# Google właśnie wysłał model hakerski. Oto różnica.

Published: 2026-09-07

Google wysłał Gemini 3.8 Flash (0,75 USD wejście / 3,75 USD wyjście, cena podwaja się 1 stycznia) i Gemini 3.8 Flash Cyber — model do wyszukiwania luk, który sprzedaje tylko 650 sprawdzonym "zaufanym obrońcom" — a cztery godziny później Meta wysłała Muse Spark 1.3 z poziomem "współtwórcy" za 0,10 USD za milion, gdzie zniżka to transkrypt twojej sesji. Sprawdzamy oba wobec jednego benchmarku, którego żadna z firm nie stworzyła. Werdykt: SHIP IT.

Canonical: https://thedailydiff.dev/pl/video/2026-09-02-flash-cyber/

## Co obejmuje ten film

- Google wysyła Gemini 3.8 Flash + Flash Cyber (86.2% CyberGym, program Fairwind)
- Meta wysyła Muse Spark 1.3: 1,25 USD/4,25 USD, lub 0,10 USD/0,20 USD jeśli Meta może na nim trenować
- Trzy witryny stworzyły 215 128 fałszywych stron "najlepszego oprogramowania"; Perplexity je cytuje

## Przetłumaczona transkrypcja

Przetłumaczono z oryginalnej narracji angielskiej. Dostępne audio i napisy są kontrolowane przez YouTube.

0:00 Google wysłał dziś swój trzeci model Flash w ciągu sześciu tygodni, plus wersję wytrenowaną do hakowania, a cztery godziny później Meta wysłała model, który kosztuje dziesięć centów za milion tokenów, jeśli pozwolisz Zuckerbergowi czytać twój kod, więc wojna cenowa AI ma teraz dział cyberbezpieczeństwa. Jest środa, a różnica jest długa. Gemini 3.8 Flash zdobył jedenaście tysięcy punktów na Hacker News, Muse Spark 1.3 zdobył prawie siedemset więcej, a pomiędzy nimi, laboratorium badawcze znalazło trzy strony internetowe, które opublikowały dwieście piętnaście tysięcy

0:28 fałszywych stron o najlepszym oprogramowaniu, wyłącznie po to, by Perplexity je cytował. Również dziś: post błagający o zachowanie Firefoksa zdobył dziewięćset osiemdziesiąt osiem punktów, a strona pomocy Mistral dotycząca rezygnacji z treningu zdobyła prawie pięćset, głównie od Europejczyków odkrywających, że opcja suwerenna domyślnie trenuje na ich promptach. W tym filmie: ile faktycznie kosztuje Gemini 3.8 Flash, model hakerski, który Google sprzeda tylko sześciuset pięćdziesięciu partnerom, poziom dziesięciocentowy Meta i ile naprawdę pobiera, oraz jeden benchmark, którego żadna z firm nie stworzyła.

0:59 Jest środa, 2 września, i to jest The Daily Diff. Gemini 3.8 Flash to siedemdziesiąt pięć centów za milion tokenów wejściowych i trzy siedemdziesiąt pięć wyjściowych, tak samo jak 3.7 Flash sprzed trzech tygodni, z przypisem, że cena podwaja się 1 stycznia, co jest darmowym okresem próbnym z dodatkowymi krokami. Na niepokonanych benchmarkach z prezentacji, zdobywa 54,9 procent na HLE-Verified, X mówi, że bije Sol i Opus 5 na Terminal-Bench, a Logan Kilpatrick opublikował 73,7 na DeepSWE, jedynym benchmarku kodowania z długim horyzontem,

1:29 który jeszcze nie został zapamiętany, rzekomo. Simon Willison poprosił go o stworzenie fajnej rzeczy w HTML i otrzymał symulację cząstek w trzynaście sekund za 1,8 centa, działającą z sześćdziesięcioma klatkami na sekundę, ponieważ sześćdziesiąt było zakodowane na stałe w stronie. Własny post Google wyjaśnia zyski zdaniem, które oprawiłbym w ramkę: 3.8 Flash pracuje ciężej. Wykonuje dodatkowe kroki rozumowania, iteracyjnie wywołuje narzędzia, i, cytuję, może używać więcej tokenów, co w korporacyjnym języku oznacza, że licznik działa szybciej. Niezależna rada DeepSWE zgadza się w obu kwestiach: Flash zdobywa siedemdziesiąt cztery

2:02 procent, zrównując się z Opus 5 przy jednej piątej kosztów na zadanie, ale potrzebował stu sześćdziesięciu sześciu kroków i stu czterdziestu trzech tysięcy tokenów wyjściowych, aby to osiągnąć, ponad dwukrotnie więcej niż Sol. Artificial Analysis spalił sto czterdzieści milionów tokenów i tysiąc siedemdziesiąt osiem dolarów tylko po to, aby go ocenić. Tani na token, gadatliwy na zadanie, a pierwszy token pojawia się po dwunastu sekundach myślenia. Następnie ciekawa połowa.

