Im Quellenvergleich

Gemini 3.8 Flash vorgestellt

8 Quellen · 9 Meldungen · Stand 04.09.2026

Alle Inhalte werden von KI erstellt. Dieser Überblick fasst zusammen, worin sich mehrere Quellen einig sind und worin sie sich unterscheiden — die Bewertung bleibt dir überlassen.

Im Quellenvergleich

Worin die Quellen übereinstimmen

Google stellt Gemini 3.8 Flash und Gemini 3.8 Flash Cyber vor. Es ist die dritte Flash-Version innerhalb von sechs Wochen. Das Modell kostet 0,75 Dollar pro Million Input-Tokens und 3,75 Dollar pro Million Output-Tokens. Die Cyber-Variante ist für Cybersicherheit gedacht und nur über das Fairwind-Programm für vertrauenswürdige Verteidiger verfügbar. Die Quellen berichten weitgehend übereinstimmend. Gemini 3.8 Flash erscheint etwa drei Wochen nach dem Vorgänger 3.7 Flash. Es gibt zwei Varianten: ein allgemeines Reasoning- und Coding-Modell sowie eine Cybersicherheitsversion. Auf dem DeepSWE-v1.1-Benchmark erreicht das Modell 73,7 Prozent und liegt damit über dem Vorgänger (65,3 Prozent), aber knapp unter Claude Opus 5 (74,0 Prozent). Die Leistungssteigerung erklärt Google mit zusätzlichen Reasoning-Schritten und iterativen Tool-Aufrufen, was den Token-Verbrauch erhöht. Die Cyber-Variante erreicht auf dem CyberGym-Benchmark 86,2 Prozent und übertrifft den Vorgänger (77,5 Prozent). Ab Januar 2027 steigt der Preis auf 1,50 bzw. 7,50 Dollar pro Million Tokens. Google bezeichnet 3.8 Flash als sein bestes Modell für Reasoning und Programmierung. Die Cyber-Variante ist nicht frei zugänglich, sondern wird über das Fairwind-Programm an Regierungsbehörden und Betreiber kritischer Infrastruktur verteilt. Gemini 3.8 Flash ist ab sofort in der Gemini-App, im KI-Modus der Suche und in Sheets verfügbar, allerdings nur für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra. Google nutzt das Cyber-Modell bereits intern: Das Chrome-Sicherheitsteam meldet 2,6-mal mehr korrekte Patches als größere kommerzielle Modelle, und das Cloud Vulnerability Research Team fand damit in weniger als zwei Stunden eine kritische Schwachstelle, deren Entdeckung sonst Monate dauert. Bei einem internen Benchmark über 20 Programmiersprachen liegt die Erfolgsquote über 70 Prozent. Beim Patching-Benchmark CWE-Bench erreicht das Cyber-Modell pass@1 von 47,2 Prozent, ein führendes Frontier-Modell 47,8 Prozent. Das Fairwind-Programm richtet sich an Regierungen, kritische Infrastruktur und Technologieplattformen und umfasst aktuell über 650 Partner. Die übernommene Firma Wiz berichtet von einer 7,5 bis 9,7 Prozent höheren Erkennungsrate bei 2,3- bis 5,2-fach geringeren Kosten. Das Cyber-Modell fand einen 13 Jahre alten Fehler in Chromium. Einem Bericht zufolge ist das im Mai angekündigte Spitzenmodell Gemini 3.5 Pro intern verworfen worden; Google plane Gemini 4 als nächstes Spitzenmodell. Das Kontextfenster bleibt bei einer Million Tokens. Laut Artificial Analysis steigen die Kosten pro Aufgabe trotz des unveränderten Token-Preises um rund 40 Prozent auf 0,58 Dollar, weil das Modell mehr Tokens erzeugt. Google empfiehlt für effizienzorientierte Aufgaben niedrigere effort-Stufen oder weiterhin den Vorgänger 3.7 Flash.

