Gemini 3 vs ChatGPT-4 vs Claude 2: Un Confronto Completo

Autore: Boxu Li

Gemini 3 di Google è l'ultimo modello AI multimodale di Google DeepMind, e rappresenta un grande salto nelle capacità tecniche. Di seguito esploriamo l'architettura di Gemini 3, i dati di addestramento e le prestazioni di benchmark, quindi lo confrontiamo in dettaglio con GPT-4 di OpenAI (incluso il più recente GPT-4 Turbo) e Claude 2/2.1 di Anthropic per quanto riguarda il ragionamento, la codifica, la multimodalità, l'efficienza, la lunghezza del contesto, gli strumenti per sviluppatori e l'allineamento alla sicurezza. Includiamo anche una tabella di confronto che riassume metriche e caratteristiche chiave.

Capacità Tecniche di Gemini 3

Architettura: I modelli Gemini di Google utilizzano un'architettura Transformer a Mixture-of-Experts (MoE) sparsa[1]. Ciò significa che il modello instrada dinamicamente i token a diverse sottoreti esperte, attivando solo un sottoinsieme di parametri per ciascun token di input. Il design MoE consente una capacità totale massiccia senza un aumento proporzionale del calcolo per token[2]. In pratica, Gemini può essere estremamente grande (miliardi di parametri distribuiti tra esperti) e tuttavia rimanere efficiente da eseguire, contribuendo alle sue alte prestazioni. Al contrario, GPT‑4 e Claude utilizzano architetture Transformer dense (le loro dimensioni esatte e i dettagli non sono divulgati pubblicamente), il che significa che tutti i parametri del modello sono utilizzati per ogni token. L'architettura di Gemini è anche nativamente multimodale – è stata pre-addestrata fin dall'inizio su testo, immagini e audio insieme (e persino video), anziché aggiungere successivamente moduli di visione separati[3]. Questo design integrato aiuta a ragionare congiuntamente tra le modalità in modo più efficace rispetto agli approcci multimodali precedenti, che spesso combinavano reti separate[4].

Abilità Multimodali: Gemini 3 è un modello “nativamente multimodale”. Può accettare testo, immagini, audio e video come input e generare testo (e persino immagini) come output[5][6]. Ad esempio, puoi fornire a Gemini un'immagine insieme a una domanda, o anche un frammento di audio o video, e interpreterà il contenuto rispondendo con analisi o risposte. Google riporta che Gemini supera i modelli precedenti all'avanguardia nei benchmark di comprensione delle immagini senza affidarsi a OCR esterni per il testo nelle immagini[7] – una testimonianza della sua comprensione visiva end-to-end. Allenandosi su più modalità sin dall'inizio e affinandosi con dati multimodali aggiuntivi, Gemini sviluppa una rappresentazione unificata di dati testuali, visivi e audio[8]. In particolare, Gemini può generare immagini da prompt testuali (tramite il modello integrato Gemini Image) e persino eseguire operazioni di modifica immagini attraverso istruzioni testuali[6]. Questo va oltre le capacità visive di GPT‑4 – GPT‑4 può interpretare immagini (GPT‑4V) e descriverle in testo, ma non può produrre nuove immagini (la generazione di immagini è gestita da modelli separati come DALL·E nell'ecosistema di OpenAI). Claude 2 di Anthropic, d'altra parte, è attualmente un modello solo testuale – non accetta né produce immagini/audio per impostazione predefinita. Pertanto, Gemini 3 si distingue per il supporto I/O multimodale, gestendo testo, visione e audio/video in modo integrato in un unico sistema.

Dati di addestramento e scala: Sebbene i parametri esatti per Gemini 3 (Ultra) non siano pubblici, è stato addestrato su un dataset estremamente ampio e diversificato. I modelli aperti più piccoli di Google Gemma 3 (27B e inferiori) sono stati addestrati su un massimo di 14 trilioni di token che coprono testi web, codice, matematica e immagini in oltre 140 lingue[9][10]. Possiamo dedurre che il modello di punta Gemini abbia sfruttato dati altrettanto vasti. Il limite di conoscenza per Gemini 2.5 (il predecessore immediato) era gennaio 2025[11], il che significa che è stato addestrato su informazioni fino a tempi molto recenti, rendendolo più aggiornato rispetto a GPT‑4 o Claude. (Per riferimento, il limite di conoscenza di GPT‑4 era intorno a settembre 2021 per la sua uscita iniziale a marzo 2023, anche se il GPT‑4 Turbo è stato successivamente aggiornato con conoscenze sugli eventi mondiali fino ad aprile 2023[12]. I dati di addestramento di Claude 2 arrivano fino all'inizio del 2023 in generale.) Ciò suggerisce che Gemini 3 abbia la base di conoscenza più recente dei tre a fine 2025. Google ha anche applicato un ampio filtraggio dei dati per la sicurezza, rimuovendo contenuti problematici (ad esempio CSAM o dati personali sensibili) dal corpus di addestramento di Gemini[13].

Finestra di Contesto Lunga: Una caratteristica principale di Gemini è la sua lunghezza di contesto massiccia. Gemini 3 può gestire input estremamente lunghi – oltre 1 milione di token nella sua finestra di contesto[14]. Questo è un ordine di grandezza superiore a ciò che altri modelli attualmente offrono. In termini pratici, 1 milione di token corrisponde a circa 800.000 parole, o a diverse migliaia di pagine di testo. Google ha dimostrato che Gemini 2.5 poteva leggere e riassumere una trascrizione della missione Apollo di 402 pagine e persino ragionare su 3 ore di contenuti video senza problemi[15]. In confronto, il GPT‑4 base di OpenAI offre opzioni di contesto di 8K o 32K token, e il nuovo GPT‑4 Turbo supporta fino a 128K token di contesto[16] – circa 300 pagine di testo. Il Claude 2 di Anthropic originariamente aveva una finestra di 100K token, e il Claude 2.1 aggiornato l'ha raddoppiata a 200K token (circa 150.000 parole o 500+ pagine)[17]. Quindi, mentre Claude 2.1 ora supera OpenAI in dimensione del contesto (200K contro 128K), Gemini 3 supera di gran lunga entrambi con una capacità di oltre 1M di token. Questa enorme capacità di contesto è particolarmente utile per compiti come l'ingestione di interi codici sorgente, documenti di grandi dimensioni o anche multipli documenti contemporaneamente. Tuttavia, comporta un costo computazionale – elaborare centinaia di migliaia di token sarà più lento (Anthropic nota che una query di 200K token può richiedere alcuni minuti per Claude 2.1)[18]. Il vantaggio di Google è che sulla loro infrastruttura TPUv5, Gemini può essere distribuito e ottimizzato per questi lunghi contesti.

Prestazioni di Benchmark: Su benchmark accademici standard, Gemini 3 (e i suoi predecessori 2.x) ha raggiunto risultati all'avanguardia. Infatti, Gemini è stato il primo modello a superare le prestazioni degli esperti umani nell'enorme esame multitask MMLU[19]. Gemini 1.0 Ultra ha ottenuto un punteggio del 90,0% su MMLU[20], superando il benchmark degli esperti umani (~89,8%)[21][22] e ben al di sopra del punteggio di GPT-4. (L'accuratezza di GPT-4 riportata su MMLU è del 86,4% in un contesto comparabile a 5 tentativi[23]. Gemini ha raggiunto il 90% utilizzando tecniche di prompting avanzate – ad esempio, catena di pensieri con voto di maggioranza – per “pensare più attentamente” prima di rispondere[24].) Gemini ha anche superato GPT-4 in molti altri compiti nelle prime valutazioni. Ad esempio, nella suite Big-Bench Hard di compiti di ragionamento impegnativi, Gemini Ultra ha ottenuto un 83,6% contro l'83,1% di GPT-4 (praticamente pari per risultato all'avanguardia)[25]. Per i problemi di parole matematiche in GSM8K, Gemini ha raggiunto un'accuratezza del 94,4% (con prompting della catena di pensieri) rispetto al ~92% di GPT-4[26]. Nel coding, Gemini ha dimostrato abilità notevoli: ha ottenuto un 74,4% nel benchmark di coding HumanEval Python (pass@1)[27], significativamente al di sopra del ~67% di GPT-4 nello stesso test[28]. In effetti, la capacità di coding di Gemini è leader nel settore – Google ha notato che “eccelle in diversi benchmark di coding, incluso HumanEval”, e ha persino introdotto un sistema AlphaCode 2 potenziato da Gemini che può risolvere problemi di programmazione competitiva oltre ciò che l'AlphaCode originale poteva fare[29][30]. In sintesi, Gemini 3 offre prestazioni di altissimo livello in ragionamento conoscitivo, matematica e coding, spesso superando GPT-4 e Claude nei punteggi di benchmark (confronti dettagliati seguono nella prossima sezione).

