Google ha rinviato il lancio di Gemini 3.5 Pro, il modello di punta destinato a rappresentare il livello più avanzato della nuova generazione Gemini. Il sistema avrebbe dovuto essere distribuito nel giugno 2026, come annunciato dall’amministratore delegato di Alphabet Sundar Pichai durante la conferenza Google I/O di maggio, ma lo sviluppo risulta ormai in ritardo di diversi mesi. La causa principale è il mancato raggiungimento degli obiettivi prestazionali stabiliti internamente, soprattutto nelle attività di programmazione.
Gemini 3.5 Pro era stato presentato come il modello più potente della famiglia e come il successore di Gemini 3.1 Pro per i compiti che richiedono ragionamento avanzato, utilizzo autonomo degli strumenti e gestione di flussi agentici prolungati. A maggio Google aveva dichiarato che il modello era già utilizzato internamente e che sarebbe stato distribuito il mese successivo. Il mancato rispetto di quella scadenza indica che le prestazioni osservate nelle fasi di test non sono state considerate sufficienti per un rilascio pubblico su larga scala.
Il problema più rilevante riguarda la generazione e la gestione del codice. Alla fine di giugno Google ha aggiornato i dati impiegati nell’addestramento con l’obiettivo di rafforzare le capacità di programmazione di Gemini 3.5 Pro. I risultati ottenuti dopo l’intervento sarebbero però rimasti al di sotto delle aspettative, rendendo necessario proseguire l’ottimizzazione del modello invece di procedere con il lancio.
La programmazione è diventata uno dei principali terreni di confronto tra i modelli di frontiera. Non si tratta più soltanto di generare singole funzioni o correggere brevi porzioni di codice, ma di esplorare repository, comprendere architetture software, utilizzare terminali e strumenti di sviluppo, eseguire test, analizzare errori e portare avanti attività composte da numerosi passaggi. In questo ambito Google deve confrontarsi soprattutto con Anthropic e OpenAI, i cui sistemi avrebbero superato Gemini in alcune valutazioni considerate strategiche anche all’interno dell’azienda.
Il ritardo avrebbe provocato preoccupazione tra ingegneri, ricercatori e responsabili di Google. Le valutazioni raccolte tra dieci dipendenti ed ex dipendenti indicano il timore che l’azienda possa perdere terreno mentre i concorrenti pubblicano aggiornamenti più frequenti e modelli sempre più efficaci nelle attività agentiche e di coding. La pressione è accentuata dalla necessità di integrare Gemini non in un unico servizio, ma in un ecosistema molto ampio che comprende Search, Workspace, Android, Google Cloud, applicazioni consumer e piattaforme per sviluppatori.
Google ha precisato che Gemini 3.5 Pro è ancora in fase di test insieme a una versione aggiornata di Gemini 3.5 Flash e ad altri modelli sperimentali. Le prove vengono condotte con partner selezionati, mentre l’azienda continua a lavorare anche con il governo statunitense. Google ha inoltre sostenuto di mantenere un ritmo elevato di distribuzione su una gamma molto ampia di modelli, cercando contemporaneamente di contenere i costi operativi per i clienti.
Gemini 3.5 Flash, pubblicato a maggio, rappresenta nel frattempo la versione già disponibile della nuova famiglia. Google lo descrive come il proprio modello Flash più avanzato per programmazione e attività agentiche, progettato per combinare prestazioni elevate, velocità di generazione e costi inferiori rispetto ai modelli di maggiori dimensioni. Il sistema è stato reso disponibile nella Gemini app, nella modalità AI di Google Search, attraverso Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Google Antigravity e le piattaforme Gemini Enterprise.
Secondo i dati presentati da Google, Gemini 3.5 Flash ha ottenuto il 76,2 per cento su Terminal-Bench 2.1, 1.656 punti Elo su GDPval-AA, l’83,6 per cento su MCP Atlas e l’84,2 per cento su CharXiv Reasoning. Il modello sarebbe inoltre in grado di generare token a una velocità quattro volte superiore rispetto ad altri sistemi di frontiera. Questi risultati avevano creato aspettative elevate nei confronti della versione Pro, che avrebbe dovuto estendere ulteriormente le capacità di ragionamento, coding e gestione autonoma dei flussi di lavoro.
La famiglia Gemini 3.5 è stata progettata per eseguire attività agentiche complesse e di lunga durata. Gemini 3.5 Flash può pianificare operazioni, distribuire incarichi tra sotto-agenti, utilizzare strumenti esterni, intervenire su codebase esistenti e iterare sui risultati. Google ha mostrato applicazioni che includono la migrazione di software legacy verso Next.js, la costruzione di videogiochi attraverso agenti con ruoli separati, la generazione di interfacce Web interattive e la gestione parallela di più proposte progettuali.
Il modello Flash è già utilizzato in sperimentazioni aziendali. Shopify impiega sotto-agenti per analizzare grandi quantità di dati e migliorare le previsioni di crescita dei commercianti. Macquarie Bank sta valutando il modello per accelerare l’onboarding dei clienti mediante l’analisi di documenti superiori alle cento pagine. Salesforce lo sta integrando in Agentforce, mentre Ramp lo utilizza per migliorare il riconoscimento ottico e l’interpretazione delle fatture. Xero sta sperimentando agenti capaci di gestire flussi amministrativi distribuiti su più settimane e Databricks lo utilizza per analizzare dati, diagnosticare problemi e proporre possibili correzioni.
Il confronto con Gemini 3.5 Flash rende il ritardo della versione Pro particolarmente significativo. Google dispone già di un modello veloce e ampiamente distribuibile, ma deve ancora raggiungere il livello desiderato per il sistema destinato ai compiti più complessi. Un modello Pro deve offrire miglioramenti sufficientemente evidenti da giustificare consumi, costi e latenze superiori, soprattutto nelle applicazioni aziendali e negli strumenti di sviluppo professionale.
Il rinvio avviene inoltre in una fase di forte accelerazione dell’intero settore. OpenAI, Anthropic, xAI, Meta e diversi laboratori cinesi stanno pubblicando nuovi modelli, introducendo miglioramenti nel coding, nel ragionamento, nella multimodalità e nell’uso autonomo degli strumenti. La competizione riguarda contemporaneamente la qualità delle risposte, la velocità, il prezzo dell’inferenza e la capacità di gestire attività reali all’interno dei processi aziendali.
La notizia del ritardo ha avuto un effetto immediato anche sul mercato finanziario. Le azioni Alphabet hanno inizialmente perso quasi il 3 per cento e nel corso della seduta il ribasso ha superato il 4 per cento, riflettendo la preoccupazione degli investitori per un possibile rallentamento di Google nella competizione sui modelli di frontiera.