Memperkenalkan Gemini 3.8 Flash dan 3.8 Flash Cyber

03 Sep 2026

|

Model terbaru dari Gemini kini menghadirkan kemampuan intelligence generasi terbaru untuk mendukung workflow berbasis agentic AI dan keamanan siber.


Raluca Ada Popa

Gemini Security Lead, Google DeepMind

Tulsee Doshi

Senior Director, Product Management


Gemini 3.8

Melanjutkan momentum peluncuran 3.7 Flash tiga minggu lalu, hari ini kami memperkenalkan Gemini 3.8, model Gemini dengan kemampuan reasoning dan coding terbaik kami sejauh ini, dengan kecepatan dan biaya yang sama rendahnya seperti 3.7 Flash. Peluncuran ini juga menjadi model Flash ketiga yang kami hadirkan hanya dalam waktu enam minggu.

Gemini 3.8 hadir dalam dua varian:

  • Gemini 3.8 Flash: model workhorse kami yang paling cerdas, dengan peningkatan signifikan dibandingkan 3.7 Flash dalam software engineering, tugas-tugas agentic, serta reasoning multi-langkah untuk berbagai bidang yang membutuhkan keahlian khusus. Gemini 3.8 Flash tersedia dengan harga perkenalan* yang sama seperti 3.7 Flash, yaitu $0,75 per satu juta input token dan $3,75 per satu juta output token.
  • Gemini 3.8 Flash Cyber: model kami yang paling mumpuni untuk keamanan siber, dengan performa setara model frontier dalam mendeteksi kerentanan dan melakukan patching secara otomatis. Model ini tersedia bagi trusted defenders melalui Fairwind Program.

Meski dirancang untuk kebutuhan deployment yang berbeda, kedua model ini dibangun dengan fondasi intelligence yang sama. Keduanya juga semakin optimal berkat agentic loop yang dapat berjalan dalam waktu lama, sehingga model dapat terus mengevaluasi dan menyempurnakan hasilnya. Peningkatan signifikan dalam kemampuan coding dan reasoning ini didukung oleh berbagai inovasi, termasuk pelatihan intensif dalam bidang keamanan siber dengan tingkat kompleksitas tinggi.

Gemini 3.8 Flash: dirancang untuk coding kompleks dan autonomous agents

Gemini 3.8 Flash menghadirkan peningkatan kemampuan yang signifikan dibandingkan 3.7 Flash, bahkan dalam banyak kasus mampu mendekati performa model frontier dengan biaya yang lebih tinggi.

Dalam DeepSWE v1.1 (Long-Horizon Software Engineering), Gemini 3.8 Flash mengungguli sebagian besar model frontier dengan kapasitas yang lebih besar dalam menyelesaikan masalah engineering kompleks secara mandiri dari awal hingga akhir, dengan biaya yang jauh lebih rendah.

On DeepSWE v1.1 (Long-Horizon Software Engineering) 3.8 Flash outperforms most larger frontier models in autonomously solving complex engineering problems end to end, only at a fraction of the cost.

Gemini 3.8 Flash juga menawarkan tingkat keandalan yang dibutuhkan untuk menjalankan tugas secara otonom di lingkungan enterprise, termasuk dalam bidang yang membutuhkan pengetahuan khusus. Dalam bidang kuantitatif dan profesional yang membutuhkan analisis serta pelaporan tingkat lanjut, Gemini 3.8 Flash mengungguli 3.7 Flash dan model frontier lainnya dalam benchmark seperti Vals Finance Agent V2 dan Harvey's Legal Agent Benchmark. Model ini juga meraih skor 54,9% pada HLE-Verified, yang menunjukkan kemampuannya menangani reasoning multi-langkah di berbagai bidang, mulai dari STEM, humaniora, hingga bidang profesional.

Peningkatan performa ini didukung oleh satu pendekatan utama: Gemini 3.8 Flash bekerja lebih keras saat menghadapi tugas yang kompleks. Model ini dapat menjalankan lebih banyak langkah reasoning dan menggunakan tools secara bertahap untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Karena itu, pada tingkat effort yang lebih tinggi, model terkadang menggunakan lebih banyak token untuk memaksimalkan performanya.

Untuk aplikasi yang lebih mengutamakan efisiensi komputasi, developer dapat memilih tingkat effort yang lebih rendah untuk mengurangi penggunaan token. Gemini 3.7 Flash juga tetap tersedia dan didukung untuk workload yang memprioritaskan efisiensi.

