Gemini 3.7 Flash vyšel 13. srpna 2026, verze 3.8 následovala 2. září. Jde už o třetí vydání řady Flash během šesti týdnů. Google změny popisuje jako posun v softwarovém vývoji, autonomním používání nástrojů a vícekrokových odborných úlohách. Model nadále přijímá text, obraz, zvuk i video, má kontextové okno o velikosti jednoho milionu tokenů a může vytvořit až 64 tisíc výstupních tokenů. Google, modelová karta
Hlavní změna? Gemini 3.8 Flash dostal větší prostor pro uvažování, opakované volání nástrojů a kontrolu rozpracované úlohy. Vývojář může intenzitu této práce řídit nastavením effort. Google současně upozorňuje, že model při vyšších úrovních může spotřebovat více tokenů než 3.7 Flash. Pro úlohy citlivé na cenu a odezvu proto starší verzi ponechává v nabídce.
Spolu s obecným modelem byl představen také Gemini 3.8 Flash Cyber určený pro hledání a opravy zranitelností. Ten nebyl dosud běžně dostupný, Google jej poskytuje prověřeným institucím prostřednictvím programu Fairwind. Zdá se ale, že v USA se narodila nová zvyklost, podobně postupuje OpenAI i Anthropic.
Benchmarky ukazují posun, ale ne ve všech typech úloh
Proti verzi 3.7 jsou výsledky 3.8 Flash lepší ve všech položkách zveřejněné srovnávací tabulky. Velikost rozdílu se však značně mění.
V dlouhodobém programátorském testu DeepSWE v1.1 vzrostlo skóre z 65,3 na 73,7 procenta. Gemini se tím dostal těsně pod Claude Opus 5 se 74,0 procenta a nad GPT-5.6 Sol se 72,7 procenta.
Podobně dopadl Terminal-bench 2.1: Gemini 3.8 Flash dosáhl 89,4 procenta, verze 3.7 měla 85,8 procenta, Claude Opus 5 získal 89,1 a GPT-5.6 Sol 88,8 procenta.
Jenže novější Terminal-bench 4.0 to ukazuje trochu jinak. Výsledky benchmarků tedy někdy ukazují téměř vyrovnané modely, jindy zase více než dvojnásobný rozdíl. Záleží na tom, kterou verzi úlohy a jaké agentní prostředí použijeme.
Nezávislé měření Artificial Analysis přiděluje Gemini 3.8 Flash při vysoké úrovni uvažování 59 bodů v souhrnném Intelligence Indexu. Naměřilo rychlost 302 výstupních tokenů za sekundu, ale také nadprůměrnou spotřebu: při testování model vytvořil 120 milionů tokenů proti mediánu 71 milionů. To potvrzuje upozornění Googlu, že 3.8 Flash může k výsledku dojít delší cestou. Artificial Analysis
Výsledky Gemini 3.8 Flash v benchmarcích
| Benchmark | Oblast | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.7 Flash | Změna | Vedoucí model ve srovnání |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | Dlouhodobý vývoj softwaru | 73,7 % | 65,3 % | +8,4 b. | Claude Opus 5: 74,0 % |
| GDPVal-AA v2 | Odborná práce | 1545 Elo | 1482 Elo | +63 | Claude Opus 5: 1824 Elo |
| Vals Finance Agent v2 | Finanční analýza | 61,4 % | 59,0 % | +2,4 b. | Gemini 3.8 Flash |
| Harvey’s Legal Agent | Právní pracovní postupy | 10,0 % | 8,8 % | +1,2 b. | Gemini 3.8 Flash |
| Terminal-bench 2.1 | Programování v terminálu | 89,4 % | 85,8 % | +3,6 b. | Gemini 3.8 Flash |
| Terminal-bench 4.0 | Obecné schopnosti agentů | 19,1 % | 11,2 % | +7,9 b. | Claude Opus 5: 51,8 % |
| GDP.PDF | Porozumění odborným PDF | 35,0 % | 34,0 % | +1,0 b. | GPT-5.6 Sol: 40,0 % |
| CharXiv Reasoning | Práce s odbornými grafy | 86,2 % | 84,5 % | +1,7 b. | Gemini 3.8 Flash |
| LVBench | Porozumění dlouhému videu | 87,8 % agentní / 87,1 % statické | 85,4 % | +2,4 b.* | Gemini 3.8 Flash |
| HLE-Verified | Odborné vícekrokové uvažování | 54,9 % | 53,6 % | +1,3 b. | Gemini 3.8 Flash |
| OSWorld 2.0 | Ovládání počítače | 59,0 % | 50,6 % | +8,4 b. | Claude Opus 5: 75,4 % |
| BioMysteryBench – řešitelné člověkem | Bioinformatický výzkum | 88,8 % | 87,1 % | +1,7 b. | Claude Opus 5: 90,1 % |
| BioMysteryBench – obtížné pro člověka | Bioinformatický výzkum | 56,5 % | 43,5 % | +13,0 b. | Gemini 3.8 Flash |
| LABBench2 | Biologický výzkum | 86,2 % | 82,1 % | +4,1 b. | Gemini 3.8 Flash |
* Rozdíl je počítán proti agentnímu výsledku 87,8 %. „b.“ znamená procentní body.