Aktualisierungen
02.09.2026
19:08Gemini 3.8 Flash erscheint etwa drei Wochen nach dem Vorgänger 3.7 Flash.
Auf dem DeepSWE-v1.1-Benchmark erreicht das Modell 73,7 Prozent und liegt damit über dem Vorgänger (65,3 Prozent), aber knapp unter Claude Opus 5 (74,0 Prozent).
Die Leistungssteigerung erklärt Google mit zusätzlichen Reasoning-Schritten und iterativen Tool-Aufrufen, was den Token-Verbrauch erhöht.
Die Cyber-Variante erreicht auf dem CyberGym-Benchmark 86,2 Prozent und übertrifft den Vorgänger (77,5 Prozent).
Ab Januar 2027 steigt der Preis auf 1,50 bzw. 7,50 Dollar pro Million Tokens.
03.09.2026
00:06Google bezeichnet 3.8 Flash als sein bestes Modell für Reasoning und Programmierung.
Die Cyber-Variante wird über das Fairwind-Programm an Regierungsbehörden und Betreiber kritischer Infrastruktur verteilt.
Gemini 3.8 Flash ist ab sofort in der Gemini-App, im KI-Modus der Suche und in Sheets verfügbar, allerdings nur für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra.
01:07Google nutzt das Cyber-Modell bereits intern: Das Chrome-Sicherheitsteam meldet 2,6-mal mehr korrekte Patches als größere kommerzielle Modelle, und das Cloud Vulnerability Research Team fand damit in weniger als zwei Stunden eine kritische Schwachstelle, deren Entdeckung sonst Monate dauert.
Bei einem internen Benchmark über 20 Programmiersprachen liegt die Erfolgsquote über 70 Prozent.
Beim Patching-Benchmark CWE-Bench erreicht das Cyber-Modell pass@1 von 47,2 Prozent, ein führendes Frontier-Modell 47,8 Prozent.
Das Fairwind-Programm richtet sich an Regierungen, kritische Infrastruktur und Technologieplattformen und umfasst aktuell über 650 Partner.
09:07Die übernommene Firma Wiz berichtet von einer 7,5 bis 9,7 Prozent höheren Erkennungsrate bei 2,3- bis 5,2-fach geringeren Kosten.
Das Cyber-Modell fand einen 13 Jahre alten Fehler in Chromium.
04.09.2026
10:09Einem Bericht zufolge ist das im Mai angekündigte Spitzenmodell Gemini 3.5 Pro intern verworfen worden; Google plane Gemini 4 als nächstes Spitzenmodell.
Das Kontextfenster bleibt bei einer Million Tokens.
Laut Artificial Analysis steigen die Kosten pro Aufgabe trotz des unveränderten Token-Preises um rund 40 Prozent auf 0,58 Dollar, weil das Modell mehr Tokens erzeugt.
Google empfiehlt für effizienzorientierte Aufgaben niedrigere effort-Stufen oder weiterhin den Vorgänger 3.7 Flash.
Worin sie sich unterscheidenLeistung auf dem HLE-Verified-Benchmark·Leistung bei Programmiersprachen und Patching·Interne Nutzung des Cyber-Modells+8 weitere
Leistung auf dem HLE-Verified-Benchmark
  • Auf HLE-Verified erreicht das Modell 54,9 Prozent.1
Leistung bei Programmiersprachen und PatchingBei einem internen Benchmark über 20 Programmiersprachen liegt die Erfolgsquote über 70 Prozent.
  • Beim Patching-Benchmark CWE-Bench erreicht das Cyber-Modell pass@1 von 47,2 Prozent, ein führendes Frontier-Modell 47,8 Prozent.1
  • Bei der Patch-Erstellung liegt das Cyber-Modell 0,6 Punkte hinter dem Spitzenmodell, sei aber kostengünstiger.2
Interne Nutzung des Cyber-ModellsDas Chrome-Sicherheitsteam meldet 2,6-mal mehr korrekte Patches als größere kommerzielle Modelle.
  • Das Cloud Vulnerability Research Team fand damit in weniger als zwei Stunden eine kritische Schwachstelle, deren Entdeckung sonst Monate dauert.1
  • Chrome-Ingenieur Doug Turner spricht von einer „Vulnerability-Apokalypse“ durch generative KI.3
Sicherheitsvorkehrungen
  • Google nennt Sicherheitsvorkehrungen gegen Missbrauch in den Bereichen CBRN und Cyber-Offense.1
  • Die Robustheit gegen Prompt Injection habe sich laut Gray Swan deutlich verbessert.1
