Autor: Miao Zheng
Google fingió estar dormido durante 8 meses y luego lanzó de repente una bomba: Gemini 3 Pro.
Por fin, Google ha lanzado Gemini 3 Pro, de forma muy repentina y además bastante “discreta”.
Aunque antes de Gemini 3 Pro, Google lanzó el modelo de edición de imágenes Nano Banana, lo que le dio algo de visibilidad. Sin embargo, en cuanto a modelos base, Google llevaba demasiado tiempo en silencio.
Durante más de medio año, todos hablaban de los nuevos movimientos de OpenAI o elogiaban el dominio de Claude en el ámbito del código, pero nadie mencionaba a Gemini, que llevaba 8 meses sin una actualización de versión.
Aunque el negocio en la nube y los informes financieros de Google sean impresionantes, en el núcleo de la comunidad de desarrolladores de IA, la presencia de Google se ha ido diluyendo poco a poco.
Por suerte, tras probarlo de inmediato, descubrimos que Gemini 3 Pro no nos ha decepcionado.
Pero aún es pronto para sacar conclusiones. Porque la carrera de la IA ya ha superado la etapa en la que los parámetros impresionaban; ahora todos compiten en aplicaciones, implementación y costes.
Si Google podrá adaptarse a la nueva versión y al nuevo entorno, aún es una incógnita.
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Le pedí a Gemini 3 Pro que se describiera en una frase, y esto fue lo que me respondió.
“Ya no tengo prisa por demostrarle al mundo lo inteligente que soy, sino que empiezo a pensar en cómo puedo ser más útil.” —Gemini 3 Pro
En el ranking LMArena, Gemini 3 Pro alcanzó la cima con una puntuación Elo de 1501, un nuevo récord en la evaluación de capacidades integrales de modelos de IA. Es un resultado excelente, incluso Altman lo felicitó en X.
En la prueba de habilidades matemáticas, el modelo logró una precisión del 100% en el modo de ejecución de código de AIME2025 (American Invitational Mathematics Examination). En la prueba de conocimientos científicos GPQADiamond, Gemini 3 Pro obtuvo una precisión del 91,9%.
En la competición MathArenaApex, Gemini 3 Pro logró una puntuación del 23,4%, mientras que otros modelos principales obtuvieron menos del 2%. Además, en la prueba llamada Humanity'sLastExam, el modelo alcanzó una puntuación del 37,5% sin utilizar herramientas.
Google introdujo en esta actualización una función de generación de código llamada “vibecoding”. Esta función permite a los usuarios describir sus necesidades en lenguaje natural, y el sistema genera el código y la aplicación correspondiente.
En las pruebas del entorno de programación Canvas, tras describir “crear un ventilador eléctrico con velocidad ajustable”, el sistema generó en unos 30 segundos el código completo, incluyendo animación de rotación, control deslizante de velocidad y botón de encendido/apagado.
Entre los casos oficiales mostrados también se incluye una simulación visual del proceso de fusión nuclear.
En cuanto a la interacción, Gemini 3 Pro ha añadido la función de “GenerativeUI”. A diferencia de los asistentes de IA tradicionales que solo devuelven texto, este sistema puede generar automáticamente una interfaz personalizada según la consulta.
Por ejemplo, cuando un usuario pregunta sobre computación cuántica, el sistema puede generar una interfaz interactiva con explicaciones de conceptos, gráficos animados y enlaces a artículos relacionados.
Para la misma pregunta dirigida a diferentes públicos, el sistema genera diferentes diseños de interfaz. Por ejemplo, al explicar el mismo concepto a niños y adultos, se utilizan presentaciones distintas: para niños, más adorables; para adultos, más claras y concisas.
La función experimental Visual Layout disponible en Google Labs muestra la aplicación de este tipo de interfaz, permitiendo a los usuarios obtener un diseño de vista tipo revista, con imágenes, módulos y elementos de UI ajustables.
Este lanzamiento también incluye el sistema de agentes inteligentes Gemini Agent, actualmente en fase experimental. Este sistema puede ejecutar tareas de varios pasos y conectarse a servicios de Google como Gmail, Google Calendar y Reminders.
