Google lancia Gemini 3.8 Flash per colmare il gap nel coding con AI

Google DeepMind rilascia Gemini 3.8 Flash, il nuovo modello AI puntato sul coding, con l'obiettivo di recuperare terreno su OpenAI e Anthropic. Il modello, noto internamente come "Skimaki", è arrivato appena tre settimane dopo la versione 3.7 Flash.

2 min.

Google lancia Gemini 3.8 Flash per colmare il gap nel coding con AI

Google DeepMind ha rilasciato oggi Gemini 3.8 Flash, il modello AI che punta a colmare uno dei divari più evidenti dell’ultimo anno: la capacità di scrittura e gestione del codice in ambienti agentivi. La notizia era stata anticipata dal Wall Street Journal, che aveva citato dipendenti interni. Il modello arriva appena tre settimane dopo il lancio di Gemini 3.7 Flash, avvenuto il 13 agosto 2026, che a sua volta era seguito di sole tre settimane alla versione 3.6.

Internamente, il modello circolava con il nome in codice “Skimaki” ed è stato testato attraverso Jetski, la piattaforma di sviluppo software ad uso interno di Google. I tecnici lo hanno messo alla prova su una serie di attività di programmazione prima di un’eventuale apertura via API agli utenti esterni. I risultati dei test hanno sorpreso: gli ingegneri di Google hanno preferito Gemini 3.8 Flash al modello di punta di Anthropic, Claude Opus, in confronti diretti effettuati proprio su Jetski. Un risultato che va letto con le cautele del caso — si tratta di valutazioni interne, non di benchmark pubblici — ma che segnala almeno una direzione chiara.

I miglioramenti rispetto alla versione precedente riguardano soprattutto la qualità degli output. I modelli leggeri della serie Flash sono storicamente inclini a rispondere con prolissità eccessiva, ripetizioni e testo poco utile. I tester interni segnalano che la versione 3.8 riduce questo problema in modo tangibile, restituendo risposte più dirette. Migliorano anche le performance nei compiti di codifica multi-turno, nel refactoring rapido e nelle catene di task agentive. Logan Kilpatrick, responsabile del prodotto per Google AI Studio, ha chiarito che questi progressi derivano da perfezionamenti algoritmici, non da un riaddestramento completo del modello.

Il contesto competitivo spiega l’urgenza. La serie Flash è progettata per essere più piccola, rapida ed economica rispetto ai modelli di punta di Google, che operano su scala di trilioni di parametri. Non compete quindi direttamente con i modelli frontier di Anthropic o OpenAI, ma si posiziona come strumento pratico per gli sviluppatori che necessitano di alte frequenze di chiamate API a costi contenuti. Gemini 3.7 Flash, il predecessore diretto, era stato lanciato a 0,75 dollari per milione di token in input e 3,75 dollari per milione in output — tariffe valide fino a fine 2026. In confronto, il modello top di Anthropic per il coding costa 10 dollari per milione di token in input e 50 in output.

Google ha attraversato un periodo difficile nella corsa ai modelli AI. Dopo aver guadagnato terreno con Gemini 3.0 a novembre 2025, la serie Gemini ha ceduto posizioni nel 2026, proprio mentre il coding agentivo diventava il caso d’uso commerciale più rilevante per l’AI generativa. Il CEO Sundar Pichai ha indicato un ritmo di rilascio di circa un nuovo modello al mese. Gemini 3.8 Flash rispetta quella cadenza — e la serve esattamente sul fronte dove il vantaggio competitivo si decide adesso.

Quello che resta aperto è la questione dei benchmark pubblici: Google non ha ancora rilasciato dati ufficiali sulle performance di Gemini 3.8 Flash. Se il modello mantiene nei test indipendenti le promesse emerse internamente, potrebbe ridare a Google una presenza concreta nel segmento degli strumenti AI per sviluppatori. Un segmento dove la velocità di iterazione conta quanto — se non più — della potenza bruta.


Articoli simili

Ultime news


I produttori cinesi di chip alzano i prezzi a causa della carenza globale di memoria ad alta larghezza di banda

Queste aziende, tra cui Huawei e Cambricon, stanno affrontando costi…

I produttori cinesi di chip alzano i prezzi a causa della carenza globale di memoria ad alta larghezza di banda
Amazon, accordo pluriennale con Qualcomm per lo sviluppo di chip AI personalizzati

L’accordo prevede lo sviluppo congiunto di chip per diverse generazioni…

Amazon, accordo pluriennale con Qualcomm per lo sviluppo di chip AI personalizzati
Un ricercatore lascia Anthropic: “Stiamo giocando con le nostre vite”

Jacob Coxon, ricercatore che ha lavorato sia in OpenAI che…

Un ricercatore lascia Anthropic: “Stiamo giocando con le nostre vite”
Nvidia acquisisce Hugging Face per 12,9 miliardi di dollari

Nvidia ha ufficialmente acquisito Hugging Face per 12,93 miliardi di…

Nvidia acquisisce Hugging Face per 12,9 miliardi di dollari
Tutte le volte che qualche voce autorevole dell’AI ha predetto la fine dell’umanità

Da Musk ad Altman ad Amodei: quasi tutti sono d'accordo…

Tutte le volte che qualche voce autorevole dell’AI ha predetto la fine dell’umanità

Privacy policy| Cookie policy| Cookie setting| © 2026