Google ha ufficialmente lanciato Gemini 3.1 Pro, il nuovo modello di punta che aggiorna la famiglia della serie 3 lanciata solo lo scorso novembre con Gemini 3 Pro. Il nuovo modello si inserisce nella serie Gemini 3 come iterazione migliorata, con un focus dichiarato sul potenziamento delle capacità di ragionamento piuttosto che su un redesign architetturale completo.
L’approccio di Google è in linea con una strategia di rilasci rapidi e incrementali per migliorare il nucleo intelligente del sistema e distribuirlo su tutta la propria infrastruttura, dall’app Gemini a NotebookLM, da Vertex AI ad Android Studio, fino alla piattaforma IDE Google Antigravity.
Gemini 3.1 Pro è pensato per chi lavora su problemi che non ammettono risposte semplici: scenari che richiedono pianificazione multi-step, sintesi di dati eterogenei, generazione di codice complesso o comprensione multimodale avanzata. Gli sviluppatori che gestiscono codebase estesi, ricercatori che lavorano con dataset densi e team enterprise che orchestrano workflow agentici sono il target naturale.
Il confronto con il predecessore è favorevole su quasi tutti i fronti, con miglioramenti particolarmente evidenti nei benchmark di ragionamento astratto, l’area dove Gemini 3 Pro mostrava i limiti più netti rispetto alla concorrenza.
Il motore sotto il cofano: architettura e capacità tecniche
Gemini 3.1 Pro non introduce una nuova architettura, ma affina quella di Gemini 3 Pro puntando a migliorarne la qualità del ragionamento. Il modello accetta input multimodali, testo, immagini, audio, video e interi repository di codice con una finestra di contesto fino a 1 milione di token e un output massimo di 64.000 token.
Questa combinazione lo rende adatto a task che richiedono la gestione di documenti lunghi o sessioni di lavoro estese su progetti complessi.
Uno degli upgrade più concreti riguarda la generazione di SVG animati: il modello produce animazioni direttamente in codice, senza conversione da pixel, con il risultato che i file rimangono leggeri e nitidi a qualsiasi scala. Il confronto visivo con Gemini 3 Pro è immediato, il classico test del “pellicano in bicicletta” di Simon Willison mostra scene più coerenti, dettagli anatomici corretti e una resa complessiva decisamente più riuscita.
In ambito agentico, il modello eccelle nella pianificazione architetturale ovvero nella mappatura di un piano completo prima di scrivere una riga di codice, e nella navigazione di task a lungo orizzonte attraverso interi codebase mantenendo il contesto.
Google ha anche migliorato le capacità di comprensione visiva, già testate nel modello Gemini 3 Flash a fine gennaio. Nel test AgenticVision, il modello ha identificato un’illusione ottica in una fotografia di cassonetti stradali, scomponendone il meccanismo percettivo elemento per elemento.
Cosa cambia con Gemini 3.1
Quando integri Gemini 3.1 Pro nei tuoi flussi di lavoro, noterai un netto miglioramento nella gestione di progetti a lungo termine, in grado di operare su intere basi di codice mantenendo un contesto perfetto.
Uno degli esempi documentati riguarda una migrazione di database: il modello non si è limitato a generare codice, ma ha prodotto una valutazione completa dei rischi, identificato potenziali perdite di dati e architettato un motore di sincronizzazione local-first con una strategia di risoluzione dei conflitti. Un approccio che riduce il lavoro di supervisione da parte dello sviluppatore.
Un secondo caso d’uso mostra il modello alle prese con documenti di ricerca accademica in formato PDF: Gemini 3.1 Pro ha trasformato i documenti in una simulazione interattiva. Il salto tra un paper e un’applicazione web funzionante, completato in un singolo task, dà la misura delle capacità di pianificazione del modello.
Analisi delle prestazioni e comportamento nei test di logica
L’approccio analitico ai benchmark mostra un quadro di miglioramenti tangibili per Gemini 3.1 Pro, capace di superare i principali concorrenti in ben dodici misurazioni standard. Spicca in modo particolare il risultato ottenuto su ARC-AGI-2, un test che valuta la capacità di risolvere pattern logici inediti.
Qui il punteggio verificato si attesta al 77,1%, più che raddoppiando il 31,1% registrato dal precedente Gemini 3 Pro. Si osserva un primato anche in test di conoscenza settoriale avanzata tra cui Humanity’s Last Exam, dove ha raggiunto il 44,4%, distaccando sia la generazione passata che il modello concorrente GPT-5.2.
Come già citato, le prestazioni mostrano inoltre abilità di comprensione visiva avanzata, interpretando complesse illusioni ottiche e mappando relazioni spaziali con precisione. Tuttavia, la supremazia non è assoluta in ogni ambito.
Su Humanity’s Last Exam, che testa la conoscenza specialistica avanzata, il modello segna il 44,4%, contro il 37,5% del predecessore e il 34,5% di GPT-5.2. Su GPQA Diamond, benchmark di conoscenza scientifica, tocca il 94,3%.
