Gemini 3.8 Flash
Le modèle Flash le plus puissant de Google, conçu pour la programmation de longue haleine, les agents et les workflows d'entreprise à la vitesse et au coût d'un Flash. Il est juste derrière les leaders du classement texte de LMArena et à égalité pour la première place sur LMArena Vision.
GoogleModèle de langageSorti en septembre 2026Données vérifiées le 18 octobre 2026
Ce modèle ne figure pas dans le classement actuel du public : soit il est nouveau et accumule encore des votes, soit il est sous le top 12. Consultez le classement IA pour voir les modèles les mieux notés.
Sur le papier
Classements issus de tests fixes, dans l'onglet benchmarks : Vitesse #4, Rapport qualité-prix #5, Raisonnement #10.
Points forts et points faibles
- Juste derrière les leaders du classement texte de LMArena, devant tous les modèles OpenAI
- À égalité pour la première place sur LMArena Vision et 95.3% sur GPQA Diamond (Artificial Analysis)
- Sortie rapide (147 tokens par seconde) et 89.2% sur ARC-AGI-2
- Faible sur les tâches agentiques dans le terminal (19.1% sur Terminal-Bench 4.0)
- Le prix actuel de $0.75 / $3.75 par million double à $1.50 / $7.50 le 1er janvier 2027
Idéal pour
- Un assistant quotidien rapide
- Comprendre images, vidéos et PDF
- Bonne qualité à petit prix
Tous nos scores
Chaque barre compare ce modèle au meilleur résultat obtenu par un modèle de cette page sur le même test.
- LMArena, arène texte (votes humains)1 496,4Score Arena 1496.4 (IC à 95% de 1491.8 à 1501.0) ; 37,454 votes ; entrée "Gemini 3.8 Flash (High)"; position 9 sur 416 au classement complet
- LMArena, écriture créative1 486,9Score Arena 1486.9 (IC à 95% de 1479.0 à 1494.9) ; 8,232 votes ; entrée "Gemini 3.8 Flash (High)"; position 7 sur 414 au classement complet
- LMArena WebDev (code)1 585,2Score Arena 1585.2 (IC à 95% de 1577.7 à 1592.7) ; 10,514 votes ; entrée "Gemini 3.8 Flash (High)"; position 31 sur 144 au classement complet
- LMArena, vision1 289,1Score Arena 1289.1 (IC à 95% de 1278.5 à 1299.7) ; 3,792 votes ; entrée "gemini-3.8-flash-high"; position 14 sur 165 au classement complet
- LMArena Agent Arena0,038Score IPS 0.0375 (IC à 95% de 0.0265 à 0.0485) ; 37,692 sessions ; entrée "Gemini 3.8 Flash (High)"; position 15 sur 52 au classement complet
- Artificial Analysis Intelligence Index40,940.9 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 (AA affiche 41), réglage "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Humanity's Last Exam (Artificial Analysis)47,8%47.8% sur Humanity's Last Exam (AA, 2,158 questions texte uniquement), réglage "Gemini 3.8 Flash (high)"
- GPQA Diamond, sciences de niveau master et doctorat95,3%95.3% sur GPQA Diamond (AA ; ne fait plus partie de l'index AA depuis v4.2), réglage "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Terminal-Bench 4.0 (exécution Artificial Analysis)19,7%19.7% sur Terminal-Bench 4.0 exécuté par AA (harnais mini-swe-agent), réglage "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Raisonnement sur contexte long (AA-LCR)81,3%81.3% sur AA-LCR (raisonnement sur long contexte), réglage "Gemini 3.8 Flash (high)"
- MMMU-Pro, compréhension d'images85,6%85.6% sur MMMU-Pro (compréhension d'images, AA), réglage "Gemini 3.8 Flash (high)"
- AA-Omniscience, exactitude moins hallucinations29,629.6 sur l'AA-Omniscience Index (exactitude des connaissances moins hallucinations, de -100 à 100), réglage "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Vitesse de génération, tokens par seconde147 t/s147 tokens de sortie par seconde (médiane AA), ligne "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Coût par tâche de test Artificial Analysis$1.24$1.24 pour exécuter une tâche de l'AA Intelligence Index, ligne "Gemini 3.8 Flash (high)"
- Artificial Analysis Coding Agent Index41,941.9 sur l'AA Coding Agent Index v1.5 (DeepSWE v1.1, Terminal-Bench 4.0, SWE-Atlas-QnA), meilleure configuration listée "Antigravity SDK - Gemini 3.8 Flash (high)"
- Classement Terminal-Bench 4.019,1%19.1% résolus sur Terminal-Bench 4.0 (plus ou moins 3.4, IC à 95%) avec mini-SWE-agent en effort high
- Puzzles ARC-AGI-289,2%89.17% sur ARC-AGI-2 (ensemble semi-privé), meilleur réglage listé "Gemini 3.8 Flash (High)", $0.40 par tâche
- Puzzles ARC-AGI-310,4%10.37% sur ARC-AGI-3 (semi-privé, harnais standard ; exécutions "provider adapter" exclues), meilleur réglage listé "Gemini 3.8 Flash (High)"
- Humanity's Last Exam (Scale AI)44,5%44.52% sur le classement Humanity's Last Exam de Scale AI (plus ou moins 1.96), entrée \"Gemini 3.8 Flash"
Comparer avec
- Claude Opus 5.5Le modèle phare d'Anthropic pour la programmation agentique de longue durée et le travail intellectuel, et celui qu'Anthropic conseille pour commencer dans la plupart des cas.
- Claude Sonnet 5.5Le modèle de milieu de gamme d'Anthropic, présenté par Anthropic comme son meilleur équilibre entre vitesse et intelligence.
- Claude Fable 5.1Le niveau le plus élevé d'Anthropic pour le raisonnement le plus difficile et le travail d'agent sur de longues durées, recommandé par Anthropic quand Opus 5.5 ne suffit pas.
- Claude Haiku 5.5Le modèle actuel le plus petit et le plus rapide d'Anthropic, conçu pour les tâches en grand volume sensibles à la latence comme la classification, l'extraction et le routage.