Google'dan iki yeni yapay zeka modeli: Gemini 3.8 Flash ve Gemini 3.8 Flash Cyber
🔗 Ayrıca yazanlar: deepmind.google

Google, yeni yapay zeka modelleri Gemini 3.8 Flash ve Gemini 3.8 Flash Cyber 'ı tanıttı . Aynı temel model üzerine inşa edilen iki seçenek, farklı kullanım alanlarına odaklanıyor. Gemini 3.8 Flash genel amaçlı ve düşük maliyetli bir model olarak konumlanırken Gemini 3.8 Flash Cyber, siber güvenlik araştırmacıları ve savunma ekipleri için geliştirildi.
Gemini 3.8 Flash, yazılım mühendisliği, agent tabanlı görevler ve uzmanlık gerektiren alanlardaki çok adımlı akıl yürütme süreçlerinde Gemini 3.7 Flash'a kıyasla önemli performans artışları vadediyor. Google, modelin uzun süreli ve karmaşık görevlerde daha fazla akıl yürütme adımı uyguladığını ve araçları yinelemeli biçimde kullandığını belirtiyor. Ancak bu yaklaşım, yüksek efor seviyelerinde modelin daha fazla token tüketmesine yol açabiliyor.
Model, uzun süreli yazılım geliştirme görevlerini ölçen DeepSWE 1.1 testinde yüzde 73,7 skor elde etti. Google'ın paylaştığı sonuçlara göre Gemini 3.8 Flash, 16 farklı testin dokuzunda Claude Opus 5 ve GPT-5.6 Sol'u geride bırakt ı. Finansal veri analizi, hukuk ve profesyonel raporlama gibi alanlarda da önceki modele kıyasla daha yüksek sonuçlar elde eden model, farklı disiplinlerde çok adımlı akıl yürütmeyi değerlendiren HLE-Verified testinde yüzde 54,9 başarı oranına ulaştı.
Gemini 3.8 Flash'ın fiyatlandırması ise Gemini 3.7 Flash'ın başlangıç fiyatıyla aynı tutuldu. Model, 31 Aralık 2026'ya kadar bir milyon giriş tokenı başına 0,75 dolar, bir milyon çıkış tokenı başına ise 3,75 dolar karşılığında kullanılabilecek. Bu fiyatlar 1 Ocak 2027’den itibaren sırasıyla 1,50 dolar ve 7,50 dolara yükselecek. Verimliliği önceliklendiren geliştiriciler düşük efor seviyelerini tercih edebilecek veya desteklenmeye devam edecek Gemini 3.7 Flash'ı kullanabilecek.
Ailenin ikinci üyesi Gemini 3.8 Flash Cyber ise güvenlik açıklarını otonom olarak bulma ve bu açıklar için yama geliştirme yetenekleriyle öne çıkıyor. Model, C ve C++ kodlarındaki güvenlik açıklarını belirlemeyi ölçen CyberGym testinde yüzde 86,2 skor elde etti. Google'ın 20 programlama dilini kapsayan dahili testinde ise modelin güvenlik açığı tespitindeki başarı oranı yüzde 70'i aştı .
Gemini 3.8 Flash Cyber, güvenlik açıklarından yararlanmaya yönelik saldırı yeteneklerinden ziyade bu açıkların giderilmesine odaklanıyor.