Il 20 febbraio, Google ufficialmente ha lanciato il suo modello di punta di nuova generazione, Gemini 3.1 Pro. Questa revisione tecnica sintetizza test pratici, documentazione ufficiale e dati di monitoraggio del valutatore di terze parti Analisi artificiale per fornire una valutazione oggettiva delle capacità del modello.
Ragionamento fondamentale e benchmarking
Nel processo di valutazione, ho posto particolare enfasi sulla ARC-AGI-2 Punto di riferimento. A differenza delle valutazioni convenzionali basate sulla conoscenza, questo test presenta una serie di nuovi modelli logico-geometrici che richiedono al modello di ricavare l'output corretto tramite deduzione. Questo misura efficacemente la capacità di un modello di risolvere problemi in modo originale, piuttosto che il semplice recupero di informazioni dai suoi dati di addestramento.
Secondo dati di riferimento ufficiali, Gemini 3.1 Pro ha registrato un punteggio di 77.1%, che rappresenta un aumento doppio delle prestazioni rispetto a Gemini 3 Pro. Ciò indica un sostanziale miglioramento nell'accuratezza deduttiva quando si affrontano compiti logici non familiari. Inoltre, le capacità di ragionamento di Gemini 3.1 Pro mostrano un miglioramento quasi Miglioramento 20% rispetto a quelli recentemente rilasciati Sonetto 4.6 di Claude.
Confronto delle prestazioni competitive
Per posizionare oggettivamente Gemini 3.1 Pro nel mercato attuale, ho confrontato i suoi dati prestazionali con quelli di tre principali concorrenti del settore.
| Metrico | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | Sonetto 4.6 di Claude | ChatGPT 5.2 |
| Ragionamento logico (ARC-AGI-2) | 77.10% | 68.80% | 58.30% | 52.90% |
| Ragionamento scientifico (GPQA Diamond) | 94.30% | 91.30% | 89.90% | 92.40% |
| Accademico generale (HLE) | 44.40% | 40.00% | 33.20% | 34.50% |
| Ingegneria del software (SWE-Bench) | 80.60% | 80.80% | 79.60% | 80.00% |
| Multilingue (MMMLU) | 92.60% | 91.10% | 89.30% | 89.60% |
I dati indicano che Gemini 3.1 Pro mantiene un vantaggio competitivo nella deduzione logica e nella ricerca scientifica. Nei test di ingegneria del software (SWE-Bench), le sue prestazioni sono statisticamente equivalenti a quelle di Claude Opus 4.6.
Analisi dei prezzi e dell'efficienza dei costi
Le strutture tariffarie sono un fattore critico per l'adozione a livello aziendale. La tabella seguente confronta il costo per milione (1 milione) di token in input e output nei quattro modelli principali.
| Nome del modello | Prezzo di input (contesto ≤200k) | Prezzo di uscita | Note chiave |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | Supporto contestuale 1M; ROI più elevato |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | Costo più elevato; ottimizzato per prosa lunga |
| Sonetto 4.6 di Claude | $3.00 | $15.00 | Ottimizzato per attività a bassa latenza |
| ChatGPT 5.2 | $5.00 | $15.00 | Bassa barriera generale all'ingresso |
Il confronto rivela che Gemini 3.1 Pro offre prestazioni di punta a un prezzo significativamente inferiore. Il suo costo di input è solo 13.33% di Claude Opus 4.6 ed è addirittura inferiore a quello di Claude Sonnet 4.6. Queste cifre rappresentano un vantaggio finanziario sostanziale per le organizzazioni che eseguono analisi di dati su larga scala.
Prestazioni ingegneristiche nelle applicazioni pratiche
Durante i test pratici della programmazione e dell'architettura del sistema, ho osservato la capacità del modello di svolgere attività complesse e multistrato.
- Ingegneria vettoriale SVG: Il modello può generare direttamente codice per animazioni SVG basate sul web. SVG è un formato grafico definito da codice matematico. A differenza delle immagini raster, rimane perfettamente nitido a qualsiasi scala e utilizza dimensioni di file minime. Nei miei test, le "animazioni di collegamento meccanico" generate dal modello hanno aderito rigorosamente alla logica fisica.
- Comprensione a lungo contesto: Con il supporto per un Finestra di contesto da 1 milione di token, il modello può assimilare centinaia di pagine di documentazione tecnica o interi repository software in un'unica richiesta di rilevamento degli errori o di refactoring architettonico.
Come accedere gratuitamente a Gemini 3.1 Pro
Attualmente, sia gli utenti generici che gli sviluppatori possono sperimentare le funzionalità di questo modello attraverso i seguenti quattro canali:
- Google AI Studio: Questa è la sandbox principale di Google per gli sviluppatori. Accedendo con un account Google, puoi accedere a Livello gratuito, che fornisce una quota giornaliera fissa di chiamate API. Questo è il modo più diretto per testare la logica grezza del modello e le risposte di generazione del codice.
- Gemini Web e App: Google ha integrato il modello Gemini 3.1 Pro nell'interfaccia standard di Gemini. Gli utenti ricevono gratuitamente un numero limitato di query di ragionamento avanzato al giorno. L'utilizzo frequente o l'elaborazione di documenti molto lunghi richiedono un abbonamento Pro.
- NotebookLM: Questo strumento di intelligenza artificiale è un'ottima scelta per studenti e consumatori in generale. Supporta il caricamento di file PDF o l'incollaggio di link web e le sue funzionalità di elaborazione di contesti estesi sono disponibili gratuitamente, consentendo sintesi approfondite, riepiloghi logici ed estrazione di conoscenze da enormi set di dati.
- Programma gratuito di Google Cloud: I nuovi iscritti a Google Cloud in genere ricevono una quantità specifica di crediti gratuiti. Questi possono essere utilizzati per Vertex AI piattaforma per richiamare Gemini 3.1 Pro Preview in un ambiente di produzione.
Gemini 3.1 Pro ha raggiunto uno standard di settore di alto livello sia nel ragionamento logico che nell'implementazione ingegneristica. Mantenendo prestazioni elevate e riducendo significativamente i costi, Google ha reso l'intelligenza artificiale di punta più accessibile per applicazioni su larga scala. Per gli utenti che necessitano di generazione di codice complesso, analisi di dati scientifici o elaborazione di documentazione estesa, Gemini 3.1 Pro è una scelta pragmatica e potente.
