AI巨头再“互卷”：Google发布Gemini 3.8，Meta推出Muse Spark 1.3

近日，AI大模型市场迎来密集更新。Anthropic、Google和Meta接连发布新模型，竞争焦点从单纯比拼模型智力，转向编码、Agent和复杂任务执行等实际工作能力。

Google：发布 Gemini 3.8 Flash 及 Cyber 版

Google 推出 Gemini 3.8 Flash，支持100万Token上下文，提供低、中、高三档推理强度，以平衡性能、延迟与成本。该模型在软件工程、Agent任务和多步骤推理上表现优异，第三方测试显示其最高推理强度得分达59分。Google建议对算力敏感的场景选择较低推理强度或继续使用3.7 Flash。
同时发布的 Gemini 3.8 Flash Cyber 专用于网络安全防御，具备发现与自动修复漏洞的能力。在漏洞修复测试中表现接近前沿模型且成本更低，目前仅通过 Fairwind Program 向受信任的防御者开放。

Meta：推出 Muse Spark 1.3

Meta 发布 Muse Spark 1.3，继续围绕 Agent 和编程能力加码。新模型针对长周期编码和复杂任务优化，能在一个对话线程中处理多个工作流，主动修正计划并记住上下文。
在效率方面，相比上一代，Muse Spark 1.3 的工具调用次数减少约20%，Token使用量减少约25%。此外，模型增强了安全能力，包括对抗提示词注入及高风险操作确认。目前已上线 Muse Code 和 Meta Model API。

竞争转向“干活能力”

这轮新品发布表明，大模型竞争已进入新阶段。Claude Fable 5.1 主打复杂推理与专业知识；Gemini 3.8 Flash 兼顾智能与性价比；Muse Spark 1.3 则聚焦长任务执行效率与成本控制。未来的核心在于谁能率先让 Agent 在真实工作流中干得更久、更稳、更快且成本可控。