Características de Gemini 3: todo lo que cambia y por qué importa

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La nueva generación de la IA de Google llega con una ambición clara: pasar de conversar a ejecutar. Con Gemini 3, la compañía da un salto notable en razonamiento, multimodalidad y capacidad agéntica, y estrena, además, una forma distinta de interactuar: interfaces que el propio modelo genera sobre la marcha para ayudarte a lograr tu objetivo sin perder tiempo en pasos intermedios.

Todo ello llega acompañado de un rediseño de la app, mejoras en Google Search, Workspace y herramientas para desarrolladores, y una apuesta fuerte por la seguridad. Hay novedades visibles para cualquiera, pero buena parte de los cambios se notarán sobre todo en usos avanzados: programación, análisis de datos, trabajo con vídeos e imágenes, y automatización con agentes que planifican y actúan con supervisión humana.

Qué es Gemini 3 y por qué marca un punto de inflexión

En la práctica, esto se traduce en respuestas más directas y útiles, una reducción de la “adulación” típica de algunos chatbots y una mejor interpretación del contexto, incluso cuando trabajas con entradas largas o heterogéneas (texto, imágenes, vídeo, audio y código).

Además, Google ha desplegado Gemini 3 en múltiples superficies desde el primer día: la app de Gemini, el Modo IA del buscador, AI Studio, Vertex AI, la CLI del modelo y una nueva plataforma para agentes llamada Google Antigravity, pensada para planificar y ejecutar tareas complejas de software con acceso a editor, terminal y navegador.

Para subrayar el alcance del lanzamiento, la compañía recuerda el impacto acumulado de la era Gemini: la experiencia de Vista Creada con IA llega a miles de millones de personas al mes, la app supera los cientos de millones de usuarios, la mayoría de clientes de Google Cloud ya usa capacidades de IA y millones de desarrolladores han construido soluciones con sus modelos generativos.

Interfaces generativas y nueva experiencia de uso

Gemini 3 estrena una app con una estética más limpia y moderna que facilita iniciar conversaciones y localizar lo que has producido en la carpeta "Mis cosas". La renovación no es cosmética: el gran salto son las interfaces generativas, un tipo de respuesta en la que el modelo decide el formato óptimo y genera vistas visuales y dinámicas en lugar de un bloque de texto plano.

Entre los primeros experimentos están el “diseño visual” (una vista tipo revista con fotos y módulos interactivos) y la “vista dinámica”, pensadas para explorar resultados y personalizarlos. Si le pides “planifica un viaje de 3 días a Roma en verano”, obtienes un itinerario visual navegable, con preguntas de seguimiento y elementos interactivos.

La idea entronca con el llamado vibe coding: describes el objetivo en lenguaje natural y el sistema crea la interfaz o el código necesario para conseguirlo. Así, si un diagrama, una animación o una miniapp interactiva son mejores que un párrafo, Gemini 3 los genera dentro de la experiencia, sin obligarte a cambiar de herramienta.

La experiencia de compra también da un salto: se integran listados, tablas comparativas y precios directamente desde Google Shopping Graph (con decenas de miles de millones de referencias) para construir guías interactivas sin salir del flujo, al estilo de una página de recomendaciones especializada, pero generada al vuelo por el modelo.

Otra mejora práctica es que, en el buscador, un grupo limitado de suscriptores puede optar por la variante de Gemini 3 Pro orientada al razonamiento para recibir resúmenes más completos y fundamentados, y no solo la respuesta sintética del modo actual.

Razonamiento avanzado y el modo Deep Think

Google destaca un avance sustancial en pruebas de alta dificultad: se habla de razonamiento de nivel doctorado, con resultados muy competitivos en baterías como Humanity’s Last Exam o GPQA Diamond. En números, Gemini 3 Pro alcanza marcas como el 37,5% en HLE (sin herramientas) y el 91,9% en GPQA Diamond, y establece un estado del arte en matemáticas con un 23,4% en MathArena Apex.

El modo Gemini 3 Deep Think va un paso más allá para desafíos especialmente complejos y novedosos. En evaluaciones internas supera a Pro en múltiples frentes: 41,0% en Humanity’s Last Exam (sin herramientas), 93,8% en GPQA Diamond y 45,1% en ARC-AGI cuando se permite ejecución de código, una combinación de razonamiento simbólico, uso de herramientas y programación pensada para problemas difíciles.