2:23 Gemini 3.8 Flash Cyber to ten sam model z poluzowanymi zabezpieczeniami dla, cytuję, zaufanych obrońców, a Sundar mówi, że osiąga 86,2 procent na CyberGym, benchmarku dla autonomicznego znajdowania luk. Łata również: 47,2 procent na CWE-Bench wobec 47,8 dla wiodącego modelu frontier, zespół Chrome mówi, że wyprodukował 2,6 razy więcej poprawnych łatek niż znacznie większe modele komercyjne, a badacze chmurowi Google użyli go do znalezienia krytycznej luki w mniej niż dwie godziny, praca, która zazwyczaj zajmuje miesiące, lub jeden zmotywowany nastolatek.

2:54 Google upiera się, że priorytetem było naprawianie nad eksploatacją, co jest uprzejmym sposobem powiedzenia, że model może absolutnie przejść przez luki, po prostu poprosili go, żeby tego nie robił. Więc nie możesz go mieć. Dostęp odbywa się poprzez nowy program Fairwind: rządy, infrastruktura krytyczna i sześćset pięćdziesiąt sprawdzonych partnerów z obowiązkowymi uwierzytelnianie dwuskładnikowe. Każde laboratorium badawcze posiada teraz model hakerski, którego ci nie sprzeda, a w tym tygodniu to tani model.

3:16 Cztery godziny później Meta wydała Muse Spark 1.3, a Zuck nazwał to pionierską wydajnością prawie zbyt tanią, by ją mierzyć, co jest prawdą, z jedną gwiazdką wielkości Menlo Park. Normalny punkt końcowy to dolar dwadzieścia pięć za wejście i cztery dwadzieścia pięć za wyjście, więcej niż Gemini. Punkt końcowy dla kontrybutorów to dziesięć centów za wejście, dwadzieścia centów za wyjście, odczyty z pamięci podręcznej za jedną piątą centa, do dwudziestu razy taniej, a jedyną różnicą jest kolumna z napisem „użyto do ulepszenia naszych produktów”.

3:40 Więc zniżka to transkrypcja twojej sesji, i tym razem nikt nie musi czytać licencji, bo Meta napisała licencję jako cennik. Najlepszy komentarz: jest teraz całkowicie oczywiste, ile warte jest kradzież moich tokenów. Drugi komentarz zastanawia się, ile czasu minie, zanim ktoś wydobędzie klucz AWS z modelu przeszkolonego na podpowiedziach kontrybutorów. Według własnej punktacji Meta, Spark 1.3 uzyskuje 75.4 na DeepSWE, powyżej Sol i Opus 5, a Meta twierdzi, że używa o dwadzieścia procent mniej wywołań narzędzi

4:06 i o dwadzieścia pięć procent mniej tokenów niż 1.2, co jest dokładnym przeciwieństwem zakładu Google, więc dziś dwie największe firmy reklamowe na świecie nie zgadzają się co do tego, czy więcej rozmowy jest dobre. W międzyczasie Trellner Research poprosił Perplexity o najlepsze oprogramowanie w trzystu osiemdziesięciu kategoriach i przeczytał każde cytowanie: 59.8 procent pochodziło ze stron spoza stu tysięcy najlepszych, Wikipedia była cytowana trzy razy na siedem i pół tysiąca, a trzy siostrzane strony z dwustu piętnastoma tysiącami

4:34 wygenerowanych przewodników zakupowych zatytułowały swoje strony główne „Fakty i Uzasadnienie”, adresowane do crawlera, nie do ciebie. Wojna SEO z AI rozpoczęła się, a jej pierwszą bronią jest regex z budżetem marketingowym. To dużo metek z cenami na jedną środę; jeśli wolisz to przeczytać niż słyszeć, jak to mówię, The Daily Diff ląduje w twojej skrzynce pocztowej każdego ranka — za darmo na daily diff dot dev, link poniżej. Więc dzisiejszy werdykt: SHIP IT. Gemini 3.8 Flash dorównuje Opus 5 na jedynej tablicy, której Google nie napisał,

5:00 za jedną piątą ceny. Po prostu przeczytaj rachunek za tokeny i nagłówki kolumn Meta. To jest dzisiejszy The Daily Diff. Jestem Niko z Axrisi. Łącz odpowiedzialnie.

## Źródła

- [Introducing Gemini 3.8 Flash and 3.8 Flash Cyber](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/) — blog.google
- [Fairwind Program](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/fairwind-program/) — blog.google
- [DeepSWE v1.1 leaderboard](https://deepswe.datacurve.ai/) — deepswe.datacurve.ai
- [Artificial Analysis: Gemini 3.8 Flash](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-3-8-flash) — artificialanalysis.ai
- [Muse Spark 1.3 pricing](https://developer.meta.com/ai/models/muse-spark/) — developer.meta.com
- [Introducing Muse Spark 1.3](https://research.meta.ai/blog/introducing-muse-spark-1-3) — research.meta.ai
- [Hang on to Your Firefox](https://www.newsonaut.com/articles/hang-on-to-your-firefox) — www.newsonaut.com
- [Mistral: opting out of training](https://help.mistral.ai/en/articles/455207-can-i-opt-out-of-my-input-or-output-data-being-used-for-training) — help.mistral.ai
- [HN: Gemini 3.8 Flash](https://news.ycombinator.com/item?id=49537553) — news.ycombinator.com
- [HN: Muse Spark 1.3](https://news.ycombinator.com/item?id=49541256) — news.ycombinator.com
- [HN: 215,128 "best software" pages](https://news.ycombinator.com/item?id=49536375) — news.ycombinator.com