Modalità “Deep Thinking” Potenziata: Una capacità distintiva della generazione Gemini 2.x è l'introduzione di una modalità di ragionamento chiamata “Deep Think”. Questa modalità consente al modello di ragionare esplicitamente attraverso passaggi interni prima di produrre una risposta finale[31][32]. In pratica, implementa tecniche come catene parallele di pensiero e autoriflessione, ispirate dalla ricerca nel ragionamento scratchpad e nel Tree-of-Thoughts. Google riferisce che Gemini 2.5 Deep Think ha migliorato significativamente la capacità del modello di risolvere problemi complessi che richiedono creatività e pianificazione passo dopo passo, facendo generare e valutare al modello più percorsi di ragionamento candidati[33][34]. Ad esempio, con Deep Think abilitato, Gemini 2.5 Pro ha ottenuto punteggi più alti su benchmark difficili (come visto nelle modalità di valutazione di Google “think vs non-thinking”)[35]. Mentre questa modalità era un'impostazione separata in Gemini 2.5, si vocifera che Gemini 3 integri queste strategie di ragionamento avanzate di default, eliminando la necessità di un interruttore separato[36]. Né GPT-4 né Claude hanno una funzione equivalente esposta agli utenti finali (anche se possono essere indotti a ragionamenti a catena attraverso il prompting). Anche il “adaptive thinking budget” di Gemini è notevole – gli sviluppatori possono regolare quanto ragionamento il modello dovrebbe fare (compensando costi/latenza per la qualità), e il modello può calibrare automaticamente la profondità del ragionamento quando non è fissato un budget[37][38]. Questo livello di controllo è unico per l'offerta di Google e attira gli sviluppatori che hanno bisogno di affinare il compromesso qualità-velocità.

Infrastructure and Efficiency: Google built Gemini to be highly efficient and scalable on their custom TPU hardware. According to Google, Gemini was trained on TPU v4 and v5e pods, and it’s the most scalable and reliable model they’ve trained to date[39][40]. In fact, at Google’s launch, they announced a new Cloud TPU v5p supercomputer specifically to accelerate Gemini and next-gen AI development[40]. One benefit is that Gemini can run faster at inference time compared to earlier models, despite its size – Google noted that on TPUs, Gemini achieved a 40% reduction in latency for English queries in one internal test, compared to the previous model[41]. Additionally, Google has multiple sizes of Gemini to suit different needs: e.g. Gemini Flash and Flash-Lite are smaller, faster variants optimized for lower latency and cost, while Gemini Pro (and Ultra) are larger for maximum quality[42][43]. This is analogous to OpenAI offering GPT-3.5 Turbo vs GPT-4, or Anthropic offering Claude Instant vs Claude-v2. For instance, Gemini 2.5 Flash-Lite is intended for high-volume, cost-sensitive tasks, whereas 2.5 Pro is for the most complex tasks[44][45]. By covering the whole “Pareto frontier” of capability vs cost, Gemini family lets developers choose the model that fits their use case[46]. The flexibility and TPU optimization mean Gemini can be deployed efficiently, and Google likely uses it extensively in its products (Search, Workspace, Android) with optimized serving.

Riepilogo di Gemini 3: In sostanza, Gemini 3 è un potente AI multimodale con un'innovativa architettura MoE, un'ampia estensione di addestramento (conoscenze più recenti, codice e dati visivi), una finestra di contesto senza precedenti (~1M token) e prestazioni all'avanguardia nei benchmark accademici. Introduce nuovi livelli di ragionamento (attraverso la modalità “pensante”) e offre ai sviluppatori controlli per bilanciare precisione e velocità. Successivamente, esamineremo come queste caratteristiche si confrontano con la serie GPT-4 di OpenAI e la serie Claude 2 di Anthropic.

Confronto dei Benchmark delle Prestazioni

Per stabilire il confronto, esaminiamo i risultati standard dei benchmark per ciascun modello su compiti chiave: conoscenza e ragionamento (MMLU e Big-Bench Hard), problemi di matematica in linguaggio naturale (GSM8K) e codifica (HumanEval). Questi benchmark, sebbene non esaustivi, forniscono un senso quantitativo delle capacità di ciascun modello.

MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Questo è un test di conoscenza e ragionamento su 57 soggetti. Gemini 3 (Ultra) ha raggiunto circa il 90% di precisione – notevolmente al di sopra del livello degli esperti umani (umani ~89,8%)[21][22]. In confronto, GPT-4 ha ottenuto l'86,4% nel rapporto OpenAI (5-shot setting)[23]. Claude 2 è leggermente più basso; Anthropic ha riportato il 78,5% su MMLU per Claude 2 (5-shot con suggerimenti a catena)[47]. Quindi, per conoscenza e ragionamento ampi, Gemini e GPT-4 sono molto forti (Gemini leggermente superiore), mentre Claude 2 è un po' indietro rispetto a loro. Vale la pena notare che tutti questi modelli migliorano se possono usare suggerimenti avanzati (ad esempio, GPT-4 può raggiungere ~87–88% con ragionamento a catena e votazione[48]), ma la cifra di Gemini riflette già il suo uso di un ragionamento attento durante la valutazione[24].
BIG-bench Hard (BBH): Questa è una raccolta di compiti di ragionamento particolarmente impegnativi. GPT-4 e Gemini sono essenzialmente alla pari qui – Gemini Ultra ha ottenuto l'83,6% e GPT-4 circa l'83,1% su BBH (entrambi in un setting a pochi colpi)[25]. Questi punteggi sono di gran lunga superiori alla maggior parte dei modelli più vecchi. Non abbiamo un punteggio ufficiale di Claude 2 su BBH nelle fonti pubblicate; valutazioni di terze parti indicano che Claude potrebbe essere un po' più basso (potenzialmente nella gamma del 70% su BBH). In generale, GPT-4 e Gemini sono alla pari su molti test di ragionamento complessi, vincendo leggermente ciascuno in alcune categorie. Google ha affermato che Gemini ha superato lo SOTA su 30 dei 32 benchmark accademici[49], quindi presumibilmente almeno eguaglia GPT-4 su praticamente tutti.
Matematica – GSM8K: Questo benchmark di problemi matematici di livello scolastico richiede ragionamento multi-step (di solito risolto tramite ragionamento a catena). Gemini ha dimostrato una straordinaria abilità matematica – raggiungendo il 94,4% su GSM8K (con votazione di maggioranza su 32 percorsi di ragionamento)[26]. Anche GPT-4 è eccellente in matematica; OpenAI ha riportato circa il 92% su GSM8K con pochi colpi di ragionamento a catena[26]. Claude 2 è stato testato zero-shot con ragionamento a catena e ha raggiunto l'88,0%[50], che è leggermente al di sotto di GPT-4. Tutti e tre i modelli sono molto migliori nei problemi matematici rispetto alle generazioni precedenti (per contesto, GPT-3.5 ha ottenuto ~50-60% su GSM8K). Ma Gemini attualmente detiene il vantaggio in matematica, probabilmente grazie al suo approccio di “pensiero parallelo” che trova soluzioni con maggiore affidabilità[33].
Codifica – HumanEval (Python): Questo misura la capacità del modello di generare codice corretto per prompt di programmazione. Gemini 3 è in testa qui con ~74–75% pass@1 su HumanEval[27]. Questo è il miglior risultato del settore su questo benchmark. Anche Claude 2 ha fatto grandi progressi nella codifica – segna 71,2% pass@1[50], che in realtà supera GPT-4. GPT-4 nel rapporto tecnico di marzo 2023 ha raggiunto il 67% su HumanEval (0-shot)[28]. Quindi per i compiti di codifica pura, la classifica è Gemini > Claude 2 > GPT-4. Aneddoticamente, gli utenti hanno trovato Claude piuttosto abile nella codifica (può produrre codice molto dettagliato con spiegazioni), ma i modelli Gemini di Google sembrano aver beneficiato di un intenso addestramento su codice e forse nuove tecniche (Google ha persino costruito un benchmark interno WebDev Arena per la codifica, dove Gemini 2.5 Pro ha raggiunto la vetta della classifica[51]). È anche notevole che Google abbia sfruttato Gemini in AlphaCode 2, che ha risolto ~2× più problemi di competizione rispetto all'originale AlphaCode (che era basato su un modello più vecchio)[52] – implicando che la combinazione di codifica/ragionamento generale di Gemini è potente per le sfide algoritmiche.
Altre Valutazioni: Su QA intensivo in conoscenza (TriviaQA), comprensione a lungo termine (QuALITY) e domande scientifiche (ARC-Challenge), tutti i modelli performano bene, con GPT-4 e Gemini tipicamente nell'intervallo alto dell'80-90%, e Claude spesso negli 80. Ad esempio, Claude 2 ha raggiunto il 91% su ARC-Challenge, quasi alla pari con GPT-4[53]. Sul ragionamento di buon senso (HellaSwag), GPT-4 aveva in realtà un vantaggio, ottenendo ~95% rispetto a Gemini 87,8%[54] – forse riflettendo differenze nei dati di addestramento o nell'allineamento sul buon senso. E nei compiti multilingue, Google riporta che Gemini eccelle; una variante (“Global MMLU”) ha mostrato Gemini 2.5 Pro ~89%[55], indicando una comprensione multilingue robusta. Tutti e tre i modelli sono capaci su una vasta gamma di benchmark NLP, ma Gemini 3 e GPT-4 generalmente stanno al vertice, alternandosi al comando per compito, con Claude 2/2.1 un gradino sotto nelle prestazioni complessive dei benchmark accademici.

