Google si prepara a lanciare Gemini 3.8 Flash, un nuovo modello AI pensato per migliorare in modo netto le prestazioni nella programmazione. Il debutto potrebbe arrivare già da mercoledì, e all’interno dell’azienda il progetto è identificato con il nome in codice Skimaki.
Il punto interessante è che nei test interni il modello avrebbe raccolto un gradimento superiore rispetto a Opus di Anthropic, segnale che Google sta cercando di recuperare terreno proprio su uno dei fronti più competitivi dell’AI generativa: la scrittura e la comprensione del codice.
Gemini 3.8 Flash punta a colmare il ritardo di Google nel coding
Nel confronto interno condotto con lo strumento di programmazione Jetski, gli ingegneri avrebbero preferito Gemini 3.8 Flash rispetto al modello Opus di Anthropic. Il risultato suggerisce un miglioramento concreto della qualità percepita, non soltanto un avanzamento teorico nei benchmark, e indica che Google sta riducendo la distanza che finora la separava da Anthropic e OpenAI nelle attività di sviluppo software.
La sigla Flash resta importante per capire il posizionamento del prodotto. Questa famiglia è progettata per essere più leggera, più rapida e meno costosa da eseguire rispetto ai modelli Pro, che restano le soluzioni di fascia più alta.
Il rilascio arriva mentre DeepMind accelera sviluppo e riorganizzazione
L’arrivo di Gemini 3.8 Flash coincide con una fase delicata per Google DeepMind. Demis Hassabis ha lasciato la gestione quotidiana per assumere il ruolo di presidente della divisione e chief scientist di Alphabet, mentre Koray Kavukcuoglu ha preso in mano le operazioni giornaliere con l’obiettivo dichiarato di aumentare la velocità esecutiva.
Negli ultimi mesi la roadmap dei modelli più avanzati non è stata lineare. Dopo il rilascio di Gemini 3.0, la serie avrebbe mostrato limiti proprio nelle prestazioni di coding rispetto ai rivali più forti.
Per rafforzare la competitività sul codice, Google ha investito più tempo di ricerca e più potenza di calcolo nelle tecniche di apprendimento per rinforzo. A questo si aggiunge l’ingresso di Barret Zoph, ex OpenAI ed ex Thinking Machines Lab, chiamato a guidare il lavoro su reinforcement learning e post-training.
