جمینای ۳.۸ فلش: همقد اوپوس ۵ توی کدنویسی
خلاصهٔ کاملتر
گوگل جمینای ۳.۸ فلش رو فقط سه هفته بعد از ۳.۷ فلش منتشر کرده. تو این مقاله اومده که این مدل روی Deep SWE (بنچمارکی که تسکهای طولانی مهندسی نرمافزار رو میسنجه و بیشتر از بقیه با حس واقعی کدنویسها جوره) نمره ۷۳.۷٪ گرفته؛ یعنی تقریبا برابر Claude Opus 5 با حدود ۷۴٪ و جلوتر از GPT 5.6 Sonnet با ۷۲.۷٪.
قیمت لیستیش ۷۵ سنت برای هر میلیون توکن ورودی و ۳.۷۵ دلار برای هر میلیون توکن خروجیه. ولی نویسنده میگه چیزی که واقعا مهمه هزینهٔ هر تسکه: روی Deep SWE هر تسک با این مدل حدود ۲.۳۶ تا ۲.۴۰ دلار تموم میشه، در برابر تقریبا ۱۱ تا ۱۲ دلار برای Opus 5 و بالای ۲۰ دلار برای Claude Fable.
دوتا نکته زیر این عدد خوابیده. اول اینکه خود گوگل تو پانویس نوشته این نرخ معرفیه و بعد از یه مهلت حوالی آخر سال احتمالا به ۱.۵۰ دلار ورودی و ۷.۵۰ دلار خروجی میره. دوم اینکه به گفتهٔ تحلیلگرهای Artificial Analysis این مدل نسبت به ۳.۷ فلش حدود ۳۰٪ توکن خروجی بیشتری مصرف میکنه، که بخشی از صرفهجویی رو میخوره. ارقام هزینهٔ هر تسک همینو هم حساب کردن و بازم جلوئه.
کارنامهاش یکدست نیست. تو Humanity's Last Exam با ۵۵.۹٪ و تو بنچمارک حقوقی Harvey جلوئه، ولی تو GDPval که کارهای دانشی مثل استخراج PDF و تحلیل داده رو میسنجه ۱۵۴۵ گرفته در برابر ۱۸۲۴ اوپوس ۵. تو Terminal Bench 4.0 فقط ۱۹.۱٪ آورده، جایی که اوپوس ۵ بالای ۵۰٪ میزنه، و تو OSWorld هم ۵۹٪ در برابر ۷۵٪.
یه نکتهٔ عملی هم هست: harness (یعنی همون ابزاری که مدل داخلش اجرا میشه) خروجی رو عوض میکنه. نویسنده میگه همون پرامپت تو اپ معمولی جمینای جواب سادهتری داد، ولی تو Antigravity گوگل که حلقهٔ بساز، بررسی کن، اصلاح کن داره، خروجی خیلی پرجزئیاتتر شد. پس اگه مدلی رو فقط تو یه چت ساده تست کنی، ممکنه دستکم بگیریش.
نکات کلیدی:
- روی Deep SWE نمره ۷۳.۷٪، تقریبا برابر Claude Opus 5 و جلوتر از GPT 5.6 Sonnet با ۷۲.۷٪
- هزینهٔ هر تسک حدود ۲.۳۶ دلار، در برابر ۱۱ تا ۱۲ دلار اوپوس ۵ و بالای ۲۰ دلار Claude Fable
- نرخ ۷۵ سنت ورودی و ۳.۷۵ دلار خروجی موقته و حوالی آخر سال احتمالا دو برابر میشه
- تو Terminal Bench 4.0 فقط ۱۹.۱٪ گرفته؛ برای تسکهای طولانی ترمینالی هنوز جایگزین مدلهای ردهبالا نیست
- نسخهٔ جانبی Gemini 3.8 Flash Cyber فقط برای شرکای مورد اعتماد در دسترسه




