Сегодня компания Google запустила модель ИИ Gemini 3.8 Flash. Это уже третий релиз семейства Flash за последние шесть недель. По словам разработчиков, новая модель стала самой интеллектуальной в линейке и получила заметные улучшения в программировании, работе с автономными ИИ-агентами и решении сложных многоэтапных задач.

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Одновременно Google представила Gemini 3.8 Flash Cyber — специализированную версию модели для задач кибербезопасности. Она предназначена для поиска уязвимостей и автоматической подготовки исправлений и пока доступна только проверенным специалистам через новую программу Fairwind. Обе модели построены на одной базовой системе, но Flash Cyber получила менее строгие ограничения для задач, связанных с защитой компьютерных систем.

Это обновление стало уже третьим за последние три месяца. По словам Google, это «самая интеллектуальная модель Flash, разработанная для долгосрочной разработки программного обеспечения, автономных агентов и сложных корпоративных рабочих процессов».

Google отметила, что, как и в предыдущей модели, крайний срок действия знаний Gemini 3.8 Flash — март 2026 года «для некоторых областей, в то время как в других [пользователи] могут столкнуться с тем, что знания модели ограничены январём 2025 года».

Google заявляет, что Gemini 3.8 Flash значительно превосходит предшественницу Gemini 3.7 Flash и в некоторых тестах приближается к более крупным и дорогим моделям конкурентов. В частности, новая версия показывает высокие результаты в задачах долгосрочной разработки ПО, когда ИИ должен самостоятельно выполнять целую цепочку действий — от анализа проблемы до создания и проверки решения.

Модель также улучшила работу с профессиональными задачами, требующими анализа больших объёмов информации и нескольких последовательных шагов. В тесте HLE-Verified, проверяющем способность решать сложные вопросы из науки, гуманитарных дисциплин и профессиональных областей, Gemini 3.8 Flash получила 54,9 %.

При этом Google отмечает, что новая модель способна тратить больше вычислительных ресурсов на сложные задачи: она выполняет дополнительные шаги рассуждения и неоднократно обращается к внешним инструментам. Разработчики могут снизить уровень «усилий» модели, если для конкретной задачи важнее скорость и экономичность.

Отдельная версия Gemini 3.8 Flash Cyber ориентирована на специалистов по информационной безопасности. Она умеет самостоятельно искать уязвимости в программном коде и предлагать способы их устранения. В тесте CyberGym, который используется для оценки способности ИИ находить уязвимости, модель показала результаты уровня лучших современных систем и обошла предыдущую версию 3.5 Flash Cyber, а также некоторые значительно более крупные модели.

В собственном тестировании Google модель искала уязвимости в сложных проектах, написанных на 20 языках программирования, и успешно справилась более чем с 70 % заданий. На тесте CWE-Bench, оценивающем способность автоматически исправлять найденные уязвимости, Gemini 3.8 Flash Cyber получила результат 47,2 % при первой попытке — почти на уровне лидирующей модели с 47,8 %, но при значительно меньшей стоимости использования.

Google уже применяет новую модель для защиты собственного программного обеспечения. Например, специалисты Chrome получили с её помощью в 2,6 раза больше корректных исправлений уязвимостей, чем при использовании лучших коммерческих моделей, которые при этом значительно крупнее. Кроме того, команда Google Cloud обнаружила с помощью Gemini 3.8 Flash Cyber критическую уязвимость менее чем за два часа — обычно подобные исследования занимают месяцы.

Gemini 3.8 Flash уже доступна разработчикам через Google AI Studio и API, а также пользователям подписок Google AI Pro и Ultra. Цена на старте осталась такой же, как у Gemini 3.7 Flash: $0,75 за 1 млн входных токенов и $3,75 за 1 млн выходных токенов. Gemini 3.8 Flash Cyber предоставляется только проверенным специалистам по кибербезопасности через программу Fairwind.

Google начала внедрять Gemini 3.1 Flash Live — новую ИИ-модель для диалогов в реальном времени. По заявлению компании, система генерирует речь быстрее и с более естественной ритмикой, лучше справляется со сложными голосовыми сценариями и уже доступна как в сервисах Google, так и в инструментах для разработчиков. Это ещё сильнее затруднит распознавание синтезированной речи на слух.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображений: Google

Новая модель предназначена для снижения задержки и повышения естественности синтезированной речи. Высокая задержка между входящим сигналом и ответом, а также неестественная интонация делают диалог медленным и трудным для восприятия человеком. Исследователи обычно считают пределом оптимального восприятия речи около 300 миллисекунд, однако конкретную задержку Gemini 3.1 Flash Live Google не раскрыла.

Вместо этого компания ссылается на результаты тестов. Улучшение в ComplexFuncBench Audio указывает на более уверенную работу со сложными многошаговыми задачами. В Big Bench Audio ИИ-модель также занимает лидирующие позиции. Этот тест оценивает способность к рассуждению на наборе из 1 000 аудиовопросов.

Отдельно отмечен результат в тесте Audio MultiChallenge компании Scale AI, где оценивается устойчивость ИИ к паузам, колебаниям и перебиваниям во входящем аудиопотоке. Несмотря на то что Gemini 3.1 Flash Live опережает другие ИИ-модели для обработки аудио в реальном времени, она набрала в этом тесте лишь 36,1 %. ИИ-модели, не предназначенные для работы в режиме диалога, могут набирать в тесте MultiChallenge более 50 %.

