Gemini 3.5 Pro non arriva: cosa dice il ritardo di Google (e cosa usare intanto)
Promesso a giugno, rifatto da zero dopo i test enterprise, mancato anche l'obiettivo del 17 luglio: Gemini 3.5 Pro è il grande assente dell'estate AI. Ma mentre tutti guardano il flagship che non esce, Google ha rilasciato modelli immagine aggressivi sui prezzi e un modello video per le API. Il punto per chi ha Google nello stack.
In un’estate in cui è uscito tutto (GPT-5.6, Opus 5, Fable 5, Grok 4.5, Muse Spark, e la squadra open cinese al completo), il grande assente ha fatto più notizia dei presenti: Gemini 3.5 Pro, il flagship che Google ha annunciato a maggio, promesso per giugno e non ha ancora consegnato a fine luglio. Vale un’analisi, perché il ritardo racconta più cose del lancio che lo seguirà.
Cosa è successo davvero
La cronologia. Il 19 maggio Google annuncia Gemini 3.5 Pro all’I/O, uscita prevista a giugno. Giugno passa: la spiegazione ufficiale parla di feedback dei tester enterprise da assorbire, in particolare un consumo eccessivo di token nei task agentici prolungati. A luglio emerge la portata vera dell’intervento: secondo la stampa specializzata, gli ingegneri hanno trovato cedimenti strutturali nelle chiamate ricorsive agli strumenti, e la decisione è stata scartare il modello base e ricostruire da zero. L’obiettivo interno del 17 luglio passa anch’esso senza lancio. Oggi il modello è in uso interno e in preview per pochi clienti enterprise, senza data pubblica.
La lettura: il ritardo giusto per il motivo giusto
È facile ironizzare sulle promesse mancate, e la fiducia nelle date di Google esce ridimensionata. Ma il motivo del ritardo merita rispetto, e riguarda direttamente chi compra: un flagship che consuma troppi token nei flussi agentici non è un modello con un difetto, è un modello fuori mercato, perché nel 2026 i task agentici sono esattamente il terreno su cui i flagship si giustificano, e i token sono il conto che paghi tu.
C’è anche una lezione più generale, che questa estate ha reso evidente: la distanza tra l’annuncio sul palco e il modello in produzione è tornata a essere una variabile. Fable 5 è stato sospeso tre settimane dopo il lancio; Gemini 3.5 Pro non è mai arrivato al lancio. Chi pianifica progetti aziendali sopra date promesse da fornitori sta costruendo su sabbia.
Intanto, il resto di Google non si è fermato
Mentre il flagship inciampava, la fascia specializzata di Google ha corso. Il 30 giugno sono usciti due modelli immagine con listini aggressivi: Gemini 3.1 Flash Image (0,50 dollari per milione di token in input, 3 in output) e Gemini 3 Pro Image (2/12), affiancati da Nano Banana 2 Lite come opzione più veloce ed economica. Sulle API è arrivato in anteprima pubblica Gemini Omni Flash, multimodale nativo pensato per costruire flussi video dinamici. E sul fronte consumer, Live Translate e il nuovo speaker per la casa raccontano dove Google vuole portare Gemini fuori dallo schermo.
Per un’azienda che genera visual (schede prodotto, materiali marketing, contenuti social), i nuovi modelli immagine sono la parte concretamente utile dell’estate Google: prezzi che cambiano l’economia della generazione ad alto volume. Il quadro comparativo aggiornato è nella nostra guida ai migliori strumenti AI per la generazione di immagini.
Cosa fare se hai Google nello stack
Nessuna mossa drastica. Gemini 3.1 Pro resta il miglior rapporto qualità/prezzo della fascia media occidentale, e per chi usa Vertex AI in regione europea il vantaggio compliance non è cambiato (il confronto con Claude resta valido nelle sue conclusioni). Le due azioni sensate: sbloccare qualsiasi decisione che fosse in attesa di 3.5 Pro, pianificando sui modelli di oggi; e valutare i nuovi modelli immagine se generi visual ad alto volume, perché lì il rapporto è cambiato adesso, non a una data futura.
In sostanza: il ritardo di Gemini 3.5 Pro è la storia giusta per chiudere il mese: in un mercato che corre, anche il fornitore più strutturato può inciampare, e l’unica difesa per chi compra è un’architettura che non dipende da nessuna singola uscita. Se vuoi verificare quanto il tuo stack regge a questa regola, parlaci del tuo progetto.
Domande frequenti
Google lo ha annunciato all'I/O il 19 maggio promettendolo per giugno. I tester enterprise hanno segnalato problemi seri, tra cui un consumo eccessivo di token nei task agentici lunghi e, secondo la stampa specializzata, cedimenti strutturali nelle chiamate ricorsive agli strumenti. La risposta di Google è stata drastica: scartare il modello base originale e ricostruirlo da zero. L'obiettivo del 17 luglio è passato senza lancio; a fine luglio il modello resta in preview ristretta per pochi clienti enterprise, senza data ufficiale.
È un segnale doppio. Negativo sul breve: in un'estate in cui OpenAI, Anthropic, Meta, xAI e i laboratori cinesi hanno tutti rilasciato, l'assenza del flagship Google pesa, e le promesse mancate due volte erodono fiducia. Ma la scelta di rifare da zero invece di lanciare un modello che consuma troppi token nei flussi agentici è, dal punto di vista di chi poi lo paga a consumo, la decisione giusta: un flagship inefficiente sui task agentici oggi sarebbe fuori mercato dal primo giorno.
Parecchio, sui modelli specializzati: due modelli immagine il 30 giugno (Gemini 3.1 Flash Image a 0,50/3 dollari per milione di token e Gemini 3 Pro Image a 2/12), Nano Banana 2 Lite come modello immagine più veloce ed economico, e Gemini Omni Flash in anteprima pubblica sulle API, un multimodale nativo pensato per flussi video dinamici. Più le novità consumer (Live Translate, lo speaker per la casa). Il messaggio: la fascia specializzata funziona, è il flagship che ha inciampato.
Niente di drastico. Gemini 3.1 Pro resta un ottimo modello di fascia media con il miglior prezzo tra i big occidentali, e i nuovi modelli immagine sono competitivi. Se però stavi ritardando decisioni in attesa di 3.5 Pro, smetti di aspettare: pianifica sui modelli disponibili oggi (l'estate ha portato alternative forti in ogni fascia) e tratta l'eventuale uscita di 3.5 Pro come un aggiornamento futuro, non come una data di progetto. Le roadmap dei fornitori non sono più affidabili dei loro listini.