Gemini 2.5 vs OpenAI o3: ¿Cuál es mejor?

Gemini 2.5 de Google y o3 de OpenAI representan la vanguardia de la IA generativa, expandiendo los límites del razonamiento, la comprensión multimodal y las herramientas para desarrolladores. Gemini 2.5, presentado a principios de mayo de 2025, presenta razonamiento de vanguardia, una ventana de contexto ampliada de hasta un millón de tokens y compatibilidad nativa con texto, imágenes, audio, video y código, todo integrado en las plataformas AI Studio y Vertex AI de Google. o1 de OpenAI, lanzado el 3 de abril de 16, se basa en su "serie o" al encadenar internamente pasos de pensamiento para abordar tareas STEM complejas, obteniendo las mejores calificaciones en pruebas de referencia como GPQA y SWE-Bench, a la vez que agrega navegación web, razonamiento de imágenes y acceso completo a herramientas (p. ej., ejecución de código e interpretación de archivos) para usuarios de ChatGPT Plus y Pro. Ambas plataformas ofrecen API sólidas y rutas de integración, pero difieren en la estructura de costos, los enfoques de alineación y las capacidades especializadas, una comparación que ilumina la carrera actual hacia sistemas de IA más capaces, versátiles y seguros.

¿Qué es Gemini 2.5 de Google?

Orígenes y lanzamiento

Google presentó Gemini 2.5 el 6 de mayo de 2025, posicionándolo como "nuestro modelo de IA más inteligente", con versiones experimentales "2.5 Pro" y versiones insignia. Gemini 2.5 Pro se lanzó por primera vez en una versión experimental el 28 de marzo de 2025, antes de su vista previa pública el 9 de abril y la edición I/O el 6 de mayo. El anuncio se realizó antes de Google I/O 2025, priorizando el acceso anticipado para desarrolladores a través de Google AI Studio, Vertex AI y la app Gemini.

Capacidades Clave

Gemini 2.5 ofrece razonamiento avanzado en los benchmarks de matemáticas y ciencias, superando las técnicas de conjunto en tiempo de prueba en las tareas GPQA y AIME 2025. En programación, obtiene una puntuación del 63.8 % en las evaluaciones de agencia verificadas por SWE-Bench, un avance significativo respecto a Gemini 2.0, y presume de un estilo estético para el desarrollo web: autoguiable para crear interfaces de usuario responsivas con una sola solicitud. Gemini 2.5 Pro admite hasta un millón de tokens (próximamente se añadirán dos millones), lo que le permite procesar bases de código completas, documentos extensos y flujos de datos multimodales.

Implementación y disponibilidad

Los desarrolladores pueden invocar Gemini 2.5 Pro a través de la API de Gemini en Google AI Studio o Vertex AI. La edición I/O está disponible de inmediato y estará disponible para el público general en las próximas semanas. Google ha integrado Gemini en todo su ecosistema, desde Android Auto y Wear OS hasta Google TV y Android XR, con el objetivo de que más de 250 millones de usuarios disfruten de experiencias fluidas basadas en IA. Si bien los suscriptores de Gemini Advanced disfrutan de un mayor rendimiento y contextos más largos, Google sorprendió recientemente a los usuarios al ofrecer la versión básica 2.5 Pro gratuita, aunque con límites de velocidad para quienes no la tienen.

¿Qué es el o3 de OpenAI?

Orígenes y lanzamiento

OpenAI presentó o3 y su versión más ligera, o4-mini, el 16 de abril de 2025, marcando la siguiente evolución de su "serie o" respecto a la rama anterior, o1. El o3-mini, más pequeño, debutó el 31 de enero de 2025, ofreciendo razonamiento rentable para tareas STEM, con tres niveles de "esfuerzo de razonamiento" para equilibrar la latencia y la profundidad. A pesar de un plan previo para cancelar o3 en febrero de 2025, OpenAI optó por una versión unificada de o3 junto con o4-mini, posponiendo el lanzamiento de "GPT-5" para una fecha posterior.

Capacidades Clave

El sello distintivo de O3 es su mecanismo de "cadena de pensamiento privada", donde el modelo delibera internamente sobre los pasos intermedios de razonamiento antes de generar una respuesta, lo que mejora considerablemente el rendimiento en GPQA, AIME y conjuntos de datos personalizados de expertos humanos con respecto a o1. En ingeniería de software, o3 alcanza una tasa de aprobación del 71.7 % en SWE-Bench Verified y una puntuación Elo de 2727 en Codeforces, superando significativamente el 1 % y el 48.9 % de o1891, respectivamente. Además, o3 "piensa" de forma nativa con imágenes (zoom, rotación y análisis de bocetos) y es compatible con todas las cadenas de herramientas de ChatGPT: navegación web, ejecución de Python, interpretación de archivos y generación de imágenes.

