Gemini 3 Pro: Un'analisi approfondita del modello AI più avanzato di Google

Autore: Boxu Li

Capacità AI nativamente multimodali

Gemini 3 Pro è stato progettato fin dall'inizio come un'IA multimodale, il che significa che può elaborare e combinare senza problemi testo, immagini, audio, video e persino codice all'interno di un unico modelloblog.google. Google presenta Gemini 3 Pro come “il miglior modello al mondo per la comprensione multimodale”, superando il suo predecessore in ogni importante benchmark di IAmacrumors.com. A differenza dei sistemi di IA precedenti che assemblavano moduli separati per diversi media, l'architettura di Gemini è nativamente multimodale – è stata pre-addestrata simultaneamente su più tipi di dati, consentendole di ragionare su input complessi più fluidamente rispetto ai modelli a mosaicoblog.google. In termini pratici, questo significa che può, ad esempio, decifrare una ricetta di famiglia scritta a mano e trasformarla in un libro di cucina digitale formattato, o persino analizzare un video della tua partita sportiva per offrire consigli su come migliorareblog.google. Con la sua avanzata comprensione visiva e spaziale combinata con una finestra contestuale espansiva di 1 milione di token, Gemini 3 Pro può ingerire e comprendere vasti input multimodali contemporaneamente, offrendo output più ricchi e consapevoli del contesto rispetto a quanto i modelli solo testo potrebbero raggiungereblog.google.

Ragionamento all'avanguardia e prestazioni di benchmark

Sebbene le capacità multimodali del Gemini 3 Pro siano impressionanti, il suo vantaggio più profondo risiede nella pura potenza di ragionamento in logica, matematica, codifica e risoluzione generale dei problemi. L'ultimo modello di punta di Google è stato progettato come un “modello pensante”, utilizzando tecniche avanzate di catena di pensiero per affrontare compiti complessi[1][2]. Il risultato è un enorme salto nella capacità di ragionamento, evidente nei rigorosi benchmark. Infatti, Google riferisce che il Gemini 3 Pro fornisce risposte con un nuovo livello di profondità e sfumatura – analizzando i problemi passo dopo passo e gestendo richieste complesse con una guida umana minima[3]. Come osservatore del progresso dell'IA da 20 anni, trovo questo salto evolutivo nel ragionamento paragonabile al passaggio da uno studente dotato a un vero assistente esperto. Non si tratta più solo di rispondere a curiosità o analizzare testi – si tratta di risolvere problemi nuovi e complessi in modi che i modelli precedenti semplicemente non potevano.

Confronto delle prestazioni di Gemini 3 Pro rispetto a GPT-5.1 di OpenAI e al modello Claude più recente di Anthropic su test chiave di ragionamento (più alto è meglio). Sia i modelli più recenti di Google che di OpenAI raggiungono punteggi quasi esperti su benchmark accademici, con Gemini 3 Pro che mantiene un leggero vantaggio nel ragionamento complesso e nella matematica[4][5]. I compiti di codifica rimangono più impegnativi, dove anche i migliori modelli si aggirano intorno al ~75-80% di accuratezza[6]. Fonti dei dati di benchmark: Google DeepMind, OpenAI, Anthropic.

Nei test di conoscenza ampia e logica come MMLU (Massive Multitask Language Understanding), Gemini ha già raggiunto risultati storici. Il precedente modello Gemini Ultra è stato il primo a superare il livello degli esperti umani su MMLU, raggiungendo il 90,0% su 57 materie (GPT-4, per confronto, ha segnato circa l'86,4%)[4]. In pratica, ciò significa rispondere a domande a livello universitario in aree che vanno dalla storia alla biologia con una precisione senza precedenti. Il modello più recente di OpenAI, GPT-5.1 (come visto nell'attuale ChatGPT Pro), si è avvicinato a questo traguardo – con richieste avanzate, i modelli GPT hanno raggiunto le alte percentuali dell'80 su MMLU[7]. A detta di tutti, Gemini 3 Pro e GPT-5.1 ora si esibiscono quasi testa a testa su MMLU, essenzialmente eguagliando o superando leggermente le medie dei partecipanti ai test umani. Il nuovo Claude di Anthropic, sebbene migliorato rispetto alle versioni precedenti, rimane ancora leggermente indietro in questo ambito (Claude 2 ha segnato circa il 76% su MMLU, e il più recente Claude 4 avrebbe superato l'80%). In sintesi, sul ragionamento di conoscenza generale, tutti e tre i giganti dell'AI operano a un livello molto alto – ma Gemini di Google ha un vantaggio sottile ma significativo in termini di accuratezza su questo parametro di "intelligenza da libro"[4].

