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Benchmark da record e promesse di rivoluzione: ma cosa significa tutto questo per chi usa l’IA ogni giorno?
Google ha lanciato Gemini 3.1 Pro, un modello AI che frantuma i benchmark di ragionamento logico, superando concorrenti come OpenAI e Anthropic. Nonostante i numeri impressionanti, emergono dubbi sulla sua efficacia nell'uso quotidiano e su compiti più semplici. La strategia di prezzo aggressiva di Google mira a incentivarne l'adozione, ma la sua superiorità sul campo resta da dimostrare.
Gemini 3.1 Pro: Google alza la posta, ma è la mossa vincente?
Google ha sganciato la sua ultima creatura: Gemini 3.1 Pro. E, come da copione, la presentazione è accompagnata da una fanfara di benchmark da record che promettono di riscrivere le regole del gioco.
Diciamocelo, è una melodia che sentiamo spesso in questa corsa sfrenata all’intelligenza artificiale.
La domanda, però, è sempre la stessa: dietro i numeri sbandierati e le dichiarazioni trionfali, c’è una sostanza che cambia davvero le carte in tavola per chi, come te, usa questi strumenti ogni giorno?
Stavolta, i dati sembrano davvero impressionanti.
Il nuovo modello di Google non si limita a migliorare le performance del suo predecessore, ma compie un balzo in avanti che lascia perplessi.
Il punto è che, quando i numeri sono così eclatanti, è nostro dovere andare a vedere cosa c’è scritto in piccolo.
I numeri parlano chiaro, ma dicono tutta la verità?
Il dato che sta facendo il giro del mondo è il punteggio verificato del 77,1% ottenuto sull’ARC-AGI-2, un test progettato per misurare la capacità di un’IA di risolvere problemi logici completamente nuovi, mai visti prima.
Per darti un’idea, il precedente Gemini 3 Pro si era fermato al 31,1%. Si tratta di un miglioramento di due volte e mezzo in una sola generazione, un’impresa che non si era mai vista prima in nessun modello di questa categoria.
E non si ferma qui: il modello eccelle anche in altri ambiti, dalla programmazione (con un punteggio Elo di 2887 su LiveCodeBench Pro) al ragionamento scientifico.
Google sostiene che questo enorme passo avanti derivi da un “pensiero più efficiente”, un’espressione elegante per dire che il modello riesce a estrarre più valore e intuizioni da ogni singola unità di calcolo durante le sue catene di ragionamento.
È un po’ come avere un motore che con la stessa quantità di benzina fa molta più strada e in modo più intelligente.
Ma, come sempre, quando un numero sembra troppo bello per essere vero, vale la pena chiedersi se questi test di laboratorio si traducano poi in un vantaggio reale e tangibile nell’uso quotidiano.
La battaglia dei giganti: Google ha davvero sbaragliato la concorrenza?
Sulla carta, i risultati sembrano mettere Gemini 3.1 Pro un passo avanti a molti modelli commerciali di punta, incluse le versioni più recenti di OpenAI e Anthropic. Sul test ARC-AGI-2, per dire, ha superato Claude Opus 4.6 di oltre 8 punti percentuali e staccato di parecchio GPT-5.2. Persino figure del settore, come Brendan Foody, CEO della startup Mercor, hanno elogiato il nuovo arrivato, affermando che “Gemini 3.1 Pro è ora in cima alla classifica APEX-Agents”, come riportato su TechCrunch.
Eppure, non tutti i pareri sono così entusiasti.
Alcuni revisori indipendenti hanno notato un fatto curioso: mentre Gemini 3.1 Pro eccelle in questi complessi test di ragionamento, sembra aver fatto un passo indietro su compiti più semplici e immediati rispetto al suo predecessore, mostrando inoltre una certa incostanza in altri benchmark. Questo ci dice una cosa importante: i miglioramenti, per quanto notevoli, potrebbero non essere universali, ma concentrati in ambiti molto specifici.
La mossa più astuta di Google, forse, è sul fronte del prezzo: nonostante le capacità potenziate, il costo di utilizzo rimane identico a quello di Gemini 3 Pro. Una strategia aggressiva per spingere all’adozione, lasciando intendere che si ottiene molto di più senza spendere un centesimo in più.
Resta da vedere se questa superiorità dimostrata nei test sintetici si confermerà sul campo, dove i problemi sono spesso più sporchi, imprevedibili e meno lineari di un benchmark.
Questi benchmark sono un esercizio accademico autoreferenziale; per il mio lavoro cerco uno strumento, non un campione di logica deduttiva.
Tutti a correre dietro ai numeri, ai test di logica. Che fatica. Io sento solo una gran pressione addosso per non restare indietro. E se investo tempo e risorse sulla tecnologia sbagliata? Questa ansia mi consuma più di qualsiasi benchmark.
Un altro gigante che gioca a scacchi da solo, mentre noi paghiamo il biglietto.
Mi parlano di logica, io penso ai tassi di conversione. Mondi diversi, evidentemente.
Questa parata di benchmark mi lascia indifferente; la mia professione esige risultati tangibili, non punteggi teorici. Quando l’IA redigerà autonomamente una proposta commerciale vincente, allora presterò attenzione. Per ora, è un dialogo tra macchine che non mi riguarda.
@Elena Bianchi Lasciamole giocare nel loro stadio di numeri, noi abbiamo partite vere da vincere.
Questo palcoscenico di numeri è un’illusione per chi si accontenta dei fuochi d’artificio, mentre la sostanza resta un miraggio lontano. Ma quando cala il sipario, questi prodigi sapranno fare il bucato o si limiteranno a lucidare le loro medaglie inutili?
@Raffaele Graziani Il bucato? A me serve un’email che converte, non un paper con grafici colorati. I numeri da soli non fatturano.
Questa corsa ai numeri è un teatro dell’assurdo. Ogni atto promette una rivoluzione. La realtà, però, resta spesso dietro le quinte, invisibile al pubblico. Qual è il vero scopo di queste dimostrazioni di forza?
Marta, questo teatro ha solo burattini luccicanti. Corrono sul palco, fanno tanto rumore. Ma nessuno racconta una storia. Che senso ha uno spettacolo senza un cuore?