Gemini 3.5 Pro: quando esce e cosa sappiamo davvero

Se cerchi “Gemini 3.5 Pro download” da giugno, non sei il solo: è il modello più annunciato e meno rilasciato dell’anno per Google. E la cosa interessante non è tanto il ritardo in sé, quanto quello che il ritardo sta rivelando sul metodo di lavoro di DeepMind.

Risposta diretta: al momento (fine agosto 2026) Gemini 3.5 Pro non è ancora disponibile al pubblico. Google lo ha annunciato il 19 maggio 2026 all’I/O promettendo un rilascio “il mese prossimo”, ma ha mancato almeno tre finestre di lancio per problemi di prestazioni nel coding. È uscito invece Gemini 3.5 Flash, mentre Pro resta in preview limitata su Vertex AI enterprise, senza data ufficiale.

Il punto di partenza: cosa c’è oggi, non domani

Prima di parlare di quello che manca, vale la pena fissare cosa esiste già, perché è la base su cui si costruiscono (o si smentiscono) le aspettative. Il modello di punta disponibile oggi è Gemini 3.1 Pro, in preview su Gemini App, AI Studio, Gemini API, Gemini Enterprise Agent Platform e Antigravity. Finestra di contesto da 1 milione di token in ingresso, 64k in uscita. Sui benchmark pubblicati da Google DeepMind gira intorno al 44,4% su Humanity’s Last Exam senza strumenti, 77,1% su ARC-AGI-2, 94,3% su GPQA Diamond e 80,6% su SWE-Bench Verified — numeri solidi, ma già superati su coding e task agentici da Gemini 3.5 Flash, che nel frattempo è arrivato e ha registrato 76,2% su Terminal-Bench 2.1 e 1656 Elo su GDPval-AA.

Questo è un dettaglio che molti sottovalutano quando si parla di “3.5”: la versione Flash è già qui, funziona, e su alcuni task batte Pro. Chi si aspetta che “3.5” indichi automaticamente un salto generazionale su tutta la linea resterà deluso — al momento il salto reale è su Flash, non su Pro.

La cronologia dei ritardi

Qui una lista ha senso, perché è una sequenza reale di date mancate, non un elenco di concetti travestito da bullet point:

19 maggio 2026 — Annuncio a Google I/O. Sundar Pichai parla di rilascio “il mese prossimo”.
Fine giugno — Primo obiettivo saltato. Google aggiorna i dati di training; secondo Bloomberg i risultati sono “deludenti”.
17 luglio — Seconda finestra attesa, passata senza rilascio.
Inizio agosto — Terzo target mancato.
13 agosto — Arriva Gemini 3.5 Flash, ma Pro non viene nemmeno menzionato nell’annuncio.
23 agosto — Pro resta etichettato “coming soon”, ancora senza data.

Tre mesi passati da un “il mese prossimo” pronunciato sul palco sono tanti, per qualsiasi standard del settore. Chi segue i lanci di modelli linguistici da un po’ riconosce lo schema: quando un’azienda continua a spostare la data invece di tagliare qualche funzionalità e uscire comunque, di solito il problema non è di rifinitura ma di architettura.

Perché sta slittando (e non è solo marketing)

Bloomberg, il 16 luglio, ha scritto che Google si sta prendendo del tempo per migliorare le capacità del modello “in particolare nel coding”. Fortune, il 10 agosto, è entrata più nel dettaglio citando un ingegnere DeepMind che ha ammesso: “L’hanno un po’ sottovalutato [il coding]… Quando te ne accorgi, sono già passati diversi mesi.” Lo stesso pezzo parla di “un problema strutturale, non di rifinitura”, il che lascia intendere che qualche fase di pre-training vada rifatta, non solo aggiustata.

Nella pratica capita spesso che un ritardo di questo tipo nasconda una scelta di priorità sbagliata a monte, non un bug isolato: Google, secondo le fonti citate, ha iniziato a spingere forte sul coding agentico solo dall’estate 2025, quando ormai la concorrenza (pensiamo a come si sono mossi altri laboratori sullo stesso fronte) aveva già preso vantaggio su quel terreno specifico. Recuperare un gap del genere in pochi mesi di fine-tuning è complicato; a volte serve ripartire da capo su porzioni consistenti del training.

Va detto con onestà che qui le fonti non sono unanime su un punto: se si tratti davvero di un problema di pre-training o “solo” di allineamento fine sui benchmark di coding. Le due letture portano a tempistiche di recupero molto diverse, e nessuna delle due è verificabile dall’esterno finché Google non pubblica un model card.

