Gemini 3 di Google: Guida al nuovo modello stato dell’arte

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Gemini 3 Novità e Come Utilizzarlo al meglio

Gemini 3 è la nuova generazione di modelli AI di Google, presentata come il modello più intelligente mai rilasciato dall’azienda, capace di unire in un unico sistema le capacità di ragionamento, multimodalità e agentic che prima erano distribuite tra diverse versioni di Gemini.
È progettato per capire non solo il contenuto di ciò che scrivi o mostri, ma anche il contesto e l’intento, con l’obiettivo dichiarato di passare dal “leggere il testo” al “leggere la stanza”, cioè cogliere sfumature, sottintesi e obiettivi reali dell’utente.

Dal punto di vista pratico, Gemini 3 è già integrato in tanti prodotti Google: è alla base di AI Mode in Search, dentro la Gemini app, disponibile per sviluppatori tramite Gemini API in Google AI Studio e Vertex AI, e alimenta la nuova piattaforma agentic Google Antigravity.
Vuol dire che la stessa “intelligenza” è disponibile sia quando cerchi qualcosa sul web, sia quando sviluppi un’applicazione, automatizzi un workflow o ti fai aiutare da un agent per attività complesse.

A livello di risultati, Gemini 3 Pro – il primo modello della serie reso disponibile – supera nettamente Gemini 2.5 Pro in quasi tutti i benchmark di riferimento su ragionamento, matematica, multimodalità e coding, guidando classifiche come LMArena con un punteggio di 1501 Elo.
In parallelo Google introduce anche Gemini 3 Deep Think, una modalità potenziata di ragionamento che va ancora oltre su test molto difficili come Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond e ARC-AGI-2, pensata per richieste particolarmente complesse e analitiche.

Per usare Gemini 3 al meglio, si raccomandano i seguenti principi di prompting specifici per Gemini 3. Qui sotto si riportano le linee guida ufficiali:

Tutorial Prompt Gemini 3

Per usare Gemini 3 al meglio bisogna prima capire che è addestrato per seguire meticolosamente le istruzioni delineate nel prompt, in maniera molto simile a quanto avvenuto in passato con l’introduzione di GPT-4.1 di OpenAI. In linea di principio, cercate di essere quanto più espliciti e dettagliati possibile nel prompt e lasciate quanto meno possibile alla libera interpretazione del LLM:

  • Sii preciso e diretto:indica il tuo obiettivo in modo chiaro e conciso. Evita un linguaggio non necessario o eccessivamente persuasivo.
  • Utilizza una struttura coerente:utilizza delimitatori chiari per separare le diverse parti del prompt. Tag in stile XML (ad es. <context>, <task>) o i titoli in Markdown. Scegli un formato e usalo in modo coerente all’interno di un singolo prompt.
  • Definisci i parametri: spiega in modo esplicito eventuali termini o parametri ambigui.
  • Controlla la verbosità dell’output: per impostazione predefinita, Gemini 3 fornisce risposte dirette ed efficienti. Se hai bisogno di una risposta più colloquiale o dettagliata, devi richiederla esplicitamente nelle istruzioni.
  • Gestisci gli input multimodali in modo coerente:quando utilizzi testo, immagini, audio o video, trattali come input di pari livello. Assicurati che le istruzioni facciano riferimento chiaramente a ogni modalità, se necessario.
  • Dai la priorità alle istruzioni critiche: inserisci i vincoli comportamentali essenziali, le definizioni dei ruoli (persona) e i requisiti di formato di output nell’istruzione di sistema o all’inizio del prompt dell’utente.
  • Struttura per contesti lunghi:quando fornisci grandi quantità di contesto (ad es. documenti, codice), fornisci prima tutto il contesto. Inserisci le istruzioni o le domande specifiche alla fine del prompt.
  • Contesto di ancoraggio:dopo un blocco di dati di grandi dimensioni, utilizza una frase di transizione chiara per collegare il contesto e la query, ad esempio “In base alle informazioni riportate sopra…”

Gemini 3 Model card ufficiale

Indice

Dentro i numeri: il “curriculum” di Gemini 3

Ragionamento di livello PhD

Secondo Google, Gemini 3 Pro stabilisce un nuovo stato dell’arte nei benchmark di ragionamento, superando in modo netto la versione 2.5 Pro su tutti i test principali.
Si parla di prestazioni “di livello PhD” su benchmark come Humanity’s Last Exam e GPQA Diamond, che misurano la capacità di rispondere correttamente a domande molto difficili in ambito scientifico e tecnico.

