Gemini 3 vs ChatGPT‑4 vs Claude 2: A Comprehensive Comparison

Author: Boxu Li

Google’s Gemini 3 is the latest multimodal AI model from Google DeepMind, and it represents a major leap in technical capabilities. Below we explore Gemini 3’s architecture, training data, and benchmark performance, then compare it in depth to OpenAI’s GPT‑4 (including the newer GPT‑4 Turbo) and Anthropic’s Claude 2/2.1 across reasoning, coding, multimodality, efficiency, context length, developer tools, and safety alignment. We also include a comparison table summarizing key metrics and features.

Gemini 3 Technical Capabilities

Arquitectura: Los modelos Gemini de Google utilizan una arquitectura de Transformador de Mezcla de Expertos (MoE) dispersa[1]. Esto significa que el modelo enruta dinámicamente los tokens a diferentes subredes de expertos, activando solo un subconjunto de parámetros para cada token de entrada. El diseño de MoE permite una capacidad total masiva sin un aumento proporcional en el cálculo por token[2]. En la práctica, Gemini puede ser extremadamente grande (miles de millones de parámetros distribuidos entre expertos) y, sin embargo, sigue siendo eficiente al ejecutarse, lo que contribuye a su alto rendimiento. En contraste, GPT‑4 y Claude utilizan arquitecturas de Transformador densas (sus tamaños y detalles exactos no se divulgan públicamente), lo que significa que todos los parámetros del modelo se utilizan para cada token. La arquitectura de Gemini también es nativamente multimodal: fue preentrenada desde cero en texto, imágenes y audio juntos (e incluso video), en lugar de añadir módulos de visión por separado más tarde[3]. Este diseño integrado ayuda a razonar conjuntamente a través de modalidades de manera más efectiva que los enfoques multimodales anteriores, que a menudo combinaban redes separadas[4].

Habilidades Multimodales: Gemini 3 es un modelo “nativamente multimodal”. Puede aceptar texto, imágenes, audio y video como entrada, y generar texto (e incluso imágenes) como salida[5][6]. Por ejemplo, puedes proporcionar a Gemini una imagen junto con una pregunta, o incluso un fragmento de audio o video, y el modelo interpretará el contenido y responderá con análisis o respuestas. Google informa que Gemini supera a los modelos anteriores de última generación en pruebas de comprensión de imágenes sin depender de OCR externo para texto en imágenes[7], lo que demuestra su comprensión visual de extremo a extremo. Al entrenarse en múltiples modalidades desde el principio y ajustarse con datos multimodales adicionales, Gemini desarrolla una representación unificada de datos de texto y visual/audio[8]. Notablemente, Gemini puede generar imágenes a partir de indicaciones de texto (a través del modelo integrado Gemini Image) e incluso realizar operaciones de edición de imágenes mediante instrucciones de texto[6]. Esto va más allá de las capacidades de visión de GPT‑4 – GPT‑4 puede interpretar imágenes (GPT‑4V) y describirlas en texto, pero no puede producir nuevas imágenes (la generación de imágenes es manejada por modelos separados como DALL·E en el ecosistema de OpenAI). Por otro lado, Claude 2 de Anthropic es actualmente un modelo solo de texto – no acepta ni produce imágenes/audio por defecto. Por lo tanto, Gemini 3 destaca por su soporte de E/S multimodal, manejando texto, visión y audio/video de manera fluida en un solo sistema.

Datos de entrenamiento y escala: Aunque los parámetros exactos para Gemini 3 (Ultra) no son públicos, fue entrenado con un conjunto de datos extremadamente grande y diverso. Los modelos abiertos más pequeños de Google, Gemma 3 (27B y menores), fueron entrenados con hasta 14 billones de tokens que cubren texto web, código, matemáticas e imágenes en más de 140 idiomas[9][10]. Podemos inferir que el modelo insignia Gemini utilizó datos igualmente vastos. El límite de conocimiento para Gemini 2.5 (el predecesor inmediato) fue enero de 2025[11], lo que significa que fue entrenado con información hasta muy recientemente, haciéndolo más actualizado que GPT‑4 o Claude. (Como referencia, el límite de conocimiento de GPT‑4 fue alrededor de septiembre de 2021 para su lanzamiento inicial en marzo de 2023, aunque GPT‑4 Turbo fue actualizado posteriormente con conocimientos de eventos mundiales hasta abril de 2023[12]. Los datos de entrenamiento de Claude 2 llegan hasta principios de 2023 en general.) Esto sugiere que Gemini 3 tiene la base de conocimientos más reciente de los tres a finales de 2025. Google también aplicó un extenso filtrado de datos por seguridad, eliminando contenido problemático (por ejemplo, CSAM o datos personales sensibles) del corpus de entrenamiento de Gemini[13].

