Recensione preliminare di Gemini 3 Pro – Prestazioni senza precedenti e capacità multimodali

Introduzione

Google AI Studio ha rilasciato silenziosamente un checkpoint preliminare di Gemini 3 Pro, suscitando entusiasmo tra sviluppatori e appassionati di IA. È accessibile tramite un test A/B che occasionalmente sostituisce il modello predefinito Gemini 2.5 Pro con la versione più recente; questo checkpoint (identificato da un ID di log di rete che inizia con 2HT) compare circa una volta ogni cinquanta richieste. Dopo una serie meticolosa di test, i risultati mostrano un salto significativo sia nella qualità della generazione sia nella funzionalità multimodale. Questo articolo riassume il processo di testing, mette in evidenza i risultati più sorprendenti e colloca Gemini 3 Pro nel contesto dei modelli leader attuali.

Accesso al checkpoint Gemini 3 Pro

• Apri Google AI Studio e seleziona Gemini 2.5 Pro come modello.
• Invia una richiesta; quando viene attivato un test A/B, il backend può fornire Gemini 3.0 Flash o Gemini 3.0 Pro.
• Verifica il modello controllando i log di rete alla ricerca di un ID checkpoint che inizi con 2HT.
• Poiché il checkpoint Pro appare raramente, sono necessari più tentativi per catturarlo e testarlo.

Metodologia di test

L’autore ha valutato il modello con un set curato di 13 prompt di uso generale che coprono generazione di layout, creazione grafica, simulazioni interattive, generazione di codice e compiti di ragionamento. Ogni prompt è stato eseguito in modalità single‑shot per imitare le interazioni tipiche degli utenti. Sono state registrate metriche di prestazione come fedeltà visiva, coerenza logica e latenza di risposta, e il consumo di token è stato stimato per valutare il prezzo rispetto ai modelli Google esistenti.

Risultati principali

1. Generazione di planimetria architettonica

Il modello ha prodotto una planimetria sorprendentemente coerente:

• Posizionamento corretto di ingresso, soggiorno, cucina e zona pranzo.
• Posizioni accurate delle porte e relazioni spaziali.
• Piccola imperfezione: il bagno è stato collocato nella parte anteriore, richiedendo di attraversarlo per raggiungere le altre stanze.

Nel complesso, si tratta della generazione architettonica più sensata osservata finora in qualsiasi modello di IA.

2. Panda SVG con hamburger

Un’illustrazione SVG fantasiosa mostrava un panda che interagiva dettagliato hamburger. Il rendering ha catturato particolari minuti e ha mantenuto la prospettiva corretta, dimostrando le capacità vettoriali del modello.

3. Pokéball renderizzata con Three.js

Il codice Three.js generato ha prodotto una Pokéball di alta qualità con illuminazione realistica. La scena ha mostrato:

• Shader dei materiali accurati.
• Illuminazione e ombre corrette.
• Integrazione fluida di elementi WebGL.

4. Partita di scacchi in autoplay

Gemini 3 Pro ha fornito un’interfaccia scacchistica completamente funzionale, senza il tipico schema di colori viola‑blu comune nei modelli precedenti. Miglioramenti notevoli includono:

• Un’estetica pulita e moderna.
• Rimozione e riposizionamento automatici dei pezzi dopo le catture.
• Animazioni fluide e UI reattiva.

5. Scena in stile Minecraft con estetica Kandinsky

Un prompt per un ambiente simile a Minecraft reso nello stile di Kandinsky ha prodotto:

• Alberi e terreno dettagliati.
• Coerenza stilistica tra i blocchi.
• Alteazioni in frame‑rate, indice di pipeline di rendering efficienti.

6. Simulazione di un giardino di farfalle

La simulazione ha mostrato una piacevole visuale di farfalle che svolazzano in un giardino. Sebbene competente, è rimasta al di sotto dell’output di fascia alta di GPT‑5, suggerendo margini di miglioramento negli effetti particellari dinamici.

7. Strumento CLI per conversione di immagini

L’interfaccia a riga di comando generata gestisce correttamente la conversione di formati immagine, sebbene la soluzione sia solida più che rivoluzionaria.

8. Script Blender per una Pokéball

Il modello ha scritto uno script Blender completo che:

• Modella la geometria della Pokéball.
• Configura luci e angoli di camera.
• Produce riflessi e ombreggiature realistiche, superando la qualità dei precedenti modelli Google e avvicinandosi al benchmark Opus.

9. Ragionamento e risoluzione di enigmi

Gemini 3 Pro ha eccelso in una serie di domande AIM e in un semplice enigma:

• Ha risposto correttamente a ogni domanda al primo tentativo, compito che solitamente richiede più tentativi a GPT‑4 o GPT‑5.
• Ha dimostrato un ragionamento logico superiore, superando Sonnet 4.5 di circa 25 % nella classifica interna dell’autore.

Prestazioni, prezzo e consumo di token

• I conteggi di token suggeriscono una struttura di costo comparabile al tier Sonnet di Google.
• Il modello mostra una latenza percepibile prima dell’emissione del primo token, indicando una fase interna di “riflessione” nonostante l’assenza di tracce esplicite di chain‑of‑thought.
• Considerato il rapporto qualità‑prezzo, Gemini 3 Pro verrebbe probabilmente posizionato come offerta premium, potenzialmente al pari del prezzo di Sonnet.

Confronto con i modelli concorrenti

Caratteristica	Gemini 3 Pro	Sonnet 4.5	GPT‑5 (Zenith)
Layout architettonico	Altamente coerente (piccolo problema bagno)	Moderato	Non disponibile
Rendering multimodale (SVG, 3D)	Eccellente, illuminazione dettagliata	Buono	Competitivo
Simulazioni interattive	UI scacchi, scena Minecraft, FPS fluido	Base	Avanzato
Accuratezza del ragionamento	Quasi perfetta sul set di test	75 % di Gemini 3 Pro	Comparabile
Latenza (primo token)	Leggero ritardo (thinking)	Più veloce	Variabile

Nel complesso, Gemini 3 Pro rappresenta un chiaro upgrade rispetto a Sonnet 4.5 e rivaleggia con le prestazioni del checkpoint non ancora rilasciato GPT‑5 Zenith, che non è ancora disponibile al pubblico.

Implicazioni per l’ecosistema Gemini 3

Il checkpoint preliminare indica che Google è vicino al lancio di una versione Gemini 3 Pro che alimenterà una gamma di prodotti:

• Potenziamenti Gemini CLI per gli sviluppatori.
• Aggiornamenti delle capacità dell’assistente IA Jules.
• Generatori di app più sofisticati in AI Studio.

Se il modello verrà rilasciato come offerta multimodale, potrà migliorare drasticamente l’utilità della suite AI di Google, posizionandola davanti a concorrenti come Anthropic e OpenAI sia in ampiezza che in profondità funzionale.

Conclusione

Il checkpoint Gemini 3 Pro, sebbene accessibile solo tramite un raro test A/B, dimostra un salto significativo nella qualità generativa, nella versatilità multimodale e nella potenza di ragionamento. Le sue prestazioni in design architettonico, rendering 3‑D, simulazioni interattive e compiti logici lo collocano in prima linea tra i modelli IA attuali. Supponendo una struttura di prezzo simile a Sonnet, Gemini 3 Pro offre un eccezionale rapporto prezzo‑prestazioni che potrebbe ridefinire la linea di prodotti AI di Google. La comunità IA attende con impazienza un rilascio ufficiale, che promette di alzare il livello sia per la ricerca sia per le applicazioni commerciali.