グーグル、Gemini 3.8 FlashとセキュリティのFlash Cyberを発表

グーグルディープマインドは2026年9月2日、Gemini 3.8 Flashと、その専門版であるGemini 3.8 Flash Cyberを発表した。同社自身の発表内容および米The Verge の報道による。今回の発表はGemini 3.7 Flashからわずか数週間後のもので、3.8 Flashはグーグルが6週間で投入した3番目のFlash系モデルとなる。より安価で高速なモデル群をいかに速いペースで更新しているかを示す動きだ。

価格は同じ、しかし「より努力する」モデルに

The Verge によれば、Gemini 3.8 Flashは3.7 Flashにグーグルが設定した先行価格を据え置いており、入力トークン100万あたり0.75ドル、出力トークン100万あたり3.75ドルとなっている。ただしグーグル自身、この表示価格がすべてを語るわけではないと注意を促している。同社は新モデルが前モデルよりも「より努力する」とし、回答前により多くの推論ステップを踏み、ツールを繰り返し呼び出すという。Geminiはクエリ単位ではなくトークン単位で課金されるため、より長く推論し、より頻繁にツールを呼び出すモデルは、トークン単価が変わらなくても、特に高い努力レベルでは実質的なコストが増える可能性がある。

独立系ベンチマーク機関のArtificial Analysisは、この経済性について異なる見方を示している。同社はGemini 3.8 Flashを「この知能レベルで計測した中で最も安価なモデル」と評し、同等の知能水準においてGemini 3.7 Flashよりおよそ40%安いと推定している。ただしこの効率向上には裏返しのトレードオフも伴う。同社の調査によると、このモデルはタスクごとの出力トークン数が約30%多く、エージェント型の評価においてもより多くのターン数を要するという。そのため生のトークン消費量は増える一方で、知能1単位あたりのコストは改善する。

コード品質はOpus 5並みなのに、コストはほんのわずかで超高速……Remotionで動画を作るような用途には最高だろう

コード、金融、法務のベンチマークで競合を上回る

ソフトウェアエンジニアリング分野のベンチマークDeepSWE v1.1では、Gemini 3.8 Flashは前モデルだけでなく、Claude Fable 5を含む他のフロンティアモデルをも上回った。Google DeepMindの発表によれば、Claude Fable 5自体もAnthropicによって同じ週に値下げを伴う更新が行われたという。グーグルはさらに、同モデルがVals Finance Agent V2ベンチマークおよびHarveyのLegal Agentベンチマークでも競合を上回ったと報告している。これら2つの評価は、一般的な一問一答形式ではなく、金融・法務分野における実際の専門的業務フローを軸に構築されたものだ。

安全性については、Google DeepMindはGemini 3.8 Flashが化学・生物・放射性物質・核(CBRN)分野での悪用およびサイバー攻撃的用途への対策を組み込んでいるとし、専門家レベルの問題からなるベンチマークHLE-Verifiedで54.9%を記録したとしている。同社はまた、サードパーティのレッドチーム検証機関Gray Swanの測定により、プロンプトインジェクション攻撃への耐性が顕著に向上したことも報告している。

Flash Cyberと政府向けの新プログラム

汎用モデルと並行して、グーグルは防御的なサイバーセキュリティ業務向けに構築された専門版、Gemini 3.8 Flash Cyberを発表した。これは新設のFairwind Programとともに提供され、このプログラムは政府機関とグーグルが「信頼できるパートナー」と呼ぶ団体に限定されている。同社によれば、このグループにはすでにCrowdStrikeやCenter for Internet Securityを含む650の会員がいるという。会員はFlash Cyberに加え、グーグルのエージェントであるCodeMenderにもアクセスできる。同社はこのエージェントについて、「脆弱性を自律的に発見・修正し、重要インフラ、公共サービス、そして国家安全保障を守る」ことができると説明している。

• CyberGym:自律的な脆弱性発見においてフロンティア級の性能を発揮し、Flash Cyber 3.5やより大規模なフロンティアモデルを上回った
• 20のプログラミング言語を対象とした社内ベンチマーク:成功率70%超
• CWE-Bench(Collinearが実施)における自動パッチ適用:pass@1が47.2%、主要フロンティアモデルの47.8%に対し、コストは大幅に低い
• グーグルChromeセキュリティチーム:最良の商用モデルと比べて正しい修正数が2.6倍
• Wizの侵入テストベンチマーク:再現率(リコール)が7.5〜9.7ポイント向上、コストは2.3〜5.2分の1
• グーグルクラウドの脆弱性調査チーム:通常は数か月を要する調査で、重大な根本的欠陥を2時間足らずで発見

Google DeepMindによれば、Gemini 3.8 Flash自体はGoogle AI ProおよびUltraの契約者にはすでに提供されており、開発者はGemini API、Google AI Studio、Android Studio経由で、企業はGemini Enterprise経由で利用できるという。

エージェント型コーディングモデルのコスト低下が米国外にもたらす意味

日本の開発者やスタートアップにとって最も重要な数字は、Artificial Analysisが示した数値だ――前世代のFlashと比べて、知能1単位あたりのコストが約40%下がったという点である。シリコンバレー並みの資金調達規模を持たずに、コーディングエージェントや自動パッチ適用のパイプライン、業種特化型のAIツールを構築するチームも、世界の他地域と同じ公開チャネル――Gemini APIとGoogle AI Studio――を通じて、フロンティアに近いコーディング・セキュリティ能力に手が届く。試験的に使い始めるのに専用の企業契約は必要ない。ただしFairwind Programを通じたCodeMenderへのアクセスは、今のところ政府機関と審査済みパートナーに限られている。