Google
Gemini 3.8 Flash (Low Reasoning)
Low reasoning effort variant of Gemini 3.8 Flash optimized for sub-150ms TTFT and maximum throughput.
الذكاء
62.0 #318
فئة أفضل 41%
سرعة الإخراج
340 t/s
TTFT 140 ms · ITL 2.9 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$1.5 /1M
إدخال $0.75/M · إخراج $3.75/M
السياق
1M
≈ 2,500 صفحة A4 · أقصى إخراج 32,768
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 3.8 Flash (Low Reasoning)
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- 1M context — swallows whole repos, codebases or corpora in one pass
- Up to 65,536 output tokens per response
- 302 tok/s output — fast enough for real-time agents
- Sub-200ms time-to-first-token
ما يجب الانتباه له
- Architecture and weights undisclosed — API access only
حالات استخدام قاتلة
SWE-bench agents
Issue-to-PR resolution across multi-file repos — refactor, test and verify autonomously.
Math & proof work
Step-verified reasoning for olympiad math, theorem proving and formal verification.
Real-time agents
Low-latency loops for voice, gaming and interactive copilots.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
GEMINI_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-8-flash-low:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"contents": [{"parts": [{"text": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]}]
}'from google import genai
client = genai.Client() # reads GEMINI_API_KEY
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-3-8-flash-low",
contents="Refactor this function for O(n) time and explain the change.",
)
print(resp.text)const res = await fetch(
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-8-flash-low:generateContent`,
{
method: "POST",
headers: {
"x-goog-api-key": process.env.GEMINI_API_KEY,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ contents: [{ parts: [{ text: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }] }] }),
}
);
console.log((await res.json()).candidates[0].content.parts[0].text);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
- Switchable reasoning effort — trading latency and tokens for accuracy on hard problems.
- Prompt caching supported — cached input reads at $0.075/1M tokens.
- Native multimodality: text, image, audio, video in a single model.
تاريخ الإصدار
1 سبتمبر 2026
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
1,000,000 tokens
أقصى إخراج
32,768 tokens
الوسائط
text + image + audio + video
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.075 · كتابة $0.9375 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$0.75/M
سعر الإخراج
$3.75/M
سرعة الإخراج
340 t/s
الزمن حتى أول رمز
140 ms
آخر تحديث
2 سبتمبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026gemini38flashlow,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Gemini 3.8 Flash (Low Reasoning)},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gemini-3-8-flash-low}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Google
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Gemini 3.8 Flash (Low Reasoning) استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.