Ecco un riassunto di alcuni di questi confronti di benchmark nella tabella seguente:

Tabella di Confronto: Metriche Chiave e Capacità

La tabella sottostante mette in evidenza le metriche di prestazione chiave e le capacità di Google Gemini 3, OpenAI GPT‑4 (GPT‑4 Turbo) e Anthropic Claude 2.1:

Caratteristica / Metrica

Google Gemini 3 (DeepMind)

OpenAI GPT‑4 (incl. GPT‑4 Turbo)

Anthropic Claude 2.1

Architettura del Modello

Trasformatore a Miscela Sparsa di Esperti; multimodale da zero[1]. Altamente scalabile su TPUs.

Trasformatore Denso (dettagli esatti proprietari); Visione abilitata tramite encoder integrato[56].

Trasformatore Denso (proprietario); enfatizza la sicurezza AI durante l'addestramento. Utilizza l'allineamento AI Costituzionale.

Supporto Multimodale

Sì – Testo, immagine, audio, video nativi; genera testo (e immagini)[6]. Comprensione visiva all'avanguardia[7].

Parziale – Accetta testo + immagini (GPT-4V); produce testo. Nessuna generazione di immagini (utilizza DALL·E separato).

No (Solo Testo) – Input/output sono solo testo in Claude 2.1. Nessuna capacità integrata di immagine o audio.

Finestra di Contesto Massima

1.000.000+ token (≈800.000 parole). Supporto per documenti lunghi[14].

128K token in GPT-4 Turbo[16] (GPT-4 standard era 8K/32K).

200K token in Claude 2.1[17] (Claude 2.0 era 100K).

MMLU (Esame di conoscenza)

≈90% (supera gli esperti umani)[20]. <br>(Primo a raggiungere il 90% su MMLU)

86,4% (5-shot)[23]. <br>All'avanguardia prima di Gemini; a livello umano.

78,5% (5-shot CoT)[47]. <br>Forte, ma inferiore a GPT-4 e Gemini.

BIG-Bench Hard (Ragionamento)

83,6% (3-shot)[25]. <br>Pari con GPT-4 per SOTA.

83,1% (3-shot)[57].

(N/A) Nessun dato ufficiale. Stima ~75–80% (Claude 2 probabilmente inferiore a GPT-4/Gemini).

GSM8K Matematica (Scuola elementare)

94,4% (con CoT e voto di maggioranza)[26].

~92% (5-shot CoT)[58].

88,0% (0-shot CoT)[50].

HumanEval (Codifica Python)

74,4% pass@1[27] – Generazione di codice migliore della categoria.

67% pass@1[28].

71,2% pass@1[50] – supera GPT-4 base nella codifica.

Modalità di Ragionamento (“CoT”)

Abilitato alla catena di pensieri dalla modalità Deep Think . Può ragionare internamente in passaggi paralleli[33]. Profondità del ragionamento regolabile dallo sviluppatore.

CoT tramite prompt. Nessuna modalità pubblica di “auto-riflessione”, ma GPT-4 capace di ragionamento dettagliato su richiesta.

Tende a spiegare le risposte per impostazione predefinita; nessuna attivazione necessaria (Claude spesso fornisce ragionamento passo-passo). Ora supporta chiamate di funzione/strumenti[59].

Integrazione Codifica/Strumenti

Eccellenti capacità di codifica (multilingua). Può gestire interi codici in contesto. Alimenta AlphaCode 2 per la programmazione competitiva[30]. Disponibile tramite Vertex AI (con notebook di codice, ecc.).

Abilità di codifica di prim'ordine (specialmente con l'Interprete di Codice). Offre API di chiamata funzione[60] e plugin per integrare strumenti. GitHub Copilot X utilizza GPT-4. Messa a punto in beta limitata.

Ottimo aiuto nella codifica (quasi a livello GPT-4). Ora supporta l'uso di strumenti API (beta) per chiamare funzioni definite dallo sviluppatore e ricerca sul web[61][62]. Enfatizza la chat interattiva per la codifica (Claude su Slack, ecc.).

Disponibilità di Messa a Punto

Limitata – I modelli principali di Gemini sono a codice chiuso; la messa a punto non è offerta pubblicamente (utilizza RLHF interno di Google). Tuttavia, i modelli aperti di Gemma (1B–27B) sono disponibili per la messa a punto personalizzata[63][64].

Parziale – GPT-4 è a codice chiuso; OpenAI offre messa a punto per GPT-3.5, e la messa a punto di GPT-4 è in anteprima controllata. Gli sviluppatori possono personalizzare il comportamento tramite istruzioni di sistema e pochi esempi.

Nessuna messa a punto pubblica – Claude è a codice chiuso; Anthropic non ha offerto messa a punto. Gli utenti possono personalizzare tramite prompt di sistema[65] e l'approccio AI Costituzionale.

Velocità ed Efficienza

Ottimizzato su TPUs – Funziona più velocemente di modelli più piccoli sull'hardware di Google[39]. I modelli Gemini Flash offrono minore latenza. Può scambiare velocità con qualità tramite il budget di “pensiero”[66].

GPT-4 Turbo è ~2× più veloce/economico di GPT-4[16][67]. Tuttavia, GPT-4 può essere relativamente lento, specialmente a contesto 32K/128K. OpenAI migliora continuamente la latenza.

Claude 2 è abbastanza veloce per contesti normali; al contesto massimo di 200K potrebbe richiedere minuti[18]. Il modello Claude Instant offre risposte più veloci ed economiche con una certa perdita di qualità.

Sicurezza e Allineamento

Addestrato con apprendimento per rinforzo da feedback umano e red-teaming. Google afferma di aver condotto la “valutazione di sicurezza più completa” fino ad oggi per Gemini[68]. Ricerca speciale sui rischi (cybersecurity, persuasione)[69]. Barriere integrate per output di immagini/multimodali.

Allineamento tramite RLHF e messa a punto estensiva. GPT-4 ha subito rigorosi test di red-team e ha una politica d'uso ufficiale. Il messaggio di sistema consente di guidare il comportamento. Propenso a rifiuti su contenuti non consentiti, con messa a punto continua.

Allineamento tramite AI Costituzionale – Claude è guidato da un insieme di principi. Tende ad essere più prolisso e rifiuta quando le domande confliggono con la sua “costituzione.” Claude 2.1 ha un tasso di allucinazioni 2× inferiore rispetto a Claude 2.0[70] e onestà migliorata (si astiene piuttosto che indovinare)[71]. Focus su innocuità e trasparenza.

Sources: Performance metrics are from official reports: Google DeepMind’s Gemini technical blog[72][27], OpenAI’s GPT-4 documentation[28], and Anthropic’s Claude model card[50]. Context and feature information from Google’s announcements[14][6], OpenAI DevDay news[16], and Anthropic updates[17].

