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Google Gemini Blog

Googleが「Gemini 3.8 Flash」とセキュリティ特化モデル「3.8 Flash Cyber」を発表　推論とコーディング性能を大幅強化

要点

  • 米Googleは2026年9月2日、推論とコーディング性能を強化した「Gemini 3.8 Flash」およびセキュリティ特化モデル「Gemini 3.8 Flash Cyber」を発表した。

  • 「Gemini 3.8 Flash」は前世代「3.7 Flash」と同等の処理速度と低価格（入力100万トークンあたり0.75ドル、出力同3.75ドル）を維持している。

  • ソフトウェア開発や専門分野のベンチマークにおいて、より高コストな大型フロンティアモデルに匹敵あるいは上回る性能を示した。

  • 「Gemini 3.8 Flash Cyber」は脆弱性の検知と自動修正に特化し、信頼できる防御者向けの新制度「Fairwind Program」を通じて提供される。

  • 米Googleは2026年9月2日（現地時間）、最新のAIモデル「Gemini 3.8 Flash」およびサイバーセキュリティ特化モデル「Gemini 3.8 Flash Cyber」を発表した。同社が「Gemini 3.7 Flash」を公開してからわずか3週間後の発表であり、過去6週間で3度目のFlashモデル投入となる。両モデルは推論力とコーディング能力が引き上げられており、自律型エージェント（自律的にタスクを遂行するAIプログラム）の処理や専門分野での活用を見据えているという。

汎用主力モデルとセキュリティ特化モデルの2系統

今回の発表では、用途の異なる2つの派生モデルが公開された。

主力モデルとなる「Gemini 3.8 Flash」は、ソフトウェアエンジニアリングやエージェントタスク、専門領域における多段階推論において、3.7 Flashから大幅な性能向上を果たした。価格は3.7 Flashの導入時と同額に据え置かれており、入力100万トークン（AIがテキストを処理する基本単位）あたり0.75ドル、出力100万トークンあたり3.75ドルで提供される。処理速度についても前世代と同等の水準を保っていると説明されている。

一方の「Gemini 3.8 Flash Cyber」は、サイバーセキュリティの領域に特化したモデルである。脆弱性の検出や自動パッチ適用（不具合や脆弱性を修正するプログラムの生成）において高い性能を備えており、Google DeepMindが新たに設けた「Fairwind Program」を通じて、信頼できるセキュリティ防御担当者向けに提供される。

ソフトウェア開発や専門領域で高スコアを記録

発表によると、Gemini 3.8 Flashはより高コストな最上位（フロンティア）モデルに迫る性能を発揮するという。

長期的なソフトウェア開発能力を測るベンチマーク「DeepSWE v1.1」において、同モデルは複雑なエンジニアリング課題を最初から最後まで自律的に解決し、より大規模なフロンティアモデルの多くを低コストで上回る結果を示した。

また、高度な分析と報告が求められる専門知識分野でも高い信頼性が確認されている。金融分野の「Vals Finance Agent V2」や法律分野の「Harvey's Legal Agent Benchmark」といったエージェント向けベンチマークにおいて、3.7 Flashや他社のフロンティアモデルを上回る成績を記録した。さらに、科学・技術・人文学など幅広い専門領域の難問を扱うベンチマーク「HLE-Verified」では54.9%のスコアを達成している。

ブログ記事ではデモとして、AI開発環境「Google Antigravity」上でループ指示を用いたシンプルな指示文から作成された3Dゲームが紹介された。このゲームでは、画像生成モデル「Nano Banana」で生成されたテクスチャやパズル要素が活用され、プレイヤーが魔法使いとなって城を探索する内容が構築されている。

「粘り強く考える」設計と効率性の制御

こうした性能向上の要因として、Googleはモデルが「より熱心に作業を行う」設計を採用した点を挙げている。

Gemini 3.8 Flashは複雑な課題に対して追加の推論ステップを実行し、外部ツールを反復して呼び出すなど、粘り強い処理を行う。そのため、高い努力レベル（エフォートレベル）を設定した場合には、性能を最大化する目的で消費トークン数が増加することがあるという。

計算効率を最優先したい開発者に向けては、エフォートレベルを低く設定してトークン消費を抑える選択肢が用意されている。また、効率重視のワークロードに対しては、引き続きサポートが継続されるGemini 3.7 Flashをそのまま利用することも可能とされている。

長時間エージェントループと共通基盤による進化

今回登場した2つのモデルは、それぞれ異なる用途に調整されているものの、基盤となる基本性能は共通している。

この共通基盤は、モデル自身を再帰的に評価・洗練させる「長時間エージェントループ」によって開発が進められた。さらに、高い厳密さが求められるサイバーセキュリティ分野での本格的なトレーニングをはじめとする各種の技術革新が組み合わさったことで、コーディングおよび推論能力の底上げにつながったとしている。

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