Ventana de contexto larga: Una característica destacada de Gemini es su gran longitud de contexto. Gemini 3 puede manejar entradas extremadamente largas: más de 1 millón de tokens en su ventana de contexto[14]. Esto es un orden de magnitud más allá de lo que otros modelos ofrecen actualmente. En términos prácticos, 1 millón de tokens equivale aproximadamente a 800,000 palabras o varios miles de páginas de texto. Google demostró que Gemini 2.5 podía leer y resumir una transcripción de la misión Apolo de 402 páginas e incluso razonar sobre 3 horas de contenido de video sin problemas[15]. En comparación, el GPT-4 base de OpenAI ofrece opciones de contexto de 8K o 32K tokens, y el más nuevo GPT-4 Turbo admite hasta 128K tokens en contexto[16], aproximadamente 300 páginas de texto. Claude 2 de Anthropic originalmente venía con una ventana de 100K tokens, y el actualizado Claude 2.1 duplicó eso a 200K tokens (aproximadamente 150,000 palabras o más de 500 páginas)[17]. Así que mientras Claude 2.1 ahora lidera a OpenAI en tamaño de contexto (200K vs 128K), Gemini 3 todavía supera a ambos con una capacidad de más de 1M de tokens. Este enorme contexto es especialmente útil para tareas como ingerir bases de código completas, documentos grandes o incluso múltiples documentos a la vez. Sin embargo, tiene un costo computacional: procesar cientos de miles de tokens será más lento (Anthropic señala que una consulta de 200K tokens puede tardar unos minutos para Claude 2.1)[18]. La ventaja de Google es que en su infraestructura TPUv5, Gemini puede ser distribuido y optimizado para estos contextos largos.

Rendimiento de Referencia: En los estándares académicos, Gemini 3 (y sus predecesores 2.x) ha alcanzado resultados de última generación. De hecho, Gemini fue el primer modelo en superar el rendimiento de expertos humanos en el masivo examen multitarea MMLU[19]. Gemini 1.0 Ultra obtuvo un 90.0% en MMLU[20], superando el punto de referencia de expertos humanos (~89.8%)[21][22] y muy por encima del puntaje de GPT‑4. (La precisión reportada de GPT‑4 en MMLU es 86.4% en un entorno comparable de 5 intentos[23]. Gemini logró su 90% utilizando técnicas avanzadas de indicación, como el razonamiento en cadena con votación mayoritaria, para “pensar más cuidadosamente” antes de responder[24].) Gemini también superó a GPT‑4 en muchas otras tareas en evaluaciones iniciales. Por ejemplo, en la suite Big-Bench Hard de tareas de razonamiento desafiantes, Gemini Ultra obtuvo 83.6% frente al 83.1% de GPT‑4 (prácticamente empatando para el estado del arte)[25]. Para problemas de palabras matemáticas en GSM8K, Gemini alcanzó una precisión del 94.4% (con razonamiento en cadena) en comparación con el ~92% de GPT‑4[26]. En codificación, Gemini ha demostrado una habilidad notable: obtuvo un 74.4% en el punto de referencia de codificación HumanEval Python (pass@1)[27], significativamente por encima del ~67% de GPT‑4 en la misma prueba[28]. De hecho, la capacidad de codificación de Gemini es líder en la industria: Google señaló que “destaca en varios puntos de referencia de codificación, incluido HumanEval”, e incluso introdujo un sistema AlphaCode 2 impulsado por Gemini que puede resolver problemas de programación competitiva más allá de lo que el AlphaCode original podría[29][30]. En resumen, Gemini 3 ofrece un rendimiento de primer nivel en razonamiento de conocimientos, matemáticas y codificación, superando a menudo a GPT‑4 y Claude en las puntuaciones de referencia (se detallan comparaciones en la siguiente sección).

Enhanced “Deep Thinking” Mode: A distinctive capability in the Gemini 2.x generation is the introduction of a reasoning mode called “Deep Think”. This mode allows the model to explicitly reason through steps internally before producing a final answer[31][32]. In practice, it implements techniques like parallel chains-of-thought and self-reflection, inspired by research in scratchpad reasoning and Tree-of-Thoughts. Google reports that Gemini 2.5 Deep Think significantly improved the model’s ability to solve complex problems requiring creativity and step-by-step planning, by having the model generate and evaluate multiple candidate reasoning paths[33][34]. For example, with Deep Think enabled, Gemini 2.5 Pro scored higher on tough benchmarks (as seen in Google’s “thinking vs non-thinking” evaluation modes)[35]. While this mode was a separate setting in Gemini 2.5, rumor has it that Gemini 3 integrates these advanced reasoning strategies by default, eliminating the need for a separate toggle[36]. Neither GPT‑4 nor Claude have an exact equivalent feature exposed to end-users (though they too can be coaxed into chain-of-thought reasoning via prompting). Gemini’s “adaptive thinking budget” is also notable – developers can adjust how much reasoning the model should do (trading off cost/latency for quality), and the model can automatically calibrate the depth of reasoning when no budget is fixed[37][38]. This level of control is unique to Google’s offering and appeals to developers who need to fine-tune the quality-speed tradeoff.

