מדריך למפתחים בנושא Gemini 3.8 Flash

‫Gemini 3.8 Flash הוא המודל הכי חכם שלנו עד עכשיו, עם שיפורים משמעותיים לעומת ‎3.7 Flash בהנדסת תוכנה, במשימות אג'נטיות ובחשיבה רציונלית רב-שלבית קריטית בתחומים ספציפיים. ‫3.8 Flash מציע שיפורים משמעותיים לעומת 3.7 Flash, ולעיתים קרובות מתקרב לביצועים של מודלים פורצי דרך יקרים יותר.

במסמך הזה מוסבר מה חדש ב-‎3.8 Flash, איך הוא משתלב במשפחת מודלי Gemini, איך עוברים ל-‎3.8 Flash ומסופק מדריך למתחילים לשימוש ב-‎3.8 Flash.

איך הוא משתלב במשפחת Gemini?

סדרת Gemini Flash היא המודל העיקרי מבוסס-הסוכן במשפחת Gemini 3, שמגשר על הפער בין מודלי Gemini Pro עם יכולות חשיבה מעמיקות לבין מודלי Gemini Flash-Lite עם תפוקה גבוהה, תוך שמירה על יעילות גבוהה של טוקנים ועיבוד מולטי-מודאלי בכמה שלבים.

בהשוואה ל-‎3.7 Flash, מודל ‎3.8 Flash מספק דיוק משופר וביצועים אמינים יותר, אבל צורך יותר אסימונים. עם זאת, ב-‎3.8 Flash יש גם אפשרות לשלוט במאמץ באמצעות רמות חשיבה, כדי שתוכלו לווסת את הצריכה הזו. ברמת החשיבה הבינונית, אתם עדיין יכולים לפתור משימות מורכבות של סוכנים, אבל עם צריכה נמוכה יותר של טוקנים. אפשר גם להשתמש ברמות חשיבה נמוכות יותר במשימות שרגישות לזמן האחזור, כדי להימנע לחלוטין מהתקורה של החישוב. אם אתם רוצים לבצע אופטימיזציה ליעילות החישוב, כדאי להשתמש ב-‎3.7 Flash.

מפרטים והשוואות בין מודלים

בטבלה הבאה מוצגת השוואה בין חלק מהמפרטים של ‎3.8 Flash,‏ ‎3.7 Flash ו-‎3.1 Pro:

Gemini 3.8 Flash Gemini 3.7 Flash Gemini 3.1 Pro
מזהה המודל gemini-3.8-flash gemini-3.7-flash gemini-3.1-pro-preview
שלב ההשקה GA GA תצוגה מקדימה
סוגי קלט טקסט, תמונה, אודיו, וידאו טקסט, תמונה, אודיו, וידאו טקסט, תמונה, אודיו, וידאו
סוגי הפלט טקסט טקסט טקסט
חלון ההקשר 1,048,576 1,048,576 1,048,576
אורך מקסימלי של טוקנים בפלט 65,536 65,536 65,536
אזורים נתמכים גלובלי, במספר אזורים גלובלי, במספר אזורים עולמי
רמות ההעמקה הנתמכות LOW, MEDIUM, HIGH
(ברירת המחדל: MEDIUM) 		LOW, MEDIUM, HIGH
(ברירת המחדל: MEDIUM) 		LOW, MEDIUM, HIGH
(ברירת המחדל: HIGH)
המיקוד העיקרי Agentic workflows, תכנות, הבנת סרטונים אינטראקטיביים תהליכי עבודה אג'נטיים כלליים, תזמור בכמה שלבים, תכנות חשיבה מעמיקה, משימות מורכבות מאוד

בדף של מודל ‎3.8 Flash מפורטת הרשימה המלאה של היכולות, הכלים ואפשרויות השימוש הנתמכים.

מה חדש ב-Gemini 3.8 Flash?

בטבלה הבאה מוצגת השוואה בין נקודות ההשוואה הסטנדרטיות להערכת מפתחים של Gemini 3.8 Flash ו-Gemini 3.7 Flash:

בנצ'מרק להערכה ‎3.8 Flash ‎3.7 Flash
Terminal-bench 2.1 90.8% 81.6%
SWE-Bench Pro 61.6% 60.4%
SWE-Atlas 51.9% 48.0%
τ³-bench Banking 38.1% 30.9%
‫CharXiv (מולטי-מודאלי) 86.2% 84.5%
GDP.pdf 35.0% 34.0%
Humanity's Last Exam (HLE) 45.4% 45.7%

מדריך למתחילים

לפני שמתחילים, צריך לבצע אימות ב-Agent Platform באמצעות Application Default Credentials ‏ (ADC) או מפתח API. מידע נוסף מופיע במאמר תחילת העבודה עם Gemini Enterprise Agent Platform.

