Géminis 3 Pensamiento profundo Gemini 3, el modelo base más reciente de Google/DeepMind, es un nuevo modo de razonamiento especializado diseñado para dedicar más tiempo y reflexión interna a problemas complejos, multimodales y de múltiples pasos. Se promociona como la versión de Gemini que lleva el razonamiento de vanguardia y la resolución de problemas mediante agentes un paso más allá que las versiones anteriores.
¿Qué es exactamente Gemini 3 Deep Think?
Definición y posicionamiento
Gemini 3 Deep Think no es una familia de modelos separada en el sentido de una arquitectura de red neuronal completamente diferente lanzada independientemente; es un modo de razonamiento mejorado Dentro de la serie Gemini 3, que Google describe como una forma de "ampliar aún más los límites de la inteligencia artificial", Deep Think se presenta explícitamente como el modo ideal cuando se necesita que el modelo explore procesos de razonamiento más profundos, considere múltiples hipótesis y evalúe alternativas antes de responder. Esto permite que el sistema priorice la calidad y la deliberación sobre la latencia. Google posiciona Deep Think como la edición optimizada para las tareas de razonamiento más complejas, novedosas y de varios pasos (y, en un principio, su acceso está restringido a pruebas de seguridad y suscriptores de Google AI Ultra).
¿En qué se diferencia Deep Think del Gemini 3 Pro estándar?
Conceptualmente, Gemini 3 Pro busca una experiencia equilibrada y de baja latencia, adecuada para el uso general en entornos de automatización y la integración con desarrolladores (por ejemplo, el nuevo IDE Antigravity y las integraciones de Vertex AI). Deep Think pertenece a la misma familia, pero está configurado para:
- Decodificación basada en el razonamiento e internalización de la cadena de pensamiento. Google describe Gemini 3 como un modelo que utiliza un proceso de "pensamiento" interno mejorado, el cual le permite ejecutar una planificación y deliberación interna de múltiples pasos de forma más fiable. Deep Think parece intensificar dicho proceso, asignando mayor capacidad de cómputo interna, cadenas de deliberación interna más largas y heurísticas de verificación más estrictas durante la generación. Estos cambios buscan reducir las respuestas frágiles de un solo paso y potenciar la resolución de problemas para tareas novedosas.
- Mayor margen de inferencia (herramientas + simulación). Deep Think está optimizado para utilizar simulaciones de herramientas (navegadores, calculadoras, ejecutores de código o API externas simuladas) de forma que el flujo de trabajo del agente se integre en el ciclo de razonamiento del modelo. Esto significa que el modelo puede planificar, formular hipótesis, probar (mediante herramientas simuladas) y revisar, una forma de experimentación interna que resulta beneficiosa para consultas complejas de codificación, matemáticas o investigación.
- Mayor compromiso entre computación y latencia. Para lograr este razonamiento más profundo, Deep Think opera en un régimen de inferencia de mayor costo y latencia que Pro. Históricamente, Google ha ofrecido este tipo de compensaciones con modos "expertos" premium en sus modelos; Deep Think sigue ese patrón priorizando la calidad y la confiabilidad.
¿Cómo funciona Gemini 3 Deep Think?
Para comprender el «cómo», es necesario separar el modo de producto (Deep Think) de la familia de modelos subyacente (Gemini 3). Deep Think no es un archivo de modelo independiente que se descarga; se trata de una configuración —una capa de capacidad entrenada y una pila de inferencia— que desbloquea más capacidad de cómputo, rutinas de razonamiento interno y comportamientos de decodificación especializados para priorizar la profundidad y la precisión sobre la latencia o el coste.
Integración de herramientas más estrecha
Deep Think aprovecha las mismas primitivas de llamada a herramientas y de aislamiento de procesos que Gemini 3 Pro, pero con políticas más conservadoras y pasos de verificación adicionales para cada llamada a herramienta (importante para la seguridad en los flujos de trabajo de investigación).
