नई दिल्ली। Google ने Gemini 3.8 श्रृंखला के तहत दो नए कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल—Gemini 3.8 Flash और Gemini 3.8 Flash Cyber—पेश किए हैं। कंपनी ने इन्हें अब तक के अपने सबसे सक्षम कोडिंग और तार्किक क्षमता वाले मॉडलों में शामिल बताया है। खास बात यह है कि नया संस्करण पिछले मॉडल की तेज गति और अपेक्षाकृत कम लागत को बनाए रखते हुए सामान्य उपयोग और साइबर सुरक्षा के लिए अलग-अलग क्षमताओं के साथ पेश किया गया है।
Google के अनुसार दोनों मॉडल एक साझा बुद्धिमान आधार पर तैयार किए गए हैं, जिसे साइबर सुरक्षा से जुड़े प्रशिक्षण के जरिए और मजबूत किया गया है। इनमें ऐसे स्वायत्त तंत्रों का इस्तेमाल किया गया है जो बार-बार अपने प्रदर्शन का आकलन करते हैं और उसके आधार पर परिणामों को बेहतर बनाने का प्रयास करते हैं। कंपनी का कहना है कि इससे जटिल कार्यों को कई चरणों में पूरा करने की क्षमता बढ़ी है।
Gemini 3.8 Flash को विशेष रूप से जटिल तार्किक समस्याओं, सॉफ्टवेयर विकास और स्वायत्त AI एजेंट से जुड़े कार्यों के लिए तैयार किया गया है। Google के मुताबिक, इसकी शुरुआती कीमत पिछले संस्करण के समान रखी गई है। इनपुट के 10 लाख टोकन के लिए कीमत 0.75 डॉलर और आउटपुट के 10 लाख टोकन के लिए 3.75 डॉलर बताई गई है।
Google के मुख्य कार्यकारी अधिकारी सुंदर पिचाई ने कहा कि 3.8 Flash, 3.7 Flash की तुलना में सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग, स्वायत्त कार्यों और बहु-चरणीय तर्क क्षमता में उल्लेखनीय सुधार करता है। उन्होंने दावा किया कि DeepSWE v1.1 परीक्षण में मॉडल ने जटिल इंजीनियरिंग समस्याओं को शुरू से अंत तक अपने स्तर पर हल करने में कई बड़े AI मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया और यह काम कम लागत में किया।
DeepSWE v1.1 एक ऐसा मूल्यांकन है, जिसमें लंबे और जटिल सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग कार्यों को पूरा करने की क्षमता परखी जाती है। Google का कहना है कि इस परीक्षण में Gemini 3.8 Flash ने कई बड़े अग्रणी AI मॉडलों को पीछे छोड़ा।
Algoritha Security Launches ‘Make in India’ Cyber Lab for Educational Institutions
Gemini 3.8 Flash Cyber को खास तौर पर साइबर सुरक्षा टीमों और डिजिटल प्रणालियों की सुरक्षा के लिए विकसित किया गया है। इसे Google के नए Fairwind कार्यक्रम के माध्यम से सत्यापित सुरक्षा विशेषज्ञों और संस्थानों को उपलब्ध कराया जा रहा है। कंपनी ने स्पष्ट किया है कि इस मॉडल के विकास में कमजोरियों का पता लगाने और उन्हें ठीक करने पर जोर दिया गया है, न कि आक्रामक साइबर हमलों के लिए तकनीक विकसित करने पर।
पिचाई के अनुसार, Gemini 3.8 Flash Cyber ने CyberGym नामक उद्योग परीक्षण में 86.2 प्रतिशत और CWE-Bench पर कमजोरियों को ठीक करने से जुड़े परीक्षण में 47.2 प्रतिशत अंक हासिल किए। Google के आंतरिक परीक्षण में 20 प्रोग्रामिंग भाषाओं में कमजोरियों की पहचान करने में इसकी सफलता दर 70 प्रतिशत से अधिक रही।
Google के दावे के मुताबिक, इन्हीं परीक्षणों में Anthropic के Opus 5 ने 83.8 प्रतिशत और GPT-5.6 Sol ने 83.6 प्रतिशत प्रदर्शन किया। हालांकि ये आंकड़े Google द्वारा बताए गए कंपनी के परीक्षण परिणाम हैं और अलग-अलग परीक्षण पद्धतियों के कारण इनकी स्वतंत्र तुलना सावधानी से किए जाने की जरूरत होगी।
कंपनी ने यह भी दावा किया कि Gemini 3.8 Flash Cyber को पहले ही वास्तविक साइबर सुरक्षा प्रणालियों में इस्तेमाल किया जा रहा है। Google की Chrome सुरक्षा टीम के परीक्षण में मॉडल ने Chrome ब्राउजर की वास्तविक सुरक्षा कमजोरियों के लिए बड़े वाणिज्यिक AI मॉडलों की तुलना में 2.6 गुना अधिक सही समाधान तैयार किए।
Google का कहना है कि इसी क्षमता के कारण सरकारी एजेंसियों और साइबर सुरक्षा क्षेत्र में काम करने वाले साझेदारों को Fairwind कार्यक्रम के जरिए मॉडल तक पहुंच दी जा रही है। नए मॉडल के साथ Google ने तेज, कम लागत वाले AI और साइबर सुरक्षा के बीच बढ़ते मेल को अपने Gemini विकास की अगली दिशा के रूप में पेश किया है।
