Gemini 3.8 Flash
Gemini 3.8 Flash (high reasoning) by Google. High intelligence index (59), output throughput of 302 TPS, and native 1M context window with 90% prompt caching discount.
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
সরাসরি বেঞ্চমার্ক মাপ না থাকলে রাডার অক্ষ বিভাগ স্কোর থেকে আনুমানিক — পদ্ধতি দেখুন।
শক্তি ও ট্রেড-অফ
যেখানে এটি জেতে
- 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
যেগুলো খেয়াল রাখতে হবে
- Architecture and weights undisclosed — API access only
কিলার ব্যবহারের ক্ষেত্র
ডেভেলপার কুইকস্টার্ট ও API
GEMINI_API_KEY সেট করুন — API কী নিনcurl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-8-flash: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",
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: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);অফিসিয়াল রিসোর্স ও লিংক
হোস্ট ও লেটেন্সি তুলনা করুন
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock ও Azure জুড়ে থ্রুপুট, TTFT ও ক্যাশে মূল্য।
উৎস অনুযায়ী স্কোর
বিভাগ অনুযায়ী স্কোর
বেঞ্চমার্ক ফলাফল
লাইভ স্পেসিফিকেশন ও আর্কিটেকচার
- 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.
আনুমানিক মাসিক বিল
উদ্ধৃতি ও এম্বেড
Loading badge markdown...@misc{llmpodium2026gemini38flash,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Gemini 3.8 Flash},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gemini-3-8-flash}
}স্কোর ব্যাজ এম্বেড করুন
আপনার GitHub বা Hugging Face README-তে লাইভ Podium স্কোর ব্যাজ যোগ করুন — এটি লাইভ র্যাংকিং-এ ফেরে।
Loading badge snippet...Loading badge snippet...Google-এর আরও মডেল
বিকল্প মডেলসমূহ
সক্ষমতা, মূল্য এবং বেঞ্চমার্ক স্কোরের ভিত্তিতে Gemini 3.8 Flash-এর নিকটতম বিকল্প।