Gemini 4 in arrivo: Google DeepMind accelera e punta al lancio prima di fine anno

Google ha deciso di accelerare. Gemini 4, il prossimo modello di punta della famiglia Gemini, è entrato nella fase di post-training e potrebbe arrivare molto prima della fine del 2026. A dirlo è stato Koray Kavukcuoglu, oggi alla guida di Google DeepMind, intervenuto all’AI Agenda Live, l’evento organizzato dalla testata statunitense The Information. Non c’è ancora una data ufficiale, ma il messaggio è chiaro: Google vuole rimettersi in testa nella corsa ai modelli di frontiera e intende farlo con un rilascio anticipato, seguito da aggiornamenti rapidi.

La notizia arriva in una settimana in cui i concorrenti hanno alzato l’asticella su più fronti, tra nuovi modelli, tagli di prezzo e rilasci a raffica. Per capire perché conta, e cosa potrebbe cambiare per te che usi Gemini ogni giorno o lo integri nei tuoi prodotti, conviene partire da cosa significa davvero “post-training”.

Cosa ha detto Kavukcuoglu su Gemini 4

Secondo quanto riportato da The Information e ripreso da diverse testate finanziarie, Kavukcuoglu ha spiegato che Gemini 4 si trova nelle prime fasi del post-training. L’intenzione di Google è pubblicare una prima versione del modello il prima possibile, perché i risultati osservati finora sono stati giudicati incoraggianti. Dopo il debutto, il modello verrebbe migliorato a ritmo serrato con aggiornamenti successivi.

Il manager ha parlato di un lancio che potrebbe avvenire “much earlier”, cioè molto prima, rispetto alla fine dell’anno. Allo stesso tempo ha ribadito l’importanza dei test di sicurezza e delle protezioni da costruire attorno al nuovo modello prima di aprirlo al pubblico.

Mancano però tutti i dettagli tecnici.

Google non ha comunicato una data di uscita, non ha pubblicato benchmark, non ha indicato la dimensione del modello né la sua finestra di contesto. Non sappiamo nemmeno se il primo rilascio sarà riservato agli sviluppatori, agli abbonati dei piani a pagamento o se arriverà subito nell’app Gemini per tutti. Qualsiasi confronto numerico con i rivali, oggi, sarebbe pura speculazione.

Il primo intervento pubblico da capo di DeepMind

L’uscita di Kavukcuoglu ha anche un peso simbolico. È stata la sua prima apparizione pubblica da quando guida Google DeepMind, dopo la riorganizzazione di agosto in cui Demis Hassabis è diventato chief scientist di Alphabet lasciando la gestione quotidiana del laboratorio. Presentarsi al mercato con l’annuncio del prossimo modello di punta è un modo per segnare subito la direzione della nuova gestione: meno attesa, più velocità di esecuzione.

Cosa significa che Gemini 4 è in post-training

Lo sviluppo di un grande modello linguistico avviene in due macro fasi. La prima è il pre-training: il modello viene addestrato su enormi quantità di dati per imparare le regolarità del linguaggio, del codice e, nei modelli multimodali come Gemini, anche di immagini, audio e video. È la fase più costosa in termini di calcolo e produce un modello “di base”, potente ma ancora grezzo.

La seconda è il post-training. Qui il modello di base viene affinato con tecniche come il fine-tuning supervisionato, l’apprendimento per rinforzo con feedback umano o automatico e l’addestramento su dati specializzati. È in questa fase che il modello impara a seguire le istruzioni, a ragionare passo dopo passo, a usare strumenti esterni, a scrivere codice affidabile e a rifiutare le richieste pericolose.

In altre parole, il grosso del calcolo è alle spalle.

Dire che Gemini 4 è in post-training significa che il modello di base esiste già e che il lavoro si è spostato sulla rifinitura delle capacità, sulla valutazione dei rischi e sulla preparazione al rilascio commerciale. Non vuol dire che il prodotto sia pronto: le prime fasi del post-training possono durare settimane o mesi, a seconda di quanto il team vuole spingere su ragionamento, agenti e sicurezza. Ma è il segnale che la parte più incerta, cioè capire se il nuovo modello di base è davvero migliore del precedente, ha dato esiti positivi.

La strategia del rilascio anticipato

L’approccio descritto da Kavukcuoglu, pubblicare presto una versione funzionante e poi migliorarla con aggiornamenti frequenti, è ormai la norma tra i grandi laboratori. Un tempo le aziende tecnologiche lavoravano per mesi su un singolo grande rilascio. Oggi i modelli escono in versioni successive, spesso a poche settimane di distanza, e i dati di utilizzo reale diventano parte integrante del processo di miglioramento.

Google conosce bene questo schema. La famiglia Gemini 3 è cresciuta per piccoli passi, con varianti come Gemini 3.7 Flash, focalizzato su coding e agenti, seguite da nuove versioni Flash e da modelli vocali come Gemini 3.8 Live. Gemini 4 rappresenterebbe invece il primo vero salto generazionale del modello di punta, quello su cui si misura la posizione di Google nella fascia alta del mercato.

Il rovescio della medaglia è evidente. Rilasciare presto aumenta la pressione sulla stabilità del modello, sui test di sicurezza e sull’infrastruttura, che deve reggere il carico di milioni di utenti fin dal primo giorno.

Perché Google ha fretta: il contesto competitivo

La corsa ai modelli di frontiera non è mai stata così serrata. Nelle ultime settimane Anthropic ha presentato Claude Fable 5.1 e poi Claude Opus 5.5 con un taglio dei prezzi del 40%, mentre OpenAI ha dimezzato i costi dei suoi modelli GPT-6 Sol e Luna. Anche xAI ha lanciato Grok 4.7, puntando su coding e lavoro agentico, e diversi laboratori cinesi continuano a rilasciare modelli aperti sempre più competitivi.

