Gemini 3.8 Flash 与 Flash Cyber 发布：$0.75 起，安全版进入 Fairwind 受控访问 (2026)

先说结论

Google 于 2026 年 9 月 2 日发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber。两款模型共享同一套基础智能：3.8 Flash 面向长程编码、自治智能体和企业工作流，已提供稳定版 API；3.8 Flash Cyber 把能力集中到漏洞发现与自动修复，只通过 Fairwind Program 向受信任的防守方开放。1 2 3

对读者来说，这次发布有三个直接动作：开发者可以用 gemini-3.8-flash 开始评测；安全团队需要先确认 Fairwind 的申请资格；所有团队都应把官方 benchmark 当作选题线索，再用自己的任务集复测。3.8 Flash 的 introductory price（首发优惠价）为每百万输入 tokens $0.75、每百万输出 tokens $3.75，优惠期到 2026 年 12 月 31 日，2027 年 1 月 1 日起恢复为 $1.50 / $7.50。1

现在要判断什么	已确认的信息	动作窗口
是否开始一般开发评测	`gemini-3.8-flash` 已是稳定版模型，支持 Gemini API；输入可用文本、图片、视频、音频和 PDF。2	今天就可以把长程编码、工具调用和专业文档任务加入评测集。
是否把 Cyber 版接入普通 API	官方公开入口是 Fairwind Program，访问对象是获批的政府、关键基础设施运营方和核心技术平台。3 4	先核对机构类型、内部安全团队和访问控制，再提交申请。
是否沿用 3.7 Flash 的成本假设	3.8 Flash 的首发优惠价与 3.7 Flash 相同；Google 的对照图同时标注了 2027 年起的常规价。1	成本模型要同时测量 effort、输出 token 和工具调用次数。

两个变体，两个访问边界

Gemini 3.8 Flash 是通用的 Flash workhorse（主力模型），重点放在软件工程、智能体任务和专业领域的多步推理。Google 让模型在复杂任务上投入更多推理步骤，并反复调用工具；开发者可以把 thinking effort 调低，以减少 token 消耗。1 2

Gemini 3.8 Flash Cyber 沿用这套基础智能，训练重点转向网络安全。Google 把漏洞发现、漏洞验证和补丁生成放在同一条防守工作流里，并通过 CodeMender harness（用于组织代码安全智能体的执行框架）提供配套入口。Cyber 版本采用更宽的网络安全缓解措施，因此访问资格由 Fairwind Program 单独管理。1 4

规格、模型 ID 与价格

项目	Gemini 3.8 Flash	Gemini 3.8 Flash Cyber
发布时间	2026 年 9 月 2 日。1	2026 年 9 月 2 日。1
参数规模	官方未披露。1 2	官方公开材料未列参数规模。1 3
模型 ID / 访问方式	稳定版 ID 为 `gemini-3.8-flash`，可通过 Gemini API 使用。2	Fairwind Program 专属访问，可单独使用，也可与 CodeMender 配合；官方公开材料未列普通 API 模型 ID。3 4
输入 / 输出	输入支持文本、图片、视频、音频、PDF；输出为文本。2	Fairwind 页面聚焦代码安全智能体工作流，完整 API 模态规格待公开文档补齐。3 4
上下文 / 最大输出	1,048,576 / 65,536 tokens。2	Fairwind 公开页面未列独立的上下文与最大输出字段。3
Thinking	支持 low、medium、high；`minimal` 会返回错误。2	Fairwind 页面强调网络安全能力，未列独立 thinking 档位。3
价格	首发优惠价为输入 $0.75 / 输出 $3.75（每百万 tokens）；2027 年 1 月 1 日起为 $1.50 / $7.50。价格表注明输入按 no caching 计算。1	Fairwind 官方页面未列独立公开价格；访问资格与计费细则需要向 Google 申请时单独确认。3 4
可用范围	Gemini API、Google AI Studio、Google Antigravity、Android Studio、Stitch；企业可在 Gemini Enterprise 使用，消费者可在 Google AI Pro / Ultra 支持的 Gemini 产品中使用。1	获批的政府与国家网络机构、关键基础设施运营方、核心技术平台及其他可信伙伴优先；申请需经过审核。3 4

这张表里最值得留意的是两个边界：3.8 Flash 的公开 API 信息已经足够开始工程评测，Cyber 版的关键变量仍然是访问资格、部署环境和安全条款。官方材料截至本次发布页核验时没有给出 Cyber 的单独公共价格。

Gemini 3.8 Flash：长程任务优先

Google 官方对照图显示，Gemini 3.8 Flash 在 DeepSWE v1.1 长程软件工程评测中得分 73.7%，Gemini 3.7 Flash 为 65.3%；在 Vals Finance Agent v2 中为 61.4%，在 Harvey's Legal Agent Benchmark 中为 10.0%。这些项目分别测试软件工程、金融分析和复杂法律工作流。1

