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Google DeepMind ha annunciato che il prossimo modello di grande scala, Gemini 4, è entrato nella fase di post-training. La notizia è stata confermata da Koray Kavukcuoglu al summit AI Agenda Live di The Information, nel suo primo discorso pubblico da quando ha assunto la guida dell’unità.
Che cosa significa essere in post-training e perché conta
Il post-training è il momento in cui un modello già addestrato viene raffinato. Non si parla di ricominciare da zero.
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- Si testano la sicurezza e i comportamenti in scenari reali.
- Si inseriscono guardrail per limitare risposte non desiderate.
- Si valutano prestazioni interne prima di un rilascio pubblico.
Questo implica che la base di Gemini 4 esiste già. Ora gli ingegneri sono impegnati ad adattare e mettere in sicurezza il modello.
Strategia di rilascio: versioni rapide e aggiornamenti continui
Kavukcuoglu ha detto di voler pubblicare un primo output di post-training il prima possibile. Ha espresso la speranza che arrivi molto prima della fine del 2026, senza però fissare una data precisa.
Google sembra preferire un ciclo di rilascio iterativo. Un’uscita anticipata servirebbe a raccogliere feedback e migliorare velocemente le versioni successive.
Esempio pratico: la famiglia Flash
Il gruppo Flash ha mostrato questo approccio. Dopo il lancio di Gemini 3.6 Flash a luglio, è seguito Gemini 3.8 Flash a settembre. Gli aggiornamenti incrementali hanno spinto il modello in cima alle classifiche per la sintesi vocale.
Competizione: cosa stanno facendo gli altri operatori
La corsa ai modelli avanzati è serrata. Anthropic e OpenAI hanno rilasciato aggiornamenti nelle ultime settimane. La pressione è reale e continua.
Google aveva inizialmente annunciato Gemini 3.5 Pro a Google I/O. Quel modello non è mai arrivato al pubblico.
Secondo Kavukcuoglu, Google ha temporaneamente fatto un passo indietro per concentrare risorse su Flash e ora concentra l’attenzione su Gemini 4. La mossa mira a ritagliare vantaggi strategici nella competizione per i modelli frontier.
Accordi commerciali: il caso BNP Paribas e l’adozione in banca
Parallelamente allo sviluppo, Google ha chiuso un accordo quinquennale con BNP Paribas. L’obiettivo è integrare i modelli Gemini nella divisione corporate e institutional banking.
- Uso iniziale: assistente interno di AI generativa per i team della banca.
- Obiettivo a lungo termine: estendere le applicazioni a processi ad alto valore.
- Impatto: dimostra la volontà di monetizzare Gemini su clienti enterprise.
Questo tipo di partnership mostra come la competizione non sia solo tecnologica. È anche commerciale e verticale.
Il nuovo corso di DeepMind e le prime indicazioni del leader
Kavukcuoglu ha preso il posto di Demis Hassabis ad agosto. Il suo intervento al summit è la prima dichiarazione pubblica che delinea priorità e tempistiche.
Ha sottolineato l’intenzione di portare rapidamente sul mercato una versione utilizzabile di Gemini 4. La roadmap sembra orientata a un lancio progressivo seguito da aggiornamenti veloci.
Se i piani verranno rispettati, il rilascio potrebbe cambiare le mappe della ricerca e della competizione commerciale nel settore.