In questo scenario Google è percepita dal mercato come l’azienda che ha perso terreno nella fascia più alta, soprattutto sui compiti di programmazione e sugli agenti autonomi. Non a caso, a metà settembre è emerso che Google ha permesso ai propri ingegneri di usare anche Claude Opus 5 nel suo ambiente di sviluppo interno: un segnale che, almeno su alcuni flussi di lavoro, i modelli concorrenti erano considerati più efficaci.

Gemini 4 deve quindi rispondere a una domanda precisa: Google è ancora in grado di costruire il modello migliore, o solo il più distribuito?

Il vantaggio della distribuzione

Su un punto Google parte avvantaggiata. Nessun altro laboratorio ha una rete di distribuzione paragonabile: Ricerca, Android, Chrome, Gmail, Documenti, YouTube, Google Cloud e i dispositivi Pixel. Un nuovo modello di punta può arrivare in pochi giorni davanti a miliardi di persone e a milioni di aziende, senza dover conquistare gli utenti uno a uno come deve fare chi vive principalmente di abbonamenti e API.

Google Cloud, in particolare, è il terreno su cui Gemini 4 dovrà dimostrare il proprio valore economico. Se il modello si rivelerà competitivo su sviluppo software, analisi dei dati e flussi agentici, potrebbe spingere molte imprese a portare i propri progetti di intelligenza artificiale generativa sull’infrastruttura di Google, con ricadute su calcolo, archiviazione e servizi collegati. C’è poi il tema dell’hardware: Gemini gira sulle TPU progettate da Google, e un modello di punta convincente rafforza anche la proposta dei suoi chip rispetto alle GPU di Nvidia.

Cosa cambia per te che usi Gemini

Nell’immediato, nulla. Finché Google non rilascia il modello, i prodotti che usi restano basati sulle versioni della famiglia Gemini 3 oggi disponibili. Ma l’annuncio ti dà alcune indicazioni utili per pianificare.

Se sviluppi applicazioni sulle API di Gemini, conviene prepararsi a una transizione nei prossimi mesi. I rilasci anticipati spesso partono in anteprima, con limiti d’uso più stretti e comportamenti che possono cambiare tra un aggiornamento e l’altro. Tenere i prompt e le pipeline ben documentati, e avere una batteria di test interni con cui confrontare le versioni, ti permetterà di valutare rapidamente se il passaggio a Gemini 4 porta vantaggi concreti sui tuoi casi d’uso.

Se invece usi Gemini come assistente, all’interno di Workspace o dell’app, la cosa più sensata è aspettare le prime valutazioni indipendenti. Le promesse di un’azienda sul proprio modello vanno sempre verificate sui compiti reali: scrittura, analisi di documenti, ricerca, programmazione. La nostra guida completa a Google Gemini ti aiuta a orientarti tra i modelli e le funzioni già disponibili.

E non dimenticare il fattore prezzo.

Con Anthropic e OpenAI che hanno appena tagliato i costi dei loro modelli, Gemini 4 dovrà essere competitivo non solo in termini di qualità ma anche di costo per token. Per chi lavora con volumi elevati, il rapporto tra prestazioni e prezzo sarà probabilmente il criterio decisivo, più del primo posto in una classifica di benchmark.

Le incognite da tenere d’occhio

Restano diverse domande aperte. La prima riguarda i tempi: “molto prima della fine dell’anno” può voler dire ottobre come dicembre, e il calendario dipende da come procede il post-training. La seconda riguarda le capacità: Google dovrà dimostrare progressi netti proprio sui terreni dove i rivali sono più forti, cioè ragionamento complesso, coding e agenti in grado di completare compiti in più passaggi.

La terza riguarda la sicurezza. Kavukcuoglu ha insistito sui test e sulle salvaguardie, e non è un dettaglio: negli ultimi mesi diversi episodi hanno mostrato quanto gli agenti AI possano comportarsi in modi imprevisti quando operano su sistemi reali. Un rilascio veloce e un processo di verifica rigoroso sono obiettivi che possono entrare in tensione, e il modo in cui Google li bilancerà dirà molto sulla maturità della nuova gestione di DeepMind.

Infine c’è la reazione del mercato. Per Alphabet, Gemini 4 è anche una prova davanti agli investitori: un modello convincente sosterrebbe la tesi che i massicci investimenti in ricerca e data center stanno producendo risultati, mentre un debutto deludente rafforzerebbe i dubbi sulla capacità dell’azienda di tenere il passo.

Conclusioni

L’annuncio di Kavukcuoglu non ci dice ancora come sarà Gemini 4, ma ci dice molto sulla strategia di Google: accorciare i tempi, rilasciare presto e iterare in fretta, sfruttando una rete di distribuzione che nessun concorrente può eguagliare. Dopo mesi in cui Anthropic e OpenAI hanno dettato il ritmo, la fine del 2026 potrebbe riportare Google al centro della scena.

Per ora il consiglio è semplice: prepara i tuoi flussi di lavoro a una possibile transizione e aspetta i test indipendenti prima di trarre conclusioni. Continua a seguirci per sapere quando Gemini 4 sarà disponibile, come si comporta nelle prove reali e come si posiziona rispetto a Claude e ChatGPT. E se usi già Gemini nel tuo lavoro, raccontaci nei commenti cosa ti aspetti dal nuovo modello.

Fonte: dichiarazioni di Koray Kavukcuoglu all’AI Agenda Live di The Information; panoramica dei modelli su Google DeepMind.