Google acaba de dar inicio a la era Gemini 3 con el lanzamiento de Géminis 3 Pro En fase de vista previa, las primeras señales son inequívocas: se trata de un gran avance en el razonamiento multimodal, la programación de agentes y la comprensión de contextos extensos. El modelo se posiciona como el modelo de razonamiento y multimodal más potente de Google hasta la fecha, optimizado para flujos de trabajo de agentes, programación, tareas de contexto extenso y comprensión multimodal. Incluye un nuevo modo de razonamiento "Deep Think", presenta mejoras drásticas en las pruebas de rendimiento de agentes y programación (Terminal-Bench 2.0 alcanza el 54.2%) y se puede usar de inmediato a través de Google AI Studio, la API (integraciones de Vertex AI) y herramientas para desarrolladores como Google Antigravity.
¿Qué es la vista previa de Gemini 3 Pro?
Google presenta Gemini 3 como el miembro más inteligente y de próxima generación de la familia Gemini, centrado en un razonamiento más profundo, una comprensión multimodal más rica (texto, imágenes, vídeo, audio, código) y un mejor comportamiento agentivo (modelos que planifican y actúan con herramientas).
Características principales
- comprensión multimodal nativa — Diseñado para procesar texto, imágenes, audio y vídeo simultáneamente (incluyendo entradas largas/de vídeo). Ideal para combinar documentos, capturas de pantalla, transcripciones y vídeo.
- Amplia ventana de contexto (hasta ~1,000,000 de tokens) — Permite procesar y mantener en contexto documentos extremadamente largos, grandes bases de código o horas de transcripciones en una sola sesión. Esta es una ventaja clave para la investigación exhaustiva, la revisión de código y la síntesis de múltiples documentos.
- capacidad de agente/uso de herramientas — Diseñado para potenciar agentes autónomos capaces de invocar herramientas, operar terminales, gestionar planes de tareas y coordinar flujos de trabajo de varios pasos (utilizado en Google Antigravity y otras integraciones con IDE). Esto lo hace especialmente eficaz para la codificación, la orquestación y la automatización de procesos complejos.
- Razonamiento y codificación más sólidos — Google posiciona el Gemini 3 Pro como su modelo de “pensamiento” superior para tareas complejas de razonamiento, matemáticas y codificación (mejores pruebas de rendimiento y desempeño de terminal/herramientas).
¿Qué novedades incluye el Gemini 3 Pro en comparación con el Gemini 2.5 Pro y otros modelos?
¿Qué capacidades mejoraron más?
Gemini 3 Pro se comercializa como un gran avance en el razonamiento (matemático y científico), el razonamiento espacial/visual multimodal y el uso de herramientas. Google destaca mejoras significativas con respecto a Gemini 2.5 Pro en pruebas de rendimiento y en tareas de automatización del mundo real, como la codificación y la automatización de terminales. Algunos ejemplos de las métricas principales que el equipo publicó son:
| Prueba de referencia / tarea | Gemini 3 Pro (según informes) | Gemini 2.5 Pro (según informes) | Brecha absoluta (pp) |
|---|---|---|---|
| El último examen de la humanidad (razonamiento académico, sin herramientas) | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| GPQA Diamante (QA científico/factual) | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025 (matemáticas, sin herramientas) | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| AIME con ejecución de código | 100.0% | (2.5 Pro: — ) | — (3 Pro logra una puntuación perfecta con la ejecución). |
| ARC-AGI-2 (rompecabezas de razonamiento visual) | 31.1% | 4.9% | +26.2 — ganancia multimodal muy grande. |
| SimpleQA verificado (conocimiento paramétrico) | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
Estas cifras indican que Gemini 3 Pro está optimizado para el razonamiento en varios pasos, el uso de herramientas complejas y tareas multimodales estrechamente integradas (por ejemplo, la combinación de fotogramas de vídeo, el razonamiento gráfico y la generación de código).
Herramientas de desarrollo centradas en agentes: Antigravity
Para demostrar los flujos de trabajo de agentes, Google lanzó antigravedad — un IDE centrado en agentes que utiliza Gemini 3 Pro como base para flujos de trabajo de codificación multiagente. Antigravity permite que los agentes interactúen directamente con un editor, terminal y navegador, y que generen «artefactos» (listas de tareas, capturas de pantalla, registros del navegador) que documentan sus acciones, lo que garantiza la trazabilidad y la reproducibilidad en el desarrollo con agentes. Esto hace que Gemini 3 Pro sea mucho más práctico para los flujos de trabajo reales de los desarrolladores que los modelos que se centran únicamente en la generación de texto.