Implementación y disponibilidad

Los usuarios de ChatGPT Plus, Pro y Team pueden acceder a o3 inmediatamente. O3-Pro estará disponible próximamente para la integración empresarial. La API de OpenAI también expone los parámetros de o3, los límites de velocidad y las políticas de acceso a las herramientas, y las organizaciones verificadas pueden acceder a funciones aún más avanzadas. Los precios se ajustan a los niveles de herramientas disponibles, y los modelos heredados (o1 y versiones mini anteriores) se están eliminando gradualmente.

¿Cómo se comparan sus arquitecturas y diseños de modelos?

Mecanismos de razonamiento

Gemini 2.5 emplea una arquitectura de razonamiento que expone su cadena de pensamiento antes de responder, similar a la cadena privada de OpenAI para o3. Sin embargo, el razonamiento de Gemini parece estar integrado en su canal de inferencia principal, optimizando tanto la precisión como la latencia sin necesidad de votación externa ni conjuntos de votos mayoritarios. O3, en cambio, expone explícitamente múltiples niveles de esfuerzo de razonamiento y puede ajustar su profundidad de deliberación por solicitud, sacrificando cómputo por precisión.

Ventanas de contexto

Gemini 2.5 Pro ofrece hasta 1 millón de tokens, con una expansión prevista a 2 millones, lo que lo posiciona como líder en análisis de bases de código completas, transcripciones extensas y entradas multimodales extendidas. O3 admite una longitud de contexto más convencional (del orden de 100 XNUMX tokens), adecuada para la mayoría de las tareas de chat y a nivel de documento, pero menos idónea para el razonamiento de formato extremadamente largo o la ingesta de repositorios de código de un solo archivo.

Escala de modelos y entrenamiento

Si bien Google no ha publicado el recuento exacto de parámetros para Gemini 2.5, las clasificaciones de LMArena y el dominio de los benchmarks sugieren una escala de modelo comparable a GPT‑4.1, probablemente de cientos de miles de millones de parámetros. Las tarjetas publicadas por OpenAI para o3‑mini describen un tamaño más pequeño optimizado para la inferencia de baja latencia, mientras que o3 iguala la escala de GPT‑4.1 (aproximadamente 175 XNUMX millones de parámetros) con ajustes de arquitectura especializados para el razonamiento.

¿En qué se diferencian sus parámetros de rendimiento?

Puntos de referencia del razonamiento estándar

Gemini 2.5 Pro lidera en pruebas de rendimiento WAN como Humanity's Last Exam con un 18.8 % entre los modelos sin herramientas y supera a GPQA y AIME 2025 sin mejoras de conjunto. O3 reporta una tasa de aprobación del 87.7 % en la prueba de rendimiento GPQA Diamond y mejoras similares en preguntas científicas diseñadas por expertos, lo que refleja su profundo proceso de razonamiento.

Rendimiento de codificación

En SWE-Bench Verified, Gemini 2.5 Pro obtiene una puntuación del 63.8 % con una configuración de agente personalizada, mientras que o3 alcanza el 71.7 % en tareas estándar de SWE-Bench, lo que demuestra una resolución de problemas de código más sólida. Las puntuaciones Elo de Codeforce ilustran aún más la diferencia: o3 con 2727 puntos frente a las puntuaciones de referencia anteriores de Gemini, estimadas entre 2500 y 2600 por los entusiastas de LMArena.

Comprensión multimodal

El núcleo multimodal nativo de Gemini gestiona texto, audio, imágenes, vídeo y código con una arquitectura unificada, alcanzando un 84.8 % en las pruebas de rendimiento de VideoMME e impulsando las aplicaciones "Video to Learning" en AI Studio. El razonamiento visual de O3, que incluye la interpretación de bocetos, la manipulación de imágenes y la integración con las herramientas de imagen de ChatGPT, es pionero en OpenAI, pero presenta un ligero retraso en las pruebas de rendimiento de vídeo especializadas, donde Gemini es líder.

¿Cómo manejan la multimodalidad?

Integración multimodal de Géminis

Desde el principio, los modelos de Gemini fusionaron modalidades en su preentrenamiento, lo que permitió una transición fluida del resumen de texto a la comprensión de video. Con la versión 2.5, el almacenamiento en caché implícito y la compatibilidad con streaming optimizan aún más los flujos multimodales en tiempo real en AI Studio y Vertex AI. Los desarrolladores pueden alimentar archivos de video completos o repositorios de código y recibir respuestas contextuales y maquetas de interfaz de usuario en segundos.

Razonamiento visual de OpenAI

O3 amplía las capacidades de ChatGPT: los usuarios pueden subir imágenes, indicar al modelo que las amplíe, gire o anote, y recibir pasos de razonamiento que hacen referencia a características visuales. Esta integración utiliza el mismo marco de herramientas que la navegación web y la ejecución en Python, lo que permite cadenas multimodales complejas; por ejemplo, analizar un gráfico y luego escribir código para reproducirlo.

