{"id":34570,"date":"2025-12-01T04:51:57","date_gmt":"2025-12-01T03:51:57","guid":{"rendered":"https:\/\/xmau.com\/wp\/notiziole\/?p=34570"},"modified":"2025-12-29T18:46:17","modified_gmt":"2025-12-29T17:46:17","slug":"google-gemini-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/xmau.com\/notiziole\/2025\/12\/01\/google-gemini-3\/","title":{"rendered":"Google Gemini 3"},"content":{"rendered":"<p>Nel mondo degli LLM c&#8217;\u00e8 una corsa continua a cercare di superarsi, con tempi davvero ristretti tra gli annunci di nuovi modelli. I vari player devono sempre decidere se aspettare a rilasciare il nuovo modello oppure uscire con una versione a interim (le &#8220;punto cinque, che come dice il nome stesso sono a met\u00e0 strada) per non perdere il treno. E in effetti Google Gemini 2.5 non era proprio il massimo, restando dietro sia a OpenAI che ad Anthropic.<br \/>\nLeggendo per\u00f2 le prime impressioni in rete, pare che Gemini 3.0 sia davvero riuscito a staccare i concorrenti, almeno per il momento. Cominciamo a vedere cosa dice l&#8217;oste del suo vino, cio\u00e8 <a href=\"https:\/\/blog.google\/products\/gemini\/gemini-3\">la presentazione di Google stessa<\/a>. Dopo essersi bullata che <a href=\"https:\/\/lmarena.ai\/leaderboard\">LMArena Leaderboard<\/a> lo posiziona al top, mostra altri risultati ottimali nei benchmark usati di solito, come <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Humanity%27s_Last_Exam\">Humanity&#8217;s Last Exam<\/a> dove anche senza l&#8217;aiuto di DeepSeek ha raggiunto il 37,5% di risposte esatte, contro per esempio il 30,7% di ChatGPT5 Pro. In genere io non mi fido dei benchmark, perch\u00e9 \u00e8 possibile addestrare apposta i modelli (un po&#8217; come gli insegnanti che ti insegnano a risolvere gli Invalsi). Ma devo dire che sono rimasto impressionato che in <a href=\"https:\/\/matharena.ai\/?comp=apex--apex_2025\">MathArena<\/a> Gemini 3.0 Pro abbia raggiunto il 23,44%, quando il miglior competitor (Grok 4.1) si \u00e8 fermato al 5,21%. Potrebbe esserci il trucco anche qui, perch\u00e9 i problemi erano ormai noti; ma con una differenza cos\u00ec grande nei risultati qualcosa di buono devono averlo fatto per forza. Non parliamo poi di <a href=\"https:\/\/arcprize.org\/arc-agi\/1\/\">ARC-AGI-1<\/a>, un test che <a href=\"https:\/\/www.thealgorithmicbridge.com\/p\/google-gemini-3-just-killed-every\">secondo Alberto Romero<\/a> \u00e8 &#8220;facile per gli umani, molto difficile per le IA&#8221;. Gemini 2.5 Pro otteneva il 4,9%; Gemini 3 Pro arriva al 31,1%, quasi il doppio del pi\u00f9 vicino concorrente che \u00e8 GPT-5.1 (17,6%). E mentre in genere il costo in dollari di una sessione con Gemini 3 Pro \u00e8 parecchio pi\u00f9 alto di quello degli altri concorrenti, in questo caso \u00e8 addirittura minore di quello di GPT-5.1. <\/p>\n<p>Pare che il nuovo modello sia stato riscritto da capo, e quindi non sia un semplice miglioramento: ma soprattutto &#8211; come <a href=\"https:\/\/www.axios.com\/2025\/11\/25\/google-gemini-openai-chatgpt-anthropic-claude\">fa notare Axios<\/a> &#8211; ci sono due punti a vantaggio di Google. Il primo \u00e8 che ovviamente ha una quantit\u00e0 enorme di dati di addestramento a sua disposizione; il secondo \u00e8 che usa il proprio hardware, pi\u00f9 precisamente TPU home-made. Non per nulla c&#8217;\u00e8 <a href=\"https:\/\/www.ft.com\/content\/7d0cd87e-99b0-4411-b54f-f5b239af8e76\">stato un forte ribasso<\/a> del valore delle azioni di Nvidia, che fino ad ora pareva essere il leader incontrastato del mercato. Non tutto \u00e8 rose e fiori, per\u00f2: sempre Axios riporta che nonostante una base dati molto pi\u00f9 variegata, Gemini 3 Pro ha una probabilit\u00e0 di alluciunazioni maggiore quando si chiede qualcosa per cui non ha dati a disposizione. C&#8217;\u00e8 insomma da lavorarci ancora su; ma possiamo dire che ci sono ancora margini di miglioramento per i modelli IA con l&#8217;architettura attuale.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Sono in tanti (anche i mercati&#8230;) a dire che \u00e8 un grande miglioramento.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"default","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center 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