En la gestión de la bandeja de entrada, el sistema puede filtrar correos automáticamente, marcar prioridades y redactar respuestas. La planificación de viajes es otro caso de uso: el usuario solo tiene que indicar el destino y la fecha aproximada, y el sistema consulta el calendario, busca vuelos y hoteles, y añade el itinerario. Actualmente, esta función solo está disponible para los suscriptores de Google AI Ultra en EE. UU.
En cuanto al procesamiento multimodal, Gemini 3 Pro está construido sobre una arquitectura de expertos mixtos dispersos, y admite entrada de texto, imagen, audio y vídeo. La ventana de contexto del modelo es de 1 millón de tokens, lo que permite procesar documentos o vídeos largos.
Las pruebas del profesor de historia Mark Humphries, de la Universidad Laurier de Canadá, muestran que el modelo tiene una tasa de error de caracteres del 0,56% al reconocer manuscritos del siglo XVIII, lo que supone una reducción del 50% al 70% respecto a la versión anterior.
Google afirma que los datos de entrenamiento incluyen documentos públicos en la web, código, imágenes, audio y vídeo, y que la fase posterior de entrenamiento utiliza técnicas de aprendizaje por refuerzo.
Google también ha lanzado una versión optimizada llamada Gemini 3 Deep Think, especializada en tareas de razonamiento complejo. Actualmente está en evaluación de seguridad y se planea abrirla a los suscriptores de Google AI Ultra en las próximas semanas.
En el modo de IA de Google Search, los usuarios pueden hacer clic en la pestaña “thinking” para ver el proceso de razonamiento del modelo. En comparación con el modo estándar, Deep Think realiza más pasos de análisis antes de generar una respuesta.
Además de la información oficial, también comparé Gemini 3 Pro con ChatGPT-5.1.
La primera comparación es la generación de imágenes.
Prompt: Genérame una imagen de un iPhone17
ChatGPT-5.1
Gemini 3 Pro
Subjetivamente, ChatGPT-5.1 se ajusta más a mis necesidades, así que en esta ronda gana ChatGPT-5.1.
La segunda comparación es el nivel de agente inteligente de ambos.
Prompt: Investiga la cuenta de WeChat “字母榜” y comenta sobre su nivel
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
Aunque subjetivamente prefiero la interpretación de Gemini 3 Pro, es demasiado entusiasta; ChatGPT-5.1 puede señalar que “小榜” todavía tiene margen de mejora, lo que resulta más objetivo y realista.
Por último, la capacidad de código, que es el aspecto en el que todos los grandes modelos se centran actualmente.
El proyecto que elegí es uno de los más populares en GitHub recientemente, llamado LightRAG. Integra estructuras de grafos para mejorar la conciencia de contexto y la recuperación eficiente de información, mejorando la generación aumentada por recuperación, logrando mayor precisión y tiempos de respuesta más rápidos. Dirección del proyecto
Prompt: Háblame de este proyecto
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
Al mismo tiempo, Gemini 3 Pro también ha recibido grandes elogios de profesionales del sector.
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Aunque el lanzamiento de Gemini 3 Pro fue muy discreto, en realidad Google llevaba mucho tiempo calentando motores para este modelo.
En la conferencia de resultados del tercer trimestre, el CEO de Google, Sundar Pichai, dijo: “Gemini 3 Pro se lanzará en 2025”. Sin fecha concreta ni más detalles, pero marcó el inicio de una gran campaña de marketing en la industria tecnológica.
Google siguió enviando señales para mantener a la comunidad de IA en vilo, pero siempre se negó a dar un calendario de lanzamiento definitivo.
Desde octubre, comenzaron a aparecer todo tipo de “filtraciones accidentales”. El 23 de octubre empezó a circular un calendario interno con la fecha “Gemini 3 Pro Release” el 12 de noviembre.
Además, desarrolladores atentos encontraron la mención “gemini-3-pro-preview-11-2025” en la documentación de la API de Vertex AI.
