Google lanza su modelo de IA más potente, Gemini 3—Esto es lo que necesitas saber

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Google lanzó Gemini 3 Pro en una vista previa pública hoy, llamándolo el modelo de IA más capaz de la compañía hasta la fecha. El sistema maneja texto, imágenes, audio y video simultáneamente mientras procesa hasta 1 millón de tokens de contexto—equivalente a aproximadamente 700,000 palabras, o alrededor de 10 novelas de longitud completa.

El modelo de vista previa está disponible de forma gratuita para que cualquiera lo pruebe aquí.

Google dijo que el modelo superó a su predecesor, Gemini 2.5 Pro, en casi todos los criterios de evaluación que la empresa probó. En el Último Examen de la Humanidad, una prueba de razonamiento académico, Gemini 3 Pro obtuvo un 37.5% en comparación con el 21.6% de 2.5 Pro. En ARC-AGI-2, un criterio de evaluación de rompecabezas de razonamiento visual, la brecha se amplió aún más: 31.1% frente al 4.9%.

Por supuesto, el verdadero desafío en este punto de la carrera de la IA no es tanto técnico como ganar cuota de mercado comercial.

Google, que una vez parecía indomable en el espacio de búsqueda, ha cedido una enorme cantidad de terreno a OpenAI, que afirma tener alrededor de 800 millones de usuarios semanales ChatGPT frente a Gemini, que supuestamente tiene alrededor de 650 millones de usuarios mensuales. Google no ha dicho cuántos números semanales tiene, pero serían mucho menos que su conteo mensual.

Aún así, los logros técnicos de Gemini 3 son impresionantes.

Presentamos Gemini 3 — nuestro modelo más inteligente que te ayuda a dar vida a cualquier idea.

Gemini 3 es nuestro próximo paso en el camino hacia la AGI y tiene:

🧠 Razonamiento de última generación

🖼️ Comprensión profunda multimodal

💻 Potente codificación de vibraciones para que puedas pasar de la indicación a la aplicación de un solo golpe… pic.twitter.com/zG8r95pGcS

— Google (@Google) 18 de noviembre de 2025

Gemini 3 Pro utiliza lo que Google llama una arquitectura de mezcla escasa de expertos. En lugar de activar todos los más de 1 billón de parámetros para cada consulta, el sistema dirige cada entrada a subredes especializadas. Solo una fracción del modelo—el experto en esa tarea específica—se ejecuta en un momento dado, reduciendo los costos computacionales mientras mantiene el rendimiento.

A diferencia de GPT y Claude, que son modelos grandes y densos (un todólogo), el enfoque de Google actúa como operaría una gran organización. Una empresa con 1,000 empleados no convoca a todos a cada reunión; equipos específicos manejan problemas específicos. Gemini 3 Pro funciona de la misma manera, dirigiendo preguntas a las redes de expertos adecuadas.

Google entrenó el modelo con documentos web, repositorios de código, imágenes, archivos de audio y video, además de datos sintéticos generados por otros sistemas de IA. La empresa filtró los datos de entrenamiento por calidad y seguridad, eliminando contenido pornográfico, material violento y cualquier cosa que violara las leyes de protección infantil. El entrenamiento se llevó a cabo en las Unidades de Procesamiento Tensor de Google utilizando JAX y el software ML Pathways.

Una prueba rápida del modelo mostró que era muy capaz. En nuestra habitual prueba de codificación que pedía generar un juego de sigilo, este fue el primer modelo que generó un juego en 3D en lugar de una experiencia en 2D. Otras ejecuciones proporcionaron versiones en 2D, pero todas eran funcionales y rápidas.

Este enfoque sigue el estilo de ChatGPT o Perplexity, que fomentan interacciones adicionales al compartir preguntas de seguimiento y sugerencias, pero la implementación de Google es mucho más limpia y útil.

Mientras genera código, la interfaz proporciona consejos para ayudar en los siguientes mensajes, de modo que el usuario pueda guiar al modelo para generar un mejor código, corregir errores y mejorar la lógica de la aplicación, la interfaz de usuario, etc. También ofrece a los usuarios la opción de desplegar su código y aplicaciones impulsadas por Gemini.

En general, este modelo parece estar especialmente enfocado en tareas de codificación. La creatividad no es su punto fuerte, pero puede ser fácil de guiar con un buen aviso del sistema y ejemplos, ya que tiene una ventana de contexto de tokens muy grande.

Una versión archivada de la tarjeta de modelo de Gemini 3—un documento que proporciona información esencial sobre el diseño del modelo, su uso previsto, rendimiento y limitaciones—publicada por Google DeepMind muestra que Gemini 3 Pro puede generar hasta 64,000 tokens de salida y mantiene un límite de conocimiento hasta enero de 2025. Google reconoció que el modelo puede alucinar y ocasionalmente experimenta lentitud o tiempos de espera.

Actualmente no hay disponible una tarjeta de modelo oficial.

Como se mencionó, Google AI Studio está ofreciendo actualmente a todos acceso gratuito a Gemini 3 Pro. Vertex AI y la API de Gemini también admiten el modelo. Sin embargo, Gemini 3 Pro aún no está disponible a través de la aplicación Gemini, ni siquiera para los suscriptores de pago de Gemini Pro.

El lanzamiento de noviembre posiciona a Google contra Claude Sonnet 4.5 de Anthropic, Grok 4.1 e incluso GPT-5.1 de OpenAI. Las puntuaciones de referencia sugieren que Gemini 3 Pro lidera en tareas de razonamiento y multimodales, aunque el rendimiento en el mundo real varía según el caso de uso.

Google distribuyó Gemini 3 Pro a través de sus plataformas en la nube sujeto a los términos de servicio existentes. La política de uso prohibido de la IA generativa de la empresa se aplica, bloqueando el uso en actividades peligrosas, compromisos de seguridad, contenido sexualmente explícito, violencia, discurso de odio y desinformación.