Google presenta Gemini 3.1 Pro: adesso può affrontare problemi ancora più complessi
L'azienda di Mountain View ha annunciato un aggiornamento del suo modello incentrato sul ragionamento per compiti complessi, con prestazioni di calcolo nettamente superiori e una disponibilità più ampia sia per gli sviluppatori che per i consumatori finali
di Nino Grasso pubblicata il 20 Febbraio 2026, alle 09:41 nel canale WebGeminiGoogle
Google ha ufficializzato la disponibilità di Gemini 3.1 Pro, un aggiornamento studiato appositamente per gestire compiti complessi che richiedono abilità di ragionamento superiori. Il debutto del nuovo modello segue una tabella di marcia precisa, iniziata lo scorso novembre con il rilascio in anteprima di Gemini 3 Pro e proseguita a dicembre con la versione Gemini 3 Flash.
L'adozione del suffisso numerico ".1" costituisce una prima volta assoluta per il colosso della ricerca. Nelle due generazioni precedenti, la società aveva sempre optato per la dicitura ".5" per identificare i modelli intermedi di metà anno, come dimostrato dalla variante 2.5 Pro annunciata a marzo e successivamente affinata a maggio in concomitanza con la conferenza annuale per gli sviluppatori I/O. La scelta odierna sembra sottolineare la volontà di distribuire più rapidamente le migliorie apportate al modello.
La nuova versione 3.1 Pro rappresenta un potenziamento strutturale che attinge direttamente all'intelligenza centrale aggiornata, introdotta la scorsa settimana con il modulo Gemini 3 Deep Think. I dati tecnici rilasciati dalla Grande G puntano a misurare l'entità del miglioramento: sottoposto alla suite di valutazione ARC-AGI-2, un sistema di test creato per misurare l'attitudine a risolvere schemi logici completamente inediti, il modello ha ottenuto un punteggio pari al 77,1 percento, che certifica un raddoppio netto delle prestazioni di calcolo e di deduzione rispetto alle misurazioni registrate con Gemini 3 Pro.
La nuova versione del modello garantisce, secondo quanto riportato dall'azienda, risultati superiori rispetto alle iterazioni precedenti su tutti i benchmark più popolari del settore, fra cui Humanitys's Last Exam, GPQA Diamond, Terminal-Bench 2.0, SWE-Bench. Anche il confronto con i modelli più potenti della concorrenza (Anthropic e OpenAI, in particolare), sembra sostanzialmente vinto dal nuovo Gemini 3.1 Pro.
Gemini 3.1 Pro è stato progettato e rilasciato prevalentemente per fornire supporto quando una risposta elementare o diretta si rivela inadeguata. Le capacità logiche espanse del modello permettono infatti di tradurre concetti astratti in applicazioni quotidiane. Gli utenti possono richiedere spiegazioni visive chiare relative ad argomenti di difficile comprensione, oppure ordinare al sistema di sintetizzare serie di dati eterogenei all'interno di un'unica visualizzazione coesa. Il modello supporta anche la creazione e lo sviluppo di progetti creativi articolati.
A titolo di esempio, l'azienda ha illustrato un caso in cui è stato richiesto di realizzare un sito web moderno che fungesse da portfolio personale basato su "Cime tempestose" di Emily Brontë. Il sistema ha evitato un banale riassunto del testo, e ha deciso invece di analizzare in profondità l'atmosfera dell'opera letteraria per elaborare un'interfaccia utente elegante e contemporanea, perfettamente allineata all'essenza dei personaggi. Sul post ufficiale del lancio è possibile trovare diversi esempi di progetti realizzati con Gemini 3.1 Pro.
Attualmente, Gemini 3.1 Pro si trova in fase di anteprima. L'azienda ha scelto la strada del rilascio graduale per avere l'opportunità di validare i cambiamenti e di perfezionare ulteriori aspetti tecnici. La distribuzione copre immediatamente sia l'utenza privata sia il comparto professionale, con i consumatori che possono testare il modello tramite l'applicazione dedicata a Gemini, mentre gli utenti abbonati ai piani Google AI Pro e Ultra hanno l'opportunità esclusiva di accedere alle nuove funzioni all'interno di NotebookLM. Sul versante degli sviluppatori e delle imprese, le opzioni di accesso si moltiplicano: i programmatori possono sfruttare Gemini API per mezzo di Google AI Studio, integrare il tutto nell'ambiente Android Studio, utilizzare l'interfaccia a riga di comando Gemini CLI oppure affidarsi alla piattaforma di sviluppo Antigravity. Le aziende strutturate, infine, trovano il modello integrato nei servizi Vertex AI e Gemini Enterprise.










