Google lancia Gemini 3.7 Flash: coding più potente a metà prezzo, ma il modello di punta è ancora un miraggio

Giovedì 13 agosto 2026 Google ha lanciato Gemini 3.7 Flash, il suo modello operativo più intelligente per coding e agenti, senza però fornire alcuna data di uscita per l'attesissimo Gemini 3.5 Pro, più volte rinviato . L'annuncio arriva in contemporanea con un'importante riorganizzazione ai vertici di Google DeepMind: il co-fondatore Demis Hassabis ha lasciato la carica di CEO .

Cosa ha annunciato Google con Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash è stato rilasciato il 13 agosto 2026, appena tre settimane dopo Gemini 3.6 Flash . Si tratta di un perfezionamento del modello precedente, basato su miglioramenti algoritmici al nucleo del ragionamento — non su un nuovo ciclo di pre-addestramento . Il modello accetta testo, immagini, audio e video in una finestra di contesto da 1 milione di token e può generare fino a 64.000 token in output . Google lo presenta come il principale modello "operativo" (workhorse) della famiglia Gemini 3, capace di colmare il divario tra i modelli Pro da ragionamento profondo e i modelli Flash-Lite più leggeri . È disponibile sulle API di Google, su AI Studio e su Antigravity, con un'espansione ad altri prodotti in arrivo .

Benchmark a confronto con il predecessore (Gemini 3.6 Flash)

Benchmark	3.7 Flash	3.6 Flash	Variazione
AA Intelligence Index	56	52	+4
FrontierCode 1.1 (qualità codice in produzione)	43,6%	34,4%	+9,2 pp
DeepSWE 1.1 (ingegneria del software complessa)	65,3%	48,6%	+16,7 pp
Terminal-Bench 2.1	85,8%	78,0%	+7,8 pp
Terminal-Bench 3.0	14,9%	5,4%	+9,5 pp (2,8x miglioramento)
AutomationBench	30,4%	17,0%	+13,4 pp
Code Arena WebDev (Elo)	1.588	1.538	+50

I miglioramenti più significativi si registrano nell'ingegneria del software complessa e nella comprensione dei documenti. Su DeepSWE V1.1, il 65% di 3.7 Flash si avvicina alla performance di GPT-5.6 Terra in quella specifica valutazione .

Tuttavia, i concorrenti diretti di Google sono ancora in testa nei benchmark di coding più diffusi. Per dare un termine di paragone: Claude Sonnet 5 ha ottenuto il 76,1% su Terminal-Bench 2.1 e il 63,2% su SWE-Bench Pro, mentre GPT-5.6 Terra si è attestata rispettivamente intorno al 70% e al 60% .

Prezzi: il 50% in meno rispetto a Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.7 Flash è stato lanciato a un prezzo promozionale di 0,75$ per milione di token in input e 3,75$ per milione di token in output — il 50% in meno rispetto a Gemini 3.6 Flash, che costava 1,50$/7,50$ . Questa tariffa introduttiva è valida fino al 31 dicembre 2026; successivamente il prezzo tornerà a 1,50$/7,50$ .

Confronto prezzi (per milione di token, input/output):

Modello	Input ($/MTok)	Output ($/MTok)
Gemini 3.7 Flash (promozionale)	$0,75	$3,75
Gemini 3.6 Flash	$1,50	$7,50
Claude Sonnet 5 (standard)	$3,00	$15,00
GPT-5.6 Terra	~$2,50	~$15,00

3.7 Flash costa circa il 60-75% in meno di Claude Sonnet 5 e GPT-5.6 Terra su base ponderata . Tuttavia, nei benchmark di coding puri, i concorrenti restano davanti. Per gli sviluppatori, 3.7 Flash offre un ottimo rapporto qualità-prezzo per attività agentive ad alto volume dove non è richiesta una precisione assoluta.

Lo stato del ritardatario Gemini 3.5 Pro

• Maggio 2026: Annunciato al Google I/O con una promessa di rilascio a giugno . La scadenza è passata senza seguito.
• Luglio 2026: Bloomberg ha riportato che il modello è "in ritardo di mesi" perché le sue performance nel coding erano al di sotto degli obiettivi interni . La capitalizzazione di Alphabet è calata di circa 200 miliardi di dollari (-4,4%) alla notizia .
• Al 13 agosto 2026: Google non ha ancora fornito una data di rilascio o una tempistica per Gemini 3.5 Pro . L'azienda si limita a dire che il modello è "in fase di test con i partner e sarà disponibile a breve" . Non è presente nell'API Gemini e non ha una scheda tecnica ufficiale .

Cambiamenti al vertice e pressioni strategiche in Google DeepMind

Il 5 agosto 2026, Alphabet ha annunciato una profonda ristrutturazione della leadership nel settore IA :

• Demis Hassabis ha lasciato la carica di CEO di Google DeepMind per diventare presidente della divisione e chief scientist di Alphabet . La mossa formalizza un allontanamento dalla gestione quotidiana, indirizzandolo verso la strategia AGI e la ricerca scientifica . Le tensioni tra le ambizioni scientifiche di lungo termine di Hassabis e la necessità di Google di commercializzare velocemente l'IA sono state citate come un fattore determinante .
• Jeff Dean (storico leader IA di Google) e altri ingegneri chiave hanno lasciato l'azienda per fondare una nuova startup . Due ricercatori di spicco erano già passati a rivali IA a giugno .
• Google sta consolidando gli sforzi IA nella sua sede centrale in California, ridimensionando le attività della divisione britannica DeepMind .
• Fortune ha riferito che la riorganizzazione è stata guidata da scarsa motivazione, fuga di talenti e ritardi nei modelli — con modelli bloccati, scadenze mancate e burnout del personale citati come cause principali . Gli esperti l'hanno definita la più grande ristrutturazione da quando Google Brain si è fusa con DeepMind .

A Hassabis subentra nella gestione operativa Koray Kavukcuoglu, Chief Technology Officer di DeepMind, ora Senior Vice President che riporta direttamente a Sundar Pichai .