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Gemini 3.8 Flash

RaisonnementPoids fermés
Intelligence
30,1
Rang 116 sur 768 modèles mesurés
Coding
74,1
Rang 34 sur 299 modèles mesurés
Prix/1M
1,50 $
Rang 462 sur 726 modèles mesurés
Fenêtre de contexte
1 M
Rang 90 sur 1296 modèles mesurés
Coût par tâche
6,26 $
Rang 204 sur 218 modèles mesurés

Gemini 3.8 Flash (Medium) obtient 30,1 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis, au 116e rang sur 768 modèles mesurés. Les modèles au score le plus proche sont DeepSeek V4 Pro 0424 (30,4), Claude Sonnet 4.6 (30,1) et MiMo-V2.6-Pro (29,9). À 1,50 $ par million de tokens (prix mélangé 3:1 entrée/sortie), il est moins cher que DeepSeek V4 Pro 0424 (1,77 $) et Claude Sonnet 4.6 (6 $), plus cher que MiMo-V2.6-Pro (0,544 $).

Indices Artificial Analysis
Moyen
Intelligence30,1
Rang 116 sur 768 modèles mesurés
Coding74,1
Rang 34 sur 299 modèles mesurés
Agentic39,7
Rang 46 sur 190 modèles mesurés
Niveaux de raisonnement
Chaque point est un niveau de raisonnement de ce modèle : plus de réflexion améliore souvent le score, mais coûte plus cher. Sélectionnez un point pour ouvrir ce niveau.
Intelligence Indexplus efficace ↗Coût par tâche
Indices par secteur
Performance par secteur mesurée par Artificial Analysis
Finance et comptabilité41,7
Rang 71 sur 241 modèles mesurés
Stratégie et opérations47,2
Rang 63 sur 241 modèles mesurés
Juridique41,6
Rang 73 sur 241 modèles mesurés
Santé et médecine38,3
Rang 70 sur 185 modèles mesurés
Ingénierie37,5
Rang 78 sur 240 modèles mesurés
Économie39,9
Rang 99 sur 248 modèles mesurés
Benchmarks standard
GPQA Diamond93,5 %
Rang 14 sur 620 modèles mesurés
HLE42,1 %
Rang 80 sur 681 modèles mesurés
SciCode55,1 %
Rang 55 sur 248 modèles mesurés
AA-LCR84,0 %
Rang 12 sur 592 modèles mesurés
Terminal-Bench 2.183,9 %
Rang 34 sur 245 modèles mesurés
Terminal-Bench 4.019,7 %
Rang 77 sur 240 modèles mesurés
τ-Bench Banking45,8 %
Rang 14 sur 211 modèles mesurés
Modèles de niveau proche
Les modèles les plus proches sur l'Intelligence Index, une configuration par famille.

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