Al Google I/O 2026, l’azienda di Mountain View ha annunciato Gemini 3.5 Flash, il primo modello di una nuova famiglia che punta a combinare intelligenza avanzata e capacità d’azione in un unico pacchetto. La presentazione, affidata a Sundar Pichai, ha messo subito sul tavolo i due elementi centrali del modello: prestazioni allineate ai migliori sul mercato e un costo sensibilmente più basso rispetto alla concorrenza, l’obiettivo di fatto dei modelli Flash.
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Più capace di Gemini 3.1 Pro, e molto più veloce
Il salto rispetto al precedente Gemini 3.1 Pro è netto su praticamente tutti i benchmark, a detta dell’azienda. Google ha rimarcato in particolare i progressi nel coding e un balzo importante su GDPval, il benchmark che valuta le capacità dei modelli su compiti di reale valore economico nel mondo del lavoro. Tra i numeri condivisi, 76,2% su Terminal-Bench 2.1, 1656 di Elo su GDPval-AA e 83,6% su MCP Atlas, oltre a un 84,2% su CharXiv Reasoning sul fronte multimodale. Più che la classica gara dei punteggi, la sostanza è che Gemini 3.5 Flash si colloca vicino ai migliori modelli attualmente disponibili, pur appartenendo alla famiglia “Flash”, quella pensata per essere veloce e leggera.
E proprio qui c’è uno dei punti più interessanti. Sul fronte della velocità di generazione, secondo i dati condivisi da Google, il nuovo modello produce token a una velocità quattro volte superiore rispetto agli altri modelli di frontiera. Nel grafico mostrato durante l’evento, che mette in relazione intelligenza e velocità di output, Gemini 3.5 Flash si piazza da solo nel quadrante in alto a destra, in una posizione che a oggi nessun altro modello occupa con la stessa nettezza.
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Il vero argomento è il prezzo
L’aspetto su cui Google ha insistito di più, però, è quello economico. Gemini 3.5 Flash, a parità di prestazioni, costa meno della metà rispetto ai modelli più avanzati concorrenti. Pichai ha portato un esempio piuttosto concreto: alcune grandi aziende su Google Cloud elaborano circa un trilione di token al giorno e spostando l’80% dei carichi di lavoro su Flash riuscirebbero a risparmiare oltre un miliardo di dollari l’anno. Marketing, certo, ma utile a inquadrare il posizionamento del modello in un mercato dove molte aziende stanno già consumando il budget annuale per i token con largo anticipo.
Arriva Gemini Spark, l’agente AI personale basato su 3.5 Flash
Insieme al modello, Google ha presentato anche Gemini Spark, un agente AI personale che gira proprio su 3.5 Flash. L’idea è quella di un assistente attivo 24 ore su 24 che aiuta a gestire la vita digitale dell’utente, eseguendo azioni sotto la sua supervisione e secondo le sue indicazioni. Il rollout parte da oggi per i trusted tester, mentre la beta arriverà la settimana prossima per gli abbonati Google AI Ultra negli Stati Uniti. È un altro tassello della spinta di Google verso l’AI agentica, e probabilmente uno dei più interessanti da osservare nei prossimi mesi.
Gemini 3.5 Flash è disponibile da oggi sia all’interno dei prodotti consumer di Google sia tramite API per sviluppatori. In particolare diventa il modello di default per l’app Gemini e per AI Mode in Google Search a livello globale, ed è accessibile agli sviluppatori tramite Google AI Studio, Android Studio e Antigravity, mentre lato enterprise arriva su Gemini Enterprise e Gemini Enterprise Agent Platform. Per Gemini 3.5 Pro invece l’attesa sarà ancora di qualche settimana: Google parla di un rilascio entro il mese prossimo, anticipando che i risultati interni sarebbero molto promettenti.
Sul fronte della sicurezza, l’azienda dichiara di aver sviluppato la nuova famiglia in linea con il proprio Frontier Safety Framework, rafforzando in particolare le tutele su ambito cyber e CBRN e introducendo nuovi strumenti di interpretabilità per analizzare il ragionamento interno del modello prima che fornisca una risposta. Una promessa che, come sempre in questi casi, andrà verificata sul campo.
Resta sullo sfondo la direzione di marcia, ormai chiara: si passa da un’AI che aiuta a scrivere a un’AI che aiuta ad agire. Google sta spingendo apertamente sul concetto di agenti, prima per sviluppatori ed enterprise e ora con un focus dichiarato sul portarli anche agli utenti consumer. Un terreno potenzialmente molto interessante ma anche pieno di nodi da sciogliere, su tutti sicurezza, privacy e affidabilità delle azioni autonome.