# A Google acabou de lançar um modelo de hacking. Aqui está a diferença.

Published: 2026-09-07

A Google lançou o Gemini 3.8 Flash (0,75$ entrada / 3,75$ saída, o preço duplica a 1 de janeiro) e o Gemini 3.8 Flash Cyber — um modelo de caça a vulnerabilidades que vende apenas a 650 "defensores de confiança" verificados — e quatro horas depois a Meta lançou o Muse Spark 1.3 com um escalão de "contribuinte" de 0,10$ por milhão, onde o desconto é a transcrição da sua sessão. Verificamos ambos contra o único benchmark que nenhuma das empresas escreveu. Veredito: ENVIAR.

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

## O que este vídeo aborda

- Google lança Gemini 3.8 Flash + Flash Cyber (86.2% CyberGym, Programa Fairwind)
- Meta lança Muse Spark 1.3: 1,25$/4,25$, ou 0,10$/0,20$ se a Meta puder treinar com ele
- Três sites criaram 215.128 páginas falsas de "melhor software"; Perplexity cita-os

## Transcrição traduzida

Traduzido da narração original em inglês. Áudio e legendas disponíveis são controlados pelo YouTube.

0:00 A Google lançou hoje o seu terceiro modelo Flash em seis semanas, mais uma versão treinada para hackear, e quatro horas depois a Meta lançou um modelo que custa dez cêntimos por milhão de tokens se deixar Zuckerberg ler o seu código, por isso a guerra de preços da IA agora tem uma divisão de cibersegurança. É quarta-feira, e a diferença é grande. O Gemini 3.8 Flash atingiu mil e cem pontos no Hacker News, o Muse Spark 1.3 levou quase mais setecentos, e entretanto, uma loja de pesquisa encontrou três websites que publicaram duzentos e quinze mil

0:28 páginas falsas de melhor software puramente para que a Perplexity as citasse. Também hoje: uma publicação a implorar-lhe para manter o seu Firefox obteve novecentos e oitenta e oito pontos, e a página de ajuda da Mistral sobre como optar por não ser treinado obteve quase quinhentos, principalmente de europeus a descobrir que a opção soberana treina com os seus prompts por predefinição. Neste vídeo: o que o Gemini 3.8 Flash realmente custa, o modelo de hacking que a Google só venderá a seiscentos e cinquenta parceiros, o escalão de dez cêntimos da Meta e o que ela realmente cobra, e o único benchmark que nenhuma das empresas escreveu.

0:59 É quarta-feira, 2 de setembro, e este é o The Daily Diff. O Gemini 3.8 Flash custa setenta e cinco cêntimos por milhão de tokens na entrada e três e setenta e cinco na saída, o mesmo que o 3.7 Flash de há três semanas, com uma nota de rodapé a dizer que o preço duplica a 1 de janeiro, o que é uma versão de avaliação gratuita com passos adicionais. Nos benchmarks do slide-deck, que são imbatíveis, ele pontua 54.9 por cento no HLE-Verified, o X diz que supera o Sol e o Opus 5 no Terminal-Bench, e Logan Kilpatrick publicou um 73.7 no DeepSWE, o único benchmark de codificação de longo prazo

1:29 que ainda não foi memorizado, alegadamente. Simon Willison pediu-lhe para criar algo "cool" em HTML e obteve uma simulação de partículas em treze segundos por 1.8 cêntimos, correndo a sessenta frames por segundo, porque o sessenta foi codificado na página. A própria publicação da Google explica os ganhos com uma frase que eu emolduraria: O 3.8 Flash trabalha mais. Executa passos de raciocínio extra, chama ferramentas iterativamente, e, cito, pode usar mais tokens, o que é jargão corporativo para o contador correr mais rápido. A diretoria independente do DeepSWE concorda em ambos os pontos: O Flash pontua setenta e quatro

2:02 por cento, empatado com o Opus 5 a um quinto do custo por tarefa, mas precisou de cento e sessenta e seis passos e cento e quarenta e três mil tokens de saída para chegar lá, mais do dobro do que o Sol gastou. A Artificial Analysis queimou cento e quarenta milhões de tokens e mil e setenta e oito dólares apenas para o classificar. Barato por token, "tagarela" por tarefa, e o primeiro token chega após doze segundos de pensamento. Depois, a metade interessante.

