Recensione del checkpoint ECPT di Google Gemini 3.0 Pro – Notevole calo delle prestazioni, ma ancora valido.

Introduzione

La roadmap dell’IA generativa di Google continua a evolversi a ritmo sostenuto, con frequenti rilasci di checkpoint ECPT per il modello Gemini 3.0 Pro. L’ultimo checkpoint, presentato come un upgrade in grado di gestire compiti complessi come la costruzione di un OS basato sul web, ha suscitato notevole clamore. Dopo numerose richieste della community, abbiamo sottoposto questo checkpoint a una serie di test di generazione visiva e di programmazione per valutare se il buzz corrisponda alla realtà.

Panoramica del checkpoint ECPT Gemini 3.0 Pro

Il nuovo checkpoint ECPT è presentato come successore delle versioni precedenti di Gemini 3.0 Pro. Le prime impressioni suggeriscono che il modello possa essere “nerfato” — ovvero limitato intenzionalmente per una diffusione più ampia o degradato involontariamente nella capacità di ragionamento. Rispetto ai checkpoint precedenti, l’output appare meno rifinito e talvolta presenta bug.

Metodologia del test

La nostra valutazione si è concentrata su due dimensioni principali:

• Qualità della generazione visiva – usando prompt per planimetrie, grafiche SVG, scene 3D e asset animati.
• Capacità di programmazione e ragionamento – generazione di snippet HTML/CSS/JavaScript, script Python e risposte a domande di cultura generale.

Tutti i prompt sono stati mantenuti coerenti con quelli utilizzati nei video di benchmark precedenti, per garantire un confronto equo.

Prestazioni nella generazione visiva

Planimetria

La planimetria generata è stata mediocre: le stanze erano disallineate, il layout mancava della nitidezza vista nei checkpoint precedenti e l’appeal visivo complessivo era basso.

Panda SVG

L’illustrazione SVG del panda mostrava una evidente perdita di dettaglio e di rifinitura. Pur essendo funzionale, non raggiungeva il livello di perfezione delle versioni precedenti.

Illustrazione del burger

Il grafico del burger era accettabile, ma l’elemento panda allegato soffriva della stessa regressione di qualità.

Pokéball (Three.js)

Il Pokéball in Three.js veniva renderizzato correttamente, ma l’illuminazione di sfondo e la profondità della texture erano più deboli rispetto a prima.

Simulazione scacchiera

La demo della scacchiera funzionava, ma l’IA effettuava diverse mosse sub‑ottimali — catture poco efficaci e strategia complessivamente debole — evidenziando un calo nel ragionamento tattico.

Scena in stile Minecraft (Three.js)

La scena ispirata a Minecraft si caricava, ma era laggosa, priva di illuminazione dinamica e con effetti volumetrici poco sviluppati.

Animazione farfalla

L’animazione della farfalla era nella media; né impressionante né fallimentare, collocandosi nettamente nella fascia “media”.

Script Blender per Pokéball

Lo script Blender generato produceva un modello con le dimensioni corrette, ma ometteva le configurazioni avanzate di illuminazione presenti nei checkpoint precedenti.

Capacità di programmazione e ragionamento

Prompt Web‑OS

Un benchmark popolare consiste nel chiedere al modello di creare un intero sistema operativo basato sul web con un unico prompt. Mentre Sonnet riesce a farlo con codice relativamente pulito, il checkpoint Gemini 3.0 Pro produceva snippet frammentati che richiedevano un “cucito” manuale. Il risultato non rappresenta un salto di qualità rispetto ai modelli esistenti.

Conoscenza generale (Domanda del Pentagono)

Di fronte a una serie di domande di cultura generale, il checkpoint ha risposto correttamente, indicando che la sua base di conoscenza rimane solida. Tuttavia, le risposte apparivano più limitate, probabilmente a causa di filtri di sicurezza o di una variante a capacità di ragionamento inferiore.

Interprete Python & Easter Egg

È stato generato senza problemi un interprete Python integrato e un semplice gioco Snake, dimostrando che il modello è ancora in grado di produrre script funzionanti.

Osservazioni sul “nerf” del modello

• Ridotta fedeltà visiva nella maggior parte dei test grafici.
• Ragionamento strategico più debole nelle demo legate ai giochi (es. scacchi).
• Output incoerente: occasionali link rotti o asset mancanti.
• Possibili limiti di sicurezza o di quantizzazione che limitano la potenza espressiva del modello per il rilascio pubblico.

Questi fattori suggeriscono che il checkpoint possa essere una variante pronta per il deployment, ottimizzata per la stabilità piuttosto che per le massime prestazioni.

Confronto con modelli concorrenti

• Sonnet: continua a superare Gemini nella creazione di un web‑OS con un singolo prompt.
• GPT‑5 / Claude: comparabili nella generazione di codice di base, ma Gemini mantiene un leggero vantaggio nei compiti multimodali quando non è “nerfato”.

Conclusione

L’ultimo checkpoint ECPT di Gemini 3.0 Pro di Google offre un’esperienza competente ma visibilmente limitata. Sebbene rimanga uno strumento utile per sviluppatori e creatori, il calo di prestazioni solleva dubbi sulla direzione dei futuri rilasci. Se Google intende bilanciare sicurezza e capacità, una strategia di comunicazione più chiara riguardo alle varianti del modello aiuterebbe a fissare aspettative realistiche.

Nel complesso, il checkpoint è ancora utilizzabile per molte attività, ma gli utenti più esigenti alla ricerca delle massime prestazioni delle versioni precedenti di Gemini potrebbero trovarlo deludente. Aggiornamenti futuri — potenzialmente il prossimo Gemini 3.1 — dovranno affrontare queste regressioni per mantenere la posizione di Google nel panorama competitivo dell’IA generativa.