同一张官方图还给出 Terminal-bench 2.1 89.4%、HLE-Verified 54.9% 和 GDPval-AA v2 1545 Elo。Google 将这些结果与 Claude、GPT、Grok、Kimi、GLM、Qwen 和 DeepSeek 等模型放在同一张对照图中；不同项目的任务、工具、推理设置和统计口径各不相同，读者应把分数当作能力方向的信号。1

3.8 Flash 的长程能力伴随更高的推理开销。Google 明确提示，复杂任务会执行额外推理步骤并迭代调用工具，高 effort 可能消耗更多 tokens。效率优先的工作负载可以调低 effort，或者继续使用仍获支持的 Gemini 3.7 Flash。1 2

Google DeepMind 官方 CyberGym Pass@1 对照图，Gemini 3.8 Flash Cyber 得分 86.2%，其他柱形为 Gemini 3.5 Flash Cyber、GPT-5.6 Sol、Mythos 5 和 GPT-5.5-Cyber — 图中比较的是 C/C++ 漏洞发现的 CyberGym Pass@1；Gemini 3.8 Flash Cyber 为 86.2%，Gemini 3.5 Flash Cyber 为 77.5%，GPT-5.6 Sol、Mythos 5 和 GPT-5.5-Cyber 分别为 83.6%、83.8% 和 85.6%。数据来自 Google DeepMind 的 Fairwind Program 页面。3

Gemini 3.8 Flash Cyber：发现漏洞，也修漏洞

在 CyberGym 这个用于漏洞发现的行业基准上，Gemini 3.8 Flash Cyber 的 Pass@1 为 86.2%。Pass@1 可以理解为模型第一次尝试就完成目标的比例；这项图表只覆盖 C/C++，不能直接代表模型对所有语言和生产代码库的表现。3

Google 还用覆盖 20 种编程语言的内部评测检查真实代码库中的漏洞发现，Gemini 3.8 Flash Cyber 的成功率超过 70%。这项结果属于 Google 内部 benchmark，适合说明训练与产品定位，团队仍需用自己的代码库做独立复测。1 3

补丁生成的外部评测 CWE-Bench 给出另一种读法：Gemini 3.8 Flash Cyber 的 Pass@1 为 47.2%，对照的领先前沿模型为 47.8%。Google 用这组结果强调成本—效果关系，结果依然属于官方发布材料对外披露的比较，团队需要检查评测 harness、任务版本和执行预算后再复现。1

Google 同时披露了三类内部使用案例：Chrome Security 团队称 3.8 Flash Cyber 生成的正确补丁数量达到更大型商用模型的 2.6 倍；Wiz 称其内部渗透测试 benchmark 的 recall 高出 7.5—9.7%，成本低 2.3—5.2 倍；Google Cloud Vulnerability Research 团队称模型在两小时内发现了一项关键基础漏洞。三组数字都来自 Google 发布页中的厂商或合作伙伴披露，不能替代独立安全评估。1

Fairwind 的门槛

Fairwind Program 把 Gemini 3.8 Flash Cyber 放在受控访问路径中，优先服务政府与国家网络机构、医疗、电信、能源、金融等关键基础设施，以及维护大量软件基础设施的核心技术平台。Google DeepMind 的申请页提供了申请入口。3 4

获批组织需要把访问限定给内部网络安全、事件响应或渗透测试团队，并采用用户级认证、抗钓鱼多因素认证和访问追踪。允许的双用途任务包括授权威胁模拟、逆向工程和恶意软件分析，用途需要服务于防守或学术研究；恶意软件制作等恶意任务不在允许范围内。3

Fairwind 页面还说明，获批伙伴可以把 Cyber 版作为独立模型使用，或与 CodeMender 结合。暂时没有 Fairwind 资格的团队，可以用公开模型配合 CodeMender 和 Google AI Threat Defense 做代码安全工作；这条路径提供的是公开模型能力，访问层级与 Cyber 版不同。3 4

现在怎么评测

开发者团队： 使用 gemini-3.8-flash 建立长程编码、工具调用、PDF 分析和专业文档任务集，记录成功率、端到端耗时、输入输出 tokens、工具调用次数和 effort。模型的官方规格支持 1,048,576 tokens 输入、65,536 tokens 输出，以及代码执行、函数调用、文件搜索和搜索 grounding 等能力。2
产品与企业团队： 把 introductory price 与 2027 年常规价都放进成本模型，分别测量低、中、高 thinking 设置下的任务完成率和 token 消耗。Google 的 benchmark 表明模型会在复杂任务上投入更多推理步骤，实际账单取决于工作流的任务长度和工具使用方式。1 2
防守型安全团队： 先整理授权范围、代码库类型、漏洞发现与补丁验证流程，再申请 Fairwind。评测记录需要把发现、验证、修复分开计分，同时保留人工复核和回滚步骤。3

Gemini 3.8 Flash 这次把公开 API 的重点推向长程编码与自治智能体，Gemini 3.8 Flash Cyber 则把同一基础能力放进了受控的网络防守计划。对大多数开发者，今天可执行的动作是从 gemini-3.8-flash 开始做自己的任务评测；对安全组织，先解决 Fairwind 资格与治理条件，再判断 Cyber 版能否进入生产流程。