Infraestructura y Eficiencia: Google construyó Gemini para ser altamente eficiente y escalable en su hardware personalizado TPU. Según Google, Gemini fue entrenado en pods TPU v4 y v5e, y es el modelo más escalable y confiable que han entrenado hasta la fecha[39][40]. De hecho, en el lanzamiento de Google, anunciaron una nueva supercomputadora Cloud TPU v5p específicamente para acelerar Gemini y el desarrollo de IA de próxima generación[40]. Un beneficio es que Gemini puede funcionar más rápido en el tiempo de inferencia en comparación con modelos anteriores, a pesar de su tamaño: Google señaló que en TPUs, Gemini logró una reducción del 40% en la latencia para consultas en inglés en una prueba interna, en comparación con el modelo anterior[41]. Además, Google tiene múltiples tamaños de Gemini para adaptarse a diferentes necesidades: por ejemplo, Gemini Flash y Flash-Lite son variantes más pequeñas y rápidas optimizadas para menor latencia y costo, mientras que Gemini Pro (y Ultra) son más grandes para máxima calidad[42][43]. Esto es análogo a OpenAI ofreciendo GPT-3.5 Turbo vs GPT-4, o Anthropic ofreciendo Claude Instant vs Claude-v2. Por ejemplo, Gemini 2.5 Flash-Lite está destinado a tareas de alto volumen y sensibles al costo, mientras que 2.5 Pro es para las tareas más complejas[44][45]. Al cubrir todo el “frente de Pareto” de capacidad frente a costo, la familia Gemini permite a los desarrolladores elegir el modelo que se ajuste a su caso de uso[46]. La flexibilidad y optimización para TPU significan que Gemini puede desplegarse eficientemente, y es probable que Google lo use extensamente en sus productos (Search, Workspace, Android) con un servicio optimizado.

Summary of Gemini 3: In essence, Gemini 3 is a multimodal AI powerhouse with an innovative MoE architecture, enormous training breadth (latest knowledge, code and visual data), an unprecedented context window (~1M tokens), and state-of-the-art performance on academic benchmarks. It introduces new levels of reasoning (through its “thinking” mode) and gives developers controls to balance accuracy vs speed. Next, we’ll examine how these strengths compare against OpenAI’s GPT‑4 and Anthropic’s Claude 2 series.

Performance Benchmarks Comparison

To ground the comparison, let’s look at standard benchmark results for each model on key tasks: knowledge & reasoning (MMLU and Big-Bench Hard), math word problems (GSM8K), and coding (HumanEval). These benchmarks, while not comprehensive, give a quantitative sense of each model’s capabilities.