Il quadro si fa più articolato guardando il coding reale. Su SWE-Bench Verified — che misura la capacità di risolvere issue reali in progetti software, Claude Opus 4.6 supera Gemini 3.1 Pro con 80,8% contro 80,6%. Su SWE-Bench Pro (public) il modello di Google segna 54,2%, meno del 56,8% di GPT-5.3-Codex. Questo evidenzia alcune lacune nella comprensione dei requisiti e nella localizzazione dei bug in progetti reali.
Il modello eccelle quindi nel ragionamento puro e in task agentici strutturati, ma non domina uniformemente su tutti i fronti dell’ingegneria software.
Accessibilità del servizio e costi
Gemini 3.1 Pro è disponibile da oggi in anteprima su tutti i principali canali Google. Chi ha un piano AI Pro o Ultra può accedervi dall’app Gemini e da NotebookLM (quest’ultimo esclusivo per abbonati). Gli sviluppatori lo trovano tramite Gemini API in AI Studio, Antigravity, Vertex AI, Gemini Enterprise, Gemini CLI e Android Studio. Chi usa la versione gratuita avrà un accesso limitato.
Sul fronte dei prezzi API, Google mantiene la stessa struttura tariffaria di Gemini 3 Pro preview, si ottiene un modello più capace allo stesso prezzo. Per prompt fino a 200.000 token, l’input costa $2 per milione di token e l’output $12; oltre questa soglia, i prezzi salgono rispettivamente a $4 e $18 per milione di token.
Se sei uno sviluppatore professionista, vale la pena considerare Antigravity, un IDE simile a Visual Studio Code ma ottimizzato per i modelli Gemini. A fronte di un piano che parte da 7,99 euro — attualmente in promozione a 3,99 euro — puoi accedere con generosi limiti a tutti i modelli Gemini e anche ai modelli Anthropic, tra cui Sonnet 4.6 e Opus 4.6.
Naturalmente i limiti d’uso dei modelli Anthropic sono più contenuti rispetto a quelli di Google: puoi usarli come via d’uscita quando i modelli di Google incontrano difficoltà in qualche passaggio. Antigravity supporta anche la generazione di SVG animati da testo e la creazione di componenti UI interattivi. In questo momento il piano Google AI Pro è in offerta gratuita per il primo mese.
Confronto con altri modelli
Nel confronto competitivo, Gemini 3.1 Pro si inserisce in un mercato affollato dove Anthropic con Claude Opus 4.6 e OpenAI con GPT-5.2 rimangono avversari solidi, ciascuno con punti di forza distinti. Google sceglie di competere soprattutto sul ragionamento astratto e sulle capacità agentiche.
| Modello | Input (per 1M token) | Output (per 1M token) |
|---|---|---|
| DeepSeek-V3.2 | $0.07 | $0.42 |
| Grok 4.1 Fast (xAI) | $0.20 | $0.50 |
| MiniMax M2.5 | $0.15 | $1.20 |
| MiniMax M2.5-Lightning | $0.30 | $2.40 |
| Qwen3.5 397B A17B | $0.60 | $3.60 |
| Qwen3.5 Plus | $0.40 | $2.40 |
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 |
| GLM-5 | $0.80 | $2.56 |
| GPT-5.1 | $1.25 | $10.00 |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 |
| Gemini 3.1 Pro (Google) | $2.00 | $12.00 |
| Claude Sonnet 4.6 (Anthropic) | $3.00 | $15.00 |
| Grok 4 (xAI) | $3.00 | $15.00 |
| Claude Opus 4.6 (Anthropic) | $5.00 | $25.00 |
| GPT-5 Pro | $15.00 | $120.00 |
| GPT-5.2 Pro | $21.00 | $168.00 |
Vale la pena passare a Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro è un aggiornamento sostanziale in aree specifiche e rilevanti. È pensato per scenari in cui la qualità del ragionamento fa la differenza: sviluppo agente, analisi di contesti lunghi, coding scientifico, task che richiedono pianificazione in più fasi.
Quando imposti i tuoi prompt, assicurati di fornire un contesto estremamente preciso e chiedi sempre all’agente di esplicitare i propri passaggi logici intermedi. Adottando questa routine, potrai massimizzare la reale utilità del sistema di ragionamento profondo, trasformandolo in un collaboratore efficace per le tue sfide tecniche quotidiane.
I benchmark mostrano comunque un panorama competitivo in cui nessun modello domina su tutti i fronti: a seconda del task specifico, Claude Sonnet 4.6, Opus 4.6 o GPT-5.3-Codex possono risultare più adatti.
La valutazione finale dipende comunque dal caso d’uso e dal budget disponibile: per il ragionamento puro e i task agentici complessi, Gemini 3.1 Pro è oggi tra le opzioni più solide sul mercato. Per il coding end-to-end (capire i requisiti, individuare il problema nel codice, correggere, testare e consegnare qualcosa che funziona davvero in un progetto reale), il confronto resta aperto.
