http://youtube.com/post/Ugkxx5tJwbbmgNo6WydbA9BbsIUJlNeUXSdn?si=BhCL0rvC3n9h3n9b
Ciao a tutti, sono contento di condividere questo approfondimento anche qui su Patreon, perché per me questo non è solo “un’altra notizia sull’AI”.
Ho seguito da vicino l’evoluzione di Gemini dall’inizio, e quello che è successo il 19 febbraio 2026 mi ha colpito davvero. Non tanto per il modello in sé — che pure è impressionante — ma per quello che rappresenta come segnale della direzione che sta prendendo l’intelligenza artificiale. Ve lo spiego a modo mio, con qualche considerazione in più rispetto a quello che trovate sul blog.
Il salto che nessuno si aspettava così presto
Google ha lanciato Gemini 3.1 Pro e i numeri parlano da soli. Sul benchmark ARC-AGI-2 — quello considerato più vicino al vero ragionamento umano — il modello ottiene 77,1%. Gemini 3 Pro, uscito solo tre mesi prima, si fermava al 31,1%. Più del doppio, in pochissimo tempo.
Per dare un riferimento concreto: Claude Opus 4.6 di Anthropic arriva al 68,8%, GPT-5.2 di OpenAI al 52,9%.
(Fonte verificata: The Register, VentureBeat)
La cosa che secondo me tutti stanno sottovalutando
Tutti parlano dei benchmark. Ma la vera notizia, quella che mi interessa di più come maker e come creatore di contenuti tech, è il rapporto prezzo/prestazioni.
Google ha lasciato invariato il costo dell’API rispetto a Gemini 3 Pro: $2,00 per milione di token in input. Stessa cifra, capacità raddoppiate. Chi usa questo modello per automatizzare workflow, generare contenuti, sviluppare agenti AI — ottiene il doppio per lo stesso prezzo. Questo non è un dettaglio: è un cambio di paradigma per chi costruisce con l’AI.
(Fonte: VentureBeat)
📌 Approfondimento esclusivo: cosa significa per noi maker e creatori
Voglio condividere qui una riflessione che non ho inserito nell’articolo del blog.
La finestra di contesto da 1 milione di token è la funzionalità che trovo più interessante per chi lavora su progetti tecnici. Significa che puoi passare al modello un intero repository di codice, ore di trascrizioni, documentazione complessa — e lui ragiona su tutto insieme, senza perdere il filo.
Per noi che facciamo automazioni, tutorial tecnici o progetti maker: immaginatevi di poter chiedere al modello di analizzare l’intero storico di un progetto, trovare i bug, suggerire miglioramenti architetturali — tutto in un’unica sessione.
L’altra cosa concreta: Gemini 3.1 Pro è ora disponibile su NotebookLM (per abbonati Pro e Ultra). Per chi non lo conosce, NotebookLM è forse lo strumento più sottovalutato di Google in questo momento — permette di caricare documenti, video, PDF e farci ragionare sopra il modello. Con 3.1 Pro dentro, diventa uno strumento di ricerca seriamente potente.
Un punto di onestà
Non è il migliore su tutto. Su GDPval-AA (task reali con impatto economico) delude. E Claude Opus 4.6 mantiene il primato su alcuni benchmark di coding avanzato. Chi vuole la visione completa, senza hype, può leggere l’analisi integrale su The New Stack.
La mia lettura finale
La corsa all’AI frontiera si sta accelerando in modo che anche io, seguendola da anni, trovo difficile da tenere a ritmo. In tre mesi abbiamo visto Gemini 3 Pro, Gemini 3 Deep Think, e ora 3.1 Pro. OpenAI e Anthropic hanno risposto con altrettanti lanci.
Per chi usa l’AI nel lavoro quotidiano, nel making, nella creazione di contenuti: le capacità disponibili oggi superano già quelle che un anno fa sembravano fantascienza. E il prezzo continua a scendere o a rimanere stabile.
È un momento storico, e noi siamo in prima fila.
A presto con un video dedicato su YouTube 🎥
Fonti: Google Blog · Google DeepMind · VentureBeat · The Register · 9to5Google · The New Stack