Google ha appena dato il via all'era Gemini 3 rilasciando Gemelli 3 Pro in anteprima, e i segnali iniziali sono inequivocabili: si tratta di un importante passo avanti nel ragionamento multimodale, negli agenti di codifica e nella comprensione del contesto a lungo termine. Il modello si posiziona come il modello di ragionamento e multimodale più efficiente di Google fino ad oggi, ottimizzato per flussi di lavoro agentici, codifica, attività a lungo contesto e comprensione multimodale. Viene fornito con una nuova modalità di ragionamento "Deep Think", presenta notevoli miglioramenti nei benchmark agentici/di codice (Terminal-Bench 2.0 quotato al 54.2%) ed è immediatamente utilizzabile tramite Google AI Studio, API (integrazioni Vertex AI) e strumenti per sviluppatori come Google Antigravity.
Che cos'è Gemini 3 Pro Preview?
Gemini 3 è presentato da Google come il membro di nuova generazione e più intelligente della famiglia Gemini, incentrato su un ragionamento più approfondito, una comprensione multimodale più ricca (testo, immagini, video, audio, codice) e un comportamento agentico migliore (modelli che pianificano e agiscono con strumenti).
Caratteristiche principali
- Comprensione multimodale nativa — progettato per accettare e gestire testo, immagini, audio e video contemporaneamente (inclusi input lunghi/video). Ideale per combinare documenti, screenshot, trascrizioni e video.
- Ampia finestra di contesto (fino a ~1,000,000 di token) — può acquisire/conservare nel contesto documenti estremamente lunghi, ampie basi di codice o ore di trascrizioni in un'unica sessione. Questo è un punto di forza fondamentale per la ricerca approfondita, la revisione del codice e la sintesi multi-documento.
- Capacità di utilizzo di agenti/strumenti — progettato per alimentare agenti autonomi in grado di richiamare strumenti, utilizzare terminali, gestire piani di attività e coordinare flussi di lavoro multi-step (utilizzato in Google Antigravity e altre integrazioni IDE). Questo lo rende particolarmente adatto per la codifica, l'orchestrazione e l'automazione multi-step.
- Ragionamento e codifica più forti — Google posiziona Gemini 3 Pro come il suo modello "pensante" migliore per attività di ragionamento complesso, matematica e programmazione (benchmark migliorati e prestazioni del terminale/strumento).
Quali sono le novità di Gemini 3 Pro rispetto a Gemini 2.5 Pro e altri?
Quali funzionalità sono state migliorate maggiormente?
Gemini 3 Pro è pubblicizzato come un importante passo avanti nel ragionamento (matematico e scientifico), nel ragionamento spaziale/visivo multimodale e nell'uso degli strumenti. Google evidenzia chiari progressi rispetto a Gemini 2.5 Pro nelle suite di benchmark e in attività agentive reali come la codifica e l'automazione dei terminali. Tra le principali metriche pubblicate dal team figurano:
| Punto di riferimento / compito | Gemini 3 Pro (segnalato) | Gemini 2.5 Pro (segnalato) | Gap assoluto (pp) |
|---|---|---|---|
| L'ultimo esame dell'umanità (ragionamento accademico, senza strumenti) | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| GPQA Diamond (QA scientifico/fattuale) | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025 (matematica, senza strumenti) | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| AIME con esecuzione di codice | 100.0% | (2.5 Pro: — ) | — (3 Pro ottiene il punteggio perfetto con l'esecuzione). |
| ARC-AGI-2 (rompicapi di ragionamento visivo) | 31.1% | 4.9% | +26.2 — guadagno multimodale molto elevato. |
| SimpleQA verificato (conoscenza parametrica) | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
Questi numeri indicano che Gemini 3 Pro è ottimizzato per il ragionamento multi-step, l'uso di strumenti complessi e attività multimodali strettamente integrate (ad esempio, la combinazione di frame video, il ragionamento sui grafici e la generazione di codice).
Strumenti di sviluppo agentic-first: Antigravity
Per dimostrare i flussi di lavoro agentici, Google ha rilasciato antigravità — un IDE "agent-first" che utilizza Gemini 3 Pro come base per flussi di lavoro di codifica multi-agente. Antigravity consente agli agenti di interagire direttamente con un editor, un terminale e un browser e di produrre "artefatti" (elenchi di attività, screenshot, record del browser) che documentano le azioni degli agenti, garantendo tracciabilità e riproducibilità nello sviluppo agentico. Questo rende Gemini 3 Pro molto più pratico per i flussi di lavoro degli sviluppatori reali rispetto ai modelli che si concentrano esclusivamente sulla generazione di testo.
