Con Gemini 3.1 Pro, Google toma la delantera en los bancos

Tan pronto como un modelo de frontera está en producción, llega otro con más razonamiento y mejores habilidades de agencia. Con Gemini 3.1 Pro en versión preliminar, Google ha vuelto a la normalidad y busca convertir los avances del “pensamiento profundo” en razonamiento predeterminado, mientras capitaliza sus capacidades de distribución masiva.

La carrera por la innovación en torno a los LLM de frontera, que permaneció muy estancada entre mediados de 2024 y mediados de 2025, se ha acelerado a un ritmo muy intenso desde agosto de 2025 y el lanzamiento de GPT-5. En menos de 6 meses, GPT-5.1 Pro, GPT-5.2 Pro, Claude Opus 4.5, Claude Opus 4.6 y, por supuesto, Gemini 3 Pro han superado de manera muy significativa los límites del conocimiento y las capacidades cognitivas de los principales LLM. El intervalo entre dos anuncios “importantes” apenas deja tiempo para implementar un modelo de vanguardia en producción antes de que llegue una alternativa significativamente más capaz.

Esta vez, le corresponde a Google recuperar el control del liderazgo tecnológico en IA con el lanzamiento preliminar anoche de Gemini 3.1 Pro, que promete duplicar las capacidades de razonamiento y pretende transformar los avances del modo avanzado «Deep Think» de la generación anterior en capacidades básicas listas para usar.

Al lanzar Gemini 3 Pro el otoño pasado, Google demostró que había alcanzado por completo a los pioneros OpenAI (GPT-5.2) y Anthropic (Claude Opus 4.5). Pero hay que reconocer que, en los últimos meses, con su Gemini 3, Google ha ganado especialmente donde otros actores difícilmente pueden seguirle: la distribución a gran escala con los 2.000 millones de usuarios mensuales de AI Overviews (en la Búsqueda de Google) y los 750 millones de usuarios mensuales de su aplicación Gemini. ¡Hasta el punto de que los modelos Gemini 3 ahora procesan más de 10 mil millones de tokens por minuto!

Sin embargo, desde noviembre pasado, Anthropic y OpenAI habían recuperado la ventaja en varias métricas clave, relegando a Gemini 3 Pro al estado de retador. Por tanto, era hora de que Google reaccionara y contraatacara. Y la respuesta se llama “Gemini 3.1 Pro”.

Un salto notable

La primera actualización incremental de este tipo en Google (hasta ahora la empresa ha procedido en incrementos de «.5»), esta iteración se centra en una mejora drástica en las capacidades de razonamiento fundamental del modelo. Los resultados están ahí: en el benchmark ARC-AGI-2, que evalúa la resolución de diagramas lógicos completamente nuevos, el modelo pulveriza a su predecesor con una puntuación del 77,1%, duplicando así sus capacidades (Gemini 3 Pro se contentó con un 31,1%). También destaca en la prueba científica GPQA Diamond con un récord del 94,3%, superando a las soluciones de la competencia en tareas profesionales a largo plazo (Claude Opus 4.6 alcanza el 91,3% y GPT-5.2 obtiene el 92,4%).
En total, Gemini 3.1 Pro domina 13 de los 16 benchmarks presentados por Google, incluidas métricas sobre codificación agentic (80,6% en SWE-Bench Verified), tareas profesionales largas (33,5% en APEX-Agents, frente al 29,8% de Opus 4.6 y el 23% de GPT-5.2) o comprensión multimodal (92,6% en MMMLU).
Capaz de generar animaciones SVG codificadas listas para la web o configurar flujos de telemetría espacial complejos, esta nueva plantilla está dirigida directamente a flujos de trabajo avanzados.

« Gemini 3.1 Pro es ideal para tareas hipercomplejas como visualizar conceptos difíciles, sintetizar datos o hacer realidad proyectos creativos. Lo implementamos en nuestros productos para consumidores y desarrolladores para llevar este salto en inteligencia a sus aplicaciones diarias. » explica Sundar Pichai, director general de Google.