Humanity's Last Exam (HLE): Un ampio test di stress di conoscenza e ragionamento. Il punteggio del 37,5% di Gemini 3 Pro senza strumenti stabilisce un record, superando GPT-5.1 (≈26–27%) e di gran lunga il risultato di Claude 4.5 (bassa adolescenza)medium.com techcrunch.com. Con l'uso integrato degli strumenti (ricerca/esecuzione del codice), Gemini raggiunge punteggi ancora più alti (45,8%)deepmind.google, evidenziando la sua capacità di ragionare su domande estremamente difficili.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Questo benchmark accademico copre 57 materie. Gemini 3 Pro supera leggermente GPT-5.1 con circa 91,8% di precisione rispetto al 91,0% di GPT-5.1deepmind.google. In sostanza, entrambi i modelli sono a o sopra il livello stimato degli esperti umani qui, ma Gemini mantiene un leggero vantaggio, e entrambi superano nettamente Claude 4.5 (~89%).
GSM8K (Problemi di Parole Matematiche): Sulle sfide matematiche scolastiche, Gemini ha essenzialmente risolto il benchmark. Il modello precedente Gemini Ultra ha già raggiunto 94,4% su GSM8K (pochi esempi), superando il ~90% di GPT-4addepto.com addepto.com. Con il migliorato ragionamento di Gemini 3 Pro (e la capacità di usare strumenti Python quando consentito), è sicuro affermare che queste domande aritmetiche e algebriche pongono poche difficoltà. Anche su nuovi problemi matematici a livello di Olimpiadi (es. il set MathArena Apex), Gemini 3 ottiene un punteggio del 23,4% – ordini di grandezza sopra GPT-5.1 o Claude, che registrano a malapena (~1–2%)medium.com.
Big-Bench Hard (BBH): Una raccolta di compiti di ragionamento particolarmente difficili dalla suite BIG-Bench. Gemini 3 Pro continua la quasi parità che il suo predecessore aveva con GPT su questi: i test precedenti hanno mostrato Gemini (Ultra) all'83,6% rispetto all'83,1% di GPT-4addepto.com. Con GPT-5.1, entrambi sono probabilmente in un intervallo alto-80, essenzialmente eguagliandosi nel risolvere questi difficili rompicapi. In altre parole, BBH non è più un differenziatore – è una base che i modelli di punta come Gemini e GPT ora gestiscono con abilità comparabile.
DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs): Un benchmark di comprensione della lettura focalizzato sul ragionamento logico (es. calcoli numerici o confronti di date all'interno del testo). Gemini tiene costantemente un leggero vantaggio qui. Ad esempio, un confronto precedente ha visto Gemini ~82,4% rispetto a GPT ~80,9% su DROPaddepto.com. Un divario del ~1,5% potrebbe sembrare piccolo, ma a questi livelli elevati indica l'abilità di Gemini nell'estrarre e manipolare informazioni dal testo in modo leggermente più accurato. In pratica, entrambi hanno di gran lunga superato i modelli più vecchi, ma Gemini 3 Pro si basa su quella fondazione con ancora meno errori in compiti come leggere e ragionare risposte dai paragrafi.
HumanEval (Generazione di Codice): Quando si tratta di test di codifica pura (scrivere soluzioni corrette a problemi di programmazione), tutti i modelli di punta ora sono strettamente raggruppati. Gemini 3 Pro, GPT-5.1 e Claude 4.x risolvono una grande maggioranza dei problemi standard di HumanEval – circa il 75%+ pass@1 ciascuno, un miglioramento drammatico rispetto alle generazioni passatemedium.com. (Per contesto, la versione Ultra precedente di Gemini ha segnato il 74,4% rispetto al 67,0% di GPT-4 su HumanEvaladdepto.com.) In breve, i benchmark di codifica semplici sono quasi saturi. Tuttavia, Gemini 3 brilla quando i compiti di codifica diventano più complessi e agentici. In un contesto di concorsi in stile Codeforces, Gemini 3 Pro raggiunge un Elo ~2439, battendo comodamente GPT-5.1 (~2240) e lasciando il tentativo di Claude molto indietromedium.com. Allo stesso modo, su benchmark di codifica “agentici” che richiedono l'uso di un terminale o il coordinamento degli strumenti, i tassi di successo di Gemini sono notevolmente più alti (es. 54,2% su una sfida di codifica basata su shell rispetto al 47,6% di GPT-5.1)deepmind.google medium.com. Questo suggerisce che oltre a scrivere codice, Gemini 3 è migliore nel ragionare attraverso i compiti di codifica – pianificare, eseguire e iterare, non solo rigurgitare soluzioni.

Funzionalità di Codifica Avanzate e Integrazione per Sviluppatori

Gemini 3 Pro è progettato per potenziare i flussi di lavoro degli sviluppatori con capacità di codifica all'avanguardia e un'integrazione profonda nei tool più popolari. Questo modello supera i suoi predecessori nei benchmark di codifica, padroneggiando compiti di programmazione complessi e flussi di lavoro simili ad agenti oltre ciò che Gemini 2.5 Pro poteva gestire[1][2]. Ad esempio, Gemini 3 Pro ottiene un punteggio di 54,2% su Terminal-Bench 2.0, un test sulla capacità di un modello di utilizzare un terminale del computer – significativamente più alto rispetto ai modelli precedenti e persino superando altri AI di alto livello in questa metrica[3][4]. Questo si traduce in un potente assistente di codifica che non si limita a completare automaticamente le righe, ma può seguire istruzioni complesse, manipolare ambienti di sviluppo e gestire autonomamente compiti di codifica a più fasi.

L'integrazione con gli strumenti di sviluppo è un pilastro del design di Gemini 3. Google ha reso il modello disponibile tramite l'API di Gemini in Google AI Studio e Vertex AI, permettendo ai team di integrarlo facilmente nelle proprie applicazioni o pipeline[2][5]. È anche integrato direttamente in molti IDE e servizi cloud che gli sviluppatori usano quotidianamente. Ad esempio, le estensioni Gemini Code Assist portano l'assistenza AI di Gemini in VS Code, JetBrains IDEs e Android Studio senza costi aggiuntivi[6][7]. All'interno di questi IDE, puoi ottenere il completamento intelligente del codice, generare intere funzioni o moduli da un commento e persino chattare con l'AI sui tuoi file aperti. Sorprendentemente, Gemini Code Assist può citare documentazione rilevante o frammenti di codice su cui si è basato, aiutando gli sviluppatori a fidarsi e verificare i suggerimenti[8][9]. La grande finestra di contesto del modello (fino a 1 milione di token) significa che può assimilare e comprendere grandi basi di codice o più file contemporaneamente, mantenendo la consapevolezza del contesto del tuo progetto mentre fornisce aiuto[10][11]. Questo rappresenta un salto di capacità – simile ad avere un AI pair-programmer che ha letto l'intero tuo repository e tutta la documentazione.

