Autore: Miao Zheng
Google ha fatto finta di dormire per 8 mesi, poi ha lanciato improvvisamente una bomba: Gemini 3 Pro.
Finalmente Google ha rilasciato Gemini 3 Pro, in modo molto improvviso e anche piuttosto "sottotono".
Sebbene Google avesse già presentato il modello di editing immagini Nano Banana prima di Gemini 3 Pro, guadagnando così un po' di visibilità, nel campo dei modelli fondamentali Google era rimasta silenziosa troppo a lungo.
Negli ultimi mesi, tutti discutevano delle novità di OpenAI o si meravigliavano del dominio di Claude nel campo del codice, ma nessuno menzionava Gemini, che non aveva ricevuto aggiornamenti di versione da 8 mesi.
Anche se il business cloud e i risultati finanziari di Google sono eccellenti, nel nucleo della comunità degli sviluppatori AI la presenza di Google si è progressivamente affievolita.
Fortunatamente, dopo averlo provato subito, abbiamo scoperto che Gemini 3 Pro non ci ha delusi.
Ma è ancora troppo presto per trarre conclusioni. Perché il settore AI ha già superato la fase in cui si impressionava con il numero di parametri: ora la competizione è sulle applicazioni, sulla realizzazione pratica e sui costi.
Resta da vedere se Google saprà adattarsi alla nuova versione e al nuovo ambiente.
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Ho chiesto a Gemini 3 Pro di descriversi in una frase, e questa è stata la sua risposta.
“Non sono più impaziente di dimostrare al mondo quanto sono intelligente, ma inizio a riflettere su come posso essere più utile.” — Gemini 3 Pro
Nella classifica LMArena, Gemini 3 Pro ha raggiunto la vetta con un punteggio Elo di 1501, un nuovo record nella valutazione delle capacità complessive dei modelli AI. Un risultato eccellente, tanto che anche Altman si è congratulato su Twitter.
Nel test di matematica, il modello ha raggiunto il 100% di accuratezza nella modalità di esecuzione del codice dell'AIME2025 (American Invitational Mathematics Examination). Nel test di conoscenza scientifica GPQADiamond, Gemini 3 Pro ha ottenuto un'accuratezza del 91,9%.
I risultati del MathArenaApex mostrano che Gemini 3 Pro ha ottenuto un punteggio del 23,4%, mentre gli altri modelli principali sono generalmente sotto il 2%. Inoltre, nel test chiamato Humanity'sLastExam, il modello ha raggiunto un punteggio del 37,5% senza l'uso di strumenti.
In questo aggiornamento, Google ha introdotto una funzione di generazione del codice chiamata “vibecoding”. Questa funzione consente agli utenti di descrivere le proprie esigenze in linguaggio naturale, e il sistema genera il codice e l'applicazione corrispondenti.
Nel test dell'ambiente di programmazione Canvas, dopo che l'utente ha descritto “crea un ventilatore elettrico con velocità regolabile”, il sistema ha generato in circa 30 secondi un codice completo con animazione di rotazione, cursore di controllo della velocità e pulsante di accensione.
Tra i casi ufficialmente presentati c'è anche una simulazione visiva del processo di fusione nucleare.
Per quanto riguarda le modalità di interazione, Gemini 3 Pro ha aggiunto la funzione “GenerativeUI”. Diversamente dagli assistenti AI tradizionali che restituiscono solo risposte testuali, questo sistema può generare automaticamente layout di interfaccia personalizzati in base alle richieste.
Ad esempio, quando un utente pone domande sulla computazione quantistica, il sistema può generare un'interfaccia interattiva con spiegazioni concettuali, grafici dinamici e link a pubblicazioni correlate.
Per la stessa domanda, il sistema genera layout diversi a seconda del pubblico: ad esempio, spiegando lo stesso concetto a bambini e adulti, l'approccio sarà differente. Per i bambini sarà più carino, per gli adulti più semplice e diretto.
La funzione Visual Layout disponibile su Google Labs mostra l'applicazione di queste interfacce: gli utenti possono ottenere layout in stile rivista, con immagini, moduli e elementi UI regolabili.
