Gemini 3.8 Flash リリース:"頼れる主力(Workhorse)"として、ソフトウェアエンジニアリング、自律エージェントタスク、多段階の深い推論に注力

Google は6週間で3世代のFlashを連続リリースしました。9月2日、Google は新しい Gemini 3.8 Flash モデルを発表しました。前世代(3.7 Flash)と同じ低コストと高速性を維持しつつ、長大なコーディング、複雑な推論、サイバーセキュリティ攻防において飛躍的な向上を実現しました。

著者:Google / Google DeepMind09-03 · 約9分
製品発表 · 小互解読
1分で要点
  • 2つのバージョンを発表: Gemini 3.8 Flash は"頼れる主力(Workhorse)"に位置づけられ、ソフトウェアエンジニアリング、自律エージェントタスク、多段階の深い推論に注力しています。
  • Gemini 3.8 Flash Cyber はサイバーセキュリティ専用で、脆弱性の発見と自動パッチ適用で最先端の水準に達しており、主に Fairwind Program を通じて信頼された防御機関や専門家に提供されます。
  • 料金は変わらず: 3.7 Flash の発売時料金を維持し、入力100万トークンあたり0.75ドル、出力100万トークンあたり3.75ドルです。

中核となる能力向上:具体的に何が優れているのか

Gemini 3.8 Flash は、Google が高頻度の本番タスク向けに準備した汎用主力モデルです。このモデルは正式に GA となっており、API のモデル ID は gemini-3.8-flash です。入力コンテキストは最大 100 万トークン、テキスト出力は最大 6.4 万トークンに対応しています。思考レベルは low、medium、high から選択でき、デフォルトは medium です。

このモデルは、長期間にわたるソフトウェアエンジニアリング、自律型エージェントタスク、そして金融・法律・科学研究など、複数ステップの推論を必要とする専門業務という三つのタイプのタスクを想定しています。3.7 Flash は引き続き利用可能です。シンプルで量が多く、レイテンシーに敏感なリクエストは、引き続き 3.7 を使用するか、3.8 の思考レベルを低く設定することで対応できます。ツールを継続的に呼び出し、結果を確認し、計画を修正する必要があるタスクこそ、3.8 の主な用途です。

汎用版と Cyber 版は、同じ基本インテリジェンスを共有しています。Google は、今回のコーディングと推論の向上は、長時間実行されるエージェントループとサイバーセキュリティタスクによるトレーニングに起因すると説明しています。モデルはループの中で結果を繰り返し評価して改善し、サイバーセキュリティタスクは難易度の高いコード分析と推論のトレーニングを提供します。

長期的なコーディングとエージェント

DeepSWE v1.1 は、エージェントが長期間にわたるソフトウェアエンジニアリングタスクをエンドツーエンドで完了する能力をテストします。Gemini 3.8 Flash のスコアは 73.7% で、3.7 Flash の 65.3% を 8.4 ポイント上回り、Claude Opus 5 の 74.0% に迫ります。同じベンチマークにおけるタスクの平均コストは、3.8 Flash の方が Opus 5 よりも大幅に低くなっています。

DeepSWE v1.1 における Gemini 3.8 Flash の合格率は 73.7% で、平均タスクコストは図中の大型モデルよりも低くなっています。

これは、厳密に統一された条件での直接比較テストではありません。Gemini 3.8 は mini-swe agent harness と高い思考レベルを使用していますが、他のモデルは Datacurve の公開リーダーボードにおける最高の思考レベルの結果を採用しています。73.7% というスコアは、この長期的なコーディングテストにおいて高価格帯のモデルに近いことを示していますが、すべてのコーディングタスクで同様の結果が得られることを保証するものではありません。

四つの完全なデモンストレーションでは、ゲーム生成、レガシーシステムの再現、実データの可視化、3D ハードウェア構造の生成がそれぞれ紹介されています。生成される成果物には、操作可能なプログラム、外部データ、対話型インターフェースが含まれます。

長文生成

動作する4つの成果物

3D魔法城ゲーム

Antigravityで、パズルやマテリアル、インタラクションを含むゲームを生成します。

DOS版Google Maps

1回のプロンプトで、操作できるレトロな地図アプリを生成します。

実データの地形図

アメリカ地質調査所のデータを呼び出して、インタラクティブな地形図を作成します。

3Dハードウェア構造

AI Studioで、レイヤーごとに分解できるThree.jsのハードウェアモデルを生成します。

4本の動画で動作する成果物を紹介します。これらは成功例であり、一般的なプロジェクトが一度で完了したり、安定して再現できることを示すものではありません。

これら四つのデモはすべて成功事例であり、通常のプロジェクトが一度で完了したり、安定して再現できることを示すものではありません。これらのデモが示すタスクの形態は、テキストやコードの断片を生成するだけでなく、要件、コード、データ、ツール、実行可能な成果物を継続的に処理することを含みます。

