Testa a testa
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4: quale modello IA vince nel 2026?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) e DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 6 voti della community, Gemini 3 Pro è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, Gemini 3 Pro e DeepSeek-V4 sono in parità a 4.5/5. Sul budget vince DeepSeek-V4: parte da $0.87/1M out contro $12/1M out (prompts ≤200K) per Gemini 3 Pro.
Confronto riga per riga
Punti di forza e debolezze
Gemini 3 Pro
- In vetta a LMArena al lancio con un record di 1501 Elo e 91.9% su GPQA Diamond, stato dell'arte alla release
- ARC-AGI-2 al 31.1%, circa 6x Gemini 2.5 Pro (4.9%) e quasi il doppio di GPT-5.1 (17.6%) all'epoca
- Comprensione multimodale al top della categoria: 81% su MMMU-Pro, 87.6% su Video-MMMU, con finestra di contesto da 1M di tokens
- Coding agentico solido: 76.2% su SWE-bench Verified, 54.2% su Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo su WebDev Arena
- Prezzi sotto i rivali a $2/$12 per 1M di tokens, meno della fascia Claude Sonnet ($3/$15)
- Il thinking_level configurabile (low/medium/high) permette agli sviluppatori di bilanciare profondità di ragionamento, latenza e costo
- Allucinazioni con eccesso di sicurezza: su AA-Omniscience ha dato una risposta sbagliata l'88% delle volte invece di astenersi, contro il 48% di Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Piaggeria ampiamente segnalata dai recensori (Zvi Mowshowitz: 'vasta intelligenza senza spina dorsale'); richiede system prompt rigidi
- Problemi di affidabilità nel tool calling negli stack agentici: gli sviluppatori riportavano output dei tool scaricati nel thread della chat e più scaffolding necessario rispetto ai modelli OpenAI/Anthropic
- Lento a thinking level alto: time to first token misurato intorno ai 30-60s su AI Studio nonostante ~130 tok/s di velocità di output
- Ritirato: spento su Gemini API e AI Studio il 9 marzo 2026, con gemini-3-pro-preview ora puntato su Gemini 3.1 Pro
DeepSeek-V4
- Finestra di contesto da 1M di tokens (8x i 128K di V3.2) con fino a 384K di output tokens, standard sull'API ufficiale
- Prezzi aggressivi: $0.435/$0.87 per 1M di tokens (V4-Pro), circa 28.7x più economico per output token di Claude Opus 4.8; l'input in cache-hit scende a $0.003625/1M (oltre il 99% di sconto)
- Pesi open con licenza MIT sia per V4-Pro che per V4-Flash su Hugging Face: uso commerciale, fine-tuning e redistribuzione consentiti
- SOTA open source sul coding agentico: 80.6 su SWE-bench Verified (config Think Max), alla pari con Gemini 3.1 Pro, più rating Codeforces 3206 (~23° posto contro gli umani)
- Al 3° posto su 93 nell'Artificial Analysis Intelligence Index (punteggio 44), ben sopra la media di 25
- Lo stack a sparse attention riduce l'inferenza con contesto 1M al 27% dei FLOPs di V3.2 e al 10% della sua KV cache
- Tool call malformati a intermittenza: le function call a volte escono come testo semplice nel content invece che nel campo tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- La modalità thinking rompe le catene lunghe di tool call multi-turn con errori 400 nei framework agentici (issue OpenClaw #72044, fix ancora incompleto)
- Gli sviluppatori riportano che si inventa API inesistenti nelle codebase custom e agisce su input utente allucinati nei loop agentici
- Molto prolisso (180M di output tokens in valutazione contro una mediana di 95M) e velocità nella media a 54.6 tok/s (39°/93), che erode il basso prezzo per token in pratica
- Solo testo (niente visione né audio) e ancora in preview: la release ufficiale prevista per metà luglio 2026 introduce prezzi di picco che raddoppiano le tariffe API di listino durante gli orari lavorativi di Pechino
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Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
Il verdetto dell'arena su Gemini 3 Pro
Una release storica che ha riportato Google in vetta a fine 2025, con un enorme salto di ragionamento rispetto a Gemini 2.5 Pro e i migliori punteggi multimodali della sua generazione. A metà 2026 non c'è motivo di sceglierlo: Google lo ha spento sull'API il 9 marzo 2026, e Gemini 3.1 Pro costa esattamente lo stesso più che raddoppiando le prestazioni su ARC-AGI-2 (77.1% contro 31.1%). I team con deployment legacy dovrebbero migrare al 3.1 Pro, verso cui il vecchio ID modello ormai punta comunque. Evitalo per i carichi sensibili alle allucinazioni senza aggiungere grounding, una debolezza che i recensori hanno segnalato più volte.
Il verdetto dell'arena su DeepSeek-V4
Scegli DeepSeek-V4 se vuoi ragionamento e coding agentico quasi di frontiera a un prezzo da 3x fino a quasi 30x sotto Claude Opus o GPT-5.5, o se i pesi con licenza MIT per self-hosting e fine-tuning contano per te. È un upgrade decisivo rispetto a V3.2: contesto 8x più lungo, inferenza long-context molto più economica e coding più forte, e comunque i vecchi endpoint deepseek-chat/reasoner sono deprecati dal 24 luglio 2026. Evitalo per gli agenti in produzione che dipendono da un tool calling multi-turn a prova di bomba, dove gli utenti segnalano ancora tool call malformati e API inventate, e per qualsiasi lavoro con visione o audio visto che è solo testo. Anche le app sensibili alla latenza dovrebbero testarlo prima, perché la sua prolissità e la velocità di output nella media a 54.6 tok/s erodono parte del vantaggio di costo, e metti in conto il raddoppio dei prezzi in ore di picco in arrivo con la release ufficiale di metà luglio.
Cosa dice la folla
Su Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
Su DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
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Domande frequenti
Gemini 3 Pro è meglio di DeepSeek-V4?
La scelta giusta dipende dal tuo caso d'uso. Il confronto riga per riga di questa pagina analizza prezzi, specifiche chiave e voti dell'arena.
Quale costa meno, Gemini 3 Pro o DeepSeek-V4?
DeepSeek-V4 costa meno: parte da $0.87/1M out, mentre Gemini 3 Pro parte da $12/1M out (prompts ≤200K).
Quanto costano Gemini 3 Pro e DeepSeek-V4 per 1M di token?
Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) per 1M di token in input, $12/1M out (prompts ≤200K) per 1M di token in output. DeepSeek-V4: $0.435/1M in (cache hit $0.003625) per 1M di token in input, $0.87/1M out per 1M di token in output.