Google lanza Gemini 3 Flash: el modelo prioriza velocidad y eficiencia
El nuevo modelo de la compañía ha superado en varias pruebas de rendimiento a GPT-5.2 Extra High, la variante de mayor razonamiento de OpenAI
Google ha presentado Gemini 3 Flash, su nuevo modelo de IA que combina eficiencia y rapidez sin sacrificar capacidad de razonamiento. Hasta ahora, las versiones más veloces de los grandes modelos de IA solían estar asociadas a una menor sofisticación cognitiva, pero la última creación de la compañía desafía ese patrón al obtener resultados competitivos, e incluso superiores, en pruebas clave frente a los sistemas de OpenAI.
Gemini 3 Flash: velocidad, eficiencia y razonamiento mejorado
A diferencia del enfoque tradicional que situaba la rapidez y la economía en segundo plano respecto a la inteligencia, Gemini 3 Flash surge para demostrar que la velocidad y la escalabilidad no tienen por qué ir en detrimento de la inteligencia. Según Google, el modelo es capaz de regular su nivel de razonamiento según la tarea, lo que le permite “pensar” durante más tiempo cuando el contexto lo exige.
No obstante, destaca por procesar un 30% menos de tokens de media respecto a Gemini 2.5 Pro, completando tareas diversas con precisión y sin sacrificar plazos de respuesta.
El análisis comparativo en benchmarks internacionales ilustra las fortalezas de Gemini 3 Flash. En el test SimpleQA Verified, alcanza el 68,7%, dejando atrás al modelo más avanzado de OpenAI, GPT-5.2 Extra High, que obtiene un 38,0%. En retos de razonamiento multimodal referentes como MMMU-Pro y Video-MMMU, la alternativa de Google sigue en cabeza con 81,2% y 86,9%, respectivamente, frente al 79,5% y 85,9% de su competidor.
La tendencia se repite en pruebas de manejo multilingüe y cultural, con Gemini 3 Flash marcando 91,8% en comparación con el 89,6% de GPT-5.2 Extra High. En Global PIQA, centrado en sentido común en múltiples idiomas, Flash registra un 92,8% frente al 91,2%. El modelo parece, así, especialmente optimizado para captar matices globales y culturales más allá del inglés.
Entre los aspectos técnicos, también destaca la capacidad para interactuar con herramientas y agentes externos. En la prueba Toolathlon, obtiene un 49,4% frente al 46,3% de OpenAI, mientras que en la FACTS Benchmark Suite la diferencia es más ajustada (61,9% frente al 61,4%), pero siempre favorable a Google.
Limitaciones del modelo y diferencias frente a la competencia
Pese a su destacado rendimiento general, Gemini 3 Flash todavía se encuentra por detrás del modelo más avanzado de OpenAI en desafíos pensados exclusivamente para evaluar razonamiento complejo y resolución de problemas abstractos.
En pruebas como ARC-AGI-2, destinadas a acertijos visuales, GPT-5.2 Extra High lidera con un 52,9% frente al 33,6% de Flash. Los resultados se repiten en pruebas de codificación avanzada como AIME 2025 (100% para OpenAI frente al 99,7% de Flash) y en tareas especializadas de ingeniería de software, donde el modelo de OpenAI mantiene la delantera.
Respecto al acceso, Gemini 3 Flash ya se ha convertido en la opción predeterminada tanto en la app Gemini como en plataformas para desarrolladores, como la API, AI Studio y Vertex AI. En Estados Unidos, también es el modelo base en el modo AI del buscador de Google.
La política de precios supone un ajuste respecto a versiones previas: integrar Gemini 3 Flash en aplicaciones supone un coste de 0,50 dólares por millón de tokens de entrada y 3 dólares por millón de tokens de salida, cifras que representan un pequeño aumento frente a la versión previa, Gemini Flash 2.5.
Con estos cambios, Google no solo desafía preconceptos sobre la relación entre velocidad e inteligencia en la IA, sino que establece un nuevo estándar en el equilibrio entre eficiencia, razonamiento y capacidad de despliegue multilingüe.