Gemini 3.8 Flash vede v sedmi z dvanácti hlavních benchmarků uvedených Googlem; u BioMysteryBench navíc vede v obtížnější dílčí kategorii. Největší posun proti verzi 3.7 vykazuje právě v této kategorii (+13 bodů), následují DeepSWE a OSWorld (+8,4 bodu).
Výsledky pocházejí z modelové karty Gemini 3.8 Flash. Část testů provedl Google, další čísla převzal z veřejných žebříčků nebo od výrobců modelů. Podmínky proto nejsou u všech položek zcela shodné; podrobnosti uvádí metodika Google DeepMind.
Nízká cena platí do konce roku
Standardní API nyní stojí 0,75 dolaru za milion vstupních a 3,75 dolaru za milion výstupních tokenů. Stejnou cenu má 3.7 Flash. Od 1. ledna 2027 se obě sazby zdvojnásobí na 1,50 a 7,50 dolaru. Ceník Gemini API
| Model | Vstup za 1 mil. tokenů | Výstup za 1 mil. tokenů |
|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash do 31. 12. 2026 | 0,75 USD | 3,75 USD |
| Gemini 3.8 Flash od 1. 1. 2027 | 1,50 USD | 7,50 USD |
| Claude Sonnet 5 | 2 USD | 10 USD |
| GPT-5.6 Terra | 2 USD | 12 USD |
| GPT-5.6 Sol | 4 USD | 20 USD |
| Claude Opus 5 | 5 USD | 25 USD |
Ceny konkurentů vycházejí z aktuálních ceníků OpenAI a Anthropicu. Také sazba GPT-5.6 Sol je propagační a OpenAI ji garantuje alespoň do 21. listopadu 2026.
Gemini 3.8 Flash je proti 3.7 měřitelný posun a v několika agentních testech se přiblížil dražším modelům. Zvýšení cen zatím neberte vážně, do začátku roku 2027 je daleko a mezi tím se jistě mnoho změní.
Nové Gemini Pro stále chybí…
Široká nabídka, až oči přechází…
Třetí model v tomto týdnu mi ukazuje, jak vyrovnaný peleton to je. Široká plejáda modelů dosáhla velmi podobné úrovně schopností a má doporučení „zvažte vhodnost pro konkrétní úlohu“ začínají být spíše ke zlosti, protože firmy mají úloh celou řadu a testovat vhodnosti před implementací by bylo nesmírně náročné. I to je důvod, proč nedochází zatím k většímu přeskupování sil. Důvěru mají zavedené značky, případně otevřené váhy, kde to dává smysl. A modely propojené se svým harnessem - těžko po někom chtít, aby Claude Code předrátoval na Gemini Flash, ať je sebelepší, to už by rovnou přecházel na firemní Antigravity. A to už není migrace bez obtíží a nového vzdělávání se.
Co to znamená? Ai firmy, které si budou chtít něco urvat (SpaceXAI a Meta především) budou muset přijít s nějakým inovativním přístupem. Grok Bot v případě SpaceXAI byl velký a dobrý impuls, o něco podobného se nyní snaží Meta, která také údajně připravuje pro-lidského bota. A Google? Modely dobré, provázanost do vlastních služeb také, ale nabídnout nějakou koncovou platformu, která by zaujala, se zatím nedaří…