¿Cómo se estructura el ecosistema de desarrolladores y el soporte de API?

API y ecosistema de Gemini

Google ofrece Gemini 2.5 Pro a través de la interfaz web de AI Studio y una API RESTful, con bibliotecas cliente para Python, Node.js y Java. La integración de Vertex AI proporciona acuerdos de nivel de servicio (SLA) de nivel empresarial, compatibilidad con VPC-SC y niveles de precios especializados para pago por uso o uso comprometido. La aplicación Gemini incluye funciones como Canvas para la generación visual de ideas y código, lo que facilita el acceso para quienes no son desarrolladores.

API y herramientas de OpenAI

La API de OpenAI expone o3 con parámetros para el esfuerzo de razonamiento, la llamada a funciones, la transmisión y las definiciones de herramientas personalizadas. Las API de finalización de chat y llamada a funciones permiten una integración fluida con herramientas de terceros. El estado de organización verificada permite límites de velocidad más altos y acceso anticipado a nuevas variantes del modelo. El ecosistema también incluye LangChain, AutoGPT y otros frameworks optimizados para las fortalezas de razonamiento de o3.

¿Qué son los casos de uso y las aplicaciones?

Casos de uso empresarial

• Análisis de datos y BIEl amplio contexto y la comprensión de videos de Gemini se adaptan a los procesos de análisis intensivos en datos, mientras que la cadena de pensamiento privada de o3 garantiza la auditabilidad en finanzas y atención médica.
• Desarrollo de Software:Ambos modelos potencian la generación y revisión de código, pero los puntajes más altos de o3 en SWE-Bench lo convierten en el favorito para la corrección de errores complejos; Gemini brilla en la creación de prototipos web de pila completa.

Casos de uso creativo y de consumo

• Educación:Las aplicaciones “Video para aprendizaje” que utilizan Gemini 2.5 convierten las conferencias en tutoriales interactivos; el razonamiento de imágenes de o3 permite la generación dinámica de diagramas.
• Creación de contenidosLas herramientas de lienzo multiformato de Gemini ayudan en la edición de videos y la creación de guiones gráficos; los complementos ChatGPT de o3 admiten flujos de trabajo de verificación de datos en tiempo real y publicación multimedia.

¿Cómo se comparan en seguridad y alineación?

Marcos de seguridad

Google aplica sus Principios de IA Responsable, con pruebas de sesgo en distintos lenguajes, evaluaciones de robustez adversarial y un ciclo de retroalimentación mediante los informes integrados en el navegador de AI Studio. OpenAI aprovecha su marco de preparación actualizado, las pruebas de equipo rojo y los canales verificados para implementaciones de alto riesgo, junto con informes de transparencia sobre el uso de herramientas y la divulgación de información sobre la cadena de pensamiento en o3-mini.

Transparencia y explicabilidad

Gemini muestra sus pasos de razonamiento a pedido, lo que permite a los desarrolladores auditar las decisiones; el esfuerzo de razonamiento configurable de o3 hace explícitas las compensaciones, aunque la cadena de pensamiento permanece privada de manera predeterminada para proteger la propiedad intelectual y las estrategias de alineación.

¿Cuáles son las direcciones y hojas de ruta futuras?

Gemini

Google planea una extensión de contexto de 2 millones de tokens, una mayor integración con dispositivos Android y Wear OS, y una mayor capacidad de referencia multimodal para imágenes satelitales y datos científicos. Vertex AI incorporará agentes gestionados basados ​​en Gemini, y el próximo «Agentspace» permitirá a las empresas implementar pipelines multiagente en todos los modelos.

OpenAI

OpenAI sugiere GPT-5, previsto para finales de 2025, que podría unificar el razonamiento de o-series en un único modelo con escalado dinámico. Se están desarrollando cadenas de herramientas ampliadas para robótica, traducción en tiempo real y planificación avanzada, así como una mayor integración de o3 con las ofertas de inteligencia artificial de Azure de Microsoft.

En conclusión

Gemini 2.5 y OpenAI o3 representan un paso fundamental hacia una IA más inteligente y versátil. Gemini se centra en la escalabilidad (una ventana de contexto masiva y fusión multimodal nativa), mientras que o3 enfatiza el razonamiento refinado y la flexibilidad de las herramientas. Ambas plataformas ofrecen ecosistemas robustos y medidas de seguridad, sentando las bases para aplicaciones de IA de última generación, desde la educación hasta la automatización empresarial. A medida que ambas hojas de ruta convergen hacia marcos de agentes unificados y horizontes de contexto aún más amplios, los desarrolladores y las organizaciones se beneficiarán al elegir el modelo que mejor se adapte a sus necesidades de rendimiento, preferencias de integración y prioridades de alineación.

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