Gemini 3.8 Flash chega com raciocínio mais forte e maior custo

Na madrugada de 2 de setembro, o número da versão do Gemini voltou a saltar: a Google lançou o Gemini 3.8 Flash. É o terceiro modelo Flash publicado em seis semanas e o quarto em menos de quatro meses, depois do Gemini 3.5 Flash anunciado em maio. Entretanto, o modelo topo de gama Gemini 3.5 Pro, previsto originalmente, continua sem ser lançado. O Flash dava inicialmente prioridade à velocidade e ao custo, mas agora está a ser orientado para a engenharia de software de longa duração, agentes inteligentes capazes de chamar ferramentas continuamente e fluxos de trabalho empresariais complexos com várias horas de duração.

Os resultados dos testes aproximaram primeiro a narrativa dos modelos topo de gama. A Google afirma que o 3.8 Flash alcançou 73,7% no teste de desenvolvimento de software DeepSWE v1.1 e que a sua pontuação no Terminal-Bench 2.1 subiu de 85,8% para 89,4%, ligeiramente acima dos 89,1% do Claude Opus 5. A Artificial Analysis mediu um índice de inteligência de 59 pontos, equivalente ao resultado do GPT-5.6 Sol num nível de raciocínio elevado, mas inferior aos 63 pontos máximos do Claude Opus 5. Há, contudo, um pormenor a reter: a 爱范儿 noticiou 71,0% no DeepSWE v1.1, e não 73,7%. Os dois meios de comunicação apresentam resultados diferentes para o mesmo teste.

Uma capacidade superior não surge sem custos. A Google explica que, perante problemas complexos, o 3.8 Flash investe em mais passos de raciocínio, chama ferramentas repetidamente e verifica o trabalho, o que implica consumir mais Tokens — a unidade de faturação utilizada pelo modelo para processar texto. A Artificial Analysis observou que a média de Tokens de saída gerados aumentou cerca de 30% e que o tempo médio das tarefas passou de 2,2 minutos para 2,5 minutos. Mesmo com uma velocidade de saída de cerca de 300 Tokens por segundo, o custo por tarefa subiu para 0,58 dólares, mais cerca de 40% do que no 3.7 Flash. Atualmente, os preços da API são iguais aos da geração anterior: 0,75 dólares por milhão de Tokens de entrada e 3,75 dólares por milhão de Tokens de saída. A partir de 1 de janeiro de 2027, regressarão, respetivamente, a 1,5 dólares e 7,5 dólares.

A utilização real revela outra faceta. A 爱范儿 pediu ao modelo que criasse, com Three.js, um modelo 3D do helicóptero Airbus H145. A decomposição dos requisitos ficou concluída em menos de um minuto e, 109 segundos depois, a cena e o modelo estavam gerados. A velocidade está, de facto, à altura do Flash, mas os pormenores da fuselagem, as relações entre componentes e a forma de movimento eram muito rudimentares. Uma segunda simulação de terreno e fluxo de água ficou concluída em cerca de dois minutos e tinha, no essencial, todas as funções, mas o vulcão apresentava uma fuga de água. Na demonstração oficial da cidade-castelo mágica da Google, o 3.8 Flash trabalhou em ciclo no Antigravity e chamou o Nano Banana para gerar texturas, apoiado por uma estrutura de agentes, um ambiente de ferramentas e um processo com várias rondas. Um prompt único mostra o limite inferior do trabalho autónomo do modelo, não o limite superior proporcionado pelo sistema completo.

O Gemini 3.8 Flash Cyber, lançado no mesmo dia, utiliza o mesmo modelo de base, mas foi otimizado especificamente para a deteção e correção de vulnerabilidades. A Google afirma que alcançou uma taxa de sucesso superior a 70% em testes internos que abrangem 20 linguagens de programação e que resolveu 86,2% das tarefas numa única tentativa no CyberGym. No entanto, não está disponível para utilizadores comuns: através do Fairwind Program, é fornecido a instituições de cibersegurança verificadas, departamentos governamentais, operadores de infraestruturas críticas e principais empresas tecnológicas. A Google afirma que já conta com mais de 650 parceiros.

Em termos práticos, os programadores já podem utilizar o 3.8 Flash através da Gemini API — uma interface que permite ao software chamar o modelo —, do Google AI Studio e do Gemini Enterprise. Alguns subscritores também podem chamá-lo na aplicação Gemini e no modo de inteligência artificial da Pesquisa Google. É adequado para tarefas que dão prioridade à velocidade, ao preço e à capacidade de lidar com trabalhos mais longos: o modelo tem uma janela de contexto de um milhão de Tokens, consegue processar texto, imagens, áudio e vídeo e gerar até 64 000 Tokens. Contudo, se a tarefa valorizar mais a eficiência computacional, a Google recomenda reduzir o nível de raciocínio ou continuar a utilizar o 3.7 Flash. Por outras palavras, o 3.8 Flash torna mais acessíveis aos programadores as capacidades dos modelos complexos, mas ainda não eliminou a revisão humana do fluxo de trabalho.