Oltre ai plugin IDE, Gemini 3 Pro si estende ad altre piattaforme per sviluppatori. In Google Colab Enterprise, ad esempio, alimenta le funzionalità “Aiutami a programmare”: gli utenti possono chiedere a Gemini di completare celle di codice, spiegare cosa fa un pezzo di codice o addirittura generare nuovo codice per l'analisi dei dati all'interno dei notebook[12][13]. Allo stesso modo, il modello è integrato nei servizi cloud di Google; gli sviluppatori su Vertex AI possono chiamare Gemini 3 tramite API per automatizzare compiti come la generazione o il refactoring del codice nei loro flussi di lavoro cloud[14]. Questa ampia presenza rispecchia la portata di strumenti come GitHub Copilot, ma va oltre: mentre Copilot (supportato dai modelli OpenAI) si concentra principalmente su suggerimenti di codice negli editor, Gemini 3 è disponibile in tutto l'ecosistema di Google (da Android Studio a Cloud) ed è progettato non solo per suggerire codice ma anche per eseguire comandi e orchestrare compiti. Ad esempio, Gemini CLI porta il modello nel terminale: si può conversare con il CLI per generare codice, eseguire comandi shell e persino creare interi schemi di app da un prompt[15][16]. Google riferisce che la programmazione agentica di Gemini 3 gli consente di prendere un obiettivo di alto livello, creare un piano dettagliato e generare un progetto multi-file – non solo un singolo file – tutto in una volta[16][17]. Questa capacità, chiamata “vibe coding,” significa che il linguaggio naturale è l'unica sintassi di cui hai bisogno per costruire software[18]. Ad esempio, con un solo prompt descrittivo, uno sviluppatore ha visto Gemini produrre un'app web 3D completa con Three.js, gestendo tutto, dall'impostazione delle librerie grafiche alla scrittura di HTML/JS e persino includendo controlli interattivi[19][20]. Tali imprese dimostrano che Gemini non si limita a completare righe di codice: traduce idee astratte in prototipi funzionanti.

Un'altra integrazione chiave è la modalità Build di Google AI Studio, che è essenzialmente un playground per lo sviluppo rapido di app utilizzando Gemini. Qui, puoi abbozzare un'idea (anche con un disegno su un tovagliolo o note vocali) e lasciare che Gemini 3 Pro generi un'applicazione completamente funzionante[21]. La comprensione avanzata del modello sia del design che del codice gli consente di creare elementi UI, logica backend e persino funzionalità AI secondo necessità. In una demo, un utente ha fornito un concetto approssimativo per un gioco in stile retrò e Gemini ha costruito il gioco in un unico prompt[21]. Questo dimostra come Gemini 3 abbassa la barriera dal concetto al codice, automatizzando il boilerplate e il lavoro pesante così che gli sviluppatori possano concentrarsi sulla creatività ad alto livello. Tutte queste integrazioni – plugin IDE, Colab, Cloud, CLI e Studio – illustrano la profonda integrazione per sviluppatori di Gemini 3 Pro. È progettato per “incontrarti dove sei” adattandosi ai flussi di lavoro e agli strumenti esistenti[22][14]. Che tu stia codificando in un IDE, lavorando in un notebook Jupyter o gestendo infrastrutture cloud, le capacità di Gemini sono accessibili a portata di mano. Questa ubiquità, combinata con offerte aziendali amichevoli (come l'integrazione con Vertex AI con sicurezza e conformità), segnala lo sforzo di Google per rendere Gemini 3 un copilota universale per la codifica per gli sviluppatori. In breve, Gemini 3 Pro offre funzionalità di codifica avanzate – dall'autocompletamento intelligente alla generazione di app con un solo click – e le integra senza soluzione di continuità in tutto lo stack dello sviluppatore, annunciando un nuovo livello di sviluppo software assistito da AI[23][24].

Abilità agentiche e pianificazione a lungo termine

Uno dei progressi più significativi del Gemini 3 Pro è la sua abilità agentica – in sostanza, il modello può agire come un agente autonomo che pianifica ed esegue compiti, invece di limitarsi a rispondere a richieste. Questo significa che Gemini può utilizzare strumenti, navigare tra sistemi ed eseguire operazioni multi-step autonomamente quando guidato, una capacità che Google ha costantemente migliorato dalle versioni precedenti di Gemini[25][26]. Nei benchmark e nella pratica, Gemini 3 dimostra una notevole competenza in questi compiti a lungo termine e multi-step. Ha raggiunto il 54,2% nel Terminal-Bench 2.0, il punteggio più alto di qualsiasi modello, indicando una capacità di prim'ordine nell'uso di un terminale per risolvere problemi (ad esempio, emettere comandi, gestire file, ecc.)[3][4]. Ciò suggerisce che Gemini non è solo teoricamente agentico – ha dimostrato empiricamente di poter gestire l'uso di strumenti reali meglio dei concorrenti. Un altro parametro, il Vending-Bench 2, testa il processo decisionale a lungo termine (simulando un agente che guadagna “patrimonio netto” attraverso interazioni prolungate); qui Gemini 3 ha superato di gran lunga altri modelli[27]. In termini pratici, questi punteggi si traducono in un'IA che può eseguire sequenze complesse di azioni con supervisione minima – un grande passo verso assistenti AI affidabili in grado di gestire parti più consistenti del lavoro.

Google sta attivamente sfruttando queste capacità con nuove piattaforme come Google Antigravity, specificamente create per mostrare e sfruttare il potere agentico di Gemini[28]. Antigravity è descritta come una “piattaforma di sviluppo agentico” dove gli sviluppatori operano ad un livello elevato (come un architetto) mentre più agenti guidati da Gemini gestiscono i dettagli su un IDE, terminale e browser[29]. In questo contesto, potresti delegare un compito come “costruire una nuova funzionalità e distribuirla” all'AI, e gli agenti Gemini pianificheranno il lavoro in modo collaborativo, scriveranno codice nell'editor, eseguiranno test/comandi nel terminale e persino recupereranno informazioni dal web secondo necessità, il tutto mantenendoti aggiornato sui loro progressi[30]. Questa è un'evoluzione significativa del concetto di “programmatore di coppia AI” in qualcosa di più autonomo. Gli agenti comunicano il loro piano e i risultati tramite artefatti (come differenze di codice, log o riepiloghi), così rimani al corrente e puoi dare feedback[31]. Essenzialmente, il framework agentico di Gemini 3 gli permette non solo di generare codice, ma di eseguire e verificare quel codice in un ciclo, e di adeguare il suo piano di conseguenza – molto simile a un giovane sviluppatore che può eseguire e testare il proprio lavoro e poi correggere i bug da solo.