総合的な能力の向上

総合的な評価は、ソフトウェアエンジニアリング、金融、法律、端末操作、図表理解、長尺動画理解、学際的な推論、コンピューター使用、生物医学研究を対象としています。結果には、3.7 と比較して向上した項目もあれば、他のモデルに劣る項目もあります。

Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.7 Flash、Claude Opus 5、Claude Sonnet 5、GPT-5.6 Sol、GPT-5.6 Terra の価格と総合的な評価の比較。

3.8 Flash の 3.7 Flash に対する主な変更点は次のとおりです。Vals Finance Agent v2 は 59.0% から 61.4% へ、Harvey's Legal Agent Benchmark は 8.8% から 10.0% へ、Terminal-bench 2.1 は 85.8% から 89.4% へ、OSWorld-2.0 は 50.6% から 59.0% へ、BioMysteryBench Human Difficult は 43.5% から 56.5% へ、HLE-Verified は 53.6% から 54.9% へとそれぞれ向上しました。最後の項目は、STEM、人文科学、専門分野にわたる複数ステップの推論をカバーしています。

すべての項目でトップというわけではありません。Claude Opus 5 は GDPVal-AA v2、Terminal-bench 4.0、OSWorld-2.0、BioMysteryBench Human Solvable でより高いスコアを獲得しており、GPT-5.6 Sol は GDP.PDF でより高いスコアを獲得しています。各スコアで使用されているハーネス、ツール、思考レベルの設定、データソースは統一されていないため、これは能力の分布を判断するためのものであり、統一された条件下での総合ランキングと見なすことはできません。

価格と実際のタスクコスト

Gemini 3.8 Flash は 3.7 Flash と同じローンチ価格を採用しています。入力トークン百万あたり 0.75 ドル、出力トークン百万あたり 3.75 ドルで、出力価格には思考トークンが含まれます。この価格は 2026 年 12 月 31 日まで有効です。2027 年 1 月 1 日以降の標準価格は、入力 1.50 ドル、出力 7.50 ドルとなります。

同じトークン単価であっても、タスクのコストが同じになるとは限りません。Google は、3.8 Flash が複雑なタスクではより多くの推論ステップとツール呼び出しを実行するため、より多くのトークン、待ち時間、ツール費用が発生する可能性があると明確に述べています。実際のアップグレードテストでは、完全なタスクの完了率、総トークン数、エンドツーエンドの所要時間、ツール呼び出し回数、手動介入回数を記録する必要があります。

防御ツール:Gemini 3.8 Flash Cyber

Gemini 3.8 Flash Cyber は、汎用版と基盤となる推論およびコーディング能力を共有し、脆弱性の発見、検証、自動パッチ適用に特化して強化されています。汎用版には、化学、生物、放射線、核、およびネットワーク攻撃の悪用に対する安全対策が保持されています。Cyber 版はサイバーセキュリティの緩和策が緩和されているため、公開 API では提供されず、主にFairwind Programを通じて、審査を通過した防御機関、重要インフラ運営者、ソフトウェア保守担当者、セキュリティ研究者に提供されます。

脆弱性の発見と修正

Gemini 3.8 Flash Cyber

この動画では、脆弱性の発見と自動修正タスクにおける専用モデルの活用方法を紹介します。

脆弱性の発見

CyberGym は C/C++ の脆弱性発見能力をテストします。3.8 Flash Cyber の Pass@1 は 86.2% で、3.5 Flash Cyber の 77.5% と GPT-5.5-Cyber の 85.6% を上回っています。Gemini の結果は Google によって計算され、他のモデルの結果はモデルカードと公開リーダーボードからのものであり、実行条件は完全には統一されていません。

CyberGym Pass@1:Gemini 3.8 Flash Cyber は 86.2%。

Google はまた、内部データセットを使用して、20 のプログラミング言語における 1200 件の最近の歴史的脆弱性をテストしました。3.8 Flash Cyber の成功率は 71.0% で、3.7 Flash は 58.9%、3.5 Flash Cyber は 46.6% でした。この結果はより広範な言語をカバーしていますが、データセットと実行プロセスはまだ外部チームによる独立した再現ができません。

Google の内部実世界脆弱性データセット:Gemini 3.8 Flash Cyber の成功率は 71.0%。

自動パッチ適用

Flash Cyber の製品上の方向性は、まず脆弱性を発見し、その後パッチを適用することです。Google は開発初期から、脆弱性の悪用などの攻撃能力よりも、脆弱性の修正を優先してきました。CWE-Bench は、モデルが正しいパッチを生成できるかどうかをテストします。ベンチマークの所有者である Collinear AI は、Antigravity agent harness と高い思考レベルでテストを実行しました。3.8 Flash Cyber の Pass@1 は 47.2% で、Fable 5 の 47.8% をわずかに下回りますが、平均的な単回 rollout コストははるかに低くなっています。