Gemini 3.8 Flash Cyber: performa tingkat ahli untuk keamanan siber

Gemini 3.8 Flash Cyber, yang tersedia bagi sejumlah trusted defenders melalui Fairwind Program, dirancang untuk membantu menghadapi tantangan keamanan siber yang semakin kompleks. Dengan kecepatan dan biaya khas model Flash, model ini memungkinkan tim keamanan melakukan iterasi dengan lebih cepat.

Menemukan kerentanan secara mandiri

Dalam CyberGym, benchmark industri standar untuk menguji kemampuan dalam menemukan kerentanan, Gemini 3.8 Flash Cyber menunjukkan performa setara model frontier dalam menemukan kerentanan secara mandiri. Model ini mengungguli 3.5 Flash Cyber maupun model frontier lain yang berukuran jauh lebih besar.

Cybergym

Untuk mencerminkan kebutuhan pertahanan di dunia nyata, yang tidak terbatas pada codebase C/C++ seperti dalam CyberGym, kami juga menguji Gemini 3.8 Flash Cyber menggunakan benchmark internal yang lebih komprehensif. Dalam pengujian ini, model harus menemukan berbagai jenis kerentanan di codebase kompleks yang mencakup 20 bahasa pemrograman. Hasilnya, model menunjukkan peningkatan yang signifikan dibandingkan model sebelumnya, dengan tingkat keberhasilan lebih dari 70%.

Real-world vulnerability discovery

Melakukan patching secara otomatis

Dalam mengembangkan Gemini 3.8 Flash Cyber, kami secara khusus berfokus pada kemampuan yang dapat membantu defender menghadapi attacker dengan lebih efektif. Karena itu, sejak awal kami memprioritaskan kemampuan untuk menemukan dan memperbaiki kerentanan, bukan kemampuan ofensif seperti exploitation.

CWE-Bench, benchmark eksternal dari Collinear yang menguji kemampuan melakukan patching, merupakan salah satu benchmark yang menantang untuk kemampuan ini. Gemini 3.8 Flash Cyber berada di Pareto frontier dengan skor pass@1 sebesar 47,2%, dibandingkan 47,8% yang dicapai salah satu model frontier terkemuka, namun dengan biaya yang jauh lebih rendah.

CWE-bench pass

Dampak di dunia nyata: membantu mengamankan kode Google

Kami sudah menggunakan Gemini 3.8 Flash Cyber untuk membantu mengamankan kode di berbagai tim di Google. Misalnya:

  • Tim Chrome Security menemukan bahwa Gemini 3.8 Flash Cyber menghasilkan patch yang benar untuk kerentanan di Chrome 2,6 kali lebih banyak dibandingkan model komersial terbaik yang berukuran jauh lebih besar.
  • Wiz menemukan bahwa Gemini 3.8 Flash Cyber menghasilkan recall 7,5–9,7% lebih tinggi pada benchmark penetration testing internal mereka, dengan biaya 2,3–5,2 kali lebih rendah dibandingkan model frontier terkemuka lainnya.
  • Tim Cloud Vulnerability Research Google menggunakan Gemini 3.8 Flash Cyber untuk menemukan kerentanan kritis pada fondasi sistem hanya dalam waktu kurang dari dua jam. Biasanya, proses riset dan penemuan kerentanan semacam ini dapat membutuhkan waktu berbulan-bulan.

Dikembangkan dengan mempertimbangkan keamanan

Gemini 3.8 Flash dilengkapi dengan safeguards untuk mencegah penyalahgunaan dalam bidang Chemical, Biological, Radiological, and Nuclear (CBRN) serta cyber offense, sekaligus tetap mendukung penggunaan yang bermanfaat sesuai dengan Frontier Safety Framework. Gemini 3.8 Flash Cyber menggunakan mitigasi yang lebih ‘permisif’ untuk kebutuhan keamanan siber. Karena itu, model ini hanya tersedia bagi trusted defenders yang membutuhkan kemampuan keamanan siber yang lebih komprehensif.

Model Gemini 3.8 juga menunjukkan peningkatan signifikan dalam ketahanan terhadap prompt injection berdasarkan pengukuran Gray Swan. Peningkatan ini membantu melindungi pengguna Gemini dari serangan berbahaya yang memanfaatkan prompt injection.

Attack success rate within k attempts, lower is better

Gemini 3.8 Flash dan Cyber: mulai gunakan sekarang