Miglior utilizzo degli strumenti e codifica
Google segnala notevoli miglioramenti in un benchmark incentrato sul terminale (Terminal-Bench 2.0) che misura la capacità di un modello di utilizzare un computer tramite il terminale: punteggi Gemini 3 Pro 54.2% in quel test, un grande balzo in avanti rispetto alle precedenti versioni di Gemini, che indica un reale progresso nell'uso autonomo degli strumenti e nella generazione di codice.
solo quando viene richiesto di eseguire script, orchestrare strumenti o gestire attività di sviluppo in più fasi. In pratica, ciò significa meno allucinazioni quando il modello esegue comandi, una migliore gestione degli errori e una maggiore capacità di recupero da passaggi non riusciti.
Come si comporta Gemini 3 Pro nei benchmark
Google ha pubblicato un'ampia serie di benchmark comparativi nel post sul blog Gemini 3, che spaziano dal ragionamento NLP classico alla comprensione multimodale, dalla generazione di codice all'uso di strumenti agenti. I numeri chiave riportati direttamente da Google includono:
- LMArena: Gemini 3 Pro ha ottenuto un punteggio 1501 Elo, un piazzamento ai vertici della classifica competitiva (misurazione del ragionamento generale/qualità delle risposte nei confronti a coppie).
- MMMU-Pro (benchmark multimodale): 81% — un aumento considerevole rispetto ai modelli precedenti.
- Video-MMMU: 87.6% su attività multimodali basate sui video.
- SimpleQA verificato: 72.1% indicando miglioramenti nel controllo qualità fattuale per input complessi.
- Arena di WebDev: 1487 Elo (sviluppo web / ragionamento sul codice).
- Terminal-Bench 2.0 e SWE-bench verificati: grandi progressi nell'uso degli strumenti agenti e nelle prestazioni degli agenti di codifica.
- Pensiero profondo: ulteriori miglioramenti nei test di massima difficoltà (ad esempio, l'ultimo esame dell'umanità è migliorato dal 37.5% al 41.0% in Deep Think su alcuni parametri come riportato).
Tutto ciò indica un modello ottimizzato per la profondità piuttosto che per la semplice generazione di testo superficiale.
Quindi: sì, Gemini 3 Pro si colloca costantemente ai vertici in molti test odierni, ma il "crush" dipende dal compito. Per la pura generazione di codice, alcuni concorrenti rimangono testa a testa; per la sintesi a contesto lungo, matematica e multimodale, Gemini 3 Pro viene spesso indicato come il migliore della categoria nelle esecuzioni di inizio novembre/novembre 2025.
Come puoi accedere all'anteprima di Gemini 3 Pro?
Punti di ingresso ufficiali
Google ha reso disponibile in anteprima Gemini 3 Pro su diverse superfici:
- App Gemini (utenti consumer/Pro): Il modello verrà implementato nell'app Gemini nell'ambito del lancio dell'era "Gemini 3".
- API Google AI Studio/Gemini Developer: Gli sviluppatori possono sperimentare tramite AI Studio e la Gemini Developer API. L'API dispone di interfacce REST e SDK e supporta funzionalità avanzate come la chiamata di funzioni e lo streaming.
- Vertex AI (Google Cloud): Aziende e team possono accedere a Gemini 3 Pro tramite Vertex AI per flussi di lavoro di produzione e MLOps. Vertex supporta esempi di Python, Node, Java, Go e curl.
- Integrazioni di terze parti (CometAPI): CometAPI fornisce l'accesso all'API Gemini 3 Pro, con il nome della chiamata gemini-3-pro-preview. ConeAPI t offrire un prezzo molto più basso rispetto al prezzo ufficiale per aiutarti a integrarti.
Avvio rapido: esempio Python (modello SDK ufficiale)
Di seguito è riportato un esempio Python minimo e pratico adattato dalla guida rapida Gemini di Google che dimostra come chiamare l'API Gemini tramite il client GenAI di Google. Sostituisci GEMINI_API_KEY con la tua chiave API ottenuta da Google AI Studio o dal tuo progetto GCP.
