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Gemini 3.8 Flash (Medium Reasoning)
Balanced reasoning effort variant of Gemini 3.8 Flash for agentic workflows.
बुद्धिमत्ता
65.2 #248
शीर्ष 32% श्रेणी
आउटपुट गति
315 t/s
TTFT 160 ms · ITL 3.2 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$1.5 /1M
इनपुट $0.75/M · आउटपुट $3.75/M
कॉन्टेक्स्ट
1M
≈ 2,500 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 3.8 Flash (Medium Reasoning)
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
ध्यान देने योग्य बातें
- Architecture and weights undisclosed — API access only
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
GEMINI_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3-8-flash-medium: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-medium",
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-medium: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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
- 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.
रिलीज़ तिथि
1 सित॰ 2026
पैरामीटर
Not disclosed
लाइसेंस
Proprietary
कॉन्टेक्स्ट विंडो
1,000,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
65,536 tokens
मोडैलिटी
text + image + audio + video
कैश मूल्य
रीड $0.075 · राइट $0.9375 /1M
रीजनिंग
एफर्ट स्तर
इनपुट कीमत
$0.75/M
आउटपुट कीमत
$3.75/M
आउटपुट गति
315 t/s
पहले टोकन तक का समय
160 ms
डेटा अपडेट
2 सित॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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@misc{llmpodium2026gemini38flashmedium,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Gemini 3.8 Flash (Medium Reasoning)},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gemini-3-8-flash-medium}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Gemini 3.8 Flash (Medium Reasoning) के निकटतम विकल्प।