Queste capacità di pianificazione agentica invitano al confronto con altri framework di intelligenza artificiale autonomi emersi di recente. AutoGPT, ad esempio, è stato un primo esperimento nel concatenare il ragionamento di GPT-4 per raggiungere obiettivi definiti dall'utente con input umano minimo. Segue un ciclo di pianificazione → azione → valutazione → raffinamento, utilizzando iterativamente strumenti come la navigazione web o l'esecuzione di codice per raggiungere i suoi obiettivi[32][33]. Gli utenti di AutoGPT hanno osservato sia il suo potenziale che le sue limitazioni: può effettivamente scomporre autonomamente problemi complessi e utilizzare strumenti, ma spesso si blocca, non può apprendere oltre una sessione e può essere inefficiente (eseguendo frequentemente chiamate costose a GPT-4 senza memoria delle esecuzioni passate)[34]. L'approccio di Gemini 3 Pro ai compiti a lungo termine sembra più robusto, grazie alla sua enorme finestra di contesto e alle integrazioni strutturate degli strumenti. Può conservare i “pensieri” durante una sessione molto estesa (anche fino a 1 milione di token di contesto), il che significa che conserva la memoria di ciò che è accaduto nei passaggi precedenti e può costruirci sopra[35][36]. Questo mitiga una debolezza osservata in sistemi come il primo AutoGPT, dove il contesto limitato costringerebbe l'agente a dimenticare o ripetere il lavoro. Inoltre, l'API di Gemini supporta output strutturati e chiamata di funzioni, quindi gli sviluppatori possono definire strumenti per il modello da utilizzare (come una ricerca web o un compilatore di codice) e far sì che il modello produca un JSON con il piano o il risultato[37][38]. Questo design rende la sua autonomia più controllabile e affidabile: invece della natura un po' “a ciclo aperto” di AutoGPT, la modalità agentica di Gemini può essere guidata da definizioni di strumenti e persino da “firme di pensiero” che assicurano che il suo ragionamento sia tracciabile[5].

Un altro confronto degno di nota è Devin – un agente software AI introdotto da una startup (Cognition) come «il primo ingegnere software AI». Devin è stato costruito esplicitamente per il ragionamento a lungo termine nel coding: può pianificare ed eseguire migliaia di decisioni per completare un progetto di coding, ricordando il contesto a ogni passo e imparando dagli errori[39]. Come Gemini, Devin è equipaggiato con strumenti come una shell, un editor di codice e un browser in un ambiente sandbox, così può effettivamente eseguire codice, consultare documentazione e modificare file autonomamente[40]. I primi risultati sono stati impressionanti: Devin è riuscito a risolvere autonomamente circa il 13,9% dei problemi reali su GitHub in un benchmark (SWE-bench) end-to-end, contro il ~2% dei modelli precedenti che richiedevano molta più guida[41]. Ciò dimostra come l'aggiunta di pianificazione a lungo termine e l'uso di strumenti possa migliorare notevolmente ciò che l'AI può fare nell'ingegneria del software. Gemini 3 Pro opera nello stesso spazio innovativo di Devin – infatti, i risultati di benchmark di Google includono una metrica (SWE-Bench Verified) in cui anche Gemini 3 eccelle, indicando che può affrontare correzioni di bug complessi o richieste di funzionalità con suggerimenti minimi[42]. La differenza è che le abilità agentiche di Gemini sono integrate nell'ecosistema più ampio di Google (Antigravity, Code Assist, ecc.), potenzialmente offrendogli maggiore esposizione e test nel mondo reale su larga scala. Vale anche la pena notare che la pianificazione agentica di Gemini 3 non è limitata al coding: il suo ragionamento spaziale migliorato e la comprensione multimodale significano che potrebbe guidare agenti in domini come la robotica o l'automazione UI. Ad esempio, Google sottolinea come Gemini possa interpretare le azioni GUI di un utente o i layout dello schermo, il che può consentire a un agente di controllare un'interfaccia utente del computer in modo intelligente (immagina un'AI che possa usare la tua interfaccia grafica come farebbe un essere umano). Questo suggerisce che Gemini sia un cervello agentico generalista, mentre molti agenti precedenti (AutoGPT, Devin) erano focalizzati su ambienti basati su testo o codice.

Disponibilità e Iniziare con Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro è il più recente e avanzato modello di intelligenza artificiale di Google, rappresentando un notevole salto in avanti nelle capacità. Unisce tutti i punti di forza dei precedenti modelli Gemini (comprensione multimodale, ragionamento avanzato e utilizzo degli strumenti) in un unico sistema potente[1]. In termini pratici, Gemini 3 Pro può gestire compiti complessi attraverso testo, immagini, codice e altro, portando “qualsiasi idea alla vita” con ragionamenti all'avanguardia[1][2]. Di seguito, vedremo come gli utenti generici possono accedere a Gemini 3 Pro attraverso l'ecosistema di Google, e forniremo una guida passo-passo per gli sviluppatori per iniziare a costruire con esso. Iniziamo!