CWE-Bench のパッチ成功率と平均単回 rollout コスト。3.8 Flash Cyber は 47.2% を獲得。

このモデルはすでに Google およびパートナー組織の実際の防御プロセスに組み込まれています。Chrome セキュリティチームが取得した正しいパッチの数は、最高の大型商業モデルの 2.6 倍でした。Wiz の内部侵入テストの再現率は 7.5 から 9.7 ポイント向上し、コストは 2.3 から 5.2 倍削減されました。Google Cloud の脆弱性研究チームは、通常数ヶ月の研究を必要とする重要な基盤脆弱性を二時間以内に発見しました。Chrome と Cloud のデータは Google によって提供され、Wiz のデータはその内部テストからのものです。これら三つの結果は、まだ統一された独立した再テストを受けていません。

アクセス制御とプロンプトインジェクション

Fairwind は現在 650 以上のパートナー組織をカバーしています。参加組織は、身元調査とセキュリティ記録の審査を受け、ユーザー本人確認、フィッシング耐性のある MFA、アクセス制御、従業員の使用状況の追跡を実施する必要があります。アクセス権は転売、共有、再配布はできません。承認されたタスクには、許可された脅威シミュレーション、リバースエンジニアリング、および防御または学術研究を目的としたマルウェア分析が含まれます。

Gray Swan は、間接的なプロンプトインジェクションテストを独立して実施しました。テストでは、combined attack set、transfer only を採用し、computer use は使用しません。指標は攻撃成功率であり、低いほど良いとされています。この特定の設定では、3.8 Flash の攻撃成功率は低くなっていますが、これはブラウザ、メール、コードベース、サードパーティツールに接続されたエージェントがプロンプトインジェクション問題を解決したと導き出すことはできません。

Gray Swan の間接プロンプトインジェクションテストの攻撃成功率。値が低いほど良い。

アップグレードの対象者

  • 3.7 Flash を使い続ける場合:タスクが短く、構造が安定しており、呼び出し量が多い場合で、主な目的がレイテンシーとコストの削減である場合。
  • 3.8 Flash を使用する場合:タスクに長いコンテキスト、複数ステップの推論、継続的なツール呼び出し、またはコード変更が必要で、失敗した場合の手動による手戻りコストが高い場合。
  • 3.8 Flash Cyber を申請する場合:組織が合法的な脆弱性調査またはパッチ適用のニーズを持ち、Fairwind の身元、権限、監査要件を満たすことができる場合。

実際の利用方法

  • 開発者:Gemini API と Google AI Studio から 3.8 Flash を呼び出せるほか、Google Antigravity、Android Studio、Stitch でも使用できます。
  • 企業:Gemini Enterprise で汎用版を使用できます。
  • 個人ユーザー:Google AI Pro および Ultra のサブスクライバーは、Gemini、Google 検索の AI Mode、Google Sheets で使用できます。
  • サイバーセキュリティチーム:Fairwind Program から Flash Cyber を申請できます。承認されると、単独で呼び出すことも、CodeMender と組み合わせて使用することもできます。Gemini Enterprise Agent Platform のマネージドモデル経由でのアクセスは、データ保持なし をサポートしています。Fairwind の条件を満たさない組織でも、公開モデルを CodeMender と組み合わせて使用できます。

アップグレードする前に、同じハーネス、同じツール権限、同じ合格基準の下で 3.7 と 3.8 を比較する必要があります。少なくとも 20 から 50 の実タスクをテストし、完了率、総トークン数、エンドツーエンドの所要時間、ツール費用、手動介入率をそれぞれ記録してください。デフォルトの medium がすべてのトラフィックに適しているとは限りません。シンプルなタスクでは low をテストし、重要なタスクでは high をテストすることを検討してください。

モデルは依然として幻覚、断続的な速度低下、またはタイムアウトを引き起こす可能性があります。ナレッジカットオフは 2026 年 3 月とされていますが、一部の分野では依然として 2025 年 1 月の状態にとどまっている可能性があります。内部の自動安全評価では、多言語セキュリティ指標は 3.7 Flash と比較して 5.4 ポイント低下しています。Google は、手動レビューにより、関連する損失のほとんどは誤検出または深刻でないサンプルによるものであると述べています。Gemini 3.8 Flash の主な改善点は、長期的なタスクの完了率が向上したことです。3.7 を置き換える価値があるかどうかは、実際のタスクの完了率と総コストによって決定されるべきです。

出典
Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash CyberTulsee Doshi, Raluca Ada Popa·2026-09-02·一次資料を見る
当サイトの注記
本記事は、Google が2026年9月2日に発表したプレスリリース、開発者向けドキュメント、モデルカード、評価方法ページに基づいています。掲載リストには、ベンダー自社測定、第三者リスト、内部ベンチマークが含まれており、本文中で証拠の範囲を明記しています。価格は2026年12月31日時点のプロモーション価格です。
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