MMLU (Comprensión Masiva de Lenguaje Multitarea): Esta es una prueba de conocimiento y razonamiento en 57 materias. Gemini 3 (Ultra) obtuvo aproximadamente un 90% de precisión, notablemente por encima del nivel de expertos humanos (humanos ~89.8%)[21][22]. En comparación, GPT-4 alcanzó un 86.4% en el informe de OpenAI (configuración de 5 intentos)[23]. Claude 2 está un poco más abajo; Anthropic informó un 78.5% en MMLU para Claude 2 (5 intentos con procesamiento de cadena de pensamiento)[47]. Así que, en cuanto a conocimiento y razonamiento amplio, Gemini y GPT-4 son muy fuertes (Gemini un poco más alto), mientras que Claude 2 se queda atrás. Cabe destacar que todos estos modelos mejoran si se les permite usar técnicas de indicaciones avanzadas (por ejemplo, GPT-4 puede alcanzar ~87–88% con cadena de pensamiento y votación[48]), pero la cifra de Gemini ya refleja su aprovechamiento de razonamiento cuidadoso durante la evaluación[24].
BIG-bench Hard (BBH): Esta es una colección de tareas de razonamiento especialmente desafiantes. GPT-4 y Gemini prácticamente empatan aquí - Gemini Ultra obtuvo 83.6% y GPT-4 alrededor del 83.1% en BBH (ambos en una configuración de pocos intentos)[25]. Estas puntuaciones están muy por encima de la mayoría de los modelos más antiguos. No tenemos una puntuación oficial de Claude 2 en BBH en fuentes publicadas; evaluaciones de terceros indican que Claude podría estar algo más bajo (potencialmente en el rango del 70% en BBH). En general, GPT-4 y Gemini están a la par en muchas pruebas de razonamiento complejo, ganando ligeramente en algunas categorías cada uno. Google afirmó que Gemini superó el SOTA en 30 de 32 benchmarks académicos[49], por lo que presumiblemente al menos iguala a GPT-4 en prácticamente todas.
Matemáticas – GSM8K: Este benchmark de problemas matemáticos de primaria requiere razonamiento de múltiples pasos (generalmente resuelto mediante cadena de pensamiento). Gemini demostró una habilidad matemática sobresaliente - obteniendo un 94.4% en GSM8K (con votación mayoritaria a través de 32 caminos de razonamiento)[26]. GPT-4 también es excelente en matemáticas; OpenAI informó alrededor del 92% en GSM8K con indicaciones de cadena de pensamiento de pocos intentos[26]. Claude 2 fue probado sin intentos con CoT y alcanzó 88.0%[50], lo que está ligeramente por debajo de GPT-4. Los tres modelos son mucho mejores en problemas matemáticos de palabras que las generaciones anteriores (para contexto, GPT-3.5 obtuvo ~50-60% en GSM8K). Pero Gemini actualmente tiene la ventaja en matemáticas, probablemente debido a su enfoque de “pensamiento paralelo” que encuentra soluciones con mayor fiabilidad[33].
Programación – HumanEval (Python): Esto mide la capacidad del modelo para generar código correcto para indicaciones de programación. Gemini 3 lidera aquí con un ~74–75% de aciertos@1 en HumanEval[27]. Este es el mejor resultado de la industria en este benchmark. Claude 2 también ha hecho grandes avances en programación, obteniendo un 71.2% de aciertos@1[50], lo que en realidad supera a GPT-4. GPT-4 en el informe técnico de marzo de 2023 logró un 67% en HumanEval (sin intentos)[28]. Así que para tareas de programación puras, el ranking es Gemini > Claude 2 > GPT-4. Anecdóticamente, los usuarios han encontrado a Claude bastante bueno en programación (puede generar código muy detallado con explicaciones), pero los modelos Gemini de Google parecen haber aprovechado el entrenamiento intensivo en código y quizás nuevas técnicas (Google incluso construyó un benchmark interno WebDev Arena para programación, donde Gemini 2.5 Pro encabezó la tabla de posiciones[51]). También es notable que Google utilizó Gemini en AlphaCode 2, que resolvió ~2× más problemas de competición que el AlphaCode original (que se basó en un modelo más antiguo)[52], lo que implica que la combinación de programación/razonamiento general de Gemini es poderosa para los desafíos algorítmicos.
Otras Evaluaciones: En preguntas y respuestas intensivas en conocimiento (TriviaQA), comprensión de formato largo (QuALITY) y preguntas de ciencia (ARC-Challenge), todos los modelos se desempeñan bien, con GPT-4 y Gemini generalmente en el rango alto del 80% al 90%, y Claude a menudo en los 80%. Por ejemplo, Claude 2 obtuvo un 91% en ARC-Challenge, casi a la par con GPT-4[53]. En razonamiento de sentido común (HellaSwag), GPT-4 realmente tuvo una ventaja, obteniendo ~95% frente a Gemini 87.8%[54], posiblemente reflejando diferencias en datos de entrenamiento o alineación en sentido común. Y en tareas multilingües, Google informa que Gemini sobresale; una variante (“Global MMLU”) mostró que Gemini 2.5 Pro ~89%[55], lo que indica una comprensión robusta de múltiples idiomas. Los tres modelos son capaces en una amplia gama de benchmarks de PLN, pero Gemini 3 y GPT-4 generalmente se sitúan en la cima, intercambiando el liderazgo según la tarea, con Claude 2/2.1 un escalón por debajo en el rendimiento general de benchmarks académicos.

Resumimos algunas de estas comparaciones de referencia en la tabla a continuación:

Tabla de Comparación: Métricas Clave y Capacidades

La tabla a continuación destaca las métricas clave de rendimiento y capacidades de Google’s Gemini 3, GPT‑4 (GPT‑4 Turbo) de OpenAI y Claude 2.1 de Anthropic:

Feature / Metric

Google Gemini 3 (DeepMind)

OpenAI GPT‑4 (incl. GPT‑4 Turbo)

Anthropic Claude 2.1

Model Architecture

Sparse Mixture-of-Experts Transformer; multimodal desde cero[1]. Altamente escalable en TPUs.

Transformer Denso (detalles exactos propietarios); Visión habilitada a través de un codificador integrado[56].

Transformer Denso (propietario); enfatiza la seguridad de la IA en el entrenamiento. Utiliza alineación de IA Constitucional.

Multimodal Support

Sí – Entrada nativa de texto, imagen, audio, video ; genera texto (e imágenes)[6]. Comprensión visual de última generación[7].