La modalità Gemini 3 Deep Think porta questo ancora più avanti, migliorando ulteriormente i punteggi sugli stessi benchmark e raggiungendo risultati mai visti prima su ARC-AGI-2, un test pensato per valutare la capacità di affrontare problemi nuovi, non semplicemente domande simili a quelle già viste in addestramento.
Questa modalità è pensata come un “turbo” di ragionamento: impiega più tempo e risorse per pensare, esplora più ipotesi in parallelo e sceglie la strategia migliore, con un focus particolare su compiti analitici complessi.

Multimodalità spinta: testo, immagini, video, audio e codice

Gemini 3 è descritto come il miglior modello al mondo per multimodal understanding, ossia la capacità di lavorare contemporaneamente con testo, immagini, video, audio e codice, e di collegare in modo coerente tutte queste informazioni.
Nei benchmark dedicati, come MMMU-Pro (per immagini complesse) e Video-MMMU (per video), raggiunge punteggi di riferimento che indicano un notevole passo avanti rispetto alla generazione precedente.

Un elemento importante è anche il context window da 1 milione di token, che permette al modello di tenere in memoria grandissime quantità di contenuto in una singola sessione, come paper lunghi, documentazione tecnica estesa, interi repository di codice o trascrizioni di video e corsi.
Questo rende possibili casi d’uso come analizzare un’intera collezione di articoli scientifici, creare materiali didattici interattivi o seguire conversazioni lunghe senza perdere il filo logico.

Coding e agentic: dal “copilot” al partner autonomo

In ambito sviluppo, Gemini 3 viene presentato come il miglior modello di Google per vibe coding e agentic coding, cioè la capacità di comprendere prompt complessi, generare codice coerente, iterare sull’interfaccia utente e usare strumenti come terminale e browser in autonomia.
Su benchmark specifici come WebDev Arena, Terminal-Bench 2.0 e SWE-bench Verified, Gemini 3 Pro supera in modo marcato Gemini 2.5 Pro, mostrando abilità robuste come coding agent che risolve task end-to-end.

Google Antigravity, la nuova piattaforma agentic, sfrutta proprio queste capacità: agent multipli possono pianificare, scrivere codice, eseguire comandi nel terminale, interagire con il browser e validare autonomamente il proprio lavoro, trasformando l’AI da semplice assistente a vera controparte nel flusso di sviluppo.
L’obiettivo è portare gli sviluppatori a un livello più alto e astratto: si definiscono obiettivi e vincoli, mentre gli agent si occupano dei passi tecnici, mantenendo comunque l’umano al controllo.

Applicazioni quotidiane: imparare, costruire, pianificare

Google riassume gli usi di Gemini 3 in tre verbi: learn, build, plan, cioè imparare, costruire e pianificare.
Per la parte learn, il modello può prendere ricette di famiglia scritte a mano e trasformarle in un ricettario digitale, analizzare paper accademici o video lunghi e ricavarne schede, visualizzazioni o percorsi interattivi per lo studio.

Sul fronte build, Gemini 3 è integrato in strumenti come Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI e piattaforme di terze parti (per esempio Cursor, GitHub, JetBrains, Replit) per creare app, UI web interattive, giochi 3D e workflow personalizzati.
Sfrutta la migliorata capacità di planning a lungo termine (dimostrata dal benchmark Vending-Bench 2) per gestire flussi complessi, come organizzare la casella email, prenotare servizi o gestire un business simulato per un intero anno senza “uscire di strada”.

Concetti chiave da capire prima di usare Gemini 3

Che cosa vuol dire “multimodal” davvero

Nel contesto di Gemini 3, multimodal significa che il modello può ricevere e collegare tra loro input di tipo diverso: testo, immagini, video, audio e codice, trattandoli come pezzi di un unico puzzle.
Ad esempio può prendere un video di una partita di pickleball, analizzarne i movimenti, suggerire miglioramenti tecnici e allo stesso tempo generare un piano di allenamento scritto, oppure trasformare una scansione di appunti di lezione in un set di flashcard interattive.