Gemini 3.1 Flash Live, по оценке Google, звучит ближе к человеческой речи, поэтому в выходной аудиосигнал встроены водяные знаки SynthID. Они не воспринимаются на слух, но позволяют технически определить, что речь сгенерирована ИИ, если её попытаются выдать за настоящую.

Новинка тестировалась совместно с Home Depot, Verizon и другими компаниями. В публикации Google партнёры положительно оценивают способность Gemini 3.1 Flash Live имитировать человеческую речь, поэтому следующий ИИ-помощник в телефонном звонке может звучать значительно реалистичнее, и собеседник вполне может принять его за человека. Gemini 3.1 Flash Live показывает, что по мере роста скорости, плавности и естественности синтезированной речи различать человека и ИИ в голосовом общении станет всё труднее.

Компания Google объявила о запуске Gemini 3.1 Flash-Lite — быстрой и наиболее доступной с экономической точки зрения ИИ-модели семейства Gemini. Алгоритм оптимизирован для эффективной обработки больших объёмов данных, а стоимость его использования составляет $0,25 за 1 млн входных и $1,50 за 1 млн выходных токенов. Предварительная версия ИИ-модели уже доступна разработчикам через Gemini API в Google AI Studio, а для корпоративных клиентов — в Vertex AI.

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Источник изображений: Google

Gemini 3.1 Flash-Lite превосходит модель Gemini 2.5 Flash по времени до генерации первого токена в 2,5 раза и на 45 % быстрее выводит данные ответов. При этом сохраняется аналогичный или более высокий уровень качества ответов. Такая низкая задержка необходима для повышения эффективности рабочих процессов, что делает новую модель привлекательной для разработчиков, создающих отзывчивые решения и приложения, работающие в режиме реального времени.

ИИ-модель достигла впечатляющего результата в рейтинге ELO в 1432 балла на Arena.ai и превзошла другие ИИ-модели аналогичного уровня по показателям рассуждения и мультимодальной обработки. В тестах GPQA Diamond и MMMU Pro алгоритм набрал 86,9 % и 76,8 % соответственно, превзойдя результаты некоторых более крупных ИИ-моделей Gemini предыдущих поколений, таких как Gemini 2.5 Flash.

Разработчики имеют возможность регулирования глубины рассуждений Gemini 3.1 Flash-Lite в соответствии с собственными потребностями. Этот аспект является важным для управления высокочастотными рабочими нагрузками. Проведена оптимизация обработки масштабных задач, таких как перевод больших объёмов текста и модерация контента, где стоимость является одним из приоритетов. Алгоритм подходит для генерации пользовательских интерфейсов (UI), дашбодов, моделирования и проведения исследований на основе сложных запросов.

Некоторые новейшие «экспериментальные» функции модели Gemini 2.0 Flash от Google вызывают нешуточные опасения у многих пользователей. В частности, модель показала «очень качественные» результаты при удалении водяных знаков с изображений.

Сравнительный тест камер флагманских смартфонов (2026): итоги

10 флагманских процессоров Intel за 10 лет

Снято в Голливуде? Почему Стэнли Кубрик физически не смог бы подделать лунную походку

Топ-10 смартфонов до 10 тысяч рублей (2026 год)

Лучший процессор под DDR4 в 2026 году: AM4 против LGA 1700

Компьютер месяца, спецвыпуск: во что дефицит чипов памяти превратил бюджетные игровые ПК и при чем здесь Steam Machine

Выбираем лучшие игровые ноутбуки на российском рынке (вторая половина 2026 года)

Обзор смартфона Samsung Galaxy Z Flip8: исчезающий вид?

Источник изображений: Google

Gemini 2.0 Flash умеет не только генерировать изображения по текстовому запросу, но и редактировать их в соответствии с указаниями пользователя — примеры опубликованы на Reddit. На днях обнаружилось, что модель с высокой точностью может удалять водяные знаки. Это поведение радикально отличается от модели GPT-4o от OpenAI, которая запросы на удаление водяных знаков отклоняет.

Ранее уже существовали такие инструменты, как Watermark Remover.io, который умеет удалять водяные знаки со стоковых фотографий, а исследовательская группа Google создала в 2017 году подобный алгоритм, чтобы подчеркнуть необходимость более надёжной защиты авторских прав на изображения.

Gemini 2.0 Flash, похоже, лучше всех проявила себя при удалении сложных водяных знаков, такие как штампы Getty Images, и смогла качественно восстановить изображение. Конечно, после удаления водяного знака модель добавляет метку SynthID, фактически заменяя знак авторского права на «отредактировано с помощью ИИ». Но метки ИИ довольно легко удаляются при помощи другого ИИ, что ранее было продемонстрировано инструментом стирания объектов от Samsung.

По сообщениям пользователей, облегчённая Gemini 2.0 Flash также умеет добавлять узнаваемые изображения реальных людей на фотографии, чего не позволяет полная модель Gemini.

На данный момент описанные возможности доступны только разработчикам через AI Studio — общедоступный бот Gemini отказывается убирать защитные знаки, как показано на скриншоте выше. Google не ответила на запросы о наличии защиты от возможных злоупотреблений после выхода модели в открытый доступ.