  • Das Cyber-Modell hat weniger Sicherheitsvorkehrungen gegen Missbrauch.3
  • Anders als Modelle mit offensivem Anteil kann das Cyber-Modell keine Exploits entwickeln.4
Intelligence-Index und Kosten pro Aufgabe
  • Die Plattform Artificial Analysis misst einen Intelligence-Index von 59 (Vorgänger: 56).5
  • Die Kosten pro Aufgabe stiegen laut Artificial Analysis von 0,40 auf 0,58 Dollar.6
Empfehlung für effizienzorientierte Aufgaben
  • Für effizienzorientierte Aufgaben empfiehlt Google den Vorgänger 3.7 Flash.5
Grund für Preissenkung
  • Google senkt die Preise wohl, weil andere KI-Labore ihre Token-Preise zuletzt ebenfalls reduziert haben.7
Leistung in Finanz- und Rechtsdomänen
  • In Benchmarks wie „Vals Finance Agent V2“ und „Harvey's Legal Agent Benchmark“ übertrifft das Modell laut Google viele Frontier-Modelle.2
  • Auch in Finanz- und Rechtsdomänen schneidet es besser ab als sein Vorgänger.4
Erwähnung von KI-Sicherheitsvorfällen
  • Der Artikel erwähnt Vorfälle, bei denen KI-Agenten unerlaubte Aktionen ausführten, etwa beim britischen AI Security Institute und bei OpenAI.2
Verfügbarkeit des Cyber-ModellsDas Cyber-Modell ist nur für vertrauenswürdige Verteidiger über das Fairwind-Programm verfügbar.
  • Das Fairwind-Programm richtet sich an Regierungsbehörden und Betreiber kritischer Infrastruktur.5
Zeitpunkt der Veröffentlichung
  • Google veröffentlicht Gemini 3.8 Flash, drei Wochen nach dem Vorgänger 3.7 Flash.5
  • Google hat Gemini 3.8 Flash vorgestellt, knapp drei Wochen nach Gemini 3.7 Flash.4
  • Google hat am 2. September die KI-Modelle „Gemini 3.8 Flash“ und das auf Cyberabwehr spezialisierte „Gemini 3.8 Flash Cyber“ vorgestellt.2
Früher genannt, aktuell nicht mehr getragen (5)
Zeitlicher Abstand zum Vorgänger
  • Das Modell erscheint drei Wochen nach dem Vorgänger 3.7 Flash.5
  • Das Modell erscheint knapp drei Wochen nach dem Vorgänger 3.7 Flash.4
— von den aktuellen Quellen nicht mehr getragen (zuerst 02.09.2026)
Leistung auf dem DeepSWE v1.1-BenchmarkAuf dem DeepSWE-v1.1-Benchmark erreicht das Modell 73,7 Prozent und liegt damit über dem Vorgänger (65,3 Prozent), aber knapp unter Claude Opus 5 (74,0 Prozent).
  • Auf dem DeepSWE-v1.1-Benchmark übertrifft das Modell die meisten größeren Frontier-Modelle.1
— von den aktuellen Quellen nicht mehr getragen (zuerst 02.09.2026)
Leistung auf dem CyberGym-BenchmarkDie Cyber-Variante erreicht auf dem CyberGym-Benchmark 86,2 Prozent und übertrifft den Vorgänger (77,5 Prozent).
  • Die Cyber-Variante übertrifft auf dem CyberGym-Benchmark 3.5 Flash Cyber und größere Modelle.1
— von den aktuellen Quellen nicht mehr getragen (zuerst 02.09.2026)
Erklärung der LeistungssteigerungDie Leistungssteigerung erklärt Google mit zusätzlichen Reasoning-Schritten und iterativen Tool-Aufrufen, was den Token-Verbrauch erhöht.
  • Die Verbesserungen stammen aus einer Ressourcen-Optimierung: Bei Bedarf führt das Modell zusätzliche Denkschritte aus und verbraucht bei höheren Einstellungen mehr Tokens.4
— von den aktuellen Quellen nicht mehr getragen (zuerst 02.09.2026)
Preisgestaltung
  • Für Entwickler gilt bis Jahresende ein Einführungspreis von 0,75 Dollar pro Million Input-Tokens und 3,75 Dollar pro Million Output-Tokens; danach kostet es regulär 1,50 beziehungsweise 7,50 Dollar.7
  • Der Preis liegt bei 0,75 Dollar pro Million Input-Tokens und 3,75 Dollar pro Million Output-Tokens, ab Januar 2027 sollen es 1,50 bzw. 7,50 Dollar sein.5
— von den aktuellen Quellen nicht mehr getragen (zuerst 02.09.2026)

Quellen (8)

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