Questo non è solo “riconoscimento di immagini” o “trascrizione di audio”, ma comprensione connessa: il modello può usare le informazioni visive per chiarire il testo, il testo per interpretare il video, e così via, con risposte pensate come se stesse ragionando su un unico contesto coerente.
Per chi sviluppa applicazioni di deep learning, significa poter costruire sistemi che ragionano su dati eterogenei senza dover orchestrare manualmente tanti modelli separati.

Che cosa sono “agentic capabilities”

Con agentic capabilities si indica la capacità del modello non solo di rispondere, ma di pianificare e compiere azioni in più passi, usando strumenti esterni in modo autonomo ma controllabile.
In pratica, invece di chiedere “scrivimi questo codice”, puoi chiedere a un agent di Gemini 3 di “creare una web app di tracking voli, testarla e mostrarmi il risultato”, e l’agent cercherà di pianificare il lavoro, scrivere il codice, eseguirlo e verificare che funzioni.

Google Antigravity è un esempio concreto: è un IDE progettato intorno agli agent, che hanno accesso a editor, terminale e browser e possono lavorare parallelamente su più parti di un progetto.
Questo modello di sviluppo “agent-first” spinge verso un futuro in cui si definiscono obiettivi e vincoli, e si supervisionano agent che realizzano attività complesse, dall’ideazione al debugging.

Deep Think: quando serve e perché

Gemini 3 Deep Think è una modalità speciale nella quale il modello dedica più tempo e passi di ragionamento a un singolo problema, con l’obiettivo di aumentare accuratezza e profondità, soprattutto su compiti difficili.
Nelle prove interne, questa modalità porta a miglioramenti significativi su benchmark come Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond e ARC-AGI-2, che richiedono ragionamento avanzato, capacità di generalizzare e analisi strutturata di problemi nuovi.

Deep Think viene trattata come una capacità sperimentale: Google la sta testando con safety tester e la rende disponibile in modo controllato agli abbonati Google AI Ultra, con limiti d’uso per evitare carichi eccessivi e mantenere il controllo.
Per l’utente finale, l’idea è semplice: per richieste standard si usa Gemini 3 Pro, per quelle complesse (per esempio analisi tecniche profonde, problemi scientifici intricati, progetti di ricerca) si attiva Deep Think e si accetta un tempo di risposta maggiore in cambio di un ragionamento più accurato.

Context window e perché conta per deep learning

Il context window da 1 milione di token di Gemini 3 permette al modello di ragionare su grandi quantità di dati in una sola volta, senza spezzare la conversazione o i documenti.
Questo è particolarmente rilevante per chi lavora in deep learning e data science, perché consente di caricare interi paper, dataset annotati, log estesi o repository di codice e chiedere al modello analisi, riassunti o verifiche senza dover frammentare il problema.

Un context window ampio riduce il rischio che il modello “si dimentichi” parti importanti del contesto, migliorando coerenza e continuità nel tempo, soprattutto in sessioni di lavoro lunghe.
Per scenari enterprise, questo significa poter costruire agent che operano su conoscenza aziendale ampia (documenti, policy, manuali) mantenendo in vista contemporaneamente molte più informazioni rispetto ai modelli passati.

Sicurezza e valutazioni indipendenti

Google sottolinea che Gemini 3 è il modello più sicuro che abbia mai rilasciato, avendo superato la batteria di valutazioni di sicurezza più ampia finora condotta internamente su un modello Google.
Sono stati introdotti miglioramenti nella riduzione della sycophancy (cioè il modello che “dice quello che vuoi sentirti dire”), nella resistenza alle prompt injection e nella difesa da possibili abusi in ambito cyber.

Oltre ai test interni, Google cita collaborazioni con enti come l’UK AISI, valutazioni da esperti indipendenti e partner industriali, e la pubblicazione di un model card dedicato a Gemini 3 per rendere più trasparente il comportamento del modello.
Questo aspetto è cruciale per chi intende usare Gemini 3 in contesti regolamentati o sensibili, dove audit, tracciabilità e mitigazione dei rischi sono essenziali.

