Testa a testa
Grok 4.3 vs Gemini 3 Pro: quale modello IA vince nel 2026?
Grok 4.3 ($2.50/1M out) e Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) sono tra i modelli IA più usati del 2026. Su 3 voti della community, Gemini 3 Pro è in testa con il 57% di approvazione.
Verdetto rapido
Su Ragionamento, scegli Gemini 3 Pro: l'arena lo valuta 4.5/5 contro 4/5 per Grok 4.3. Sul budget vince Grok 4.3: parte da $2.50/1M out contro $12/1M out (prompts ≤200K) per Gemini 3 Pro.
Confronto riga per riga
Punti di forza e debolezze
Grok 4.3
- Prezzi aggressivi: $1.25/$2.50 per 1M di tokens, 58% in meno in input e 83% in meno in output rispetto a Grok 4, sotto GPT-5.5 e Gemini 3.1 Pro
- Grande salto agentico: +321 Elo su GDPval-AA rispetto a Grok 4.20, con tool calling e aderenza alle istruzioni solidi
- Input in cache a $0.20/1M (sconto dell'84%), un grande risparmio per i loop agentici ripetuti
- Reasoning effort configurabile (none/low/medium/high) in un solo modello a un solo prezzo, senza routing tra varianti fast e deep
- Elogiato su HN per il tono naturale e conciso e gli output densi di contenuto per token, che abbassano i costi reali
- Throughput solido intorno ai 130 output tokens/sec (Artificial Analysis)
- Ragionamento nel coding giudicato 'non competitivo con le grandi release di aprile' dagli sviluppatori su HN; la frontiera dell'intelligenza si è mossa a malapena da Grok 4
- Punteggio di non-allucinazione sceso di 8 punti rispetto a Grok 4.20 su AA-Omniscience; il 4.20 resta la scelta più sicura di xAI per i domini dove la precisione è critica
- Time to first token elevato (~13s a reasoning effort alto secondo Artificial Analysis), doloroso per le app interattive
- Finestra di contesto ridotta a 1M dai 2M di Grok 4.20
- Lamentele ricorrenti su fiducia e sicurezza (segnalazioni di contenuti dannosi, comportamento incoerente) e nessun supporto MCP/app connesse nell'app consumer
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
Emetti il tuo verdetto
Una raccomandazione per strumento per gladiatore. Plasma il punteggio della folla che tutti vedono.
Il verdetto dell'arena su Grok 4.3
Scegli Grok 4.3 se gestisci pipeline agentiche o ad alto volume dove il costo per chiamata domina: offre ragionamento quasi di frontiera e un grande salto nel tool calling rispetto a Grok 4.20 a una frazione dei prezzi di GPT-5.5 o Gemini 3.1 Pro. Lascialo perdere se la precisione nel coding è la tua priorità, perché gli sviluppatori mettono ancora Claude e le grandi release di aprile davanti. Resta su Grok 4.20 anche se ti servono il suo contesto da 2M o il suo miglior punteggio di non-allucinazione per lavoro legale, medico o di compliance. Le app sensibili alla latenza dovrebbero testare i ~13s di time to first token prima di impegnarsi.
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.
Cosa dice la folla
Su Grok 4.3
Ancora nessun verdetto. Sii il primo a parlare.
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.”
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Domande frequenti
Grok 4.3 è meglio di Gemini 3 Pro?
La folla oggi sta con Gemini 3 Pro: il 57% lo consiglia, contro il 50% per Grok 4.3 (3 voti). Su Ragionamento, Gemini 3 Pro ottiene il voto più alto (4.5/5 contro 4/5). 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, Grok 4.3 o Gemini 3 Pro?
Grok 4.3 costa meno: parte da $2.50/1M out, mentre Gemini 3 Pro parte da $12/1M out (prompts ≤200K).
Quanto costano Grok 4.3 e Gemini 3 Pro per 1M di token?
Grok 4.3: $1.25/1M in per 1M di token in input, $2.50/1M out per 1M di token in output. 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.