Gemini 3.7 Flash: Google rilascia il suo modello «da lavoro» per codice e agenti, tre settimane dopo il precedente

Il 13 agosto Google ha pubblicato sul proprio blog l’annuncio di Gemini 3.7 Flash, firmato da Tulsee Doshi, senior director della gestione prodotto, a nome del team Gemini. La definizione scelta dall’azienda è «il nostro modello da lavoro più intelligente finora per il codice e gli agenti». Il dettaglio che colpisce è il calendario: il modello arriva tre settimane dopo Gemini 3.6 Flash.

Che cosa dichiara Google

Nel testo dell’annuncio i confronti sono tutti con il predecessore diretto, e tutti in salita. Su FrontierCode 1.1 Main, che valuta la qualità del codice pronto per la produzione, il punteggio passa dal 34,4% di 3.6 Flash al 43,6%; su DeepSWE v1.1, ingegneria del software su compiti lunghi, dal 49,0% al 65,3%. Nella WebDev Arena di Arena.ai, dedicata allo sviluppo web, l’Elo sale da 1538 a 1588. Fra i risultati citati nel testo, i salti più ampi in proporzione riguardano documenti e automazione: su GDP.pdf, comprensione di PDF specialistici, si va dal 22,0% al 34,0%, e su AutomationBench, flussi di lavoro aziendali, dal 17,0% al 30,4%.

Il prezzo ha due tempi. Fino al 31 dicembre 2026 vale una tariffa d’ingresso di 0,75 dollari per milione di token in entrata e 3,75 in uscita, che Google presenta come la metà del costo originario di 3.6 Flash; dal 1° gennaio 2027 raddoppia, a 1,50 e 7,50 dollari. Il modello è disponibile dall’API Gemini attraverso AI Studio e Android Studio, dall’ambiente Google Antigravity e, per le aziende, dalla Gemini Enterprise Agent Platform e dall’app Gemini Enterprise. Arriva anche dentro Gemini Spark, l’agente personale che Google descrive come «attivo 24 ore su 24», riservato agli abbonati Google AI Pro e Ultra in oltre 160 paesi: secondo l’annuncio, il nuovo modello ne migliora l’uso delle app di Google Workspace. Sulla sicurezza, l’azienda scrive che il modello esce con salvaguardie aggiornate contro gli abusi in campo chimico, biologico, radiologico e nucleare e nell’attacco informatico, nel quadro del suo lavoro di Frontier Safety, e rimanda alla scheda del modello su deepmind.google.

Che cosa dice la tabella, e che cosa manca

In fondo al post c’è una tabella più ampia, e lì compaiono tre concorrenti: Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra e Muse Spark 1.2. Letta per intero, ridimensiona il testo. Sull’indice composito di Artificial Analysis 3.7 Flash sta sotto GPT-5.6 Terra e Muse Spark 1.2 e sopra Sonnet 5; su DeepSWE è secondo, dietro il 69,6% di GPT-5.6 Terra. Il vantaggio più netto è il prezzo in entrata.

Ma è la tariffa d’ingresso: ai listini della tabella, dal 2027 3.7 Flash costerà più di Muse Spark 1.2 sia in entrata (1,50 contro 1,25) sia in uscita (7,50 contro 4,25). I benchmark li ha scelti Google, AutomationBench è calcolato su un set privato, e per 3.6 Flash su DeepSWE il testo dice 49,0% e la tabella 48,6%. Il post non indica finestra di contesto, latenza, velocità di generazione né lingue supportate; il post non rimanda a un rapporto tecnico, solo alla scheda del modello e a una pagina di metodologia.

Poi c’è il ritmo. Il 2 settembre, tre settimane dopo, Google ha già annunciato Gemini 3.8 Flash: chi ha tarato un prodotto su una versione ha avuto poco tempo per misurarla prima di doverlo rifare.

Perché interessa a chi lavora in Italia

Per chi costruisce agenti via API il dato più concreto è il prezzo, e va letto per intero: la tariffa scontata copre quattro mesi e mezzo dall’annuncio, e un preventivo per il 2027 va fatto sui valori doppi. I benchmark su documenti e automazione toccano il terreno delle piccole e medie imprese che vogliono delegare pratiche ripetitive; ma l’annuncio non dice in che lingua siano i compiti, e se il miglioramento regga su una fattura o un contratto in italiano va provato sui propri dati prima di fidarsi. Quanto a Spark, la pagina di assistenza a cui l’annuncio rimanda per i paesi supportati dice che per ora non è disponibile nello Spazio economico europeo, in Svizzera, nel Regno Unito e in Nigeria: l’Italia è fuori.