בבלוקים הבאים של הקוד, מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט.

התקנה

חשוב לוודא שאתם משתמשים בגרסה העדכנית ביותר של ה-SDK של google-genai:

pip install --upgrade google-genai

בקשה בסיסית

Python

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3.8-flash",
  contents="How does AI work?",
)
print(response.text)

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.8-flash:generateContent \
-d '{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": { "text": "Why is the sky blue?" },
  },
}'

כללי API חובה ומוסכמות התנהגותיות

‫Gemini 3.8 Flash אוכף באופן קפדני את המוסכמות הבאות של Gemini 3 API:

  • פרמטרים לדגימה שהוצאו משימוש (temperature,‏ top_k,‏ top_p): המערכת מתעלמת מהפרמטרים האלה. במקום זאת, אתם יכולים לשלוט בדטרמיניזם באמצעות thinking_level (LOW,‏ MEDIUM,‏ HIGH) ו-response_schema או json_schema.
  • פרמטרים לא נתמכים (frequency_penalty,‏ presence_penalty,‏ candidate_count): העברת frequency_penalty,‏ presence_penalty או candidate_count תגרום לשגיאת API פעילה. הסירו אותם מקוד הלקוח הקודם.

  • כללים מחמירים לקריאה להפעלת פונקציות: תור של FunctionResponse חייב להתאים באופן מדויק ל-id, ל-name ולמספר ההפעלות של ה-FunctionCall הקודם.

    • נכסים מולטי-מודאליים: תמיד צריך למקם נכסים מולטי-מודאליים בתוך המטען הייעודי (payload) של התגובה.
    • עיצוב וטקסט לפני הכלי: מעצבים את ההוראות בשורה באמצעות \n\n. אם נתקלתם בשגיאות Malformed_Function_Call שקשורות לטקסט שלפני הכלי, נקו את ההערות שמופיעות לפני קריאות API לכלי.

    • כדי להעביר הערות עבודה או עדכוני סטטוס לפני קריאת API לכלי, צריך להוסיף אותם לקריאה ייעודית לפונקציה update() במקום להפיק XML או טקסט גולמי:

      {
  "name": "update",
  "description": "Update working notes before tool execution",
  "parameters": {
    "type": "OBJECT",
    "properties": {
      "previous_step": {"type": "STRING"},
      "plan": {"type": "STRING"},
      "next_step": {"type": "STRING"}
    },
    "required": ["previous_step", "plan", "next_step"]
  }
}

  • אימות רצף הצ'אט:

    • מטעני הנתונים של ההיסטוריה לא יכולים להסתיים בתור של התפקיד "model".
    • תשובות מודל מאוכלסות מראש לא נתמכות וצריך להסיר אותן כשמשדרגים.
    • תורות ריקים בהיסטוריית השיחות נמחקים באופן אוטומטי או גורמים לשגיאות אימות.

‫‎3.8 Flash מ-‎3.7 Flash או מ-‎3.6 Flash

כדי לעבור מגרסה ‎3.7 Flash או ‎3.6 Flash לגרסה ‎3.8 Flash:

  1. עדכון מזהה המודל: משנים את מחרוזת המודל בקריאות ל-API ל-gemini-3.8-flash.
  2. החלפת הפרמטר של תקציב החשיבה: מחליפים את ההגדרות של המספר השלם thinking_budget בערך enum של מחרוזת thinking_level שמוגדר לאחד מהערכים הבאים:
    • ‫HIGH: מומלץ לבדיקת איכות ויזואלית צפופה, זיהוי תנועה בשבריר שנייה (ספורט, עריכה) או חשיבה רציונלית רב-שלבית בסרטונים באורך של יותר מ-60 דקות.
    • ‫MEDIUM: רמת ההעמקה שמוגדרת כברירת מחדל. הרמה הזו מספקת איזון אופטימלי לשאלות ותשובות כלליות לגבי סרטונים, סיכום הרצאות ושליפת קליפים.
    • ‫LOW: מומלץ למשימות כמו חיפושים מהירים שמתמקדים בתמלילים או חילוץ בסיסי של מטא-נתונים.
  3. הסרת פרמטרים שהוצאו משימוש ולא נתמכים:
    • הסרה של temperature, top_p ו-top_k.
    • הסרה של candidate_count, frequency_penalty ו-presence_penalty.
    • להסיר מהיסטוריית השיחות תשובות מודל מאוכלסות מראש.

רשימת משימות מסכמת למפתחים

מקורות מידע נוספים