Estrategia de inferencia y compensaciones de Deep Think
Deep Think se describe explícitamente como una forma de operar a latencia de la página para preguntas de profundidadRequiere mayor capacidad de cómputo por consulta (deliberación interna más prolongada o búsqueda más exhaustiva de posibles rutas de razonamiento) y se apoya en mecanismos auxiliares como la ejecución selectiva de código o la verificación en múltiples pasos para resolver problemas novedosos. Esto la hace más potente en pruebas de rendimiento avanzadas (problemas novedosos, creativos o de varias etapas), pero potencialmente más lenta y costosa en producción.
Cadena de pensamiento, blocs de notas y refinamiento iterativo
El enfoque de Deep Think se basa en mecanismos que la comunidad investigadora y las empresas han utilizado con éxito: razonamiento lógico, borradores internos y razonamiento por etapas, donde los subproblemas se resuelven y validan antes de su integración. El modelo emplea métodos para descomponer problemas, verificar pasos intermedios y recomponer soluciones en resultados finales robustos.
¿Qué niveles de rendimiento alcanza Gemini 3 Deep Think?
Google ha publicado una gran cantidad de datos comparativos que ilustran la magnitud de las mejoras que se le atribuyen a Gemini 3, y específicamente a la configuración Deep Think. Las afirmaciones públicas más contundentes sobre Gemini 3 Deep Think son:
- ARC-AGI (razonamiento visual abstracto, variantes de ejecución de código): Según los informes, el Gemini 3 Pro alcanza aproximadamente el 31.1%, mientras que Géminis 3 Pensamiento Profundo alcanza aproximadamente el 45.1% en ARC-AGI-2 — un salto dramático en un punto de referencia que anteriormente había eludido un alto rendimiento.
- GPQA Diamond (preguntas y respuestas avanzadas): Se informó que el Gemini 3 Pro alcanzó un rendimiento de alrededor del 91.9%, mientras que el Deep Think obtuvo un 93.8% en las pruebas públicas. Estos altos niveles de rendimiento sitúan al Gemini 3 en la cima o cerca de ella en varias clasificaciones desde su lanzamiento.
- El último examen de la humanidad (desafío sin herramientas): Según el informe de Google, Gemini 3 Deep Think logró un rendimiento sin herramientas sustancialmente superior (Google citó una cifra de aproximadamente el 41.0%), superando a Gemini 3 Pro en las preguntas más exigentes, similares a las de un examen.
Por qué estas cifras son importantes. Estas mejoras en los parámetros de referencia no son uniformes en todas las tareas: son más pronunciadas en problemas que requieren razonamiento en varios pasos, resolución abstracta de problemas visuales y situaciones donde el modelo debe manejar y procesar grandes cantidades de contexto. Esto coincide con el propósito funcional de Deep Think: demostrar un razonamiento robusto de orden superior, en lugar de simplemente una mejor predicción de texto superficial.
Gemini 3 Deep Think vs Gemini 2.5 Pro
En qué aspectos Deep Think mejora Gemini 2.x
Razonamiento y resolución de problemas: La mejora más evidente se observa en las pruebas de razonamiento y en tareas que requieren cadenas lógicas internas extensas. Se obtienen puntuaciones considerablemente más altas en ARC-AGI, Humanity's Last Exam y otras pruebas de razonamiento con Gemini 3 Deep Think en comparación con Gemini 2.5 Pro. Este salto parece deberse tanto a factores algorítmicos (diferentes métodos de entrenamiento y ajuste) como operativos (la deliberación durante la inferencia en Deep Think).
Comprensión multimodal: Gemini 3 amplía la compatibilidad con entradas multimodales más complejas —análisis de vídeo, fusión de escritura a mano y voz, y un razonamiento más preciso de imágenes y texto— y Deep Think potencia esta capacidad para tareas que combinan distintos tipos de medios. Si bien Gemini 2.x gestionaba bien las tareas multimodales, Gemini 3 Deep Think se presenta como más preciso y con mayor sensibilidad al contexto.