Google también ofrece otros ejemplos que muestran la asombrosa capacidad de pensar y resolver problemas complejos. En un ejemplo, el modelo crea un panel en tiempo real utilizando telemetría pública para visualizar la órbita de la ISS. Otro ejemplo muestra una experiencia en 3D de “murmuraciones” de estorninos que pueden manipularse mediante seguimiento manual, con música generativa, una forma de recordarnos que Géminis va mucho más allá de las capacidades textuales. Un tercer ejemplo ilustra las capacidades de Gemini 3.1 Pro para crear una interfaz de cartera inspirada en la atmósfera de Cumbres borrascosas. Demostraciones bastante impresionantes.

Aunque no es una caja completa

Los buenos resultados mostrados, sin embargo, no constituyen un grand slam, prueba de que la batalla sigue tensa en la cima de los modelos LLM. Claude Opus 4.6 de Anthropic conserva el primer lugar en Humanity's Last Exam (con herramientas), en SWE-Bench Verified según determinadas configuraciones y en τ²-bench. Su modelo Sonnet 4.6, en configuración “Thinking Max”, muestra la mejor puntuación Elo en GDPval-AA (1.633 frente a 1.317 del Gemini 3.1 Pro). En el lado de OpenAI, GPT-5.3-Codex domina en Terminal-Bench 2.0 con su propio entorno de evaluación (77,3% frente a 68,5%) y en SWE-Bench Pro (56,8% frente a 54,2%).
Por supuesto, los puntos de referencia siguen siendo muy limitados en su capacidad para reflejar el progreso en usos reales. Todo depende de las empresas y sus casos de uso. Así, en las primeras pruebas realizadas por la redacción de InformatiqueNews, Gemini 3.1 Pro fue sin duda superior a Gemini 3 Pro y muy convincentemente conciso (un punto que a menudo falta en los modelos Gemini), pero en general un poco menos convincente que Claude Opus 4.6 que sigue sorprendiéndonos cada día desde su lanzamiento (a pesar de una tendencia a las alucinaciones que ahora parece casi completamente ausente en GPT-5.2).

Un ecosistema de distribución masivo

Lo cierto es que la fuerza de Google reside en su capacidad de distribución. Gemini 3.1 Pro se implementa en «vista previa» en un área amplia.
Los desarrolladores acceden a él a través de la API Gemini en Google AI Studio, Gemini CLI, la plataforma de desarrollo agente Google Antigravity y Android Studio.
Las empresas pueden aprovecharlo a través de Vertex AI y Gemini Enterprise.
Del lado del público en general, el modelo está disponible en la aplicación Gemini y en NotebookLM, para los suscriptores de Google AI Pro y Ultra.

Dato destacable: el modelo también es accesible desde las herramientas de Microsoft, en particular GitHub Copilot, Visual Studio y Visual Studio Code, prueba de que el gigante de Redmond está jugando ahora la carta de la elección ampliada de modelos sin impulsar sistemáticamente los de OpenAI.

Sobre todo porque Google sigue siendo muy relevante en otro eje de esta guerra de modelos fronterizos: el coste. El precio de Gemini 3.1 Pro se mantiene sin cambios en 2 dólares por millón de tokens de entrada y 12 dólares por millón de tokens de salida. Lo que equivale a ofrecer un salto significativo en el rendimiento a un costo constante. El modelo también conserva su ventana contextual de un millón de tokens. Sin embargo, cabe señalar que Google (al igual que sus competidores) aplica un recargo en cuanto se supera la ventana emergente básica (200.000 tokens), ya que, más allá de esta barrera y para aprovechar la ventana de un millón de tokens, los precios suben (4 dólares de entrada y 18 dólares de salida), precios que siguen siendo inferiores a los que cobra la competencia en sus modelos de contexto ampliado.

Después del reciente y súper convincente lanzamiento de Claude Opus 4.6 y ahora el de Google con este prometedor Gemini 3.1 Pro, ahora estamos esperando la respuesta de OpenAI mientras su reciente modelo especializado GPT-5.3-Codex toma la delantera en términos de “codificación”. Una cosa es segura: la batalla de los modelos de frontera claramente no parece terminar en 2026.

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