Poco después, empezaron a aparecer capturas de pantalla en Reddit y X. Algunos usuarios afirmaban haber visto el nuevo modelo en la herramienta Gemini Canvas, otros detectaron identificadores de modelo inusuales en ciertas versiones de la app móvil.
Y luego, los siguientes datos de prueba comenzaron a circular en redes sociales.
Estas “filtraciones” parecen accidentales, pero en realidad forman parte de una campaña de calentamiento cuidadosamente orquestada.
Cada filtración mostraba oportunamente alguna capacidad clave de Gemini 3 Pro, y cada discusión elevaba las expectativas. La actitud de la cuenta oficial de Google era intrigante: compartían debates de la comunidad, usaban frases como “próximamente” para crear expectación, e incluso altos cargos del laboratorio de IA de Google respondían con emojis de “pensar” a predicciones sobre la fecha de lanzamiento, pero nunca daban una fecha concreta.
Tras casi un mes de calentamiento, Google finalmente presentó el nuevo Gemini 3 Pro. Sin embargo, aunque el rendimiento de Gemini 3 Pro es potente, la frecuencia de actualizaciones de Google deja algo que desear.
Ya en marzo de este año, Google lanzó la versión preliminar de Gemini 2.5 Pro, y después sacó versiones derivadas como Gemini 2.5 Flash Preview. Hasta la llegada de Gemini 3 Pro, la serie Gemini no tuvo ninguna actualización de versión.
Pero los rivales de Google no esperaron a Gemini.
OpenAI lanzó GPT-5 el 7 de agosto y lo actualizó a GPT-5.1 el 12 de noviembre. Además, durante este tiempo, OpenAI lanzó su propio navegador de IA, Atlas, apuntando directamente al territorio de Google.
Anthropic iteró aún más rápido: el 24 de febrero lanzó Claude 3.7 Sonnet (el primer modelo de razonamiento híbrido), el 22 de mayo Claude Opus 4 y Sonnet 4, el 5 de agosto Claude Opus 4.1, el 29 de septiembre Claude Sonnet 4.5, y el 15 de octubre Claude Haiku 4.5.
Esta serie de ofensivas pilló a Google algo desprevenido, pero por ahora, parece que Google ha aguantado el tipo.
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La razón principal por la que Google tardó 8 meses en actualizar Gemini 3 Pro probablemente se deba a cambios en el personal.
Entre julio y agosto de 2025, Microsoft lanzó una ofensiva de talento contra Google, logrando reclutar a más de 20 expertos y ejecutivos clave de DeepMind.
Entre ellos se encontraba Dave Citron, Senior Director of Product de DeepMind, responsable de la implementación de productos clave de IA, y Amar Subramanya, VP of Engineering de Gemini, uno de los principales responsables de ingeniería del modelo más importante de Google.
Por otro lado, el equipo de Nano Banana de Google señaló que, tras el lanzamiento de Gemini 2.5 Pro, Google se centró durante mucho tiempo en el campo de la generación de imágenes por IA, lo que ralentizó la actualización del modelo base.
Google considera que solo superando los tres grandes retos de la generación de imágenes —consistencia de personajes, edición en contexto y renderizado de texto— el modelo base podrá rendir mejor.
El equipo de Nano Banana afirma que el modelo no solo debe “dibujar bien”, sino, más importante aún, “entender el lenguaje humano” y “ser controlable”, para que la generación de imágenes por IA entre realmente en la fase de aplicación comercial.
Visto ahora, Gemini 3 Pro es una respuesta aceptable, pero en este campo de batalla de IA donde cada segundo cuenta, aprobar ya no es suficiente.
Ya que Google ha decidido entregar el examen en este momento, debe estar preparado para enfrentarse a los jueces más exigentes: usuarios y desarrolladores cuyos estándares han sido elevados por la competencia. Los próximos meses no serán una batalla de parámetros de modelos, sino una lucha cuerpo a cuerpo por la integración del ecosistema. Este elefante llamado Google no solo debe aprender a bailar, sino bailar más rápido que nadie.
