Google lancia Gemini 3: perché l'intelligenza artificiale sale di livello

A quasi due anni dall’avvio dell’“era Gemini”, Google compie un ulteriore salto generazionale presentando Gemini 3, il modello più avanzato mai sviluppato da DeepMind. L’obiettivo non è solo incrementare prestazioni e capacità agentiche, ma ridefinire le modalità con cui persone, sistemi e intelligenza artificiale interagiscono, abilitando applicazioni che spaziano dall’apprendimento multimodale alla pianificazione autonoma di lungo periodo.

Dalla multimodalità alla comprensione del contesto: un percorso in evoluzione continua

Ogni generazione di Gemini è stata progettata per superare la precedente su tre assi strategici: multimodalità nativa, ragionamento complesso e abilità agentiche.

• Gemini 1 ha introdotto la capacità di elaborare testo, immagini, audio, video e codice all’interno di un unico modello.
• Gemini 2 ha posto le basi dell’intelligenza agentica, offrendo strumenti per la pianificazione, l’esecuzione autonoma di task e una finestra di contesto estesa.
• Gemini 3, oggi, unifica tutti questi elementi e li porta oltre: il modello non si limita a comprendere input multimodali, ma riesce a interpretarli in maniera profonda, cogliendo sfumature, intenzioni e significati impliciti. Una vera evoluzione dalla semplice lettura dei contenuti alla capacità di comprendere “cosa c’è dietro”.

Il CEO di Google, Sundar Pichai, e gli ingegneri dell’azienda snocciolano una serie di dati che mostrano come Gemini 3 mostri risultati assimilabili alle elaborazioni proprie della conclusione di un ciclo di studio accademico. Allo stesso tempo, il nuovo modello AI si mette in evidenza per le sue capacità di comprensione multimodale, assicura un’elevata affidabilità fattuale ed è presentato come nuovo riferimento per il ragionamento matematico avanzato.

Ne consegue non soltanto una maggiore accuratezza: la qualità delle risposte appare più concisa, meno ridondante, orientata alla rilevanza e alla sintesi informativa. Gemini 3 Pro è pensato per comportarsi come un vero “partner” (Google non usa la parola “copilota” per ovvi motivi…), capace di fornire intuizioni e analisi anziché limitarsi alla generazione di testo.

Gemini 3 Deep Think: il modello giusto per gestire problemi di alto profilo

Google spiega che la modalità Deep Think rappresenta il livello più avanzato del modello e introduce un ulteriore incremento in termini di capacità simil-cognitive.

Deep Think, infatti, è progettato per affrontare problemi di frontiera, che richiedono astrazione, costruzione di modelli mentali, simulazioni e ragionamenti concatenati. È una modalità rivolta a casi d’uso professionali, scientifici e di alto profilo: Google sta rilasciando questa nuova modalità gradualmente, dopo una fase di valutazione di sicurezza particolarmente attenta.

Apprendere: Gemini 3 fa perno sulla multimodalità profonda

Con una finestra di contesto fino a 1 milione di token e la capacità di combinare testo, video, audio, immagini e codice, Gemini 3 diventa un tutor universale (guardate i tanti esempi pratici proposti da Google):

• Crea libri di ricette familiari digitalizzando testi manoscritti multilingue.
• Analizza video complessi o lezioni universitarie e li trasforma in schemi interattivi, flashcard o simulazioni visuali.
• Svolge analisi tecniche: dall’andamento di un match sportivo alla spiegazione dei processi biochimici.

La AI Mode in Google Search, ovvero nel motore di ricerca Google, sfrutta proprio Gemini 3 per generare visualizzazioni immersive e strumenti dinamici costruiti in tempo reale sulla base delle query dell’utente.

Costruire: la nuova generazione di coding agentico

Secondo Google, Gemini 3 porta il coding autonomo a un nuovo livello grazie a performance ai massimi livelli.

Gli sviluppatori possono usare il modello in Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, nel nuovo Google Antigravity (ne parliamo più avanti) e con le piattaforme di terze parti come GitHub, JetBrains, Cursor, Replit.

Gemini 3 non scrive solo codice: costruisce interfacce Web interattive, videogame 3D, simulazioni fisiche e mondi grafici complessi tramite prompt scritti in linguaggio naturale.

Pianificare: decision-making e automazione

Il terzo pilastro su cui poggia il nuovo modello Gemini 3 ha a che fare con le attività di pianificazione.

Gemini 3 può organizzare posta e documenti, prenotare servizi, coordinare attività lunghe attraverso decine di passaggi, svolgere automazioni orientate a risultati misurabili. Queste funzionalità sono già disponibili nel Gemini Agent per gli abbonati Google AI Ultra.

Google Antigravity: il nuovo ambiente di sviluppo agent-first

Tra le innovazioni più significative a corollario del rilascio di Gemini 3 c’è Google Antigravity, una piattaforma progettata intorno al concetto di agente AI (download gratuito) compatibile con Windows, macOS e Linux.

Non è un semplice IDE con assistenza che deriva dai modelli generativi: è un ambiente in cui l’agente AI pianifica, scrive codice, usa browser e terminale, verifica e corregge autonomamente i risultati. È una nuova concezione del processo di sviluppo, in cui la AI non è un assistente ma un vero e proprio co-developer.

L’inizio di una nuova fase evolutiva

Gemini 3 segna l’inizio di una nuova era per l’AI di Google. Non è solo un modello più grande: è un sistema più intelligente, più affidabile, più capace di agire e comprendere l’”intento” umano.

Le sue applicazioni toccano l’apprendimento, la produttività, la ricerca scientifica, lo sviluppo software e la pianificazione autonoma. Nei prossimi mesi arriveranno nuovi modelli della serie Gemini 3 e un ampliamento delle funzionalità agentiche.

Ciò che emerge è che Google sta costruendo non soltanto un modello, ma un’infrastruttura cognitiva destinata a diventare la base per l’AI dei prossimi anni.

Per adesso, Gemini 3 introduce anche miglioramenti concreti sul versante della sicurezza: riduzione della tendenza a compiacere l’utente, maggiore resistenza ai tentativi di prompt injection, difese rafforzate contro l’abuso in ambito cyber. Oltre ai test interni, Google ha collaborato con UK AISI, Apollo, Vaultis, Dreadnode e altri esperti indipendenti in cybersecurity e AI safety.