このモデルの強みは何ですか？

DeepSWE v1.1 73.7%とClaude Opus 5（74.0%）に肉薄する長期コーディング性能 Terminal-Bench 2.1 90.8%（3.7 Flash 81.6%から大幅向上） 100万トークン・65,536出力・マルチモーダル入力と3段階の思考強度導入価格$0.75/$3.75で2026年末まで維持、Geminiアプリ等に標準搭載

このモデルの弱みは何ですか？

2027年1月1日から価格2倍、タスクあたりトークン増で実質コスト約40%上昇の可能性最高難度のエージェントテスト（Terminal-Bench 4.0等）では最上位モデルに劣る音声・画像生成とLive API非対応、コンピューター操作はプレビュー段階発表ではなくモデルページでの静かなリリースと一時的な掲載取り下げで運用面の粗さ

どんな用途に最適ですか？

長期的なソフトウェアエンジニアリングと自律コーディングエージェント 100万トークン文脈のドキュメント処理・エンタープライズ業務マルチモーダル入力が必要な高頻度エージェントAPI Gemini 3.7 Flashからのコスト中立マイグレーション（2026年中）

Google DeepMindプロプライエタリ

Gemini 3.8 Flash

Name: Gemini 3.8 Flash
Author: Google DeepMind

このモデルを比較

Google DeepMindが2026年9月2日に一般提供（GA）したFlash系の最上位モデル。43日間で3回目のFlashリリースで、前モデルGemini 3.7 Flashを全ベンチマークで上回る。DeepSWE v1.1で73.7%（Claude Opus 5は74.0%、GPT-5.6 Solは72.7%）、Terminal-Bench 2.1で90.8%（3.7 Flashは81.6%）を記録し、長期ソフトウェア工学・自律エージェント向けに設計された。100万トークンのコンテキストと65,536トークンの出力上限を持ち、テキスト・画像・動画・音声・PDFのマルチモーダル入力に対応。API価格は100万トークンあたり$0.75/$3.75の導入価格（2027年1月1日から2倍）。

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パラメータ

非公開

コンテキスト長

ライセンス

プロプライエタリ

リリース日

2026-09-02

API料金

入力料金（1Mトークンあたり）

$0.75

出力料金（1Mトークンあたり）

$3.75

課金モード: standard

強み

•DeepSWE v1.1 73.7%とClaude Opus 5（74.0%）に肉薄する長期コーディング性能
•Terminal-Bench 2.1 90.8%（3.7 Flash 81.6%から大幅向上）
•100万トークン・65,536出力・マルチモーダル入力と3段階の思考強度
•導入価格$0.75/$3.75で2026年末まで維持、Geminiアプリ等に標準搭載

弱み

•2027年1月1日から価格2倍、タスクあたりトークン増で実質コスト約40%上昇の可能性
•最高難度のエージェントテスト（Terminal-Bench 4.0等）では最上位モデルに劣る
•音声・画像生成とLive API非対応、コンピューター操作はプレビュー段階
•発表ではなくモデルページでの静かなリリースと一時的な掲載取り下げで運用面の粗さ

活用例

•長期的なソフトウェアエンジニアリングと自律コーディングエージェント
•100万トークン文脈のドキュメント処理・エンタープライズ業務
•マルチモーダル入力が必要な高頻度エージェントAPI
•Gemini 3.7 Flashからのコスト中立マイグレーション（2026年中）

深度分析

Release

September 2, 2026 (GA)

Model ID gemini-3.8-flash; third Flash launch in 43 days

Context Window

1,048,576 tokens

65,536-token output ceiling; text/image/video/audio/PDF input, text output

Intro Price

$0.75 / $3.75 per 1M

Through Dec 31, 2026; doubles to $1.50/$7.50 on Jan 1, 2027; cache inputs ~90% off

DeepSWE v1.1

73.7%

vs Claude Opus 5's 74.0% and GPT-5.6 Sol's 72.7%

Terminal-Bench 2.1

90.8%

Up from 81.6% on Gemini 3.7 Flash

強み

・Near-frontier long-horizon coding at a budget price: DeepSWE v1.1 73.7% essentially matches Claude Opus 5 (74.0%).
・Third Flash release in 43 days means the iteration loop itself is the product — 3.8 Flash inherits a mature, migration-tested line.
・1M-token context with true multimodal input (text, image, video, audio, PDF) and three configurable thinking levels.
・Intro price of $0.75/$3.75 holds through 2026 and rolls out as the default in the Gemini app, AI Mode, and Sheets for Pro/Ultra.

