Google logo

Gemini 3.8 Flash Cyber

Google

Gemini 3.8 Flash Cyber — самая мощная специализированная модель Google для кибербезопасности, рассчитанная на автономный поиск уязвимостей и автоматическое исправление. По данным Google, Pass@1 на CyberGym составляет 86,2%, recall на внутреннем бенчмарке реальных уязвимостей (более 1200 уязвимостей, 20 языков программирования) — 71,0%, а Pass@1 на CWE-Bench — 47,2%. Из-за более мягких ограничений безопасности модель доступна только доверенным государственным органам, операторам критической инфраструктуры и мейнтейнерам ПО через программу Google Fairwind; через Gemini API и ZeroEval она недоступна.

Основные характеристики

Параметры
-
Контекст
-
Дата выпуска
2 сентября 2026 г.
Индекс
39.3

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
2 сентября 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.
Сегодня
25 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры
-
Токены обучения
-
Граница знаний
-
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
CWE-Bench
Pass@1; вычислено владельцем бенчмарка Collinear AI с использованием харнесса агента Antigravity с высоким мышлением. • данные разработчика
47.2%
CyberGym
Pass@1 с использованием официальной настройки Final-submission и внутреннего харнесса Antigravity, не специализированного на кибербезопасности. • данные разработчика
86.2%
Google Real-world Vulnerability Discovery
Полнота (recall) по более чем 1 200 недавним подтверждённым уязвимостям в 20 языках программирования; внутренняя обвязка Antigravity, не специализированная на кибербезопасности. • данные разработчика
71.0%
Gray Swan IPI Benchmark
ASR@15 на объединённом наборе атак только с переносом без использования компьютера; чем ниже, тем лучше. • данные разработчика
94.0%

Лицензия и метаданные

Лицензия
Проприетарная
Дата анонса
2 сентября 2026 г.
Последнее обновление
24 октября 2026 г.

Сравнить Gemini 3.8 Flash Cyber

Все сравнения

Похожие модели

Все модели

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.