果，因此复杂任务可能消耗更多 tokens。Gemini Managed Agents 的 Antigravity agent 与 SDK 已默认使用 3.8 Flash。
官方发布评测
Google 发布资料列出：DeepSWE v1.1 73.7%、GDPval-AA v2 1545 Elo、Vals Finance Agent v2 61.4%、Harvey's Legal Agent Benchmark 10.0%、Terminal-Bench 2.1 89.4%、Terminal-Bench 4.0 19.1%、GDP.pdf 35.0%、CharXiv Reasoning（无工具）86.2%、LVBench agentic/static 87.8% / 87.1%、HLE-Verified 54.9%、OSWorld 2.0 partial 59.0%、BioMysteryBench human-solvable / human-difficult 88.8% / 56.5%，以及 LABBench2 86.2%。
官方方法说明指出，Gemini 成绩除特别标注外均为 pass@1，并使用 gemini-3.8-flash 的默认采样设置；较小评测会通过多次试验取平均。DeepSWE 采用 mini-swe Agent harness 与 high thinking；Terminal-Bench 2.1 使用 Terminus 2；LVBench 不使用工具，Gemini 使用 1,024 帧；OSWorld 2.0 为三次运行取最高值的 partial score。不同项目的工具、脚手架、运行次数与评分尺度不同，只适合在相同基准和条件下比较。
价格
Gemini Developer API 在 2026 年 12 月 31 日前使用推广价格：Standard 档每百万 tokens 输入 $0.75、输出 $3.75（包含 thinking tokens）、缓存读取 $0.075；Batch 与 Flex 档分别为 $0.375 / $1.875 / $0.0375；Priority 档分别为 $1.35 / $6.75 / $0.135。2027 年 1 月 1 日起以上价格翻倍。缓存存储和 Grounding 请求另行计费。
已知边界
Google 尚未公开模型参数量、训练算力、权重或知识截止时间。DataLearner 不从 Gemini 3.7 Flash 复制这些字段，也不把发布前媒体报道中的内部偏好测试当作独立 benchmark。
官方来源
Gemini 3.8 Flash
常见问题
Gemini 3.8 Flash 的上下文和思考档位是什么？
官方规格为 1,048,576 tokens 输入上下文和 65,536 tokens 最大输出，支持 low、medium、high 三档 thinking level，默认 medium；不支持 minimal。
Gemini 3.8 Flash 的 API 价格是多少？
截至 2026 年 12 月 31 日，Standard 推广价为每百万 tokens 输入 0.75 美元、输出 3.75 美元，缓存读取 0.075 美元；2027 年 1 月 1 日起分别调整为 1.50、7.50 和 0.15 美元。
Gemini 3.8 Flash 的参数量和知识截止时间是多少？
Google 尚未公开参数量、权重架构、训练算力或知识截止时间，本站不从 Gemini 3.7 Flash 推断这些字段。
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