In-Depth Comparison of Gemini 3, GPT‑4, and Claude 2.1

Now that we’ve seen the high-level numbers, let’s compare the models across various dimensions in detail:

Reasoning and General Intelligence

Tutti e tre i modelli – Gemini 3, GPT‑4 e Claude 2 – sono all'avanguardia nelle capacità di ragionamento dell'IA, ma Gemini e GPT‑4 sono generalmente più forti nei compiti più impegnativi. GPT‑4 ha stabilito un nuovo standard al momento del rilascio, spesso eguagliando o superando le prestazioni a livello umano nei test di conoscenza e ragionamento. Gemini di Google è stato progettato esplicitamente per superare tale soglia e, infatti, è riuscito a superare leggermente GPT‑4 in molti benchmark accademici (MMLU, matematica, programmazione, ecc., come notato sopra). Nell'uso pratico, sia GPT‑4 che Gemini dimostrano eccellente coerenza logica, ragionamento a più fasi (ad esempio risolvendo problemi complessi passo dopo passo) e ampia conoscenza. Gli utenti hanno osservato che GPT‑4 possiede uno stile di ragionamento molto raffinato e affidabile – solitamente segue attentamente le istruzioni e produce risposte ben strutturate e giustificate. Gemini 3, in particolare con la sua capacità Deep Think, può essere ancora più analitico per problemi difficili, effettuando efficacemente una “catena di pensieri” interna per aumentare la precisione su questioni complesse[33][34]. Google ha mostrato Gemini nella risoluzione di compiti elaborati come la creazione di simulazioni, la scrittura di codice complesso e persino il gioco di strategia ragionando su molti passaggi[73][74]. Un vantaggio per Gemini è la recentezza dei dati di addestramento – con conoscenze fino al 2024/2025, potrebbe avere informazioni più aggiornate su eventi o ricerche più recenti, mentre GPT‑4 (cutoff 2023) a volte manca di fatti molto recenti.

Claude 2, pur essendo molto capace, è spesso descritto come leggermente meno “intelligente” o rigoroso rispetto a GPT-4 nel ragionamento complesso. Il suo punteggio MMLU (78,5%) indica che non raggiunge lo stesso livello di padronanza degli esami[47]. Detto ciò, Claude eccelle nella comprensione e spiegazione del linguaggio naturale – ha un talento per produrre spiegazioni chiare e simili a quelle umane del suo ragionamento. Anthropic ha addestrato Claude con un formato di dialogo (la persona “Assistant”), e tende ad articolare il suo processo di pensiero più prontamente rispetto a GPT-4 (che di default fornisce risposte finali a meno che non venga richiesto di spiegare i passaggi). Per molti compiti di ragionamento di buon senso o quotidiano, Claude è al pari di GPT-4. Ma su rompicapi logici particolarmente difficili o domande altamente tecniche, GPT-4 ha ancora il vantaggio in termini di precisione. Gli utenti segnalano anche che Claude è più disposto ad ammettere incertezze o dire “Non sono sicuro” quando ha dei dubbi (un design intenzionale per l'onestà)[71], mentre GPT-4 potrebbe tentare una risposta. Questo può far sembrare Claude più cauto o limitato a volte, ma significa anche che potrebbe avere meno probabilità di inventare fatti.

Summary: GPT‑4 and Gemini 3 represent the state-of-the-art in general reasoning, with Gemini showing equal or slightly better performance on new benchmarks (thanks to advanced techniques and possibly more training data). Claude 2 is not far behind for many tasks and often provides very detailed reasoning in its answers, but it doesn’t quite reach the same benchmark highs. If your use case demands the absolute strongest reasoning on difficult problems (e.g. complex exams, tricky word problems), Gemini 3 or GPT‑4 would be the top choices, with Claude as a capable alternative that errs on the side of caution in its answers.

Coding and Software Assistance

Gemini 3 e GPT‑4 di OpenAI sono entrambi programmatori eccezionalmente forti, e in particolare, anche Claude 2 di Anthropic si è dimostrato un ottimo assistente alla programmazione. In valutazioni di codifica come HumanEval e programmazione competitiva, Gemini attualmente mantiene un leggero vantaggio (come notato, 74% contro il 67% di GPT‑4 di tasso di successo)[27][28]. Google ha dimostrato che Gemini può generare codice interattivo complesso – ad esempio, creando visualizzazioni frattali, giochi per browser o visualizzazioni di dati da zero, dati solo suggerimenti di alto livello[73][74]. Può gestire grandi quantità di codice grazie al suo contesto di milioni di token – un sviluppatore potrebbe letteralmente incollare un intero repository o più file sorgente in Gemini e chiedergli di rifattorizzare il codice o trovare bug. Questo è trasformativo per i flussi di lavoro di sviluppo: Gemini può “ricordare” e utilizzare l'intero contesto del codice di un progetto durante il suo ragionamento. Il contesto di GPT‑4 si limita a 128K (che è comunque sufficiente per magari ~100 file di codice, a seconda delle dimensioni)[56], e Claude 2.1 a 200K token potrebbe gestirne un po' di più. Ma nessuno si avvicina alla capacità di Gemini di comprendere l'intero codice base.

Nell'assistenza quotidiana alla programmazione (come scrivere funzioni, spiegare il codice o suggerire miglioramenti), tutti e tre i modelli si comportano bene. GPT‑4 è noto per essere molto affidabile nel generare codice corretto e sintatticamente valido in linguaggi come Python, JavaScript, ecc. È stato il primo modello integrato in GitHub Copilot (come backend di Copilot X) ed è popolare tra gli sviluppatori per compiti come scrivere unit test, convertire pseudocodice in codice e il debugging. Gli output di codice di GPT‑4 potrebbero essere leggermente più concisi e diretti, mentre Claude spesso fornisce spiegazioni molto dettagliate insieme al codice, cosa che alcuni sviluppatori apprezzano (è come programmare in coppia con un ingegnere senior loquace). In termini di capacità, Claude 2 ha effettivamente superato GPT‑4 in alcuni benchmark di codifica (71% contro 67% su HumanEval)[50][28], indicando che Anthropic ha reso la programmazione un obiettivo nell'aggiornamento della formazione di Claude. Gli utenti hanno notato che Claude è particolarmente bravo a comprendere richieste ambigue e a riempire i dettagli nel codice (è meno probabile che rifiuti semplicemente se il prompt è sotto-specificato; cerca di indovinare l'intento e produrre qualcosa di funzionale).

Messa a punto e strumenti per la programmazione: OpenAI offre strumenti specializzati come il Code Interpreter (ora chiamato Analisi Avanzata dei Dati) e ha integrazioni di plugin per la programmazione (ad esempio, un plugin per terminale o un plugin per database), che ampliano l'utilità di GPT‑4 nella programmazione. Google non ha annunciato pubblicamente strumenti specifici di “esecuzione del codice” per Gemini, ma data l'integrazione di Gemini nel cloud di Google, si può immaginare che venga utilizzato nei notebook Colab o collegato a un ambiente di esecuzione per testare il codice. Anthropic ha recentemente introdotto un'API di uso degli strumenti in Claude 2.1 che consente di eseguire funzioni fornite dagli sviluppatori – ad esempio, si potrebbe permettere a Claude di eseguire una funzione di compilazione o test sul codice generato[61][75]. Questo è analogo alla chiamata di funzione di OpenAI, che abilita una sorta di agente di programmazione dinamico capace di testare i propri output e correggere errori. Tutti i modelli possono beneficiare di tali cicli di feedback, ma attualmente si basano sull'implementazione degli sviluppatori.

In sintesi, tutti e tre i modelli sono eccellenti assistenti alla programmazione, ma il grande contesto di Gemini 3 e il leggero vantaggio nei benchmark di codifica suggeriscono che può affrontare compiti di programmazione più grandi e complessi in una sola volta (ad esempio, analizzando migliaia di righe di codice insieme). GPT-4 si è affermato ampiamente nella comunità degli sviluppatori con strumenti e integrazioni, e Claude 2 è una valida alternativa, soprattutto per chi preferisce il suo stile esplicativo o ha bisogno del contesto di 200K per file di codice di grandi dimensioni. Per la pura accuratezza della codifica, Gemini 3 sembra avere un leggero vantaggio, con Claude 2 non molto distante, e GPT-4 ancora molto formidabile e probabilmente il più testato in scenari di codifica reali.

Input/Output Multimodale

Qui è dove Gemini 3 si distingue veramente. Gemini è stato costruito come un'IA multimodale fin dal primo giorno, mentre GPT-4 ha aggiunto capacità visive come estensione, e Claude rimane solo testuale finora.