En dominios agénticos, el modelo muestra buena mano en Terminal-Bench 2.0 (54,2%), que mide su habilidad para manejar un ordenador vía terminal, y mantiene una toma de decisiones estable en entornos prolongados como Vending-Bench 2, donde logró un rendimiento neto superior a los cinco mil dólares en una simulación de negocio durante un año virtual.

Más allá de las métricas, lo relevante es el cambio de rol: de asistente que responde a agente que actúa. Gemini 3 planifica, divide tareas en pasos, pide aprobación si hace falta y ejecuta con control humano en el bucle. Es capaz de clasificar una bandeja de Gmail, organizar agendas cruzando disponibilidad o preparar un workflow complejo combinando razonamiento, llamadas a herramientas y navegación.

La comunidad de desarrolladores y empresas ya percibe mejoras tangibles: mejor comprensión visual, generación de código más fiable y mayor rendimiento en tareas largas. Todo esto se traduce en agentes más útiles, capaces de sostener proyectos con coherencia y sin desviarse del objetivo a lo largo del tiempo.

Multimodalidad y contexto a gran escala

Gemini 3 Pro refuerza su comprensión multimodal y eleva el listón en imagen y vídeo: destaca en MMMU-Pro (81%) y Video-MMMU (87,2%), y muestra avances en precisión factual con SimpleQA Verified (72,1%). La clave está en la capacidad de combinar texto, código, fotos, audio y clips de vídeo dentro del mismo contexto, interpretando relaciones y matices.

El modelo trabaja con grandes cantidades de información gracias a una ventana de contexto de 1 millón de tokens, suficiente para artículos extensos, clases completas, repositorios de código o múltiples documentos en paralelo. Esto habilita casos muy prácticos: desde unificar recetas familiares manuscritas (incluso en varios idiomas) y convertirlas en un libro de cocina, hasta transformar artículos científicos y vídeos largos en tarjetas interactivas y visualizaciones.

Para programadores, Google habla de un salto importante en análisis de código, razonamiento abstracto y ejecución controlada. En escenarios de asistencia al desarrollo como Code Assist 3.0, se describe una comprensión de la arquitectura completa del repositorio y una ventana de contexto ampliada de hasta 10 millones de tokens, útil para detectar dependencias que podrían romperse con un cambio local.

El modelo también mejora el razonamiento paralelo con datos visuales y textuales, refinando la interpretación de tablas, diagramas e interfaces. Este avance es crucial cuando lo que importa no es solo “ver” la imagen, sino cruzarla con texto y números para extraer conclusiones y ejecutar acciones.

Como resultado, las respuestas no siempre son textuales: a veces la contestación ideal es una webapp interactiva (una calculadora, un simulador o un widget en tiempo real) que te permite explorar la solución de forma más intuitiva dentro del propio flujo de Gemini.

Agentes, desarrollo y la plataforma Google Antigravity

Gemini 3 ya está disponible para desarrolladores en Google AI Studio, Vertex AI y la CLI, y se estrena Google Antigravity, una plataforma de desarrollo basada en agentes con acceso directo al editor, el terminal y el navegador. El sistema puede planificar y ejecutar tareas de software end-to-end, validando su propio código y coordinándose con otras superficies de la familia Gemini (como el control del ordenador y la edición de imágenes).

El modelo lidera pruebas como WebDev Arena (1.487 ELO), rinde un 54,2% en Terminal-Bench 2.0 y alcanza un 76,2% en SWE-bench Verified, destacando en generación de código sin ejemplos y en la creación de interfaces web ricas a partir de instrucciones complejas. Para las empresas, esto acelera la construcción de soluciones personalizadas basadas en agentes.

Casos reales ya lo aprovechan: compañías de presentaciones automatizadas nutren al modelo con documentos técnicos para generar piezas que, antes, tomaban horas de un analista. Con Gemini 3, ese trabajo se reduce a cuestión de minutos, gracias al razonamiento multimodal y al contexto ampliado.

Integración con Google Workspace y el buscador

El impacto más visible para equipos llegará en Google Workspace. Gemini deja de ser una barra lateral para integrarse como motor dentro de Gmail, Docs, Sheets, Calendar, YouTube o Maps. En Gmail, por ejemplo, no solo resume: redacta, prioriza, contesta y agenda reuniones con tu disponibilidad real; en Sheets se comporta como un analista de datos que crea gráficos y tablas dinámicas a partir de tus preguntas.