Accesso a Gemini 3 Pro nell'Ecosistema di Google (Utenti Generici)

Google ha integrato Gemini 3 Pro in tutto il suo ecosistema, rendendolo ampiamente disponibile agli utenti tramite l'app Gemini (precedentemente Bard), sui dispositivi Android, e all'interno delle app di Google Workspace. Ecco come iniziare in ciascuna area:

Utilizzo dell'App Google Gemini (precedentemente Bard)

Google Bard si è evoluto nell'app Gemini, l'interfaccia principale per chattare con Gemini 3 Pro. L'app Gemini è disponibile come servizio web e come app mobile:

Accesso Web: Visita il sito web dell'app Gemini (ad es. gemini.google.com) nel tuo browser. Accedi con il tuo account Google se richiesto. Sarai accolto con un'interfaccia chat simile a quella di Bard, dove puoi digitare le tue domande o richieste.
App Mobile: Su Android, Google ha lanciato un'app Gemini dedicata che ha sostituito il vecchio Assistente sui dispositivi aggiornati[3]. Assicurati di avere installato l'ultima versione dell'app Google o dell'app Gemini (su Android, potrebbe essere necessario aderire al programma beta/Labs dell'app Google per ottenere l'app Gemini). Su iOS, Gemini è integrato nell'app Google[3], quindi l'utilizzo dell'app Google fornisce l'accesso. Avvia l'app per iniziare una conversazione con Gemini.
Selezione di Gemini 3 Pro (“Modalità Pensante”): Di default, l'app Gemini utilizza il modello standard di Google, ma puoi abilitare Gemini 3 Pro per un ragionamento più approfondito. Nell'interfaccia chat, cerca un selettore di modalità modello o un'icona delle impostazioni. Passa alla modalità etichettata come “Pensante” per attivare Gemini 3 Pro[4]. (Google utilizza etichette come Velocità, Equilibrato, Pensante per indicare diverse velocità rispetto alla profondità di ragionamento – Pensante attiva il modello più potente Gemini 3 Pro). Una volta selezionato, inserisci semplicemente la tua richiesta e Gemini 3 Pro risponderà.
Limiti d'Uso: Gemini 3 Pro è disponibile per tutti gli utenti dal suo lancio, quindi non è necessariamente necessario un piano a pagamento per provarlo[4]. Tuttavia, gli utenti gratuiti potrebbero avere limiti più rigidi sul numero di richieste o sulla durata delle conversazioni. Google offre livelli di abbonamento AI (Google AI “Plus”, “Pro” e “Ultra”) che forniscono limiti d'uso più elevati e accesso anticipato a determinate funzionalità[4]. Ad esempio, gli abbonati possono effettuare chat più lunghe o richieste più frequenti prima di raggiungere i limiti. Tuttavia, per iniziare, l'accesso gratuito dovrebbe essere sufficiente per esplorare le capacità di Gemini 3.

Esempio: L'interfaccia dell'app Gemini su Android, che mostra un prompt di conversazione e opzioni per funzioni avanzate. Qui, l'utente ha selezionato la modalità 「Pensiero」 (in alto a destra) per sfruttare Gemini 3 Pro, e uno strumento Agent è attivato per un compito autonomo. L'app Gemini saluta l'utente per nome ed è pronta ad assistere con domande o compiti a più fasi.[4][3]

Suggerimento: Puoi anche usare l'input vocale o le immagini nei tuoi prompt – Gemini 3 è multimodale. Ad esempio, potresti chiedere a Gemini di analizzare una foto o rispondere a una domanda su uno screenshot. Basta allegare l'immagine (tramite l'icona immagine nell'input della chat) e fare la tua domanda. La comprensione multimodale avanzata di Gemini 3 Pro gli consente di ragionare su testo e immagini insieme.

Gemini su Android (Integrazione con Google Assistant)

Su telefoni Android moderni, Google ha integrato l'AI di Gemini nel sistema operativo come assistente di nuova generazione:

Sostituzione dell'assistente: Se hai un dispositivo supportato (come i telefoni Google Pixel o l'ultimo aggiornamento Android su altri marchi), Google ha sostituito il classico Google Assistant con Gemini come assistente predefinito in molti casi[3]. Ciò significa che quando premi a lungo il pulsante home o dici “Hey Google”, ora stai invocando l'IA Gemini. Potresti notare che le risposte sono più elaborate e consapevoli del contesto grazie a Gemini 3 Pro che lavora dietro le quinte.
Accesso a Gemini Voice/Chat: Invoca l'assistente come al solito (comando vocale o gesto). Vedrai apparire la nuova interfaccia di Gemini. Puoi parlare o digitare la tua richiesta. Ad esempio, potresti dire “Riassumi le mie email non lette” o “Organizza la mia giornata di domani” – compiti che Gemini può gestire con il suo ragionamento avanzato. L'assistente può anche sostenere dialoghi multi-turno, così puoi porre domande di follow-up in modo naturale.
Integrazione con le app: Gemini è integrato in varie app e funzionalità di Android. Ad esempio, nell'app Messaggi, puoi utilizzare Gemini per ottenere suggerimenti intelligenti o persino far redigere una risposta[3]. In app come Google Chrome o l'app Google, attivando l'IA (spesso tramite un interruttore o icona “AI”) Gemini può riassumere le pagine web o rispondere a domande sul contenuto che stai visualizzando. Poiché Gemini 3 è parte del sistema, può anche utilizzare strumenti come Google Search quando necessario (con il tuo permesso) per ottenere informazioni in tempo reale.
Come ottenerlo: Se il tuo dispositivo non è ancora passato a Gemini, assicurati che la tua app Google sia aggiornata. Puoi anche controllare Impostazioni > App > Assistente Digitale Predefinito su Android per vedere se “Gemini” è un'opzione. Su alcuni dispositivi (ad esempio, modelli Samsung Galaxy a partire dalla serie S25), Gemini è stato introdotto come parte degli aggiornamenti di sistema nel 2025[5]. Se non è ancora disponibile, potresti dover aspettare un aggiornamento o unirti a un programma beta offerto da Google. (In questa guida non sono indicate restrizioni regionali – presumiamo un'ampia disponibilità.)

Esempio di utilizzo di Gemini su Android: Prova a chiedere al tuo telefono 「Cosa c'è nel mio calendario la prossima settimana?」 Gemini può leggere il tuo Google Calendar e fornire un riepilogo (dopo aver ottenuto il permesso). Oppure dì 「Aiutami a trovare una ricetta per la cena e a fare una lista della spesa」 – Gemini può cercare una ricetta, estrarre gli ingredienti e creare una lista per te, dimostrando la sua capacità di utilizzare strumenti e pianificare compiti.