Gemini 3: Accetta immagini (singole o multiple) come parte del prompt e le comprende a fondo, non solo descrivendole, ma analizzando grafici, leggendo diagrammi, interpretando schermate, ecc. Può anche accettare audio e video. Ad esempio, si potrebbe dare a Gemini un clip audio e fare domande sul suo contenuto, o fornire un segmento di video (fotogrammi o trascrizione) e ottenere un riassunto o una risposta. Google ha mostrato Gemini mentre analizza film muti e dati visivi complessi[76]. Di default, Gemini produce testo, ma ha anche la capacità di generare immagini da prompt testuali (simile a DALL·E o Imagen) all'interno della modalità Gemini Image[6]. Questo significa che un utente può chiedere a Gemini di creare un'opera d'arte o modificare un'immagine esistente (“trasforma questa foto in un dipinto”), tutto all'interno dello stesso sistema AI. Questa generazione multimodale è un passo avanti significativo rispetto a quanto GPT-4/Claude può fare nativamente. Inoltre, Gemini può lavorare con output video in determinati contesti (ad esempio può generare codice per animazioni o possibilmente descrivere scene video – anche se la generazione di veri e propri fotogrammi video è probabilmente gestita da un modello correlato come Phenaki o Imagen Video). In sintesi, la capacità multimodale di Gemini è all'avanguardia; comprende e collega nativamente diverse modalità. Ad esempio, potrebbe analizzare un'immagine e poi usare quell'informazione in una catena di ragionamento testuale o in un compito di generazione di codice, in modo fluido.
GPT‑4: Solo parzialmente multimodale. GPT‑4 (il modello base) accetta immagini come input – puoi dargli un'immagine e fare domande a riguardo. Questa è la funzione “Vision” di GPT-4 (inizialmente disponibile in beta limitata nel 2023). È piuttosto potente: GPT-4 può descrivere immagini, identificare oggetti, leggere testo nelle immagini e ragionare sui contenuti visivi. Ad esempio, gli utenti hanno mostrato GPT-4 Vision mentre interpreta meme o analizza il contenuto di un'immagine di un frigorifero per suggerire ricette. Tuttavia, GPT‑4 non può produrre immagini o audio – i suoi output sono puramente testuali. Se gli chiedi di disegnare un'immagine, può solo fornire una descrizione testuale o al massimo arte ASCII. OpenAI affronta la generazione di immagini tramite un modello separato (DALL·E 3) che può essere invocato, ma è al di fuori di GPT-4 stesso. Quindi la capacità multimodale di GPT‑4 è unidirezionale (input visivo a output testuale). Inoltre, non gestisce direttamente input audio o video (il modello Whisper di OpenAI esegue la conversione da voce a testo, ma anche questo è separato e non integrato nell'interfaccia conversazionale di GPT-4 come pipeline di modalità unica). GPT‑4 Turbo ha introdotto output vocale per ChatGPT (da testo a voce), ma non è il modello a generare audio; è un sistema TTS separato. In sintesi, GPT‑4 è parzialmente multimodale (testo+visione), mentre Gemini è pienamente multimodale (testo+visione+audio+video) nella comprensione, e inoltre Gemini può eseguire la generazione di contenuti in modalità multiple.
Claude 2.1: Attualmente non supporta input di immagini o audio. È puramente un modello conversazionale basato su testo. Non puoi fornire a Claude un'immagine né chiedergli di interpretarla (dirà semplicemente che non può vedere le immagini). Anthropic si è concentrata sul testo e non ha annunciato funzionalità di visione per Claude 2.1. Ci sono state indicazioni che potrebbero esplorare il multimodale in futuro, ma al momento Claude è indietro su questo fronte. Quindi, se il tuo compito coinvolge immagini o altri dati non testuali, Claude non è un'opzione se non convertendo quegli input in testo (ad esempio, trascrivendo audio e poi dandolo a Claude).

In termini pratici, le capacità multimodali di Gemini 3 aprono molte possibilità: potresti usarlo come un singolo agente AI per analizzare un PDF contenente testo e immagini (tabelle, diagrammi), o per rispondere a domande sul contenuto di un video, ecc. Ad esempio, Google ha dimostrato che su un nuovo benchmark multimodale (chiamato MMMU), Gemini Ultra ha stabilito un nuovo stato dell'arte con il 59,4%, mentre i modelli precedenti hanno avuto difficoltà[77][78]. La capacità di mescolare modalità in un unico prompt significa anche che puoi fare cose come: “Ecco un'immagine di un grafico – quale tendenza mostra? Ora redigi un rapporto (testo) su questa tendenza.” Gemini può ingerire il grafico e produrre direttamente il rapporto testuale che lo analizza. Anche GPT‑4 potrebbe analizzare un'immagine del grafico in modo simile, ma Claude non potrebbe affatto.

Conclusione: Per qualsiasi caso d'uso che richieda comprensione visiva o audio insieme al linguaggio, Gemini 3 è il modello più capace e flessibile. La visione di GPT‑4 è potente, ma Gemini copre più tipi di dati e può generare anche contenuti visivi. Claude è attualmente limitato a compiti testuali. Quindi, in un confronto multimodale, Gemini 3 vince nettamente con le sue capacità multisensoriali complete, con GPT‑4 al secondo posto (solo visione) e Claude concentrato sul testo.

Finestra di contesto ed efficienza

Abbiamo già accennato alle lunghezze del contesto, ma ribadiamo ed espandiamo le considerazioni sull'efficienza. La finestra di contesto si riferisce alla quantità di input (e output generato) che il modello può considerare contemporaneamente. Un contesto più ampio permette al modello di ricordare conversazioni precedenti o documenti più grandi. Come notato:

Gemini 3: ~1 milione di token come finestra di contesto[14]. Questo è significativamente più alto rispetto ad altri. Significa che Gemini può gestire testi molto lunghi (come interi libri, lunghi documenti tecnici o storie di prompt massive). Per le imprese, potrebbe essere rivoluzionario: immagina di poter inserire un intero database di conoscenze aziendali o centinaia di pagine di testo normativo nel modello in una sola volta. Gemini potrebbe quindi rispondere a domande o produrre riassunti attingendo da qualsiasi parte di quell'enorme input. Un contesto di 1M token consente anche comportamenti agentici complessi: Gemini potrebbe generare internamente piani o codice su un taccuino molto lungo se necessario. Il lato negativo pratico è la memoria e la velocità: elaborare 1M token di input è impegnativo. Google probabilmente utilizza implementazioni efficienti (e MoE aiuta perché non tutti gli esperti vedono tutti i token). Hanno anche riportato due metriche nel loro rapporto tecnico: uno scenario con 128k token rispetto a uno con 1M token, indicando che sono consapevoli che oltre una certa lunghezza, il modello potrebbe utilizzare una strategia diversa (128k è stato valutato in modo “medio”, 1M in modo “puntuale”)[79][80]. In ogni caso, per la maggior parte degli usi non raggiungerai quel limite, ma offre un enorme margine.
Claude 2.1: 200k token di contesto[17]. Anche questo è estremamente elevato, secondo solo a Gemini. Anthropic lo ha raddoppiato da 100k a 200k con Claude 2.1, affermandolo come un contesto “leader del settore” all'epoca[17]. 200k token corrispondono a circa 150k parole (circa 500 pagine di testo). Anthropic ha menzionato specificamente casi d'uso come l'inserimento di lunghi rapporti finanziari, interi codici sorgente o lunghe opere letterarie per farli analizzare da Claude[81]. L'avvertenza è che, sebbene Claude possa ingerire tanto, potrebbe essere lento (menzionano che potrebbe richiedere alcuni minuti per elaborare prompt di lunghezza massima)[18]. Inoltre, costa di più (i prezzi scalano con i token). Stanno lavorando per ottimizzare questo aspetto. Ma dal punto di vista della disponibilità, il pieno contesto di 200k di Claude 2.1 è accessibile agli sviluppatori (livello Pro), il che è impressionante.
GPT‑4 / GPT‑4 Turbo: Inizialmente, GPT‑4 offriva modelli da 8k e 32k token. Alla fine del 2023, OpenAI ha annunciato GPT‑4 Turbo con 128k di contesto, avvicinandosi alla gamma di Claude[16]. Il modello di contesto da 128k è attualmente in beta/anteprima per gli sviluppatori, ma si prevede che diventerà presto in produzione. 128k token (~96k parole) è circa 4 volte un contesto da 32k ed è sufficiente per la maggior parte delle attività pratiche (circa 300 pagine di testo). OpenAI ha persino fatto una dimostrazione di GPT‑4 che leggeva un intero romanzo (Emma di Jane Austen) e rispondeva a domande, dimostrando la comprensione del contesto lungo. Quindi GPT‑4 ha significativamente ridotto il divario nella lunghezza del contesto. Tuttavia, è 1/8 del massimo teorico di Gemini e circa la metà del massimo di Claude. Per input estremamente grandi, GPT‑4 avrebbe bisogno di strategie di segmentazione mentre Claude o Gemini potrebbero gestirlo in una sola volta. OpenAI non ha ancora menzionato piani oltre i 128k.