Parcial – Acepta texto + imágenes (GPT-4V); genera texto. No genera imágenes (utiliza DALL·E por separado).

No (solo texto) – La entrada/salida son solo texto en Claude 2.1. No tiene capacidad incorporada de imagen o audio.

Maximum Context Window

Más de 1,000,000 tokens (≈800K palabras). Gran soporte para documentos largos[14].

128K tokens en GPT-4 Turbo[16] (GPT-4 estándar era 8K/32K).

200K tokens en Claude 2.1[17] (Claude 2.0 era 100K).

MMLU (Knowledge exam)

≈90% (supera a expertos humanos)[20]. <br>(Primero en alcanzar 90% en MMLU)

86.4% (5 disparos)[23]. <br>De última generación antes de Gemini; nivel humano.

78.5% (5 disparos CoT)[47]. <br>Fuerte, pero por detrás de GPT-4 y Gemini.

BIG-Bench Hard (Reasoning)

83.6% (3 disparos)[25]. <br>Empatado con GPT-4 para SOTA.

83.1% (3 disparos)[57].

(N/A) Sin datos oficiales. Est. ~75–80% (Claude 2 probablemente más bajo que GPT-4/Gemini).

GSM8K Math (Grade-school)

94.4% (con CoT y votación mayoritaria)[26].

~92% (5 disparos CoT)[58].

88.0% (0 disparos CoT)[50].

HumanEval (Python Coding)

74.4% pase@1[27] – Generación de código de mejor clase.

67% pase@1[28].

71.2% pase@1[50] – supera a GPT-4 base en codificación.

Reasoning Mode (“CoT”)

Cadena de pensamiento habilitada por el modo Deep Think . Puede razonar internamente en pasos paralelos[33]. Profundidad de razonamiento ajustable por el desarrollador.

CoT a través de indicaciones. No hay modo público de “autorreflexión”, pero GPT-4 es capaz de razonamiento detallado cuando se le pide.

Tiende a explicar las respuestas por defecto; no se necesita alternar (Claude a menudo proporciona razonamiento paso a paso). Ahora admite llamadas de funciones/herramientas[59].

Coding/Tools Integration

Excelente habilidad de codificación (multi-idioma). Puede manejar bases de código completas en contexto. Potencia AlphaCode 2 para programación competitiva[30]. Disponible a través de Vertex AI (con cuadernos de código, etc).

Habilidades de codificación de primera categoría (especialmente con el Intérprete de Código). Ofrece API de llamadas de función[60] y complementos para integrar herramientas. GitHub Copilot X usa GPT-4. Ajuste fino en beta limitada.

Muy buena ayuda de codificación (casi nivel GPT-4). Ahora admite el uso de herramientas API (beta) para llamar funciones definidas por el desarrollador y búsqueda web[61][62]. Enfatiza el chat interactivo para codificación (Claude en Slack, etc).

Fine-Tuning Availability

Limitado – Los modelos principales de Gemini son de código cerrado; ajuste fino no ofrecido públicamente (utiliza RLHF interno de Google). Sin embargo, modelos abiertos de Gemma (1B–27B) están disponibles para ajuste fino personalizado[63][64].

Parcial – GPT-4 es de código cerrado; OpenAI ofrece ajuste fino para GPT-3.5, y el ajuste fino de GPT-4 está en vista previa controlada. Los desarrolladores pueden personalizar el comportamiento a través de instrucciones del sistema & pocos disparos.

Sin ajuste fino público – Claude es de código cerrado; Anthropic no ha ofrecido ajuste fino. Los usuarios pueden personalizar a través de indicaciones del sistema[65] y el enfoque de IA Constitucional.

Speed & Efficiency

Optimizado en TPUs – Funciona más rápido que modelos más pequeños en el hardware de Google[39]. Los modelos Gemini Flash ofrecen menor latencia. Puede intercambiar velocidad por calidad mediante el presupuesto de “pensamiento”[66].

GPT-4 Turbo es ~2× más rápido/más barato que GPT-4[16][67]. No obstante, GPT-4 puede ser relativamente lento, especialmente en contexto 32K/128K . OpenAI mejora continuamente la latencia.

Claude 2 es bastante rápido para contextos normales; en el máximo contexto de 200K puede tardar minutos[18]. El modelo Claude Instant ofrece respuestas más rápidas y baratas con alguna pérdida de calidad.

Safety & Alignment

Entrenado con aprendizaje de refuerzo a partir de retroalimentación humana y red-teaming. Google afirma la “evaluación de seguridad más completa” hasta la fecha para Gemini[68]. Investigación especial sobre riesgos (ciberseguridad, persuasión)[69]. Barandillas integradas para salidas de imagen/multimodal.

