Meta Muse Spark 1.1 contro Google Gemini 3.6 Flash: test, costi e il modello ammiraglio di Google che non arriva mai

Entrambi si posizionano al vertice del gruppo di fascia media, ma sono ben lontani dai modelli "frontier" come Anthropic Claude Fable 5 (59,9) e OpenAI GPT-5.6 Sol (58,9) .

Confronto costi: Muse Spark è molto più economico

Muse Spark 1.1 costa circa 1,6 volte in meno per token generato .

Contesto competitivo: uno scambio ad alto livello

Il confronto ha attirato l'attenzione pubblica quando Alexandr Wang, il dipendente più pagato di Meta, ha condiviso una classifica che mostrava Muse Spark 1.1 superare tutti i modelli di Google, scatenando un acceso scambio pubblico con l'amministratore delegato di Google .

Il ritardo del modello ammiraglio Gemini 3.5 Pro di Google

Gemini 3.5 Pro non è ancora stato rilasciato e ha già saltato tre scadenze consecutive:

• 19 maggio 2026 (I/O): Il CEO Sundar Pichai ha annunciato il modello sul palco, chiedendo al pubblico di "aspettare fino al mese prossimo", suggerendo un lancio a giugno .
• Scadenza di giugno saltata: Il modello è stato reso disponibile solo in una limitata anteprima enterprise su Vertex AI; il lancio pubblico è slittato a luglio .
• Scadenza del 17 luglio saltata: Il modello ricostruito, che era stato riavviato con un ciclo di pre-addestramento più lungo, soffre ancora di allucinazioni e output incoerenti che gli impediscono di superare gli standard di affidabilità . Google ha abbandonato completamente il modello base originale in favore di un ciclo di pre-addestramento più approfondito .
• Stato attuale: Al 21 luglio 2026 — quando Google ha rilasciato i modelli più leggeri Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite e 3.5 Flash-Cyber — l'azienda non ha fornito aggiornamenti sulla tempistica di Gemini 3.5 Pro. Google si limita a dire che è "in fase di test con i partner e in arrivo a breve" . Bloomberg riferisce che il modello è "in ritardo di mesi" e che le capacità di codifica sono al di sotto degli obiettivi interni .
• Impatto di mercato: I ripetuti ritardi, uniti alla partenza di ricercatori di alto profilo verso OpenAI e Anthropic, hanno cancellato circa 225 miliardi di dollari dal valore di mercato di Alphabet in una singola sessione di trading .