También se consolida Gemini Vids, capaz de generar presentaciones de vídeo completas partiendo de documentación del Drive, y se potencia la colaboración con contenido multimodal: el modelo entiende y combina texto, imágenes y clips para producir activos útiles en menos tiempo.

En Search, además de los resúmenes con Vista Creada con IA, ciertos suscriptores pueden cambiar a Gemini 3 Pro para respuestas más ricas basadas en su capacidad de análisis. Y en compras, Gemini usa el Shopping Graph de Google para generar guías de recomendación con precios y detalles actualizados sin redirigirte fuera de la experiencia.

Otra mejora notable es que el buscador puede desglosar mejor tus preguntas en subconsultas que investiga en tu nombre, comprendiendo con más precisión la intención y evitando omisiones que antes se escapaban.

En conjunto, esta integración promete menos fricción: pides lo que necesitas y, si conviene, el modelo genera la vista, la tabla, el calendario o la miniapp dentro del mismo flujo, sin obligarte a saltar entre pestañas.

Disponibilidad, despliegue y seguridad

Google asegura que Gemini 3 es su modelo más seguro hasta la fecha, gracias al conjunto de evaluaciones más exhaustivo que han aplicado. Entre las mejoras: menor adulación, mayor resistencia a prompt injection y mejores defensas ante usos indebidos relacionados con ciberataques, con validaciones de expertos independientes y organismos externos (como el AISI del Reino Unido) y de firmas especializadas.

El despliegue es masivo: usuarios finales lo encuentran en la app de Gemini y en el Modo IA del buscador, los desarrolladores en la API de Gemini, AI Studio, Antigravity y CLI, y las organizaciones a través de Vertex AI y Gemini Enterprise. Algunas funciones avanzadas, como Deep Think o ciertas capacidades de agente, se ofrecen inicialmente a suscriptores de Google AI Ultra y se irán ampliando.

Un apunte práctico: Gemini 3 Pro se ofrece gratis desde el primer día en app y web, algo inédito hasta ahora, aunque el cambio a Pro dentro de Search se reserva de momento a planes de pago. Además, ya puede probarse desde Google AI Studio, y su llegada general se irá habilitando en los próximos días según regiones y productos.

Google respalda el despliegue con datos de adopción: la experiencia de IA en el buscador alcanza a miles de millones de usuarios mensuales, la app supera ampliamente el medio millar de millones, más del 70% de los clientes de Google Cloud usa capacidades de IA y 13 millones de desarrolladores han creado soluciones con sus modelos.

Aplicaciones en empresas y casos de uso

En entornos corporativos, Gemini 3 permite diseñar soluciones a medida que integran agentes, automatizaciones e IA multimodal en procesos clave. Desde la asistencia al desarrollo y la mejora de pipelines de datos, hasta la creación de experiencias conversacionales que manejan documentos, imágenes y vídeos con un mismo hilo conductor.

Muchas compañías combinan estas capacidades con prácticas de ciberseguridad y pentesting para proteger modelos y datos, y despliegan infraestructuras en la nube (AWS y Azure) que aseguran escalabilidad, disponibilidad y cumplimiento. En analítica, se integran dashboards y servicios de inteligencia de negocio (por ejemplo, con Power BI) para convertir datos en decisiones accionables, apoyándose en el razonamiento y la generación de visualizaciones por parte del modelo.

La suite se beneficia, además, del grounding con Google Search, que ancla respuestas a información veraz en temas de actualidad, reduciendo al máximo las alucinaciones. En programación, Gemini 3 entiende la arquitectura del repositorio, sugiere cambios y alerta de dependencias que se podrían romper, lo que ahorra tiempo a equipos técnicos.

A futuro, Google anticipa una personalización radical: modelos que se ajustan, de forma privada y segura, al estilo, tono y conocimiento de tu organización sin necesidad de procesos de fine-tuning complejos. Y ojo: aunque el usuario casual quizá no note todos los cambios, las áreas técnicas y de datos sí perciben mejoras claras en precisión, velocidad y capacidad de acción.

Gemini 3 redefine la forma de trabajar con IA al unir razonamiento avanzado, agentes prácticos e interfaces generativas: menos fricción, más contexto y la posibilidad de que la respuesta sea una experiencia interactiva que te lleve del objetivo a la ejecución con un par de indicaciones bien dadas.