종합 레이팅1432 · 15위레이팅 벤치 22개
컨텍스트 창1.0M최대 출력 66K
가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$0.750 / $3.75혼합 $1.50
파라미터—
라이선스commercial API
벤치 점수27개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안·속도·비용
AI AI 해설
2026년 10월 9일 생성긴 컨텍스트와 강한 일부 벤치 성적을 갖춘 상용 API 모델
사양과 비용
Gemini 3.8 Flash는 Google의 상용 API 모델이다. 컨텍스트 1.0M, 최대 출력 66K를 지원하며 1M 토큰당 입력 $0.750, 출력 $3.75다.
종합·분야 레이팅
종합 레이팅은 1256(25위), 가중 비교는 5.9다. 분야 레이팅은 코딩 1117(23위), 에이전트 1009, 추론·지식 1131, 멀티모달 1073이며 과학·보안은 자료 없음이다.
주요 벤치 결과
SWE-bench Pro의 Public 731 프로필에서 61.6%, 19/63이다. LLM Stats 집계에서는 LVBench 87.1%로 1/28, Terminal-Bench 2.1 89.4%로 3/43, Terminal-Bench 4.0 19.1%로 17/21이다.
해석 시 유의점
LLM Stats 집계 벤치 점수는 미검증이다. 종합 레이팅이 비슷한 모델은 Gemini 3.7 Flash 1271(23위), GPT-5.6 Terra 1266(24위), Qwen3.8-2.4T-A95B 1245(26위), GLM-5.3-Flash 1242(27위)다.
수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.
분야별 레이팅
비슷한 모델과 비교 →| 분야 | 레이팅 | 분야 순위 | 벤치 수 |
|---|---|---|---|
| 코딩 | 19 | 6 | |
| 에이전트 | 41 | 3 | |
| 추론·지식 | 14 | 8 | |
| 멀티모달 | 10 | 3 | |
| 과학·보안 | 10 | 2 |
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분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.
벤치마크 점수
27개 · 프로필별 순위코딩
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-Bench 2.1 | Artificial Analysis | 87.6% | 7 / 97 | 94 | 확인됨 ↗ |
| SciCode | Artificial Analysis | 56.6% | 15 / 84 | 83 | 확인됨 ↗ |
| SWE-bench Pro | Public 731 | 61.6% | 19 / 63 | 71 | 확인됨 ↗ |
| Terminal-Bench 2.1 | LLM Stats 집계 | 89.4% | 3 / 43 | 95 | 자기보고 ↗ |
| DeepSWE 1.1 | LLM Stats 집계 | 73.7% | 6 / 39 | 87 | 자기보고 ↗ |
| Terminal-Bench 4.0 | LLM Stats 집계 | 19.1% | 17 / 21 | 20 | 자기보고 ↗ |
에이전트
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| GDPval-AA | Artificial Analysis | 46.8% | 29 / 104 | 73 | 확인됨 ↗ |
| OSWorld 2.0 | LLM Stats 집계 | 59% | 8 / 14 | 46 | 자기보고 ↗ |
| GDPval-AA | LLM Stats 집계 | 1,545 | 7 / 11 | 40 | 자기보고 ↗ |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | LLM Stats 집계 | 10% | 2 / 2 | 0 | 자기보고 ↗ |
| Vals Finance Agent v2 | LLM Stats 집계 | 61.4% | 1 / 1 | 50 | 자기보고 ↗ |
추론·지식
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam | Artificial Analysis | 47.8% | 13 / 141 | 91 | 확인됨 ↗ |
| Intelligence Index | Artificial Analysis | 40.9 | 20 / 141 | 86 | 확인됨 ↗ |
| AA-LCR | Artificial Analysis | 81.3% | 28 / 139 | 80 | 확인됨 ↗ |
| CritPT | Artificial Analysis | 18.3% | 23 / 139 | 84 | 확인됨 ↗ |
| GPQA Diamond | Artificial Analysis | 95.3% | 2 / 130 | 99 | 확인됨 ↗ |
| LVBench | LLM Stats 집계 | 87.1% | 1 / 28 | 100 | 자기보고 ↗ |
| BioMysteryBench | LLM Stats 집계 | 56.5% | 5 / 7 | 33 | 자기보고 ↗ |
| HLE-Verified | LLM Stats 집계 | 54.9% | 1 / 3 | 100 | 자기보고 ↗ |
| LABBench2 | LLM Stats 집계 | 86.2% | 1 / 2 | 100 | 자기보고 ↗ |
멀티모달
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| MMMU-Pro | Artificial Analysis | 85.6% | 4 / 69 | 96 | 확인됨 ↗ |
| CharXiv-R | LLM Stats 집계 | 86.2% | 16 / 48 | 68 | 자기보고 ↗ |
| gdp.pdf | LLM Stats 집계 | 35% | 2 / 8 | 86 | 자기보고 ↗ |
과학·보안
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| AA-Omniscience Accuracy | Artificial Analysis | 54.6% | 10 / 139 | 93 | 확인됨 ↗ |
| AA-Omniscience Index | Artificial Analysis | 29.6 | 9 / 139 | 94 | 확인됨 ↗ |
속도·비용
| 벤치 | 프로필 | 점수 | 순위 | 백분위 | 출처 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Output Speed | Artificial Analysis | 117 tok/s | 36 / 108 | 67 | 확인됨 ↗ |
| Artificial Analysis Time to First Chunk | Artificial Analysis | 25.73초 | 84 / 108 | 22 | 확인됨 ↗ |
순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.
레이팅이 비슷한 모델
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- Claude Mythos 5 17위 · 1393 비교
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Google의 다른 모델
공급사 →- DiarizationLM-Gemma-4-E4B-v1 2026-10-04
- Gemini 3.7 Flash 2026-08-13 · 1369
- Gemini 3.5 Flash-Lite 2026-07-21 · 983
- Gemini 3.6 Flash 2026-07-21 · 1208
- DiffusionGemma 26B-A4B 2026-06-10 · 705
- Gemma 4 12B 2026-05-23 · 781
- Gemini 3.5 Flash 2026-05-19 · 1227
- Gemma 4 26B-A4B 2026-04-02 · 856