Alineación a través de RLHF y ajuste fino extenso. GPT-4 fue sometido a pruebas rigurosas de red-team y tiene una política de uso oficial. El mensaje del sistema permite orientar el comportamiento. Propenso a rechazos en contenido no permitido, con ajuste continuo.

Alineación a través de IA Constitucional – Claude se guía por un conjunto de principios. Tiende a ser más verboso y se niega cuando las consultas entran en conflicto con su “constitución”. Claude 2.1 tiene una tasa de alucinaciones 2× menor frente a Claude 2.0[70] y mejoró la honestidad (se abstendrá en lugar de adivinar)[71]. Enfocado en la inofensividad y la transparencia.

Sources: Performance metrics are from official reports: Google DeepMind’s Gemini technical blog[72][27], OpenAI’s GPT-4 documentation[28], and Anthropic’s Claude model card[50]. Context and feature information from Google’s announcements[14][6], OpenAI DevDay news[16], and Anthropic updates[17].

In-Depth Comparison of Gemini 3, GPT‑4, and Claude 2.1

Now that we’ve seen the high-level numbers, let’s compare the models across various dimensions in detail:

Reasoning and General Intelligence

Los tres modelos – Gemini 3, GPT‑4 y Claude 2 – están a la vanguardia de las capacidades de razonamiento de IA, pero Gemini y GPT‑4 son generalmente más fuertes en las tareas más desafiantes. GPT‑4 estableció un nuevo estándar al momento de su lanzamiento, a menudo igualando o superando el rendimiento a nivel humano en pruebas de conocimiento y razonamiento. Gemini de Google fue diseñado explícitamente para superar ese estándar, y de hecho logró superar ligeramente a GPT‑4 en muchos indicadores académicos (MMLU, matemáticas, codificación, etc., como se mencionó anteriormente). En el uso práctico, tanto GPT‑4 como Gemini demuestran una excelente consistencia lógica, razonamiento en múltiples pasos (por ejemplo, resolviendo problemas complejos paso a paso) y un amplio conocimiento. Los usuarios han observado que GPT‑4 tiene un estilo de razonamiento muy pulido y confiable – usualmente sigue las instrucciones con cuidado y produce respuestas bien estructuradas y justificadas. Gemini 3, especialmente con su capacidad Deep Think, puede ser aún más analítico para problemas difíciles, realizando efectivamente un “proceso de pensamiento encadenado” interno para aumentar la precisión en preguntas complicadas[33][34]. Google ha demostrado que Gemini resuelve tareas elaboradas como crear simulaciones, escribir código complejo e incluso jugar juegos de estrategia razonando en múltiples pasos[73][74]. Una ventaja para Gemini es la actualidad de sus datos de entrenamiento – con conocimiento hasta 2024/2025, puede tener información más actualizada sobre eventos o investigaciones recientes, mientras que GPT‑4 (corte en 2023) a veces carece de hechos muy recientes.

Claude 2, aunque muy capaz, a menudo se describe como ligeramente menos “inteligente” o riguroso que GPT‑4 en razonamientos complejos. Su puntuación MMLU (78,5%) indica que no alcanza el mismo dominio a nivel de examen[47]. Dicho esto, Claude destaca en la comprensión y explicación del lenguaje natural – tiene un talento para producir explicaciones claras y similares a las humanas de su razonamiento. Anthropic entrenó a Claude con un formato de diálogo (la persona del “Asistente”), y tiende a articular su proceso de pensamiento más fácilmente que GPT‑4 (que por defecto da respuestas finales a menos que se le pida que explique los pasos). Para muchas tareas de sentido común o razonamiento cotidiano, Claude está a la par con GPT‑4. Pero en acertijos lógicos particularmente difíciles o preguntas altamente técnicas, GPT‑4 todavía tiene ventaja en precisión. Los usuarios también informan que Claude está más dispuesto a admitir incertidumbre o decir “No estoy seguro” cuando no está seguro (un diseño intencional para promover la honestidad)[71], mientras que GPT‑4 podría intentar dar una respuesta. Esto puede hacer que Claude se sienta más cauteloso o limitado a veces, pero también significa que podría alucinar hechos ligeramente menos.

Summary: GPT‑4 and Gemini 3 represent the state-of-the-art in general reasoning, with Gemini showing equal or slightly better performance on new benchmarks (thanks to advanced techniques and possibly more training data). Claude 2 is not far behind for many tasks and often provides very detailed reasoning in its answers, but it doesn’t quite reach the same benchmark highs. If your use case demands the absolute strongest reasoning on difficult problems (e.g. complex exams, tricky word problems), Gemini 3 or GPT‑4 would be the top choices, with Claude as a capable alternative that errs on the side of caution in its answers.