Efficienza e latenza: Con contesti e modelli più grandi, la velocità di inferenza diventa una preoccupazione. GPT‑4 nella sua forma base è noto per essere più lento di GPT-3.5, spesso impiegando un tempo visibilmente più lungo per rispondere (specialmente con l'aumento della lunghezza del contesto). OpenAI ha affrontato questo problema ottimizzando GPT‑4 Turbo per essere più veloce ed economico: hanno riportato token di input 3 volte più economici e token di output 2 volte più economici per GPT‑4 Turbo rispetto a GPT‑4 originale[16][67], il che implica anche alcuni guadagni in velocità o almeno efficienza nei costi. Molti sviluppatori hanno osservato che GPT‑4 Turbo risponde leggermente più velocemente. Claude 2 tende ad essere piuttosto veloce per prompt brevi e medi – spesso più veloce di GPT‑4 (dato che Claude è un po' più piccolo e ottimizzato per un'elevata capacità di elaborazione). Per contesti lunghi, la latenza di Claude cresce; al pieno 200k, come notato, può impiegare minuti (il che è previsto – è una quantità enorme di testo da elaborare). Le prestazioni di Gemini 3 in termini di velocità non sono state ancora misurate direttamente da esterni, ma l'affermazione di Google di essere “significativamente più veloce rispetto ai modelli precedenti sui TPU”[82] suggerisce che sia efficiente. Inoltre, il fatto che Google fornisca varianti “Flash” più leggere di Gemini significa che, se la latenza è critica, uno sviluppatore può scegliere Gemini Flash o Flash-Lite che rispondono più rapidamente (a scapito di un po' di accuratezza)[83][84]. In confronto, OpenAI e Anthropic hanno anche l'idea di modelli più piccoli: GPT-3.5 Turbo è un'alternativa veloce per compiti più semplici, e Claude Instant è il modello veloce di Anthropic.

Un altro aspetto è l'efficienza dei costi: tutti i fornitori addebitano di più per l'uso del contesto più grande. Il GPT-4 128k di OpenAI sarà costoso per ogni chiamata, e anche Claude di Anthropic con contesto 100k/200k costa di più (hanno regolato i prezzi nella versione 2.1 per essere più favorevoli all'uso di contesti grandi [17][85]). I prezzi di Google per Gemini tramite API mostrano una gradazione: ad esempio, Gemini 2.5 Pro (con contesto >200k) aveva un costo di input di circa $1,25 per 1M di token (o $2,50 per la modalità “thinking”)[35], mentre il più piccolo Flash-Lite costava $0,10 per 1M di token[35] – una gamma enorme. Questo indica che Google si aspetta che solo gli utenti intensivi utilizzino il contesto massiccio a un prezzo elevato, mentre l'uso quotidiano può avvenire su modelli più economici.

Conclusion on context/efficiency: If you need to work with very large documents or contexts, Gemini 3 is unmatched with its 1M token window – it can theoretically absorb entire books, multi-document collections, or hours of speech transcripts at once. Claude 2.1 comes in second with a very generous 200k window that in practice covers almost all use cases (beyond maybe entire libraries). GPT‑4’s 128k is also quite large now, though still trailing. In typical usage of a few thousand tokens, all models are reasonably fast, with GPT‑4 being the slowest but most precise, and Claude being quite speedy and Gemini likely optimized on Google’s backend (though exact speed comparisons are hard without public data). Google’s approach gives more flexibility (various model sizes, adjustable reasoning), whereas OpenAI and Anthropic focus on a simpler model lineup and rely on the user to pick higher or lower tiers (GPT-4 vs 3.5, Claude vs Claude Instant).

Developer Tools and Fine-Tuning

Each of these AI providers offers a different ecosystem for developers:

Google Gemini (tramite Vertex AI e AI Studio): Google rende disponibile Gemini attraverso la sua piattaforma cloud (Vertex AI) e tramite un'API (Google AI Studio)[86]. Gli sviluppatori possono utilizzare Gemini nelle applicazioni su Google Cloud e integrarlo nei prodotti (ad esempio, Google sta integrando Gemini nelle app di Workspace come Gmail, Documenti, ecc., tramite il loro Duet AI). Un'offerta notevole è Gemma – una famiglia di modelli open-source (o open-weight) correlati a Gemini[63]. I modelli Gemma 3 (27B, 12B, 4B, ecc.) sono più piccoli, disponibili apertamente e possono essere perfezionati dagli sviluppatori sui propri dati[64]. Questi modelli condividono alcune tecnologie con Gemini, offrendo alla comunità accesso a modelli di alta qualità senza bisogno dell'API di Google. Per il perfezionamento del più grande Gemini (Ultra/Pro) stesso, Google non l'ha aperto ai clienti (presumibilmente è perfezionato internamente con RLHF e mantenuto chiuso). Tuttavia, Google fornisce strumenti per l'ingegneria dei prompt e il grounding – ad esempio, la piattaforma Vertex AI consente la generazione aumentata dal recupero, in modo che gli sviluppatori possano fare in modo che Gemini utilizzi i loro dati privati tramite ricerca vettoriale anziché alterare i pesi del modello. Google enfatizza anche i toolkit per una “AI responsabile”[87] per aiutare gli sviluppatori a testare e regolare i prompt per mitigare la tossicità o il bias quando si costruisce su Gemini. Un altro aspetto unico è il controllo del budget del pensiero, come menzionato – uno sviluppatore può decidere programmaticamente se una query deve essere gestita in “modalità veloce” (ragionamento superficiale) o in “modalità pensiero profondo” per maggiore precisione[66]. Questa è una leva nuova per ottimizzare i costi.
OpenAI GPT‑4: OpenAI offre GPT-4 tramite la sua API e nell'interfaccia ChatGPT. Per gli sviluppatori, OpenAI ha costruito un ecosistema ricco: chiamata di funzione (che consente a GPT-4 di output JSON e attivare funzioni esterne)[88], l'Assistants API (annunciato al DevDay) che aiuta a mantenere lo stato simile a quello di un agente e l'uso degli strumenti, e framework di plugin che consentono a GPT-4 di accedere a strumenti esterni (ad esempio, navigazione, database, esecuzione di codice). Il perfezionamento di GPT-4 stesso non è ancora generalmente disponibile per tutti – OpenAI aveva una lista d'attesa per il perfezionamento di GPT-4 che è in fase sperimentale[89]. Hanno permesso il perfezionamento su GPT-3.5 Turbo. Quindi, al momento, la maggior parte degli sviluppatori utilizza GPT-4 in modalità zero-shot o few-shot, possibilmente integrata dal recupero (la nuova API di recupero di OpenAI aiuta a collegare GPT-4 facilmente ai database vettoriali). La piattaforma di OpenAI è nota per la facilità d'uso – esistono molte librerie e integrazioni. Forniscono anche messaggi di sistema per guidare il modello (che Anthropic ha aggiunto solo in seguito, e l'API di Google probabilmente ha costrutti simili). In sintesi, gli strumenti di OpenAI sono piuttosto maturi con cose come la chiamata di funzione (che ha analoghi ora in Gemini e Claude) e la gestione delle conversazioni multi-turno. Se uno sviluppatore vuole collegare rapidamente un modello AI alla propria app, le API di OpenAI sono dirette e ben documentate. Il lato negativo è che il modello è una scatola nera (pesi chiusi) e la personalizzazione al di là del prompt e del few-shot è limitata a meno che non si entri nel programma di perfezionamento.
Anthropic Claude 2/2.1: Anthropic fornisce Claude tramite un'API (e un'interfaccia di chat su claude.ai). Hanno annunciato meno “funzionalità” pubblicamente rispetto a OpenAI, ma a partire da Claude 2.1 hanno introdotto il supporto per i prompt di sistema (simile al messaggio di sistema di OpenAI, per impostare il comportamento in anticipo)[90] e l'API di utilizzo degli strumenti in beta[61]. La funzionalità di utilizzo degli strumenti è essenzialmente la risposta di Anthropic alla chiamata di funzione di OpenAI – gli sviluppatori possono definire strumenti (ad esempio, una calcolatrice, una ricerca web, una query di database) e Claude può decidere di invocarli durante una conversazione[62]. Questo è un grande miglioramento, rendendo Claude più estensibile nelle applicazioni (può recuperare informazioni o eseguire azioni invece di affidarsi solo ai suoi dati di training). Claude non ha opzioni di perfezionamento pubbliche. Il suo allineamento “AI Costituzionale” significa che è in qualche modo vincolato a seguire certi principi, che non sono direttamente regolabili dagli utenti – anche se i prompt di sistema consentono una certa personalizzazione del tono e dello stile. Anthropic commercializza Claude pesantemente per l'uso aziendale (hanno partnership con AWS, ecc.), evidenziando il suo grande contesto per analizzare documenti aziendali e le sue caratteristiche di sicurezza. Hanno anche Claude Instant, una versione più veloce ed economica (con qualità inferiore) che gli sviluppatori possono utilizzare per compiti leggeri. L'esperienza dello sviluppatore con Claude sta migliorando costantemente: Anthropic ha recentemente lanciato un Workbench web per lo sviluppo di prompt[91] e sta lavorando per raggiungere la parità di documentazione con OpenAI. Una cosa degna di nota: molti utenti trovano Claude molto bravo a mantenere il contesto conversazionale in lunghe chat. Può introdurre meno digressioni irrilevanti ed è meno propenso a rifiutare richieste innocue (a causa della sua diversa strategia di allineamento), che alcuni sviluppatori preferiscono per chatbot orientati all'utente.