Gemini AI nelle app di Google Workspace

Google Workspace (Gmail, Documenti, Fogli, Presentazioni, Meet, ecc.) ha ora capacità AI di Gemini integrate per aumentare la produttività. Ecco come accedervi e utilizzarle:

Gmail – 「Aiutami a scrivere」: Quando componi un'email in Gmail, cerca il pulsante 「Aiutami a scrivere」 (icona della matita con una scintilla) se disponibile. Cliccaci sopra e inserisci un breve prompt come 「Scrivi una mail di follow-up cortese sullo stato del progetto」. Gemini genererà un bozza suggerita per te[6]. Puoi perfezionarla chiedendo a Gemini di renderla più breve, più formale, ecc. Questa funzione ti aiuta a iniziare rapidamente con email o risposte.
Google Docs – Assistenza AI: In Google Docs, troverai un pannello laterale Gemini (spesso un'icona di stelle o il logo di Gemini) e funzioni come 「Aiutami a scrivere」 per il contenuto del documento[6]. Puoi chiedere a Gemini di generare del testo, elaborare idee o persino riassumere il tuo documento. Ad esempio, se hai una bozza, usa Aiutami a scrivere per trasformarla in paragrafi. O se hai un documento lungo, chiedi 「Riassumi questo documento」 – Gemini produrrà una sinossi.
Sheets e Slides: In Google Sheets, l'AI può assistere con suggerimenti di formule o analisi dei dati tramite il pannello laterale (ad esempio, chiedi 「Analizza questi dati di bilancio e evidenzia eventuali anomalie」). In Google Slides, puoi utilizzare 「Aiutami a creare un'immagine」 (integrazione di Gemini con Imagen, il generatore di immagini di Google) per creare illustrazioni a partire dal testo, o Rimuovi sfondo immagine con l'AI[7]. Queste funzionalità generative sono tutte alimentate dal modello Gemini dietro le quinte.
Google Meet – 「Prendi appunti per me」: Quando sei in una riunione video di Google Meet, potresti vedere un'opzione per permettere a Google AI di prendere appunti per te[6]. Abilitando questa funzione, Gemini ascolterà la conversazione e genererà un riassunto della riunione, compiti da svolgere, ecc., in tempo reale. Dopo la riunione, riceverai una trascrizione e appunti riassunti automaticamente salvati (visibili in Google Docs o inviati via email).
Il Pannello Laterale Gemini & Gems: In molte app di Workspace, cliccando sull'icona di Gemini (spesso in basso a destra o sotto Estensioni) si apre una chat nel pannello laterale. Qui, puoi conversare con Gemini nel contesto del tuo documento o email. Ad esempio, in un report di Google Docs, apri il pannello laterale e chiedi 「Suggerisci un paragrafo introduttivo migliore per questo report」. Poiché Gemini può accedere al contenuto del documento (con il tuo permesso), adatterà le sue risposte a quel contesto[6]. Google ha anche introdotto le 「Gems」, che sono come agenti AI personalizzati che puoi creare per compiti o ruoli specifici (es. una Gem 「Correttore di bozze」 o una Gem 「Assistente di Ricerca」). Sebbene le Gems siano una funzionalità più avanzata, l'idea di base è che puoi avere mini-aiutanti AI specializzati per diverse esigenze direttamente in Workspace[8]. Tuttavia, per iniziare, puoi semplicemente utilizzare l'assistente Gemini predefinito nel pannello laterale senza alcuna configurazione personalizzata.

Nota: Molte di queste funzionalità di Workspace AI erano inizialmente disponibili per gli abbonati aziendali di Google Workspace (come parte di Duet AI, ora integrato in Gemini). A partire dal 2025, Google ha iniziato a includerle nelle edizioni standard di Workspace[9][10]. Se sei un utente aziendale, assicurati che l'amministratore abbia abilitato le funzionalità AI. Se sei un utente gratuito, potresti avere accesso ad alcune funzionalità (come Aiutami a scrivere) attraverso i programmi Labs o beta di Google. Cerca suggerimenti o icone che indicano l'assistenza AI in queste app – quella è la tua porta d'accesso a Gemini.

Onboarding Sviluppatori: Utilizzo di Gemini 3 Pro tramite API e Google Cloud

Gemini 3 Pro non è solo per le applicazioni destinate agli utenti finali – anche gli sviluppatori possono sfruttare il suo potenziale nei propri progetti. Google fornisce diversi modi per accedere a Gemini 3 Pro per lo sviluppo, inclusa un'API Gemini, l'integrazione in Google Cloud (Vertex AI) e strumenti come Google AI Studio per un prototyping rapido. Segui questi passaggi per iniziare:

Registrati per l'accesso a Google AI: Se non l'hai già fatto, avrai bisogno dell'accesso ai servizi di AI generativa di Google. Il percorso più semplice è attraverso Google AI Studio (precedentemente MakerSuite). Vai al sito di Google AI Studio e accedi con il tuo account Google. Richiedi l'accesso all'API Gemini se richiesto (Google spesso lo abilita automaticamente per gli account Cloud al momento). Una volta in AI Studio, puoi provare direttamente Gemini 3 in un'interfaccia sandbox[11]. Questo è un ottimo modo per sperimentare con i prompt e vedere come il modello risponde prima di scrivere qualsiasi codice.
Ottieni le credenziali API: In AI Studio, crea un Nuovo Progetto (se necessario) e ottieni la tua chiave API per l'API del linguaggio generativo. Questa chiave è necessaria per chiamare Gemini 3 dal codice. AI Studio ha un'opzione "Ottieni chiave API" che genererà una chiave API per te[12][11]. Copia questa chiave e conservala in sicurezza. (In alternativa, se utilizzi la console di Google Cloud, abilita l'API Vertex AI e genera le credenziali lì. Ma AI Studio semplifica questo processo.)
Usa l'Editor di Prompt di Google AI Studio (Opzionale): In AI Studio, prova l'interfaccia dei prompt in chat con Gemini 3. Puoi inserire turni di chat e persino abilitare strumenti (come l'esecuzione del codice o la ricerca web) per vedere come Gemini può utilizzarli[13][14]. Quando sei soddisfatto di un prompt, clicca "Ottieni codice" – AI Studio può generare automaticamente il codice di esempio nella tua lingua preferita (Python, JavaScript, ecc.) per replicare quel prompt tramite l'API[11]. Questo è un modo veloce per ottenere il codice iniziale.
Imposta il tuo ambiente di sviluppo: Ora, nel tuo ambiente (ad esempio un progetto locale o un notebook Google Colab), integrerai l'API Gemini. Google offre librerie client – ad esempio, un SDK Python (google.genai) – per semplificare le chiamate API. Installa la libreria (ad esempio pip install google-genai), oppure puoi chiamare direttamente gli endpoint REST con HTTP. Ad esempio, utilizzando Python:

from google import genai # Google Generative AI SDK

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(

model="gemini-3-pro-preview",

contents="Hello Gemini, how can I get started with your API?"