Cosa aspettarsi davvero da Gemini 3.5 Pro

Qui bisogna separare con cura quello che è confermato da quello che circola nei forum e nei blog specializzati, perché la distanza tra le due cose è ampia.

Confermato, in un certo senso, c’è poco: Google ha promesso il modello, ha promesso che sarebbe arrivato, e per ora ha consegnato solo la versione Flash. Punto.

Rumoreggiato, invece, c’è parecchio. Circola con insistenza una finestra di contesto da 2 milioni di token — il doppio di quella di Gemini 3.5 Flash — ma nessuna fonte ufficiale Google l’ha confermata per Pro: la cifra da 1M che si legge in giro riguarda Flash, non Pro. Si parla anche di una modalità Deep Think dedicata per problemi scientifici, matematici e di coding complesso, ricalcata su quella già disponibile per Gemini 3.1, ma senza un collegamento ufficiale specifico alla versione 3.5.

Sul prezzo la situazione è ancora più confusa: le stime circolanti vanno da circa 15 $/60$ /60 per milione di token (input/output) fino a cifre vicine alle attuali tariffe di Gemini 3.1 Pro, con una forbice che supera il 5x tra le ipotesi più basse e quelle più alte. Quando le stime disagree così tanto, di solito significa una cosa sola: nessuno ha visto un listino prezzi reale, e chi scrive “15 $/60$ /60″ con sicurezza sta estrapolando da modelli concorrenti, non riportando un dato Google.

[FONTE: Google DeepMind, model card ufficiale Gemini 3.5 Pro — non ancora pubblicata al momento della scrittura]

Gemini 4 è già in lavorazione: cosa significa per Pro

Un dettaglio che cambia la lettura di tutta la vicenda: secondo alcune fonti Gemini 4 sarebbe già entrato in fase di pretraining mentre Gemini 3.5 Pro accumulava ritardo, e Google avrebbe ristrutturato la leadership del team AI proprio ad agosto 2026. Questo non significa automaticamente che Pro verrà cancellato o “saltato” — capita spesso che due generazioni si sovrappongano nei laboratori, con team diversi su modelli diversi — ma è un segnale che vale la pena tenere d’occhio: se le risorse migliori iniziano a spostarsi sulla generazione successiva, la spinta a rifinire quella attuale può scemare, e il rilascio finale rischia di arrivare in versione ridotta rispetto a quanto promesso a maggio.

Domande frequenti

Gemini 3.5 Pro è già uscito? No, non per il grande pubblico. È disponibile solo in preview limitata su Vertex AI enterprise. La versione consumer, quella promessa a Google I/O a maggio 2026, non ha ancora una data di rilascio confermata.

Che differenza c’è tra Gemini 3.5 Flash e Gemini 3.5 Pro? Flash è già disponibile e su alcuni benchmark di coding e task agentici supera perfino Gemini 3.1 Pro. Pro dovrebbe offrire ragionamento più profondo e contesto più ampio, ma è ancora in ritardo di mesi sul rilascio.

Quanto costerà usare Gemini 3.5 Pro? Non si sa con certezza. Circolano stime intorno a 15$ per milione di token in input e 60$ in output, ma sono cifre non confermate da Google e in forte disaccordo tra le fonti disponibili.

Perché Google ha ritardato così tanto il lancio? Secondo Bloomberg e Fortune, il modello non raggiungeva gli obiettivi interni sul coding. Un ingegnere DeepMind ha parlato di un problema riconosciuto in ritardo, forse legato a scelte di pre-training e non solo a rifiniture dell’ultimo miglio.

Avrà davvero 2 milioni di token di contesto? È la cifra più citata online, ma resta non confermata ufficialmente per la versione Pro. Il milione di token confermato oggi appartiene a Gemini 3.5 Flash, non a Pro.

In chiusura

La lezione che si porta a casa da questa storia non riguarda tanto le specifiche tecniche, quanto il modo in cui va letta ogni roadmap AI annunciata sul palco: una data pronunciata da un CEO durante un keynote non è mai una data di ingegneria, è una data di comunicazione. Chi aspetta Gemini 3.5 Pro farebbe bene a continuare a usare quello che già funziona — Gemini 3.1 Pro o 3.5 Flash a seconda del task — invece di pianificare workflow interi attorno a un modello che, per ora, esiste solo su una slide.

Per specifiche tecniche, prezzi e disponibilità aggiornate, verifica sempre la pagina ufficiale di Google DeepMind prima di prendere decisioni operative o di budget.

Fonti citate nell’articolo:

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