Google ha annunciato Gemini 3, descrivendolo non solo come il suo LLM più intelligente di sempre, ma anche come un salto generazionale di portata enorme verso un’IA più razionale, contestuale e agentica, pensata per dare vita alle idee dell’utente riducendo drasticamente il bisogno di prompt complessi.

È un’evoluzione che Google inserisce nel più ampio percorso verso l’intelligenza artificiale generale (AGI) e che oggi si concretizza in una suite integrata. Gemini 3 arriva infatti nella Ricerca, nell’app Gemini, in AI Studio, in Vertex AI e soprattutto all’interno della nuova piattaforma agentica Google Antigravity. Rispetto alle generazioni precedenti, l’obiettivo è ridefinire l’interazione stessa con l’IA, rendendola una compagna di lavoro capace di agire, pianificare e validare autonomamente.

Nei benchmark dedicati al ragionamento testuale, scientifico e matematico, Gemini 3 supera di gran lunga Gemini 2.5 Pro, ma la trasformazione si nota soprattutto nella componente multimodale, con l’81% su MMMU-Pro e l’87,6% su Video-MMMU che dimostrano una comprensione profonda e contestuale che supera di molto quanto visto nelle generazioni precedenti, specialmente nell’analisi di contenuti complessi come immagini, diagrammi e video.

Questo livello di precisione permette risposte più intelligenti, dirette e meno inclini a cliché o formule accomodanti. Gemini 3 sembra insomma comportarsi come un partner di pensiero, capace sia di spiegare concetti complessi, sia di generarne rappresentazioni visive e codificate tra grafici scientifici, visualizzazioni 3D, simulazioni o prototipi interattivi.

Accanto alla versione Pro, Google introduce Gemini 3 Deep Think, una modalità pensata per compiti particolarmente complessi. Qui il modello ottiene risultati maggiori: 41% su Humanity’s Last Exam senza strumenti, 93,8% su GPQA Diamond e soprattutto un sorprendente 45,1% su ARC-AGI, benchmark che simula capacità di generalizzazione e ragionamento astratto. È la dimostrazione più evidente di come la traiettoria dell’IA stia migrando dalla generazione di risposte alla risoluzione di problemi nuovi.

Questo salto trova applicazione immediata in contesti reali. Gemini 3 può assorbire grandi quantità di contenuti (testi manoscritti, video lunghi, documenti tecnici) e restituirli attraverso modalità dinamiche come flashcard, mappe concettuali, riassunti visivi o simulazioni. Può analizzare le performance sportive dell’utente e proporre un piano di allenamento mirato, o trasformare articoli accademici in materiali didattici personalizzati.

Nella ricerca Google, AI Mode basato su Gemini 3 porta un’interfaccia generativa più immersiva che costruisce al volo layout visivi, strumenti e piccoli modelli interattivi in risposta alla query.

Google Gemini 3

L’efficacia di Gemini 3 nella pianificazione di lungo periodo è certificata dai risultati su Vending-Bench 2, dove il modello mantiene coerenza, obiettivi e corretta gestione degli strumenti per un anno simulato di operazioni. È un’abilità che permette di delegare attività complesse e multi-step, come la gestione della posta Gmail o l’organizzazione di un viaggio completo.

Google sottolinea anche l’aspetto della sicurezza. Testato tramite il Frontier Safety Framework e sottoposto a valutazioni indipendenti e istituzionali, Gemini 3 è infatti il modello più controllato e resistente mai rilasciato dall’azienda. La resistenza alla prompt injection, la riduzione dell’assecondamento e la protezione dagli attacchi informatici segnano un passo essenziale per un’IA che può agire realmente in autonomia.

Una nuova arma per gli sviluppatori

Per gli sviluppatori, Gemini 3 rappresenta un cambio di paradigma ancora più netto. Secondo Google, il nuovo modello eccelle infatti nel vibe coding e nella programmazione agentica, con performance che lo collocano al vertice della WebDev Arena e con risultati notevoli in benchmark come Terminal-Bench 2.0 e SWE-bench Verified. Ma la vera rivoluzione è Google Antigravity, piattaforma che mette gli agenti al centro dell’esperienza di sviluppo. Gli agenti, ora integrati direttamente con editor, terminale e browser, possono pianificare, scrivere codice, eseguirlo e validarli autonomamente gestendo flussi di lavoro end-to-end.

Si tratta di un IDE completo, in cui un chatbot integrato si occupa delle operazioni complesse e dei flussi di lavoro multi-step. L’interfaccia ricorda molto da vicino Visual Studio Code, al punto da sembrare un suo fork; una scelta furba per accelerare il rilascio e ridurre l’apprendimento necessario agli sviluppatori già abituati all’ambiente di Microsoft.

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Nella visualizzazione predefinita, l’agente AI è collocato in un pannello laterale, come accade nelle principali alternative del settore. La vera novità arriva però con la Manager view, una sorta di “mission control” che permette di coordinare più agenti simultaneamente, lasciandoli lavorare in autonomia su editor, terminale e browser. Ogni agente produce degli Artifacts, ovvero riepiloghi strutturati che includono liste di attività, piani operativi, screenshot e registrazioni del browser. Non sono un semplice log, ma un modo per verificare cosa è stato fatto e cosa verrà fatto in seguito.

Per quanto riguarda la gestione del feedback, si possono commentare direttamente gli Artifacts senza interrompere il lavoro dell’agente, che assimila le indicazioni al volo. Questo approccio risolve una criticità storica di Gemini e di NotebookLM, spesso inclini a cicli di errore ripetuti. Qui invece gli agenti memorizzano passaggi cruciali e frammenti di codice utili per le attività ricorrenti.

Curiosamente, la piattaforma non è chiusa nell’ecosistema Google, ma supporta anche modelli di terze parti come Claude Sonnet 4.5 e GPT-OSS, scelta che riduce il rischio di lock-in e aumenta la flessibilità per gli sviluppatori. Disponibile in anteprima pubblica su Windows, macOS e Linux, Antigravity è gratuito durante questo periodo, con limiti di utilizzo che alcuni utenti lamentano però di superare troppo velocemente.