)

print(response.text)

Questo codice crea un client e chiama il modello Gemini 3 Pro (model="gemini-3-pro-preview") con un prompt di esempio[15]. Il testo della risposta del modello viene quindi stampato. In Node.js, esiste una libreria simile (@google/genai) che può essere utilizzata con una chiave API per chiamare generateContent[16][17]. Se preferisci cURL o REST, puoi inviare un POST all'endpoint API di linguaggio generativo di Google con la tua chiave API e il prompt in JSON[18] – la documentazione fornisce esempi per tutti questi metodi.

Utilizza Vertex AI (Google Cloud) [Opzionale]: Se sei uno sviluppatore aziendale o desideri maggiore integrazione, Gemini 3 Pro è disponibile anche tramite Vertex AI su Google Cloud[19][20]. Nel Cloud Console, puoi trovare i modelli Gemini sotto il Model Garden di Vertex AI. Puoi distribuire il modello a un endpoint o chiamarlo direttamente utilizzando l'API di Vertex AI. Questo percorso potrebbe essere preferibile se hai bisogno di funzionalità come la sicurezza dei dati enterprise, scalabilità o l'uso di Gemini in una pipeline con altri servizi Cloud. Tuttavia, per la maggior parte degli sviluppatori individuali, l'API diretta di Gemini (come mostrato sopra) è rapida e facile per iniziare.
Sperimenta con le Funzionalità: Gemini 3 Pro offre capacità avanzate che vorrai provare:
Contesto Lungo: Il modello supporta una finestra di contesto estremamente grande (fino a circa 1 milione di token di contesto di input)[21]. Ciò significa che puoi inserire documenti molto grandi o anche più file in un singolo prompt. Prova a fornire un lungo testo o più pezzi di dati e chiedi al modello di analizzarli collettivamente.
Input Multimodali: Puoi inviare immagini (e persino frame audio o video) all'API insieme al testo. Ad esempio, potresti inviare un'immagine codificata in base64 e chiedere un'analisi o una didascalia. L'API ha parametri come parti media nel prompt in cui puoi includere dati di immagini, e persino regolare il media_resolution per quanto dettaglio utilizzare[22][23]. Questo è utile per costruire applicazioni come didascalie di immagini, comprensione OCR di documenti o sintesi video con Gemini.
Strumenti e Funzioni: Gemini 3 ha capacità “agentiche” – può utilizzare strumenti quando abilitato. Tramite l'API puoi consentire funzioni (ad esempio, una calcolatrice o la ricerca in un database) o abilitare l'integrazione dei risultati di Google Search[14][24]. Esplora le sezioni uso delle funzioni e uso degli strumenti dei documenti per vedere come puoi permettere al modello di eseguire codice, recuperare URL o utilizzare altre API durante una conversazione. Questo è il modo in cui viene implementato il potente comportamento “Agente” di Gemini. Sebbene questo sia un argomento più avanzato, tieni presente che è disponibile man mano che acquisisci dimestichezza con le basi.
Regolazione dei Parametri: Gemini 3 introduce nuove impostazioni come thinking_level per controllare quanto tempo di ragionamento utilizza il modello. Per impostazione predefinita è su alto (ragionamento profondo), ma puoi impostarlo su basso per risposte più rapide e brevi[25][26]. Hai anche ancora i soliti parametri (temperatura, ecc.) per regolare lo stile dell'output. Parte dell'inizio consiste nel modificare questi parametri per vedere come cambiano le risposte.
Testa in Google Colab: Un modo conveniente per giocare con l'API di Gemini è utilizzare Google Colab. Puoi creare un notebook Colab, installare la libreria google-genai e utilizzare la tua chiave API per interagire con Gemini 3 Pro in un ambiente notebook interattivo. Questo è ottimo per prototipazione rapida o esplorazione delle capacità del modello (e ottieni GPU/TPU gratuite se necessarie per qualsiasi calcolo pesante).
Costruisci e Distribuisci: Una volta che hai le basi funzionanti, puoi integrare Gemini nelle tue applicazioni. Forse costruirai un chatbot sul tuo sito web usando Gemini 3 come cervello, o forse uno strumento interno che elabora documenti o fogli di calcolo con l'assistenza AI. L'ecosistema di Google fornisce ulteriore supporto come Antigravity (una piattaforma di sviluppo agenti introdotta con Gemini 3)[27] e lo strumento Gemini CLI per testare nel terminale. Come nuovo sviluppatore, potresti non averne bisogno immediatamente, ma vale la pena esplorarli sul blog degli sviluppatori di Google man mano che progredisci[28].

Suggerimenti per sviluppatori: Tieni d'occhio il tuo utilizzo e la tua quota. Gemini 3 Pro è un modello potente e i costi di utilizzo (se superi i limiti gratuiti) saranno proporzionali ai token elaborati – ricorda che il suo grande contesto significa che potresti inviare accidentalmente molti dati. La dashboard di Google Cloud o AI Studio mostrerà il tuo utilizzo dei token. Inoltre, fai attenzione alle migliori pratiche: includi sempre istruzioni chiare per l'utente nei prompt e considera di aggiungere alcuni limiti o verifiche se lasci che il modello esegua azioni (ad esempio, Gemini Agent chiederà conferma prima di eseguire passaggi critici come inviare un'email[29][30]).