Coding and Software Assistance

Gemini 3 y GPT-4 de OpenAI son programadores excepcionalmente fuertes, y, notablemente, Claude 2 de Anthropic también ha demostrado ser un gran asistente de programación. En evaluaciones de codificación como HumanEval y programación competitiva, Gemini actualmente tiene una ligera ventaja (como se señala, 74% frente al 67% de GPT-4 en tasa de aprobación)[27][28]. Google ha demostrado que Gemini genera código interactivo complejo, por ejemplo, creando visualizaciones fractales, juegos de navegador o visualizaciones de datos desde cero, dados solo indicaciones de alto nivel[73][74]. Puede manejar bases de código muy grandes gracias a su contexto de un millón de tokens; un desarrollador podría literalmente pegar un repositorio completo o múltiples archivos fuente en Gemini y pedirle que refactorice el código o encuentre errores. Esto es transformador para los flujos de trabajo de desarrollo: Gemini puede “recordar” y utilizar el contexto de código de todo un proyecto durante su razonamiento. El contexto de GPT-4 alcanza un máximo de 128K (lo cual es suficiente para quizá ~100 archivos de código, dependiendo del tamaño)[56], y Claude 2.1 con 200K tokens podría manejar un poco más. Pero ninguno se acerca a la capacidad de Gemini para entender todo un código base.

En la asistencia de codificación diaria (como escribir funciones, explicar código o sugerir mejoras), los tres modelos funcionan bien. GPT‑4 es conocido por ser muy confiable en la generación de código correcto y sintácticamente válido en lenguajes como Python, JavaScript, etc. Fue el primer modelo integrado en GitHub Copilot (como el backend de Copilot X) y es popular entre los desarrolladores para tareas como escribir pruebas unitarias, convertir pseudocódigo a código y depurar. Las salidas de código de GPT‑4 pueden ser un poco más concisas y directas, mientras que Claude a menudo ofrece explicaciones muy detalladas junto con el código, lo cual algunos desarrolladores aprecian (es como programar en pareja con un ingeniero sénior conversador). En términos de capacidad, Claude 2 en realidad superó a GPT‑4 en algunos benchmarks de codificación (71% frente a 67% en HumanEval)[50][28], indicando que Anthropic hizo del codificado un enfoque en la actualización de entrenamiento de Claude. Los usuarios han notado que Claude es especialmente bueno para entender solicitudes ambiguas y completar detalles en el código (es menos probable que simplemente se niegue si el mensaje no está bien especificado; intenta adivinar la intención y producir algo funcional).

Ajuste fino y herramientas para codificación: OpenAI ofrece herramientas especializadas como el Code Interpreter (ahora llamado Análisis de Datos Avanzado) y tiene integraciones de plugins para codificación (por ejemplo, un plugin de terminal o un plugin de base de datos), que amplían la utilidad de codificación de GPT-4. Google no ha anunciado públicamente herramientas específicas de “ejecución de código” para Gemini, pero dado que Gemini está integrado en la nube de Google, uno puede imaginarlo siendo utilizado en cuadernos de Colab o conectado a un entorno de ejecución para probar código. Anthropic presentó recientemente una API de uso de herramientas en Claude 2.1 que le permite ejecutar funciones proporcionadas por desarrolladores, por ejemplo, se podría permitir que Claude ejecute una función de compilación o prueba en su código generado[61][75]. Esto es análogo a la llamada de funciones de OpenAI, permitiendo una especie de agente de codificación dinámica que puede probar sus propios resultados y corregir errores. Todos los modelos pueden beneficiarse de tales bucles de retroalimentación, pero actualmente dependen de la implementación por parte de los desarrolladores.

En resumen, los tres modelos son excelentes asistentes de codificación, pero el enorme contexto de Gemini 3 y su ligeramente superior referencia de codificación sugieren que puede abordar tareas de programación más grandes y complejas de una sola vez (por ejemplo, analizar miles de líneas de código juntas). GPT‑4 se ha demostrado ampliamente en la comunidad de desarrolladores con herramientas e integraciones, y Claude 2 es una fuerte alternativa, especialmente para aquellos que prefieren su estilo explicativo o necesitan el contexto de 200K para archivos de código grandes. En cuanto a precisión pura de codificación, Gemini 3 parece tener una ligera ventaja, con Claude 2 no muy lejos, y GPT‑4 sigue siendo muy formidable y probablemente el más probado en escenarios de codificación del mundo real.

Entrada/Salida Multimodal

Aquí es donde Gemini 3 realmente se diferencia. Gemini fue construido como un AI multimodal desde el primer día, mientras que GPT‑4 añadió capacidades de visión como una extensión, y Claude sigue siendo solo de texto hasta ahora.

