Google ha presentado Gemini 3 —una evolución de sus modelos de IA más avanzados— con promesas de comprensión multimodal, razonamiento profundo y capacidades de agente autónomo. Según la compañía, este modelo marca un salto cualitativo. Veamos cómo funciona, qué ofrece, qué datos emplea, qué tensiones genera y cómo se sitúa frente a otros desarrollos.
Una arquitectura que aprende de todo
Gemini 3 hereda la arquitectura de generaciones anteriores del proyecto Gemini, impulsado por la división Google DeepMind, y amplía sus capacidades clave de razonamiento, multimodalidad (texto, imagen, vídeo, audio, código) y agentes autónomos. El modelo incorpora una ventana de contexto de un millón de tokens. Esto le permite analizar información extensa y de múltiples formatos sin perder coherencia. Además, se introduce un modo de resolución avanzada llamado «Deep Think» para tareas complejas. Para desarrolladores, Google lanza Antigravity, una plataforma orientada a la creación de agentes inteligentes con Gemini 3 como núcleo.
Lo que promete: de la idea al flujo de trabajo
Google presenta Gemini 3 como su modelo más inteligente hasta la fecha. Su objetivo es que el usuario pueda aprender, construir y planificar cualquier cosa. Entre sus funcionalidades destaca el «vibe coding», es decir, programar sin saber programar. Una forma de programación asistida que convierte ideas espontáneas en aplicaciones funcionales, pasando de prompt a código ejecutable. Gemini 3 se integra directamente en productos clave de Google como el Buscador, la app Gemini y las herramientas para desarrolladores. La promesa es una IA que acompaña al usuario no solo como asistente, sino como colaborador activo.
Los datos que alimentan al modelo
Gemini 3 se entrena con datos multimodales: texto, imágenes, vídeos, audio y código. Esta combinación le permite responder a consultas que mezclan formatos, como analizar un documento y un vídeo en una misma sesión. La ampliación del contexto permite trabajar con documentos largos, grabaciones extensas o flujos de datos combinados sin fragmentar la respuesta. Según Google, el modelo ha sido sometido al conjunto más amplio de evaluaciones de seguridad que ha aplicado hasta ahora, con el objetivo de reforzar su resistencia ante usos indebidos.
Tensiones que crecen con la autonomía
El salto en capacidades trae también nuevas tensiones. Una IA capaz de planificar tareas, gestionar correos o coordinar calendarios accede a información sensible. Esto plantea preguntas sobre privacidad, supervisión y control. La promesa del «vibe coding» puede reducir la barrera técnica, pero también desplaza tareas de validación. Si la IA escribe código funcional, ¿quién revisa su seguridad?
Por otro lado, al integrarse en el ecosistema de Google, Gemini 3 refuerza la posición dominante de la compañía. No solo como proveedor de búsquedas, sino como infraestructura de IA para millones de usuarios y desarrolladores.
Frente a sus competidores
En evaluaciones externas como LMArena, Gemini 3 Pro ha superado a su versión anterior: 1.501 puntos frente a los 1.451 de Gemini 2.5 Pro. Además, alcanza puntuaciones récord en tareas de razonamiento general, según TechCrunch.
Con Antigravity, Google entra de lleno en la carrera por los agentes autónomos, una tendencia compartida con empresas como OpenAI o Meta. La diferencia es que Google lo hace desde su buscador, su nube y su app de IA, lo que le permite cerrar el círculo entre infraestructura y producto.
Cuando la IA ya no solo responde
Gemini 3 no busca solo contestar preguntas. Aspira a convertirse en un actor que colabora, planifica y ejecuta. En esta nueva etapa, la IA deja de ser un destino para convertirse en un medio, una herramienta que transforma ideas en procesos, decisiones en flujos y preguntas en acciones.
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