弱み

・Intro pricing doubles on January 1, 2027, and the model consumes more reasoning tokens per task — real job costs can run ~40% higher than 3.7 Flash despite equal per-token prices.
・Still trails the top models on the hardest agentic tests (Terminal-Bench 4.0, OSWorld 2.0, GDPVal-AA v2).
・No audio or image generation, no Live API; computer use remains in preview.
・Google shipped it quietly via a model page rather than an announcement, and briefly pulled the listing for ~30 minutes before re-confirming — operational polish still lags the model quality.

競合比較

Model	Arena	SWE	GPQA	Price
Gemini 3.8 Flash	73.7% (DeepSWE v1.1)	90.8% (Terminal-Bench 2.1)	N/A	$0.75/$3.75
Claude Opus 5	74.0% (DeepSWE v1.1)	N/A	N/A	$15/$75
GPT-5.6 Sol	72.7% (DeepSWE v1.1)	N/A	N/A	$5 input
Gemini 3.7 Flash	65.3% (DeepSWE v1.1)	81.6% (Terminal-Bench 2.1)	N/A	$0.75/$3.75

概要

Gemini 3.8 Flash, generally available September 2, 2026, is Google DeepMind's third Flash-tier release in 43 days and its most intelligent Flash model to date, engineered for long-horizon software engineering, autonomous agents, and complex enterprise workflows. At an intro price of $0.75/$3.75 per million tokens it posts 73.7% on DeepSWE v1.1 — within a point of Claude Opus 5 — making frontier-adjacent agentic coding available at a fraction of the cost.

ベンチマーク＆性能

Google reports Gemini 3.8 Flash at 73.7% on DeepSWE v1.1 (vs Claude Opus 5's 74.0% and GPT-5.6 Sol's 72.7%) and 90.8% on Terminal-Bench 2.1, up from 81.6% on 3.7 Flash. It improves on every published row versus 3.7 Flash, with the largest gains on long-horizon and agentic benchmarks. It still trails the top models on the hardest tests — Terminal-Bench 4.0, OSWorld-2.0, and GDPVal-AA v2 Elo.

詳細比較

Against Claude Opus 5, 3.8 Flash nearly matches DeepSWE v1.1 at roughly 5% of the price, though Opus 5 still wins the hardest agentic rows by wide margins. Versus GPT-5.6 Sol it leads on DeepSWE v1.1 (73.7% vs 72.7%). Against its direct sibling Gemini 3.7 Flash, it improves on every published benchmark at identical per-token pricing — but uses more tokens per task, so real cost per job rises. The September 2 launch was overshadowed by GPT-6 Astra's September 3 unveiling.

コミュニティ評価

Developer reaction split between enthusiasm for the price-performance and irritation at a silent launch — Google updated a model page rather than issuing a release post, and briefly pulled the listing for about 30 minutes before re-confirming it. Analysts read the rapid Flash cadence as a response to investor pressure while Gemini 3.5 Pro remains delayed. A companion Gemini 3.8 Flash Cyber variant is gated behind Google's Fairwind Program for vetted security teams.

ユースケース

The economic case for 3.8 Flash is high-volume agentic coding and enterprise document workflows where a million-token context and multimodal input do most of the work: migration off 3.7 Flash is cost-neutral at per-token level until January 2027, so teams should measure actual task cost now before the intro price doubles. For hardest-tier agentic tests (Terminal-Bench 4.0-class), budget for a frontier fallback model. The Cyber sibling, restricted to vetted defenders, is a separate access decision for security teams.