Integrazione con altri prodotti: Google sta integrando Gemini nei propri prodotti (Android ha API per modelli Nano sul dispositivo[87], Chrome sta ricevendo funzionalità basate su Gemini, ecc.), il che significa che se fai parte dell'ecosistema Google, Gemini sarà accessibile in molti luoghi. Il modello di OpenAI è integrato tramite partnership (ad esempio, Bing Chat utilizza GPT-4, alcune funzionalità di Office 365 utilizzano OpenAI tramite Azure). Claude di Anthropic è integrato in meno prodotti per l'utente finale ma è disponibile su piattaforme come Slack (app Claude), e collaborano con fornitori come Quora (Poe utilizza Claude e GPT-4).

Comunità di sviluppatori e supporto: OpenAI ha finora la più grande comunità di utilizzo, data la popolarità di ChatGPT – quindi GPT-4 potrebbe avere il maggior numero di tutorial di terze parti, librerie e aiuto dalla comunità. Le relazioni con gli sviluppatori di Google per l'IA stanno aumentando con risorse su AI.Google.dev per Gemini[92], e Anthropic è un po' più nuova nell'outreach ma sta espandendo attivamente la disponibilità (di recente hanno aperto claude.ai a livello globale per utenti gratuiti, il che aiuta gli sviluppatori a familiarizzare).

In sintesi, gli sviluppatori hanno ottime opzioni con tutti e tre: Se desideri massimo controllo e possibilmente ospitare autonomamente modelli più piccoli, l'approccio Gemma/Gemini di Google è attraente (modelli più piccoli aperti + potente API per il modello grande). Se vuoi un'API semplice con molte funzionalità pronte all'uso, GPT-4 di OpenAI è una scelta forte. Se dai priorità a un contesto lungo e un modello più sicuro già pronto, Claude 2.1 di Anthropic è convincente. Nessuno di questi modelli è open-source al livello più alto (eccetto i Gemma più piccoli di Google), quindi in tutti i casi si dipende dal fornitore per i modelli grandi. Ma la concorrenza ha portato a caratteristiche convergenti: ora tutti e tre hanno una qualche forma di API per l'uso degli strumenti, supportano istruzioni di sistema, offrono grandi contesti (100k+) e stanno investendo sforzi nella sicurezza e nell'affidabilità degli strumenti.

Sicurezza e Allineamento

Garantire che i modelli si comportino in modo utile e non producano contenuti dannosi è un obiettivo principale per tutte e tre le organizzazioni, ciascuna adottando approcci leggermente diversi:

Google Gemini (DeepMind): Google sottolinea l'importanza di “costruire responsabilmente nell'era degli agenti”[93]. DeepMind ha da tempo un forte focus sulla sicurezza dell'IA e con Gemini hanno eseguito le valutazioni di sicurezza più estese di qualsiasi modello AI di Google fino ad oggi[68]. Secondo Google, Gemini è stato testato per bias, tossicità e scenari di rischio come l'uso improprio in ambito di cybersecurity e manipolazione persuasiva[69]. Hanno gruppi interni red team che hanno tentato di violare le protezioni e usi malevoli per correggere le risposte di Gemini. Google incorpora anche barriere protettive proattive nel modello e nell'API – ad esempio, il modello Gemini potrebbe rifiutare richieste che violano la politica sui contenuti (come farebbero ChatGPT o Claude), specialmente data la sua integrazione in prodotti rivolti agli utenti (non possono permettersi che generi contenuti non consentiti). Inoltre, poiché Gemini può utilizzare strumenti e produrre codice, Google probabilmente ha vincoli per impedirgli di fare qualcosa di pericoloso se agisce autonomamente. C'è anche un aspetto di apprendimento per rinforzo con feedback umano (RLHF) simile a OpenAI: valutatori umani hanno ottimizzato le risposte di Gemini per essere utili e innocue. Una ricerca interessante di DeepMind riguardava “Allineamento Scalabile tramite IA Costituzionale” e altre tecniche – è possibile che Google abbia preso in prestito alcune di queste idee o almeno le abbia studiate (il lavoro passato di DeepMind su Sparrow, ecc.). Tuttavia, Google non ha descritto pubblicamente l'uso di un approccio di tipo costituzionale; probabilmente hanno usato un mix di dati curati di alta qualità e feedback umano. In pratica, i primi utenti hanno trovato Gemini educato e solitamente rifiuta richieste inappropriate, in linea con i Principi di IA di Google[68]. Potrebbe essere un po' più permissivo rispetto a GPT‑4 su contenuti borderline, secondo alcuni test aneddotici, ma generalmente rimane entro limiti sicuri. Google ha anche lanciato un Framework di Sicurezza per l'IA (SAIF) e un Toolkit per un'IA Responsabile[87] per gli sviluppatori che utilizzano Gemini, per aiutare a identificare e mitigare potenziali problemi come dati sensibili nei prompt o risultati distorti.
OpenAI GPT‑4: L'allineamento di GPT-4 è stato una parte fondamentale del suo sviluppo. OpenAI ha utilizzato RLHF ampiamente, oltre a un affinamento finale con “ottimizzazione assistita dal modello” dove hanno usato anche valutatori AI. Hanno anche pubblicato una Scheda di Sistema di GPT-4 che descrive come hanno testato l'uso improprio (ad esempio, testando se GPT-4 potesse fornire istruzioni pericolose, ecc.). GPT-4 è generalmente considerato molto sicuro e controllabile – rifiuta di interagire con richieste di violenza, odio, abuso sessuale, comportamenti illeciti, ecc., con i familiari messaggi “Mi dispiace, non posso assisterti con questo”. Tuttavia, nessun modello è perfetto: ingegneri di prompt abili e violatori di protezioni hanno trovato modi per aggirare le restrizioni occasionalmente. OpenAI aggiorna continuamente il modello per chiudere queste lacune. L'allineamento di GPT‑4 a volte frustra gli utenti (ad esempio, potrebbe rifiutare richieste innocue a causa di una regolazione conservativa, o scusarsi eccessivamente), ma è migliorato nel tempo. Il messaggio di sistema nell'API di OpenAI permette agli sviluppatori di inserire politiche organizzative o personalità desiderate che GPT-4 cercherà di seguire, il che offre una certa flessibilità nel tono e nel ruolo. Ad esempio, puoi dire a GPT-4 di essere un assistente conciso o di adottare un certo stile, purché non confligga con le politiche di base. OpenAI offre anche un'opzione chiamata “API di Moderazione OpenAI” per pre-filtrare input/output degli utenti per contenuti non consentiti. In termini di onestà, GPT-4 è più fattuale rispetto ai suoi predecessori ma può ancora allucinare con sicurezza. OpenAI ha riportato che GPT-4 ha un tasso di allucinazione quasi del 40% inferiore su certi test rispetto a GPT-3.5, ma a volte inventerà ancora riferimenti o codice che sembrano corretti ma non lo sono. Questa è una sfida aperta per tutti i modelli.
Anthropic Claude 2/2.1: L'approccio di Anthropic è IA Costituzionale (CAI) – danno all'IA un insieme di principi scritti (una “costituzione”) e la fanno autocriticarsi e rivedere i propri output per aderire a quei principi. L'idea è di allineare i valori del modello senza necessitare tanto feedback umano su ogni esempio. La costituzione di Claude include cose come “scegli la risposta più utile e innocua” e cita ideali da fonti come la Dichiarazione Universale dei Diritti Umani dell'ONU. In termini pratici, Claude è molto avverso a produrre contenuti dannosi o distorti – rifiuterà richieste elegantemente invocando i principi (“Mi dispiace, ma non posso aiutarti con questa richiesta”). Gli utenti spesso notano che Claude ha uno stile di rifiuto amichevole e piuttosto prolisso, e cerca di spiegare il proprio ragionamento. Con Claude 2.1, Anthropic ha specificamente mirato alle allucinazioni e ha fatto progressi: riportano una riduzione di 2× nelle affermazioni false rispetto a Claude 2.0[70] e che Claude 2.1 ammette più spesso l'incertezza piuttosto che indovinare[71]. Hanno anche ottenuto una riduzione del 30% nelle risposte errate su compiti fattuali difficili e un grande calo nei casi in cui Claude avrebbe interpretato male le informazioni di un documento[94][95]. Questi cambiamenti fanno parte dell'etica di Anthropic di creare un'IA onesta e innocua. A causa del CAI, Claude a volte assume una posizione più neutrale o non impegnativa su argomenti controversi, e aggiungerà frequentemente avvertenze come “Sono solo un'IA, ma…” che alcuni utenti trovano cauti. Un potenziale svantaggio è che storicamente Claude era più facile da violare con scenari di gioco di ruolo, anche se con la versione 2.1 è diventato più rigido. L'introduzione dei prompt di sistema nella versione 2.1 consente agli sviluppatori di modificare in effetti la “costituzione” di Claude al volo (ad esempio, potresti enfatizzare che dovrebbe seguire la politica di un'azienda).