Uso de agentes y herramientas: El énfasis de Gemini 3 en los flujos de trabajo agentivos (la creación de agentes que operan en editores, terminales, navegadores y llamadas a la API) marca un cambio cualitativo. Deep Think, al potenciar la simulación interna y la orquestación de herramientas, ofrece una mejor planificación y verificación al interactuar con herramientas externas, una capacidad incipiente en las primeras generaciones de Gemini. El IDE Antigravity de Google es un ejemplo concreto de una integración temprana que lo demuestra.
Ergonomía de codificación y desarrollo: Gemini 3 Pro ya mejoraba la codificación de un solo paso y la "codificación intuitiva" (especificación de alto nivel → generación de aplicaciones con estructura básica). Deep Think amplía la capacidad del modelo para planificar proyectos de mayor envergadura, generar código multiarchivo más coherente y depurar en distintos contextos. Las primeras pruebas de rendimiento y los comentarios de los socios indican claras mejoras en la productividad de los desarrolladores en comparación con la versión 2.x.
Diferencias arquitectónicas y de comportamiento (H3)
Las razones prácticas de las ventajas sobre Gemini 2.x son múltiples y se refuerzan mutuamente:
- Mejoras en la red troncal del MoE y ajuste experto del enrutamiento, lo que permite una especialización y una escalabilidad más eficientes.
- pila multimodal unificada que fusiona mejor el razonamiento multimodal (importante para los subproblemas visuales de ARC-AGI).
- Modos operativos como Pensamiento profundo que extienden intencionalmente la deliberación interna y la prueba de hipótesis, intercambiando capacidad de cómputo/latencia por precisión.
Resultados prácticos para los usuarios
Para desarrolladores e investigadores, eso se traduce en:
- Mayor capacidad para automatizar flujos de trabajo de mayor valor (por ejemplo, síntesis de literatura científica, diseño de arquitectura, depuración avanzada) con los que las generaciones anteriores de Gemini tuvieron un éxito limitado.
- Menos alucinaciones y más razonamientos paso a paso defendibles ante preguntas complejas.
- Mejor rendimiento cuando las tareas requieren razonamiento a través de documentos extensos, bases de código o medios mixtos.
Cómo acceder a Gemini 3 Deep Think
Opción A — Ruta para consumidores/usuarios avanzados: aplicación Gemini + Google AI
Según el anuncio oficial de Google, Gemini 3 Deep Think es aún no está disponible de forma generalizada en el nivel de lanzamiento general. Se está implementando primero para los evaluadores de seguridad y luego para el nivel de suscripción "Ultra".
Google AI Ultra: US $ 249.99 / mes (en EE. UU.) para el nivel Ultra, que incluye “Deep Think, Gemini Agent (solo en EE. UU., solo en inglés) y los límites más altos”.
Dónde suscribirse: Suscríbete a través de la aplicación Gemini, Google One o la página de planes de Google AI para tu región. La consola de suscripción muestra si Deep Think ya está habilitado para tu cuenta.
Opción B — Ruta para desarrolladores/empresas: API
Para desarrolladores que deseen acceso a la API: La API de Gemini 3 ya está disponible para la versión "Pro" en versión preliminar. Si necesita usar la versión "Deep Think", utilice su API correspondiente. El acceso a la API es de pago por uso y se factura por millón de tokens de entrada/salida.
Buenas noticias — CometAPI ahora ha integrado API de vista previa de Gemini 3 ProAdemás, puedes acceder a la última versión de ChatGPT 5.1. El precio de la API es más económico que el precio oficial.
| Modelo | gemini-3-pro-preview | gemini-3-pro-preview-thinking |
| Tokens de entrada | $1.60 | $1.60 |
| Fichas de salida | $9.60 | $9.60 |
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Conclusión
Gemini 3 Deep Think representa un intento deliberado y pragmático de comercializar productos. más profundo Razonamiento automático: la idea de que algunas tareas se benefician de una deliberación interna y gradual y del uso integrado de herramientas en lugar de respuestas puntuales.