2:23 O Gemini 3.8 Flash Cyber é o mesmo modelo com os limites de segurança afrouxados para, cito, defensores de confiança, e Sundar diz que atinge 86.2 por cento no CyberGym, o benchmark para encontrar vulnerabilidades autonomamente. Ele também corrige: 47.2 por cento no CWE-Bench contra 47.8 para um modelo de ponta líder, a equipa do Chrome diz que produziu 2.6 vezes mais correções corretas do que modelos comerciais muito maiores, e os pesquisadores da nuvem da Google usaram-no para encontrar uma vulnerabilidade crítica em menos de duas horas, um trabalho que geralmente leva meses, ou um adolescente motivado.

2:54 A Google insiste que priorizou a correção em vez da exploração, que é a forma educada de dizer que o modelo pode absolutamente passar pelos buracos, eles simplesmente pediram para não o fazer. Então não o pode ter. O acesso é feito através de um novo Programa Fairwind: governos, infraestruturas críticas e seiscentos e cinquenta parceiros verificados com obrigatoriedade de autenticação de dois fatores. Todo laboratório de fronteira possui agora um modelo de hacking que não lhe venderá, e esta semana é um barato.

3:16 Quatro horas depois, a Meta lançou o Muse Spark 1.3, e Zuck chamou-lhe desempenho de fronteira quase demasiado barato para ser medido, o que é verdade, com um asterisco do tamanho de Menlo Park. O endpoint normal é um dólar e vinte e cinco cêntimos de entrada e quatro e vinte e cinco de saída, mais do que Gemini. O endpoint do contribuinte é dez cêntimos de entrada, vinte cêntimos de saída, leituras de cache a um quinto de cêntimo, até vinte vezes mais barato, e a única diferença é uma coluna que diz 'usado para melhorar os nossos produtos'.

3:40 Então o desconto é a transcrição da sua sessão, e, pela primeira vez, ninguém precisa de ler a licença, porque a Meta escreveu a licença como uma lista de preços. Comentário principal: é agora completamente óbvio o valor de roubar os meus tokens. O segundo comentário questiona quanto tempo até alguém extrair uma chave AWS de um modelo treinado em prompts de contribuidores. No próprio scorecard da Meta, o Spark 1.3 obtém 75.4 no DeepSWE, acima de Sol e Opus 5, e a Meta diz que usa vinte por cento menos chamadas de ferramentas

4:06 e vinte e cinco por cento menos tokens que o 1.2, a aposta exata oposta da Google, então hoje as duas maiores empresas de publicidade do mundo discordam sobre se falar mais é bom. Entretanto, a Trellner Research pediu à Perplexity o melhor software em trezentas e oitenta categorias e leu todas as citações: 59.8 por cento vieram de sites fora dos cem mil principais, a Wikipédia foi citada três vezes em sete mil e quinhentas, e três sites irmãos com duzentos e quinze mil

4:34 guias de compra gerados intitulam as suas páginas iniciais 'Facts and Grounding Page', endereçadas ao crawler, não a si. A guerra de SEO por IA começou, e a sua primeira arma é regex com um orçamento de marketing. São muitos preços para uma quarta-feira; se preferir ler isto a ouvir-me dizê-lo, o The Daily Diff chega à sua caixa de entrada todas as manhãs — gratuito em thedailydiff.dev, link abaixo. Então, o veredicto de hoje: SHIP IT. Gemini 3.8 Flash empata com Opus 5 no único quadro que a Google não escreveu,

5:00 por um quinto do preço. Basta ler a fatura dos tokens e os cabeçalhos das colunas da Meta. Esse é o The Daily Diff de hoje. Sou o Niko da Axrisi. FAZER MERGE COM RESPONSABILIDADE.

## Fontes

- [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