Per quanto riguarda quale modello sia il “più sicuro,” è difficile quantificarlo senza contesto. Tutti e tre sono considerati di alto livello in termini di allineamento per i rispettivi tempi di rilascio. Aneddoticamente, Claude ha la reputazione di essere molto resistente ai rifiuti per contenuti benigni – il che significa che di solito non rifiuta a meno che non sia veramente necessario. GPT‑4 può a volte essere più cauto (ad esempio, richiedendo una riformulazione accurata se un prompt utente accenna anche solo a qualcosa contro le politiche). L'allineamento di Gemini è ancora in fase di osservazione da parte della comunità; sembra raggiungere un equilibrio simile a quello di GPT-4 (fermo sui contenuti non consentiti, ma non troppo ansioso di rifiutare richieste neutre). L'esperienza di DeepMind nella sicurezza dell'apprendimento per rinforzo (menzionano la ricerca su “red-teaming” per persuasione, ecc.[68]) ha probabilmente contribuito a un addestramento robusto alla sicurezza per Gemini. Inoltre, poiché Gemini può produrre immagini, Google deve assicurarsi che segua le regole anche in quel contesto (ad esempio, non generare immagini esplicite o protette da copyright), aggiungendo un ulteriore livello di sicurezza da considerare.

Finalmente, tutte e tre le aziende sono impegnate in un miglioramento continuo. Pubblicano regolarmente aggiornamenti (il GPT-4 di OpenAI è diventato più sicuro con gli aggiornamenti di ChatGPT, Claude di Anthropic è migliorato nella versione 2.1, Google senza dubbio aggiornerà Gemini basandosi sui feedback). Per uno sviluppatore o un'organizzazione, Claude potrebbe essere interessante se la sicurezza è la priorità assoluta, dato il suo doppio focus su innocuità e onestà. GPT-4 è un secondo vicino, con un elevato livello di controllo e molte funzionalità di sicurezza (oltre al supporto degli standard di conformità e monitoraggio di OpenAI). Gemini è probabilmente anche molto sicuro (Google ha molto in gioco per non produrre contenuti dannosi attraverso i suoi servizi); offre nuove capacità come la generazione di immagini, che sono regolate da politiche separate (ad esempio, non produrrà immagini violente o per adulti – presumibilmente simile a come Imagen era filtrato).

In sintesi, tutti e tre i modelli sono fortemente allineati e relativamente sicuri per un uso generale, con lievi differenze di filosofia: OpenAI e Google utilizzano principalmente RLHF con feedback umano (oltre a qualche feedback dall'IA), mentre Anthropic si affida maggiormente all'autoregolazione dell'IA tramite una costituzione. Gli utenti potrebbero trovare le risposte di GPT-4 e Gemini un po' più concise nei rifiuti, mentre Claude potrebbe offrire un mini-saggio più cortese grazie ai suoi principi. In termini di accuratezza fattuale, GPT-4 e Gemini hanno un leggero vantaggio nei benchmark, ma i miglioramenti di Claude 2.1 hanno ridotto il divario nella riduzione delle allucinazioni[70][94]. La migliore pratica rimane quella di implementare verifiche e non fidarsi ciecamente dell'output di un singolo modello per applicazioni critiche.

Conclusione

Il Gemini 3 di Google, il GPT-4 (Turbo) di OpenAI e il Claude 2.1 di Anthropic rappresentano l'avanguardia dei modelli AI nel 2025. Gemini 3 emerge come un formidabile sfidante per GPT-4, con prestazioni all'avanguardia in molti settori, più modalità supportate e una lunghezza di contesto senza precedenti che consente nuovi casi d'uso. GPT-4 rimane uno standard di riferimento per l'affidabilità, con un eccellente ragionamento e un vasto ecosistema di sviluppatori, ora rafforzato dall'input visivo e da un contesto di 128K. Claude 2.1 offre un mix convincente di capacità: abilità linguistiche e di codifica molto forti, la finestra di contesto accessibile più grande (200K) e un design orientato alla sicurezza che attrae le imprese.

La scelta tra loro dipende dall'applicazione: se hai bisogno di comprensione multimodale o generazione di immagini integrata con testo, Gemini 3 è il vincitore chiaro. Se hai bisogno del miglior modello di testo analitico con molte integrazioni e non ti preoccupano i limiti di velocità, GPT-4 è una scelta provata. Se hai bisogno di analizzare documenti lunghi o vuoi un modello sintonizzato per essere altamente trasparente e meno incline a allucinare, Claude 2.1 è eccellente.

Una cosa è certa: la competizione tra questi modelli sta guidando rapidi progressi. Tutti e tre stanno migliorando continuamente e le differenze potrebbero ridursi con ogni aggiornamento. Per ora, abbiamo dettagliato le loro distinzioni in architettura, capacità di ragionamento, abilità di codifica, funzionalità multimodali, velocità, gestione del contesto, strumenti per sviluppatori e allineamento. Sfruttando benchmark e fonti credibili, speriamo che questo confronto completo aiuti sviluppatori e appassionati di tecnologia a capire dove si collocano questi modelli all'avanguardia rispetto agli altri【[72]】(https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/#:~\:text=language%20model%20,development)【*\[27\]*】(https://nabinkhair42.github.io/gemini-ui-clone/#:~\:text=HumanEval%20Python%20code%20generation)【*\[96\]*】(https://www.anthropic.com/claude-2-model-card#:~\:text=Codex%20P%401%20%280,29).

Titoli di Blog Ottimizzati per SEO Consigliati

Infine, se stai considerando di scrivere un post sul blog su questo argomento, ecco alcune idee di titoli SEO-friendly che mirano a parole chiave rilevanti e attirano l'interesse sia degli sviluppatori che dei lettori tecnici generali:

「Google Gemini 3 vs OpenAI GPT‑4 vs Anthropic Claude 2: Il confronto definitivo tra modelli AI (2025)」 – Un titolo accattivante che mette in risalto il confronto diretto e l'anno corrente, ideale per attirare chi cerca confronti tra questi modelli AI.
「Gemini 3 vs GPT‑4 vs Claude 2 – Quale modello AI di nuova generazione eccelle in codifica, ragionamento e AI multimodale?」 – Sottolinea i punti chiave di confronto (codifica, ragionamento, multimodale) e utilizza i nomi dei modelli per SEO, attirando sviluppatori che valutano le capacità tecniche.
「Google's Gemini 3 vs OpenAI GPT‑4: Risultati dei benchmark e differenze chiave nel 2025」 – Si concentra su benchmark e differenze, utilizzando i nomi delle organizzazioni (Google, OpenAI) e i nomi dei modelli per parole chiave di alto valore.

Ciascuno di questi titoli include termini di ricerca popolari (Gemini 3, GPT-4, Claude 2, confronto modelli AI) e promette un'analisi chiara, che dovrebbe aiutare nel posizionamento e nell'attrarre lettori interessati ai confronti e alle capacità dei modelli AI.

Fonti: Le informazioni in questo confronto sono supportate da fonti ufficiali: gli annunci di Google e il report tecnico per Gemini[72][1], la documentazione di GPT-4 di OpenAI[16], la scheda modello e le note di aggiornamento di Claude di Anthropic[50][17], tra altre ricerche citate e risultati di benchmark presenti in tutto l'articolo. Tutti i benchmark e le affermazioni sono stati citati da fonti credibili per la verifica.

[1] [2] [11] [14] [15] [46] storage.googleapis.com

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf

Presentazione di Gemini: Il modello AI più avanzato di Google

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[6] [31] [32] [33] [34] [35] [37] [38] [42] [43] [44] [45] [51] [55] [66] [73] [74] [79] [80] [83] [84] [86] [93] Gemini - Google DeepMind