Mejor uso de herramientas y codificación
Google informa de mejoras drásticas en una prueba de rendimiento centrada en el terminal (Terminal-Bench 2.0) que mide la capacidad de un modelo para operar un ordenador a través del terminal: puntuaciones del Gemini 3 Pro 54.2% En esa prueba —un gran salto en comparación con las versiones anteriores de Gemini— se observa un progreso real en el uso autónomo de herramientas y la generación de código.
ly cuando se le pide que ejecute scripts, coordine herramientas o gestione tareas de desarrollo de varios pasos. En la práctica, esto significa menos problemas cuando el modelo ejecuta comandos, una mejor gestión de errores y una mayor capacidad de recuperación ante fallos.
¿Cómo se comporta el Gemini 3 Pro en las pruebas de rendimiento?
Google publicó en su blog de Gemini 3 una amplia serie de comparaciones de referencia que abarcan el razonamiento clásico en PLN, la comprensión multimodal, la generación de código y el uso de herramientas de automatización. Entre las cifras clave publicadas directamente por Google se incluyen:
- LMArena: Gemini 3 Pro obtuvo una puntuación 1501 Elo, una posición destacada en la tabla de clasificación competitiva (que mide el razonamiento general/calidad de las respuestas en enfrentamientos por pares).
- MMMU-Pro (punto de referencia multimodal): 81% — un aumento considerable en comparación con los modelos anteriores.
- Video-MMMU: 87.6% en tareas multimodales con reconocimiento de vídeo.
- SimpleQA verificado: 72.1% indicando mejoras en el control de calidad factual para entradas complejas.
- WebDev Arena: 1487 Elo (Desarrollo web / razonamiento de código).
- Terminal-Bench 2.0 y SWE-bench verificados: grandes avances en el uso de herramientas agentivas y en el rendimiento de los agentes de codificación.
- Pensamiento profundo: mejoras adicionales en las pruebas de mayor dificultad (por ejemplo, el último examen de Humanity mejoró del 37.5% al 41.0% en Deep Think en algunas métricas, según se informó).
Todo esto indica un modelo optimizado para la profundidad en lugar de la mera generación de texto superficial.
Así pues, sí, Gemini 3 Pro se sitúa constantemente entre los mejores en numerosas pruebas actuales, pero su rendimiento superior depende de la tarea. Para la generación de código puro, algunos competidores se mantienen muy igualados; para contextos extensos, matemáticas y síntesis multimodal, Gemini 3 Pro suele figurar como el mejor de su clase en las pruebas realizadas a principios de noviembre y noviembre de 2025.
¿Cómo puedo acceder a la vista previa de Gemini 3 Pro?
puntos de entrada oficiales
Google habilitó la versión preliminar del Gemini 3 Pro en varias plataformas:
- Aplicación Gemini (usuarios consumidores/profesionales): El modelo se está implementando en la aplicación Gemini como parte del lanzamiento de la era “Gemini 3”.
- API de desarrollador de Google AI Studio/Gemini: Los desarrolladores pueden experimentar mediante AI Studio y la API para desarrolladores de Gemini. La API cuenta con interfaces REST y SDK, y admite funciones avanzadas como llamadas a funciones y transmisión de datos.
- Vertex AI (Google Cloud): Las empresas y los equipos pueden acceder a Gemini 3 Pro a través de Vertex AI para flujos de trabajo de producción y MLOps. Vertex ofrece ejemplos compatibles con Python, Node, Java, Go y curl.
- Integraciones de terceros (API de cometa): CometAPI proporciona acceso a la API Gemini 3 Pro, cuyo nombre de llamada es gemini-3-pro-preview. ComoeAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
Inicio rápido: Ejemplo de Python (patrón oficial del SDK)
A continuación se muestra un ejemplo mínimo y práctico en Python, adaptado de la guía de inicio rápido de Gemini de Google, que demuestra cómo llamar a la API de Gemini mediante el cliente GenAI de Google. Reemplazar GEMINI_API_KEY con tu clave API obtenida de Google AI Studio o de tu proyecto GCP.
# Example: call Gemini 3 Pro Preview using Google GenAI Python SDK
# Requires: pip install google-generativeai
import os
from google import genai
# Set API key in environment:
# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client() # client picks up GEMINI_API_KEY from env
# Use the preview model identifier. The exact model ID may vary; use the ID listed in the API docs.
model_id = "gemini-3-pro-preview" # or "gemini-3-pro" depending on availability
prompt = """
You are an assistant that writes a short Python function to fetch JSON from a URL,
handle HTTP errors, and return parsed JSON or None on failure.
"""
resp = client.models.generate_content(model=model_id, contents=prompt)
print("MODEL RESPONSE:\n", resp.text)
Si elige CometAPI, reemplace url con https://api.cometapi.com/v1/chat/completions y key con la clave que obtuviste de CometAPI.
Cómo obtener los mejores resultados: patrones y consejos rápidos
Utiliza el modo "pensamiento" para los problemas difíciles.
