Google ha rilasciato Gemini 3.7 Flash, nuova versione della linea Flash focalizzata soprattutto su programmazione, agenti e knowledge work. L’aggiornamento arriva appena tre settimane dopo Gemini 3.6 Flash e introduce miglioramenti nella pianificazione multi-step, nell’uso degli strumenti, nel debug, nella risoluzione dei problemi e nell’esecuzione di workflow più lunghi. Google descrive il modello come la propria versione Flash più intelligente e affidabile per coding e sistemi agentici, con una maggiore capacità di adattarsi agli ostacoli, chiarire le intenzioni quando necessario e seguire le istruzioni senza introdurre modifiche o passaggi superflui.
Una delle differenze principali rispetto a Gemini 3.6 Flash riguarda proprio il comportamento durante l’esecuzione degli agenti. La versione precedente era stata ottimizzata per ridurre passaggi di ragionamento, turni di conversazione e chiamate agli strumenti, limitando il rischio di loop eccessivamente lunghi. Gemini 3.7 Flash sposta invece l’attenzione sulla qualità della pianificazione e sull’impiego di una quantità adeguata di ragionamento prima dell’azione. L’obiettivo non è quindi minimizzare in assoluto il numero di passaggi, ma aumentare la probabilità che ogni passaggio sia corretto e utile, riducendo tentativi falliti, correzioni successive e interventi manuali.
I benchmark pubblicati da Google mostrano un miglioramento marcato nel software engineering. Su FrontierCode 1.1 Main, dedicato alla qualità del codice destinato ad ambienti di produzione, Gemini 3.7 Flash raggiunge il 43,6%, rispetto al 34,4% di Gemini 3.6 Flash. Nella stessa tabella Google riporta il 42,7% per Claude Sonnet 5 e il 41,3% per GPT-5.6 Terra. Su DeepSWE v1.1, che valuta attività di ingegneria del software a lungo orizzonte, il nuovo modello sale invece dal 49,0% al 65,3%, rimanendo sotto il 69,6% indicato per GPT-5.6 Terra.
Anche nello sviluppo web i risultati migliorano. Gemini 3.7 Flash raggiunge un punteggio Elo di 1.588 su Code Arena, contro 1.538 della versione 3.6, 1.541 di Claude Sonnet 5 e 1.523 di GPT-5.6 Terra. Google attribuisce parte del miglioramento alla maggiore capacità di generare interfacce complete e layout funzionanti a partire da un numero inferiore di richieste, seguendo con maggiore precisione screenshot, immagini di riferimento e design system. Il vantaggio non è però uniforme su tutti i test: su Terminal-bench 2.1 il modello ottiene l’85,8%, contro l’87,4% di GPT-5.6 Terra, che rimane davanti anche nei confronti Terminal-bench 3.0 e OSWorld-2.0. Su Agent’s Last Exam, dedicato alle interazioni multimodali con desktop e sistemi operativi, Claude Sonnet 5 raggiunge il 33,3% contro il 26,3% di Gemini 3.7 Flash.
L’incremento più significativo al di fuori del coding emerge nei workflow aziendali. Su AutomationBench, benchmark utilizzato da Google per misurare l’automazione di processi business, Gemini 3.7 Flash passa dal 17,0% della versione precedente al 30,4%. Nella stessa valutazione Google riporta il 23,6% per GPT-5.6 Terra e il 10,7% per Claude Sonnet 5. Su GDP.PDF, dedicato alla comprensione di documenti PDF complessi, il modello raggiunge invece il 34,0%, rispetto al 22,0% di Gemini 3.6 Flash, al 28,0% di Claude Sonnet 5 e al 24,7% di GPT-5.6 Terra.
Questi miglioramenti sono rivolti a workflow nei quali il modello deve combinare più capacità nella stessa attività. Un agente aziendale può, per esempio, analizzare un documento lungo, individuare i dati rilevanti, scegliere uno strumento, aggiornare un’applicazione e produrre un contenuto finale destinato alla revisione umana. In questo tipo di processo il numero di token o la qualità di una singola risposta rappresentano solo una parte del risultato: diventa determinante la capacità del modello di mantenere coerenza tra più passaggi, utilizzare correttamente gli strumenti e recuperare da eventuali errori senza ricominciare l’intero workflow.
Google sta portando Gemini 3.7 Flash anche in Spark, il proprio assistente AI disponibile agli utenti Google AI Pro e Ultra. In questo ambiente il modello viene utilizzato per knowledge work e interazioni con le applicazioni Google Workspace, comprese attività che richiedono di aggregare file, preparare email, aggiornare documenti di stato e coordinare strumenti differenti. Per le organizzazioni, Gemini 3.7 Flash è disponibile anche tramite Gemini Enterprise Agent Platform e Gemini Enterprise.
