Gemini 3.8 Flash
El modelo Flash más capaz de Google, pensado para programación de largo plazo, agentes y flujos de trabajo empresariales con la velocidad y el costo de Flash. Queda justo detrás de los líderes en la tabla de texto de LMArena y empata en el primer puesto en LMArena Vision.
GoogleModelo de lenguajeLanzado en septiembre de 2026Datos revisados el 18 de octubre de 2026
Este modelo no está en el ranking actual de la gente: o es nuevo y todavía está reuniendo votos, o está por debajo del top 12. Mira el ranking de IA para ver los modelos mejor valorados.
Sobre el papel
Rankings de pruebas fijas de la pestaña de benchmarks: Velocidad #4, Relación calidad-precio #5, Razonamiento #10.
Puntos fuertes y débiles
- Justo detrás de los líderes en la tabla de texto de LMArena, por delante de todos los modelos de OpenAI
- Empatado en el primer puesto en LMArena Vision y 95.3% en GPQA Diamond (Artificial Analysis)
- Salida rápida (147 tokens por segundo) y 89.2% en ARC-AGI-2
- Débil en tareas de agentes en la terminal (19.1% en Terminal-Bench 4.0)
- El precio actual de $0.75 / $3.75 por millón se duplica a $1.50 / $7.50 el 1 de enero de 2027
Ideal para
- Un asistente diario rápido
- Entender imágenes, video y PDF
- Buena calidad a bajo precio
Todas las puntuaciones que tenemos
Cada barra compara este modelo con el mejor resultado que tiene cualquier modelo de esta página en la misma prueba.
- LMArena, arena de texto (votos humanos)1496,4Puntaje Arena 1496.4 (IC 95% 1491.8 a 1501.0); 37,454 votos; entrada "Gemini 3.8 Flash (High)"; puesto 9 de 416 en la tabla completa
- LMArena, escritura creativa1486,9Puntaje Arena 1486.9 (IC 95% 1479.0 a 1494.9); 8,232 votos; entrada "Gemini 3.8 Flash (High)"; puesto 7 de 414 en la tabla completa
- LMArena WebDev (programación)1585,2Puntaje Arena 1585.2 (IC 95% 1577.7 a 1592.7); 10,514 votos; entrada "Gemini 3.8 Flash (High)"; puesto 31 de 144 en la tabla completa
- LMArena, visión1289,1Puntaje Arena 1289.1 (IC 95% 1278.5 a 1299.7); 3,792 votos; entrada "gemini-3.8-flash-high"; puesto 14 de 165 en la tabla completa
- LMArena Agent Arena0,038Puntaje IPS 0.0375 (IC 95% 0.0265 a 0.0485); 37,692 sesiones; entrada "Gemini 3.8 Flash (High)"; puesto 15 de 52 en la tabla completa
- Artificial Analysis Intelligence Index40,940.9 en el Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA muestra 41), configuración "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)47,8%47.8% en Humanity's Last Exam (AA, 2,158 preguntas solo de texto), configuración "Gemini 3.8 Flash (high)"
- GPQA Diamond, ciencia de nivel de posgrado95,3%95.3% en GPQA Diamond (AA; ya no forma parte del índice de AA desde v4.2), configuración "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Terminal-Bench 4.0 (ejecución de Artificial Analysis)19,7%19.7% en Terminal-Bench 4.0 ejecutado por AA (harness mini-swe-agent), configuración "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Razonamiento con contexto largo (AA-LCR)81,3%81.3% en AA-LCR (razonamiento con contexto largo), configuración "Gemini 3.8 Flash (high)"
- MMMU-Pro, comprensión de imágenes85,6%85.6% en MMMU-Pro (comprensión de imágenes, AA), configuración "Gemini 3.8 Flash (high)"
- AA-Omniscience, aciertos menos alucinaciones29,629.6 en el AA-Omniscience Index (precisión de conocimiento menos alucinaciones, rango -100 a 100), configuración "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Velocidad de salida, tokens por segundo147 t/s147 tokens de salida por segundo (mediana de AA), fila "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Costo por tarea de prueba de Artificial Analysis$1.24$1.24 por ejecutar una tarea del AA Intelligence Index, fila "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index41,941.9 en el AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), mejor configuración listada "Antigravity SDK - Gemini 3.8 Flash (high)"
- Ranking de Terminal-Bench 4.019,1%19.1% resuelto en Terminal-Bench 4.0 (más o menos 3.4, IC 95%) con mini-SWE-agent en esfuerzo high
- Puzles ARC-AGI-289,2%89.17% en ARC-AGI-2 (conjunto semiprivado), mejor configuración listada "Gemini 3.8 Flash (High)", $0.40 por tarea
- Puzles ARC-AGI-310,4%10.37% en ARC-AGI-3 (semiprivado, harness estándar; se excluyen las ejecuciones "provider adapter"), mejor configuración listada "Gemini 3.8 Flash (High)"
- Humanity's Last Exam (Scale AI)44,5%44.52% en la tabla de Humanity's Last Exam de Scale AI (más o menos 1.96), entrada "Gemini 3.8 Flash"
Compáralo con
- Claude Opus 5.5El modelo insignia de Anthropic para programación con agentes de larga duración y trabajo de conocimiento, y el modelo con el que Anthropic sugiere empezar para la mayoría de las tareas.
- Claude Sonnet 5.5El modelo de precio medio de Anthropic, que Anthropic describe como su mejor equilibrio entre velocidad e inteligencia.
- Claude Fable 5.1El nivel más alto de Anthropic para el razonamiento más difícil y el trabajo de agentes de largo plazo, que Anthropic recomienda cuando Opus 5.5 no alcanza.
- Claude Haiku 5.5El modelo actual más pequeño y rápido de Anthropic, hecho para tareas de alto volumen y sensibles a la latencia como clasificación, extracción y enrutamiento.