Infine, unisciti alla comunità di sviluppatori Google AI (forum o Discord se disponibile) – poiché Gemini 3 è all'avanguardia, nuovi trucchi e aggiornamenti vengono continuamente condivisi da Google e altri sviluppatori. La documentazione ufficiale di Google e le gallerie di esempi (il Cookbook di AI Studio su GitHub) offrono una ricca fonte di esempi da cui imparare.

Conclusione

Gemini 3 Pro apre una vasta gamma di possibilità sia per utenti comuni che per sviluppatori. Come utente generale, puoi iniziare a usarlo subito tramite le app di Google: dalla chat nell'app Gemini, all'assistenza AI nella scrittura di email o nella pianificazione del tuo programma su Android. La chiave è cercare le funzionalità Gemini o “Aiutami…” che ora sono integrate nell'ecosistema Google e semplicemente provarle. D'altra parte, se sei uno sviluppatore, Google ha reso semplice integrare questa potente AI nei tuoi progetti tramite l'API Gemini e Vertex AI. Ottieni una chiave API, utilizza gli strumenti o le librerie fornite e sarai operativo con uno dei modelli di AI più avanzati al mondo.

Con le capacità avanzate di ragionamento e abilità multimodali di Gemini 3 Pro, puoi fare brainstorming, creare, codificare e risolvere problemi complessi più facilmente che mai[31][32]. Che tu stia chiedendo di redigere un documento o costruendo l'app di nuova generazione alimentata da AI, iniziare è solo a pochi clic e suggerimenti di distanza. Divertiti a esplorare Gemini 3 Pro e a dare vita alle tue idee!

Fonti:

Google, 「Presentazione di Gemini 3」 – Sundar Pichai et al., Nov 2025[1][2]
9to5Google, 「L'app Gemini lancia Gemini 3 Pro…」 – Abner Li, 18 Nov 2025[4]
Wikipedia, 「Google Gemini」 – Storia del prodotto e dettagli di integrazione[3][5]
Google Workspace Updates, 「Presentazione di Gemini 3 Pro per l'app Gemini」 – Nov 2025[6]
Google AI Developers Guide – Documentazione API di Gemini 3 e guida rapida[11][15]
Google Cloud Blog, 「Portare Gemini 3 alle aziende」 – 19 Nov 2025[19][32]

[1] [27] [28] Gemini 3: Novità e annunci

https://blog.google/products/gemini/gemini-3-collection/

[2] [15] [16] [17] [18] [21] [22] [23] [25] [26] [31] Guida per sviluppatori di Gemini 3 | API di Gemini | Google AI per sviluppatori

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3

[3] [5] Google Gemini - Wikipedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Gemini

[4] [29] [30] L'app Gemini lancia Gemini 3 Pro e ‘Agente Gemini

https://9to5google.com/2025/11/18/gemini-3-pro-app/

[6] [7] [8] [9] [10] Le funzionalità AI di Gemini ora incluse negli abbonamenti di Google Workspace - Guida amministratore di Google Workspace

https://support.google.com/a/answer/15756885?hl=en

[11] [12] [13] [14] [24] Introduzione rapida a Google AI Studio | Gemini API | Google AI per Sviluppatori

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/ai-studio-quickstart

[19] [20] [32] Gemini 3 è disponibile per le aziende | Google Cloud Blog

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

[1] [2] [3] [5] [14] [18] [21] [22] [23] [24] [28] [29] [30] [31] [38] [43] Gemini 3 per sviluppatori: Nuove capacità di ragionamento e agenticità

https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/

[4] Prova di Gemini 3 Pro con trascrizione audio e un nuovo pelican ...

https://simonwillison.net/2025/Nov/18/gemini-3/

[6] [7] [8] [9] [12] Panoramica di Gemini Code Assist | Google for Developers

https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview

[10] [11] [27] [35] [36] [37] Gemini 3 Pro - Google DeepMind

https://deepmind.google/models/gemini/pro/

[13] Usa il completamento del codice e la generazione del codice | Colab Enterprise | Documentazione Google Cloud

https://docs.cloud.google.com/colab/docs/use-code-completion

[15] [16] [17] [19] [20] 5 cose da provare con Gemini 3 Pro in Gemini CLI - Blog degli sviluppatori di Google

https://developers.googleblog.com/en/5-things-to-try-with-gemini-3-pro-in-gemini-cli/

[25] [26] Gemini 3: Presentazione del nuovo modello AI di Gemini di Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[32] [33] [34] Approfondimento su AutoGPT: L'IA Autonoma che Rivoluziona il Gioco | di Peter Chang | Medium

https://peter-chang.medium.com/deep-dive-into-autogpt-the-autonomous-ai-revolutionizing-the-game-890bc82e5ec5

[39] [40] [41] Cognition | Presentazione di Devin, il primo ingegnere software AI

https://cognition.ai/blog/introducing-devin

Fonti: Annunci di Google DeepMind[1][12]; rapporto OpenAI GPT-5[14]; copertura di TechCrunch e WIRED[9][22]; risultati benchmark da valutazioni accademiche e industriali[4][21].

[1] [2] [12] [17] Gemini 2.5: Il nostro modello Gemini più recente con capacità di pensiero

https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/

[3] [9] Google lancia Gemini 3 con una nuova app di codifica e punteggi record nei benchmark | TechCrunch

https://techcrunch.com/2025/11/18/google-launches-gemini-3-with-new-coding-app-and-record-benchmark-scores/

[4] Introduzione a Gemini: il modello AI più avanzato di Google

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

[5] [6] [7] [8] [21] Google Gemini vs. GPT-4: Confronto - Addepto

https://addepto.com/blog/google-gemini-vs-gpt-4-comparison/

[10] [11] [18] [19] [23] [25] Gemini 3: Presentazione del nuovo modello di intelligenza artificiale Gemini di Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[13] [15] [16] Classifica LLM 2025

https://www.vellum.ai/llm-leaderboard