Gemini 3.8 Flash 评测：性价比登顶 Pareto 前沿

Artificial Analysis 于 09-02 发布 Google 四个月内第四款 Flash 模型 Gemini 3.8 Flash 的完整评测，涵盖智能指数、AA-Briefcase、agent 与编程评测、速度与成本等维度，并同步公布高/中/低三档推理的完整基准成绩。总体结论是：智能显著提升、输出更多但单价上涨，综合仍落在性价比 Pareto 前沿，是同智能水平下成本最低的选择。用户 @haider1 亦观察到智能指数大幅提升的同时单任务 token 消耗偏高，与官方数据一致。

已确认

• 智能指数：高推理档得分 59，较 3.7 Flash 的 56 提升 3 分，在 195 个模型中排第 16（中位数 36），与 sub-max 模型持平
• Agent 能力：旗舰 agent 知识工作评测 AA-Briefcase 得分 Elo 1213，较 3.7 Flash 的 1134 提升 79 分，该评测基于数千个复杂输入
• 速度与效率：高推理档平均输出约 300 token/秒（评测页记为 305 token/秒），单任务耗时 2.5 分钟，略优于 GPT-5.6 Luna（2.6 分钟）
• 输出量：平均每任务输出约 48k token，较 3.7 Flash 多 30%，单任务耗时从 2.2 分钟升至 2.5 分钟
• 成本：高推理档每个 Intelligence Index 任务成本 $0.58，是同智能水平下测得最便宜的，但比 3.7 Flash 贵约 40%，主因是输出 token 增多

为什么重要

• 该模型登上 Artificial Analysis 的性价比 Pareto 前沿，说明在同等智能水平下为目前成本最低的选择，对成本敏感的 agent/知识工作负载具有直接参考价值
• 输出量增加 30% 带来耗时与成本上升，体现新一代模型"更长思考、更强表现"的取向，选型时需权衡智能增益与单价上涨
• Google 在四个月内连推四款 Flash 模型，中端模型迭代速度明显加快

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