Si estás resolviendo problemas de razonamiento progresivo o tareas complejas de matemáticas/código, activa la variante "pensamiento" de la vista previa (si está disponible); esta asigna más pasos de razonamiento interno y suele ofrecer soluciones más fiables en tareas de varias etapas. Consulta los nombres de los modelos para obtener más información. -thinking sufijo en la consola.
Llamada a funciones y orquestación de herramientas
Utilice funciones declaradas (llamadas a funciones de Vertex AI/GenAI) para obtener resultados estructurados y fiables, y para reducir las alucinaciones. Permita que el modelo proponga llamadas a funciones y las ejecute de forma determinista en su entorno. La documentación sobre llamadas a funciones incluye ejemplos para devolver argumentos JSON tipados que puede ejecutar sin problemas.
Información actualizada cuando la necesitas
Si tu aplicación depende de datos web actualizados, usa la conexión a internet, pero ten en cuenta los costos y límites de frecuencia de las solicitudes de conexión. La conexión a internet es potente (permite a Gemini realizar consultas a la Búsqueda o a los Mapas), pero cada solicitud puede afectar tus tarifas y la latencia.
Cómo se comporta el Gemini 3 Pro en tareas del mundo real (casos de uso)
Generación de código y productividad del desarrollador
Gemini 3 Pro mejora el razonamiento con múltiples archivos, el contexto de repositorios extensos y la síntesis de pruebas y documentación junto con el código. Al combinarlo con la llamada a funciones y un agente de terminal, puede generar y validar proyectos de tamaño medio más rápido que los modelos anteriores. Las pruebas de la comunidad muestran puntuaciones de codificación LiveCodeBench/Elo superiores.
Flujos de trabajo de investigación y STEM
La capacidad de análisis profundo y el mayor presupuesto de razonamiento del modelo lo hacen idóneo para tareas de investigación que requieren derivaciones matemáticas de varios pasos, síntesis de conjuntos de datos o resúmenes de artículos con múltiples archivos. Los primeros resultados de las pruebas de referencia lo sitúan entre los mejores para muchos conjuntos de datos de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM).
Diseño de contenido, flujos de trabajo creativos multimodales
Las salidas multimodales del Gemini 3 Pro y su integración con Veo, Whisk y Flow lo convierten en una excelente opción para flujos de trabajo que combinan texto, imágenes y vídeo, desde guiones gráficos para marketing hasta borradores de vídeo automatizados. Google incluye ciertas herramientas para creadores en AI Ultra para aquellos que buscan las mayores capacidades.
Conclusión: ¿Supera el Gemini 3 Pro a otros modelos?
La versión preliminar del Gemini 3 Pro supone un gran avance. En una amplia gama de pruebas de rendimiento y en las primeras pruebas en condiciones reales, con frecuencia pistas o lazos los mejores modelos disponibles a finales de 2025, particularmente en:
- Razonamiento complejo (matemáticas / STEM)
- comprensión y síntesis multimodal
- Flujos de trabajo agentivos y llamadas a funciones
Sin embargo, el margen varía según la tarea. Para algunas tareas muy específicas (ciertos estilos de escritura creativa o conocimientos de dominio muy especializados), otros modelos de la competencia pueden seguir siendo competitivos o incluso preferibles, dependiendo del coste, la latencia y la compatibilidad con el ecosistema. Las pruebas de rendimiento y las puntuaciones filtradas sugieren que Gemini 3 Pro suele estar entre los mejores, pero su rendimiento excepcional depende de la tarea; para muchos casos de uso empresariales y de desarrollo, Gemini 3 Pro es ahora el primer modelo a considerar.
Cómo empezar con CometAPI
CometAPI es una plataforma API unificada que integra más de 500 modelos de IA de proveedores líderes, como la serie GPT de OpenAI, Gemini de Google, Claude de Anthropic, Midjourney, Suno y más, en una única interfaz intuitiva para desarrolladores. Al ofrecer autenticación, formato de solicitudes y gestión de respuestas consistentes, CometAPI simplifica drásticamente la integración de las capacidades de IA en sus aplicaciones. Ya sea que esté desarrollando chatbots, generadores de imágenes, compositores musicales o canales de análisis basados en datos, CometAPI le permite iterar más rápido, controlar costos y mantenerse independiente del proveedor, todo mientras aprovecha los últimos avances del ecosistema de IA.
Los desarrolladores pueden acceder API de vista previa de Gemini 3 Pro a través de CometAPI. Para empezar, explore las capacidades del modelo deCometAPI en el cuadro Playground Consulte la guía de la API para obtener instrucciones detalladas. Antes de acceder, asegúrese de haber iniciado sesión en CometAPI y de haber obtenido la clave de API. ComoeAPI Ofrecemos un precio muy inferior al oficial para ayudarte a integrarte.
¿Listo para ir?→ Regístrate en CometAPI hoy !
Si quieres conocer más consejos, guías y novedades sobre IA síguenos en VK, X y Discord!