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6 Commenti
Gli autori dei commenti, e non la redazione, sono responsabili dei contenuti da loro inseriti - infoOgni IA è leggermente diversa,alcuni dicono che se impari ad usare una IA specifica, è meglio continuare ad usare quella perché se passi ad una altra,con gli stessi prompt,non hai gli stessi risultati,anzi spesso peggiori la qualità del risultato.
Ogni IA è leggermente diversa,alcuni dicono che se impari ad usare una IA specifica, è meglio continuare ad usare quella perché se passi ad una altra,con gli stessi prompt,non hai gli stessi risultati,anzi spesso peggiori la qualità del risultato.
Come quasi sempre non ne esiste una "migliore" in senso assoluto, dipende qual è il tuo scopo principale e in quale ecosistema la vuoi o puoi usare.
Inoltre va considerato che sono sempre in aggiornamento quindi quella migliore per te oggi potrebbe essere superata da un'altra domani.
Io per esempio la uso principalmente per vibe coding in ambito lavorativo e informandomi in tempi recenti ho scelto Claude di Anthropic perché era decisamente più avanti.
Però se dovessi pensare di prendere un AI per uso personale probabilmente punterei su Gemini di Google perché si integra subito con l'ecosistema Google (in realtà possono farlo tutte ma ci va un minimo di configurazione).
ChatGPT mi sembra un po' impantanata al momento, quindi eviterei, ma magari tra un mese risolvono tutto.
Il problema non sono tanto i prompt, il problema è l'esperienza della AI.
Per esempio sto utilizzando Claude per realizzare un tool di conversione di dati in vari formati che utilizzano vari programmi (roba di elettronica e meccanica con punti, coordinate, ecc.)
In Claude ho un progetto in cui la AI ricorda tutto quello che è stato fatto dalla prima versione mesi fa all'ultima moderna.
Inizialmente ho dovuto spiegare alla AI tutti i formati di file in input e output: com'è formattato ogni file, il formato delle coordinate, come vanno convertite, come vanno approssimate, cosa deve combaciare e cosa no, ecc.
Ogni volta che trovo un bug o voglio aggiungere o cambiare una funzione entro nello stesso progetto e Claude ricorda tutte queste informazioni e posso fare cambiamenti senza prompt complessi.
Se passassi ad un'altra AI dovrei rispiegargli tutto da capo.
Qualche settimana fa ci ho pensato a questo aspetto e ho chiesto a Claude di crearmi un file con tutte le informazioni tecniche, i bug riscontrati e come sono stati risolti in modo che in futuro se il progetto andasse perso funzioni da backup.
Da allora ogni versione del tool comprende il tool stesso, il file readme.md e il file tecnico.
Se dovessi passare ad altra AI mi basterebbe in teoria passargli i 3 file per farle imparare tutto il necessario.
1 Opus 4.6
2 Codex 5.3
3 Qwen 3.5
Gemini 3.0 Pro solo 4 per quanto mi riguarda.
Volevo provare 3.1 Pro High da Antigravity, ma credo ci sia la folla: per una risposta ci mette un casino.
1 Opus 4.6
2 Codex 5.3
3 Qwen 3.5
Gemini 3.0 Pro solo 4 per quanto mi riguarda.
Volevo provare 3.1 Pro High da Antigravity, ma credo ci sia la folla: per una risposta ci mette un casino.
Su Claude ho riscontrato una cosa che mi lascia perplesso, io ho il mio progetto in opus 4.5, se provo a passare a opus 4.6 mi svuota la chat.
Ricorderà la conversazione precedente o devo ricominciare da zero?
Alla fine la IA che usiamo funziona in Cloud ed è gestita dalle regole proprie e del Cloud,una IA personale invece è gestita dalle tue regole,prompt e affini.
In un certo senso come volevano fare con Xbox,se la consolle non ce la fa,parte dei calcoli te li fa il Cloud.
Vediamo come metterla giù,hai una 5090 che nel rendering del raytracing in 4k senza orpelli del dlss non ce la fa ad arrivare a 24 frame per secondo,delega al calcolo parte del Cloud esterno per arrivare a 24 o 30 FPS integrando calcoli fatti esternamente in modo che la sommatoria dei calcoli riesca a portare a compimento della missione finale.
In effetti provando le diverse IA,con gli stessi prompt mi dà risultati simili ma non uguali.
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