# Example: call Gemini 3 Pro Preview using Google GenAI Python SDK
# Requires: pip install google-generativeai
import os
from google import genai
# Set API key in environment:
# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client() # client picks up GEMINI_API_KEY from env
# Use the preview model identifier. The exact model ID may vary; use the ID listed in the API docs.
model_id = "gemini-3-pro-preview" # or "gemini-3-pro" depending on availability
prompt = """
You are an assistant that writes a short Python function to fetch JSON from a URL,
handle HTTP errors, and return parsed JSON or None on failure.
"""
resp = client.models.generate_content(model=model_id, contents=prompt)
print("MODEL RESPONSE:\n", resp.text)
Se scegli CometAPI, sostituisci url con https://api.cometapi.com/v1/chat/completions e al key con la chiave ottenuta da CometAPI.
Come ottenere i migliori risultati: modelli rapidi e suggerimenti
Utilizzare la modalità "pensiero" per problemi difficili
Se stai risolvendo ragionamenti progressivi o attività matematiche/di codice complesse, abilita la variante "pensante" dell'anteprima (se disponibile): assegna più passaggi di ragionamento interno e spesso produce soluzioni più affidabili su attività in più fasi. Controlla i nomi dei modelli per un -thinking suffisso nella console.
Chiamata di funzioni e orchestrazione degli strumenti
Utilizza funzioni dichiarate (chiamate di funzioni Vertex AI/GenAI) per ottenere output affidabili e strutturati e per ridurre le allucinazioni. Lascia che il modello proponga chiamate di funzione ed eseguale in modo deterministico nel tuo ambiente. La documentazione sulle chiamate di funzione include esempi per la restituzione di argomenti JSON tipizzati che puoi eseguire in sicurezza.
Messa a terra quando hai bisogno di fatti aggiornati
Se la tua app si basa su dati web aggiornati, utilizza il web grounding, ma fai attenzione ai costi e ai limiti di velocità dei prompt grounded. Il grounding è potente: consente a Gemini di interrogare la Ricerca o Maps, ma ogni prompt grounded può alterare le caratteristiche di fatturazione e latenza.
Come si comporta Gemini 3 Pro in attività del mondo reale (casi d'uso)
Generazione di codice e produttività degli sviluppatori
Gemini 3 Pro migliora il ragionamento multi-file, il contesto di repository esteso e la sintesi di test/documentazione insieme al codice. Abbinato alla chiamata di funzioni e a un agente terminale, può supportare e convalidare progetti di medie dimensioni più velocemente rispetto ai modelli precedenti. I test della community mostrano punteggi di codifica LiveCodeBench/Elo elevati.
Flussi di lavoro di ricerca e STEM
La capacità di Deep Think del modello e il suo budget di ragionamento più ampio lo rendono adatto ad attività di ricerca che richiedono derivazioni matematiche in più fasi, sintesi di dataset o riassunti di articoli multi-file. I primi risultati di benchmark lo collocano al vertice o quasi per molti dataset STEM.
Progettazione dei contenuti, flussi di lavoro creativi multimodali
Gli output multimodali e l'integrazione con Veo/Whisk/Flow di Gemini 3 Pro lo rendono una scelta ideale per flussi di lavoro che combinano testo, immagini e video, dagli storyboard di marketing alle bozze video automatizzate. Google include alcuni strumenti per i creatori in AI Ultra per i creatori che desiderano i limiti più elevati.
Conclusione: Gemini 3 Pro surclassa gli altri modelli?
L'anteprima di Gemini 3 Pro rappresenta un importante passo avanti. In un'ampia gamma di benchmark e nei primi test reali, si è dimostrato spesso... cavi o legami i migliori modelli disponibili alla fine del 2025, in particolare:
- Ragionamento complesso (matematica/STEM)
- Comprensione e sintesi multimodale
- Flussi di lavoro agentici e chiamata di funzioni
Tuttavia, il margine varia a seconda dell'attività. Per alcune attività definite in modo ristretto (alcuni stili di scrittura creativa o conoscenze di dominio molto specialistiche), altri modelli competitivi possono comunque essere competitivi o preferibili a seconda del rapporto costo/latenza e dell'adattamento all'ecosistema. Benchmark e punteggi trapelati suggeriscono che Gemini 3 Pro si classifica spesso al primo posto, ma il "crushing" dipende dall'attività: per molti casi d'uso aziendali e di sviluppo, Gemini 3 Pro è ora il primo modello da valutare.
Come iniziare con CometAPI
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