Gemini 3.8 Flash llega con más razonamiento y coste

En la madrugada del 2 de septiembre, el número de versión de Gemini volvió a subir: Google lanzó Gemini 3.8 Flash. Es el tercer modelo Flash publicado en seis semanas y el cuarto en menos de cuatro meses desde el anuncio de Gemini 3.5 Flash en mayo. Mientras tanto, el modelo insignia Gemini 3.5 Pro, previsto inicialmente, aún no se ha publicado. Flash hacía hincapié en la velocidad y el coste, pero ahora también se orienta a la ingeniería de software de larga duración, los agentes inteligentes capaces de invocar herramientas de forma continua y los flujos de trabajo empresariales complejos que se prolongan durante horas.

Los resultados de las pruebas situaron primero la historia cerca de los modelos insignia. Google afirma que 3.8 Flash alcanzó el 73,7 % en la prueba de desarrollo de software DeepSWE v1.1, mientras que en Terminal-Bench 2.1 pasó del 85,8 % al 89,4 %, ligeramente por encima del 89,1 % de Claude Opus 5. Artificial Analysis midió para el modelo un índice de inteligencia de 59 puntos, similar al resultado de GPT-5.6 Sol en una configuración de razonamiento más alta, aunque inferior a los 63 puntos máximos de Claude Opus 5. Las cifras también requieren cierta cautela: el informe de ifanr sobre DeepSWE v1.1 registró un 71,0 %, no un 73,7 %. Los dos medios ofrecen resultados diferentes para la misma prueba.

Una mayor capacidad no sale gratis. Google explica que, ante problemas complejos, 3.8 Flash dedica más pasos al razonamiento, invoca herramientas repetidamente y comprueba el trabajo realizado. Eso implica consumir más tokens, la unidad de facturación que utiliza el modelo al procesar texto. Artificial Analysis observó que la cantidad media de tokens de salida generados aumentó aproximadamente un 30 % y que el tiempo medio por tarea pasó de 2,2 a 2,5 minutos. Aunque la velocidad de salida ronda los 300 tokens por segundo, el coste por tarea asciende a 0,58 dólares, alrededor de un 40 % más que con 3.7 Flash. Por ahora, el precio de la API es el mismo que el de la generación anterior: 0,75 dólares por cada millón de tokens de entrada y 3,75 dólares por cada millón de tokens de salida. Sin embargo, a partir del 1 de enero de 2027 volverá a ser de 1,5 y 7,5 dólares, respectivamente.

El uso real muestra otra cara. ifanr pidió al modelo que utilizara Three.js para crear un modelo 3D del helicóptero Airbus H145. El desglose de los requisitos se completó en menos de un minuto y, 109 segundos después, la escena y el modelo estaban terminados. La velocidad está a la altura de Flash, pero los detalles del fuselaje, las relaciones entre los componentes y el movimiento eran muy rudimentarios. Una segunda simulación de la circulación del agua por un terreno se completó en unos dos minutos y contaba básicamente con todas las funciones, aunque el cráter volcánico tenía una fuga de agua. En la demostración oficial del castillo mágico de Google, 3.8 Flash trabajaba en bucle dentro de Antigravity y utilizaba Nano Banana para generar texturas, con un marco de agentes, un entorno de herramientas y un proceso de varias rondas. El resultado de una instrucción única muestra el límite inferior de su trabajo en solitario, no el límite superior que puede alcanzar cuando todo el sistema lo respalda.

Presentado el mismo día, Gemini 3.8 Flash Cyber utiliza el mismo modelo base, pero está optimizado específicamente para descubrir y corregir vulnerabilidades. Google afirma que logró una tasa de éxito superior al 70 % en pruebas internas que cubrían 20 lenguajes de programación y que resolvió el 86,2 % de las tareas en CyberGym en un único intento. Sin embargo, no está disponible para el público general: Google lo ofrece a través del Fairwind Program a instituciones de ciberseguridad verificadas, organismos gubernamentales, operadores de infraestructuras críticas y grandes empresas tecnológicas. La compañía afirma que actualmente cuenta con más de 650 socios.

En cuanto a los usuarios, los desarrolladores ya pueden utilizar 3.8 Flash a través de Gemini API —la interfaz que permite a los programas invocar el modelo—, Google AI Studio y Gemini Enterprise. Algunos suscriptores también pueden acceder a él desde la aplicación Gemini y el modo de inteligencia artificial de Google Search. Es adecuado para trabajos que priorizan la velocidad, el precio y la capacidad para abordar tareas largas: el modelo dispone de una ventana de contexto de un millón de tokens, puede procesar texto, imágenes, audio y vídeo, y generar hasta 64.000 tokens. Si la tarea da más importancia a la eficiencia computacional, Google recomienda reducir el nivel de razonamiento o seguir utilizando 3.7 Flash. En otras palabras, 3.8 Flash facilita que los desarrolladores puedan adquirir capacidades propias de modelos complejos, pero todavía no elimina la revisión humana del flujo de trabajo.