Il rilascio include anche il sistema di agenti intelligenti chiamato Gemini Agent, attualmente in fase sperimentale. Questo sistema può eseguire compiti multi-step e connettersi a servizi Google come Gmail, Google Calendar e Reminders.
Nello scenario di gestione della posta in arrivo, il sistema può filtrare automaticamente le email, segnare le priorità e redigere risposte. Un altro scenario è la pianificazione di viaggi: l'utente fornisce solo la destinazione e il periodo, il sistema consulta il calendario, cerca voli e hotel e aggiunge l'itinerario. Attualmente questa funzione è disponibile solo per gli abbonati Google AI Ultra negli Stati Uniti.
Per quanto riguarda l'elaborazione multimodale, Gemini 3 Pro è costruito su un'architettura di esperti misti sparsi, supportando input di testo, immagini, audio e video. La finestra di contesto del modello è di 1 milione di token, il che significa che può gestire documenti o contenuti video molto lunghi.
Il test del professor Mark Humphries della Wilfrid Laurier University in Canada mostra che il modello ha un tasso di errore di carattere dello 0,56% nel riconoscimento di manoscritti del XVIII secolo, riducendo l'errore del 50-70% rispetto alla versione precedente.
Google afferma che i dati di addestramento includono documenti pubblici online, codice, immagini, audio e video, e che la fase di post-addestramento utilizza tecniche di reinforcement learning.
Google ha anche lanciato una versione ottimizzata chiamata Gemini 3 Deep Think, progettata per compiti di ragionamento complessi. Questa modalità è attualmente in fase di valutazione della sicurezza e sarà disponibile nelle prossime settimane per gli abbonati Google AI Ultra.
Nella modalità AI di Google Search, gli utenti possono cliccare sulla scheda “thinking” per vedere il processo di ragionamento. Rispetto alla modalità standard, la modalità Deep Think esegue più passaggi di analisi prima di generare una risposta.
Oltre alle informazioni ufficiali, ho confrontato Gemini 3 Pro con ChatGPT-5.1.
Il primo confronto riguarda la generazione di immagini.
Prompt: Generami un iPhone17
ChatGPT-5.1
Gemini 3 Pro
Soggettivamente, ChatGPT-5.1 soddisfa meglio le mie esigenze, quindi in questo round vince ChatGPT-5.1.
Il secondo confronto riguarda il livello degli agenti intelligenti di entrambi.
Prompt: Analizza il profilo WeChat “Alphabet List” e commenta il suo livello
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
Anche se soggettivamente preferisco l'interpretazione di Gemini 3 Pro, è troppo entusiasta; ChatGPT-5.1 invece riesce a individuare anche le carenze, risultando più obiettivo e realistico.
L'ultimo confronto riguarda la capacità di programmazione, che è attualmente il focus di tutti i grandi modelli.
Ho scelto un progetto molto popolare su GitHub chiamato LightRAG. Integra strutture grafiche per migliorare la consapevolezza del contesto e l'efficienza del recupero delle informazioni, migliorando così la generazione aumentata dal recupero, con maggiore accuratezza e tempi di risposta più rapidi. Indirizzo del progetto
Prompt: Parlami di questo progetto
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
Allo stesso tempo, Gemini 3 Pro ha ricevuto anche valutazioni molto positive dagli addetti ai lavori.
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Anche se il rilascio di Gemini 3 Pro è stato molto sottotono, in realtà Google lo aveva preparato da tempo.
Nella call sugli utili del terzo trimestre, il CEO di Google Pichai ha detto: “Gemini 3 Pro sarà rilasciato nel 2025.” Nessuna data precisa, nessun dettaglio, ma così è iniziata una grande campagna di marketing nel settore tecnologico.
Google ha continuato a mandare segnali per mantenere alta l'attenzione della comunità AI, ma si è sempre rifiutata di fornire una data di rilascio certa.
Da ottobre, sono iniziate a circolare varie “fughe di notizie”. Dal 23 ottobre è iniziato a circolare un calendario interno con uno screenshot che indicava “Gemini 3 Pro Release” il 12 novembre.
Alcuni sviluppatori attenti hanno anche trovato la dicitura “gemini-3-pro-preview-11-2025” nella documentazione API di Vertex AI.
