«Vibe coding» y «Antigravedad»: Google presenta Gemini 3 — ahora ella escribe código sola y tú solo disfrutas.

Google anunció el lanzamiento de Gemini 3, la nueva generación de su modelo emblemático de inteligencia artificial, que la empresa integra de inmediato en la búsqueda, la aplicación Gemini, los servicios en la nube y las herramientas para desarrolladores. La dirección de Google describe a Gemini 3 como el modelo más inteligente de su línea y como un paso más hacia la inteligencia artificial general (AGI).

Hace casi dos años la compañía inició la llamada era Gemini, y desde entonces el uso de su IA ha crecido considerablemente. Según Google, el modo AI Overviews en la búsqueda ahora alcanza aproximadamente a 2.000 millones de usuarios al mes, la aplicación Gemini llega a 650 millones de usuarios activos mensuales, más del 70 % de los clientes de Google Cloud ya utilizan los servicios de IA de la compañía, y alrededor de 13 millones de desarrolladores han trabajado con modelos generativos.

Cada generación de la familia Gemini se ha basado en la anterior. La primera versión aportó soporte para trabajar con distintos tipos de datos y un contexto largo; la segunda sentó las bases para las llamadas capacidades de agentes y mejoró el rendimiento en tareas de razonamiento, y Gemini 2.5 mantuvo durante varios meses el primer puesto en la popular clasificación LMArena. Ahora Gemini 3 reúne estos avances en un solo núcleo y debería entender mejor las consultas complejas de los usuarios, tener en cuenta el contexto y las intenciones y, en general, comportarse como un interlocutor electrónico más reflexivo.

Google afirma que Gemini 3 Pro muestra resultados récord en varios benchmarks del sector en lógica, matemáticas y trabajo con hechos, y supera notablemente a la generación anterior 2.5 Pro. En pruebas como GPQA Diamond y Humanity’s Last Exam, el modelo demuestra un nivel de razonamiento comparable al experto, y en conjuntos especializados de problemas matemáticos alcanza indicadores nuevos para los modelos de vanguardia. Se destaca también el progreso en pruebas multimodales, en las que se consideran texto, imágenes y vídeo simultáneamente.

Al mismo tiempo, los desarrolladores ponen el énfasis no solo en «los números de la tabla», sino en cómo se comporta el modelo en un diálogo cotidiano. En Google indican que Gemini 3 intenta responder de forma más breve y ajustada al tema, evita cumplidos vacíos y frases hechas, y en su lugar procura ofrecer una respuesta honesta y útil que ayude a entender el tema o a ver la tarea desde un ángulo nuevo.

Una de las características clave de Gemini 3 está relacionada con el entrenamiento. El modelo fue diseñado desde el principio como multimodal: puede tener en cuenta texto, imágenes, vídeo, audio y código al mismo tiempo, y la ventana de contexto de un millón de tokens le permite trabajar con materiales muy extensos. Google ofrece ejemplos en los que Gemini 3 «transcribe» recetas manuscritas antiguas, las traduce desde distintos idiomas y las compila en un libro de cocina familiar, transforma artículos científicos y conferencias de varias horas en apuntes interactivos y tarjetas de estudio, y analiza grabaciones de entrenamientos deportivos, indicando errores típicos y proponiendo un plan de ejercicios.

La segunda gran línea de aplicación está relacionada con el desarrollo de software. Gemini 3 se presenta como el mejor modelo de Google hasta la fecha para el llamado vibe coding, donde el desarrollador describe lo que quiere lograr y la IA asume gran parte de la programación rutinaria y el ensamblaje de la interfaz. Según la compañía, Gemini 3 encabeza clasificaciones como WebDev Arena y supera claramente a sus predecesores en tareas en las que no solo hay que escribir código, sino también usar correctamente herramientas, el terminal y APIs externas.

Con el lanzamiento de Gemini 3, Google presentó la nueva plataforma Google Antigravity. Es un entorno de desarrollo orientado a agentes, en el que la IA sale del «chat en la barra lateral» para ocupar un lugar central y obtiene acceso directo al editor de código, al terminal y al navegador integrado. El agente puede planificar el trabajo por sí mismo, dividir la tarea en pasos, ejecutar varios procesos en paralelo, probar y validar su código y, al mismo tiempo, dejar artefactos detallados como planes, registros y capturas de pantalla para que la persona vea exactamente lo que hizo el sistema. En Antigravity se utiliza no solo Gemini 3 Pro, sino también el modelo especializado Gemini 2.5 Computer Use para controlar el navegador, así como el motor propietario Nano Banana para la generación y edición de imágenes.

Gemini 3 también pretende ser un «ejecutor de tareas» más fiable en la vida cotidiana. Google informó que el modelo planifica mejor acciones a largo plazo, como lo confirman pruebas como Vending Bench, donde la IA gestiona un negocio virtual de venta de productos a través de máquinas expendedoras y debe tomar decisiones económicamente rentables durante un «año». En escenarios reales esto se traduce en la capacidad de llevar procesos complejos hasta el final, por ejemplo reservar servicios que requieren varios pasos o ordenar y limpiar una bandeja de entrada desbordada, apoyándose en herramientas integradas y servicios externos.

Para las tareas más complejas, Google prepara un modo separado llamado Gemini 3 Deep Think. La compañía dice que este modo afronta aún mejor tareas no convencionales relacionadas con el razonamiento y la búsqueda de soluciones donde no existe una respuesta claramente correcta. Actualmente Deep Think está sometido a comprobaciones adicionales de seguridad y está disponible para un grupo limitado de probadores; más adelante se planea abrirlo a los suscriptores del nivel Google AI Ultra.

Un bloque aparte en el anuncio está dedicado a la seguridad. En Google afirman que Gemini 3 pasó el ciclo de comprobaciones más amplio entre todos los modelos de la compañía, se volvió más resistente a indicaciones maliciosas que «empujan» al modelo, menos proclive a complacer al usuario y mejor protegido contra escenarios como la automatización de ciberataques. Para evaluar los riesgos, Google contó no solo con equipos internos, sino también con expertos externos, incluidas agencias gubernamentales del Reino Unido y empresas independientes que realizaron auditorías del modelo.

La distribución de Gemini 3 ya ha comenzado. El modelo aparece en la aplicación Gemini, en el modo AI Mode de la búsqueda para suscriptores de pago Google AI Pro y Ultra, en las herramientas para desarrolladores Gemini API en AI Studio y en la utilidad de línea de comandos Gemini CLI, y para clientes corporativos estará disponible a través de Vertex AI y el paquete Gemini Enterprise. Algunas funciones con agentes, como Gemini Agent para trabajar con el correo, ya pueden probarlas los usuarios de suscripciones avanzadas, y las capacidades de Deep Think se irán incorporando progresivamente a medida que se completen las comprobaciones.

Por parte de Google ahora no solo hay nuevos récords en los benchmarks, sino también escala: la compañía desplegará de inmediato el modelo en la búsqueda y en productos clave donde cuenta con miles de millones de usuarios. La cuestión es cuánto de útil resultará esta actualización para las personas y los desarrolladores comunes, y qué tan pronto podrá Gemini 3 convertirse no solo en una demostración espectacular de las capacidades de la IA, sino en una herramienta de trabajo realmente imprescindible.