Il lancio è accompagnato da una tariffazione promozionale valida fino al 31 dicembre 2026. Durante questo periodo l’API costa 0,75 dollari per milione di token di input e 3,75 dollari per milione di token di output, mentre la context cache costa 0,075 dollari per milione di token. Dal 1° gennaio 2027 i prezzi raddoppieranno a 1,50 dollari per l’input, 7,50 dollari per l’output e 0,15 dollari per la cache. I prezzi standard saranno quindi gli stessi attualmente applicati a Gemini 3.6 Flash, mentre la fase iniziale offre uno sconto del 50% rispetto alle tariffe definitive del nuovo modello.
La differenza di costo assume particolare rilevanza negli agenti, perché una singola attività può generare molte chiamate al modello, token di ragionamento, riletture del contesto e operazioni tramite strumenti. Durante il periodo promozionale, un carico semplificato composto da un milione di token di input e un milione di token di output costa 4,50 dollari con Gemini 3.7 Flash; dal gennaio 2027 lo stesso volume passerà a 9 dollari. Il costo effettivo di un workflow dipenderà però soprattutto dal numero di tentativi e di chiamate necessarie per concludere correttamente l’attività, per cui il miglioramento dichiarato nell’affidabilità può incidere sul costo complessivo più del semplice prezzo unitario dei token.
Gemini 3.7 Flash arriva mentre Google non ha ancora distribuito Gemini 3.5 Pro, il modello di fascia alta che era stato indicato nei mesi precedenti come in fase di test con partner selezionati. Non è stata comunicata una nuova data di disponibilità e il modello general-purpose Pro più recente rimane Gemini 3.1 Pro, presentato a febbraio. A luglio erano emerse notizie secondo cui Gemini 3.5 Pro non avrebbe raggiunto alcuni obiettivi interni, soprattutto nel coding, mentre Google aveva già avviato il lavoro su Gemini 4. La pubblicazione ravvicinata di 3.6 e 3.7 Flash mostra quindi una cadenza di aggiornamento più rapida sulla fascia ottimizzata per efficienza e utilizzo su larga scala, indipendentemente dai tempi della successiva generazione Pro.
Il rilascio avviene inoltre dopo una riorganizzazione significativa delle attività AI di Google. Demis Hassabis ha lasciato la gestione quotidiana di Google DeepMind per assumere il ruolo di presidente della divisione e Chief Scientist di Alphabet, mentre Koray Kavukcuoglu è diventato senior vice president responsabile dell’unità e riporta direttamente al CEO Sundar Pichai. Sotto la sua responsabilità sono stati accorpati sviluppo dei modelli Gemini, ricerca di frontiera, applicazione Gemini e team di sviluppo, con una struttura maggiormente orientata alla trasformazione della ricerca in prodotti.
Nello stesso periodo Google ha perso diversi ricercatori di primo piano. Jeff Dean, Oriol Vinyals, Quoc Le e Sanjay Ghemawat hanno lasciato l’azienda per fondare Discovery Loop, mentre Noam Shazeer è passato a OpenAI e John Jumper ad Anthropic. Nonostante questi cambiamenti e i ritardi della linea Pro, Gemini conserva una distribuzione molto ampia attraverso Search, Workspace, Android, Cloud e l’app Gemini, che Google indica aver superato i 950 milioni di utenti mensili.
Sul piano delle valutazioni generali, Gemini 3.7 Flash raggiunge 56 punti nell’Artificial Analysis Intelligence Index, contro 52 della versione 3.6, mentre Claude Opus 5 viene indicato a 63. Nei primi risultati Arena basati sulle preferenze degli utenti, il nuovo Flash si colloca provvisoriamente al nono posto complessivo e all’ottavo nello sviluppo web. Il modello non assume quindi una leadership uniforme nei benchmark di frontiera, ma migliora sensibilmente la posizione della linea Flash nelle attività per le quali Google la sta progettando: coding, uso degli strumenti, automazione aziendale e workload ad alto volume.
Gemini 3.7 Flash è disponibile tramite Gemini API in Google AI Studio, Android Studio e nell’ambiente Antigravity. Le aziende possono implementarlo attraverso Gemini Enterprise Agent Platform e Gemini Enterprise, mentre gli utenti Google AI Pro e Ultra possono utilizzarlo tramite Spark nei mercati supportati. Google dichiara inoltre di aver aggiornato le misure di sicurezza relative ai rischi chimici, biologici, radiologici e nucleari e agli scenari di abuso informatico. Il passaggio da Gemini 3.6 Flash a 3.7 Flash in sole tre settimane introduce così un modello di aggiornamento più frequente, nel quale miglioramenti algoritmici possono essere portati rapidamente in produzione senza attendere il rilascio di una nuova generazione principale.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)