Subito dopo, su Reddit e X sono apparsi vari screenshot. Alcuni utenti hanno affermato di aver visto il nuovo modello nello strumento Gemini Canvas, altri hanno trovato identificativi di modello anomali in alcune versioni dell'app mobile.
Poi, questi dati di test hanno iniziato a circolare sui social media.
Queste “fughe di notizie” sembrano casuali, ma in realtà sono state una campagna di riscaldamento ben orchestrata.
Ogni fuga di notizie mostrava al momento giusto una delle capacità chiave di Gemini 3 Pro, e ogni discussione aumentava le aspettative. L'atteggiamento degli account ufficiali Google era intrigante: condividevano le discussioni della community, usavano espressioni come “in arrivo” per creare suspense, e persino i dirigenti dei laboratori AI di Google rispondevano ai tweet sulle previsioni della data di rilascio con due emoji “pensierose”, ma senza mai fornire una data precisa.
Dopo quasi un mese di riscaldamento, Google ha finalmente presentato il nuovo Gemini 3 Pro. Tuttavia, nonostante le sue prestazioni potenti, la frequenza degli aggiornamenti di Google lascia un po' a desiderare.
Già a marzo di quest'anno, Google aveva rilasciato la versione preview di Gemini 2.5 Pro, seguita da altre versioni preview derivate come Gemini 2.5 Flash. Fino all'uscita di Gemini 3 Pro, la serie Gemini non aveva ricevuto alcun aggiornamento di versione.
Ma i concorrenti di Google non aspettano Gemini.
OpenAI ha lanciato GPT-5 il 7 agosto e lo ha aggiornato a GPT-5.1 il 12 novembre. In questo periodo, OpenAI ha anche lanciato il proprio browser AI Atlas, puntando direttamente al cuore di Google.
Anthropic ha iterato ancora più rapidamente: il 24 febbraio ha rilasciato Claude 3.7 Sonnet (il primo modello di ragionamento ibrido), il 22 maggio Claude Opus 4 e Sonnet 4, il 5 agosto Claude Opus 4.1, il 29 settembre Claude Sonnet 4.5 e il 15 ottobre Claude Haiku 4.5.
Questa serie di offensive ha colto Google un po' di sorpresa, ma per ora sembra che Google abbia resistito.
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Il motivo principale per cui Google ha impiegato 8 mesi per aggiornare Gemini 3 Pro potrebbe essere legato ai cambiamenti di personale.
Tra luglio e agosto 2025, Microsoft ha lanciato una forte campagna di reclutamento contro Google, riuscendo ad assumere oltre 20 esperti e dirigenti chiave di DeepMind.
Tra questi c'erano Dave Citron, Senior Director of Product di DeepMind, responsabile della realizzazione dei prodotti AI principali, e Amar Subramanya, VP of Engineering di Gemini, uno dei principali responsabili ingegneristici del modello Gemini di Google.
D'altra parte, il team di Nano Banana ha dichiarato che dopo il rilascio di Gemini 2.5 Pro, Google si è concentrata a lungo sull'AI generativa di immagini, rallentando così l'aggiornamento dei modelli fondamentali.
Google ritiene che solo superando tre grandi sfide nel campo della generazione di immagini — coerenza dei personaggi (Character Consistency), editing contestuale (In-context Editing) e rendering del testo (Text Rendering) — si possa migliorare davvero la performance dei modelli fondamentali.
Il team di Nano Banana afferma che il modello non solo deve “disegnare bene”, ma soprattutto deve “capire il linguaggio umano” ed essere “controllabile”, così che l'AI generativa di immagini possa davvero entrare nella fase di applicazione commerciale.
Guardando ora a Gemini 3 Pro, è una risposta sufficiente, ma in questo campo AI dove ogni secondo conta, la sufficienza non basta più.
Dal momento che Google ha scelto di consegnare il compito ora, deve essere pronta ad affrontare i giudici più severi: utenti e sviluppatori che sono già stati abituati dai prodotti concorrenti. I prossimi mesi non saranno una gara di parametri del modello, ma una lotta per la capacità di integrazione dell'ecosistema. Questo elefante chiamato Google non solo deve imparare a ballare, ma deve ballare più velocemente di tutti gli altri.