Mettiamoci alla prova: quiz su Gemini 3

Quiz 1 – Concetti generali

  • Domanda 1: Gemini 3 è pensato solo per chat testuali o anche per altri tipi di contenuto?
    Risposta: È un modello multimodal, quindi lavora con testo, immagini, video, audio e codice, collegando tutte queste modalità in un unico contesto.
  • Domanda 2: In quali prodotti Google puoi già trovare Gemini 3 Pro oggi?
    Risposta: È disponibile nella Gemini app, in AI Mode in Search per gli abbonati Google AI Pro e Ultra, per gli sviluppatori tramite Gemini API in Google AI Studio, in Vertex AI per le aziende e nella piattaforma agentic Google Antigravity.
  • Domanda 3: Che differenza c’è tra Gemini 3 Pro e Gemini 3 Deep Think?
    Risposta: Gemini 3 Pro è il modello principale usato di default, mentre Gemini 3 Deep Think è una modalità avanzata che dedica più passi di ragionamento ai problemi più difficili, ottenendo risultati migliori su benchmark complessi ma con tempi di risposta più lunghi.

Quiz 2 – Ragionamento e benchmark

  • Domanda 4: Perché si dice che Gemini 3 ha ragionamento “di livello PhD”?
    Risposta: Perché ottiene punteggi molto alti su benchmark come Humanity’s Last Exam e GPQA Diamond, pensati proprio per testare capacità di ragionamento avanzate su domande difficili in ambiti scientifici e tecnici.
  • Domanda 5: Qual è il ruolo del benchmark ARC-AGI-2 nei risultati di Gemini 3?
    Risposta: ARC-AGI-2 misura la capacità di risolvere problemi nuovi e non banali, e Gemini 3 Deep Think raggiunge un risultato considerato senza precedenti, segnalando una forte capacità di generalizzare oltre i dati visti in addestramento.
  • Domanda 6: Che cosa indica il fatto che Gemini 3 è in cima alla leaderboard LMArena?
    Risposta: Indica che, rispetto ad altri modelli di frontiera, viene valutato dagli utenti come migliore per qualità globale delle risposte e capacità di ragionamento, con un punteggio di 1501 Elo che supera quello di Gemini 2.5 Pro.

Quiz 3 – Agentic, Antigravity e uso pratico

  • Domanda 7: Che cosa distingue un modello “agentic” da un normale modello di chat?
    Risposta: Un modello agentic non si limita a rispondere a singole domande, ma pianifica e realizza sequenze di azioni, usando strumenti come terminale, browser e API esterne per svolgere compiti complessi end-to-end sotto la supervisione dell’utente.
  • Domanda 8: A che cosa serve Google Antigravity nella pratica quotidiana di uno sviluppatore?
    Risposta: È un IDE agent-first in cui si possono definire obiettivi di sviluppo (per esempio “crea e testa questa app”) e lasciare che agent basati su Gemini 3 scrivano codice, eseguano comandi e validino i risultati, velocizzando lo sviluppo e automatizzando molti passaggi ripetitivi.
  • Domanda 9: Come può Gemini 3 aiutare una persona che vuole imparare un nuovo argomento complesso?
    Risposta: Può prendere paper, video di lezioni, appunti e altre fonti, sintetizzarli, creare schede, visualizzazioni, quiz e percorsi personalizzati, usando la multimodalità e il grande context window per offrire un supporto di studio coerente e continuativo.

Quiz 4 – Sicurezza e disponibilità

  • Domanda 10: Perché la sicurezza è un tema centrale nel lancio di Gemini 3?
    Risposta: Perché il modello è più potente e pervasivo dei precedenti, quindi Google ha dovuto investire molto in valutazioni di sicurezza, mitigazioni contro abusi e verifiche indipendenti per ridurre rischi legati a prompt injection, sycophancy e uso malevolo.
  • Domanda 11: Chi può usare oggi Deep Think e perché l’accesso è limitato?
    Risposta: Deep Think è disponibile in modo sperimentale per safety tester e per alcuni abbonati Google AI Ultra, con limiti d’uso, perché Google vuole prima completare le valutazioni di sicurezza prima di un rollout più ampio.
  • Domanda 12: In quali contesti Gemini 3 può essere particolarmente utile nel mondo enterprise?
    Risposta: Può essere usato in Vertex AI e Gemini Enterprise per costruire agent che lavorano su grandi basi documentali, automatizzare processi complessi, supportare il decision making e integrare multimodal reasoning in applicazioni interne, il tutto con controlli di sicurezza e governance avanzati.
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