Gemini 3: Acepta imágenes (una sola o incluso varias imágenes) como parte del aviso y puede entenderlas profundamente, no solo describiéndolas, sino analizando gráficos, leyendo diagramas, interpretando capturas de pantalla, etc. También puede trabajar con audio y video. Por ejemplo, se podría darle a Gemini un clip de audio y hacer preguntas sobre su contenido, o proporcionar un segmento de video (fotogramas o transcripción) y obtener un resumen o respuesta. Google ha mostrado a Gemini analizando películas mudas y datos visuales complejos[76]. Como salida, Gemini produce texto por defecto, pero también tiene la capacidad de generar imágenes a partir de avisos de texto (similar a DALL·E o Imagen) en su modo Gemini Image[6]. Esto significa que un usuario puede pedirle a Gemini que cree una obra de arte o edite una imagen dada (“haz que esta foto parezca una pintura”) todo dentro del mismo sistema de IA. Esta generación multimodal es un gran paso más allá de lo que GPT-4/Claude puede hacer de forma nativa. Además, Gemini puede trabajar con salida de video en ciertos contextos (por ejemplo, puede generar código para animaciones o posiblemente describir escenas de video, aunque la generación de fotogramas de video reales probablemente la maneje un modelo relacionado como Phenaki o Imagen Video). En resumen, la destreza multimodal de Gemini es de vanguardia; entiende y vincula de forma nativa diferentes modalidades. Por ejemplo, podría analizar una imagen y luego usar esa información en una cadena de razonamiento textual o tarea de generación de código, de manera fluida.
GPT‑4: Solo parcialmente multimodal. GPT‑4 (el modelo base) acepta imágenes como entrada; puedes darle una imagen y hacerle preguntas sobre ella. Esta es la función “Vision” de GPT-4 (que inicialmente estuvo disponible a través de una beta limitada en 2023). Es bastante potente: GPT-4 puede describir imágenes, identificar objetos, leer texto en imágenes y razonar sobre contenido visual. Por ejemplo, los usuarios han mostrado a GPT-4 Vision interpretando memes o analizando el contenido de una imagen de un refrigerador para sugerir recetas. Sin embargo, GPT‑4 no puede generar imágenes ni audio; sus salidas son puramente texto. Si le pides que dibuje una imagen, solo puede producir una descripción textual o arte ASCII en el mejor de los casos. OpenAI aborda la generación de imágenes a través de un modelo separado (DALL·E 3) que puede ser invocado, pero eso está fuera de GPT-4 en sí. Así que la capacidad multimodal de GPT‑4 es unidireccional (entrada de visión a salida de texto). Tampoco maneja directamente entrada de audio o video (el modelo Whisper de OpenAI hace conversión de voz a texto, pero, de nuevo, eso es separado y no está integrado en la interfaz conversacional de GPT-4 como un único canal de modalidad). GPT‑4 Turbo introdujo salida de voz para ChatGPT (texto a voz), pero eso no es el modelo generando audio; es un sistema TTS separado. En resumen, GPT‑4 es parcialmente multimodal (texto+visión), mientras que Gemini es totalmente multimodal (texto+visión+audio+video) en comprensión, y además Gemini puede realizar generación de contenido en múltiples modalidades.
Claude 2.1: Actualmente no admite entrada de imágenes o audio. Es puramente un modelo conversacional basado en texto. No puedes darle a Claude una imagen o pedirle que interprete una imagen (simplemente dirá que no puede ver imágenes). Anthropic se ha centrado en el texto y no anunció funciones de visión en Claude 2.1. Ha habido indicios de que podrían explorar lo multimodal en el futuro, pero en la actualidad Claude se queda atrás en este aspecto. Así que si tu tarea involucra imágenes u otros datos no textuales, Claude no es una opción, excepto convirtiendo esas entradas a texto (por ejemplo, transcribiendo audio y luego dándoselo a Claude).

En términos prácticos, las habilidades multimodales de Gemini 3 abren muchas posibilidades: podrías usarlo como un único agente de IA para analizar un PDF que contenga texto e imágenes (tablas, diagramas), o para responder preguntas sobre el contenido de un video, etc. Por ejemplo, Google demostró que en un nuevo benchmark multimodal (llamado MMMU), Gemini Ultra estableció un nuevo estado del arte con un 59.4%, mientras que modelos anteriores tuvieron dificultades[77][78]. La capacidad de mezclar modalidades en una sola solicitud también significa que puedes hacer cosas como: “Aquí hay una imagen de un gráfico: ¿qué tendencia muestra? Ahora redacta un informe (texto) sobre esta tendencia.” Gemini puede ingerir el gráfico y producir directamente el informe textual analizándolo. GPT-4 también podría analizar una imagen de un gráfico de manera similar, pero Claude no podría hacerlo en absoluto.

Conclusión: Para cualquier caso de uso que requiera comprensión visual o auditiva junto con el lenguaje, Gemini 3 es el modelo más capaz y flexible. La visión de GPT-4 es poderosa, pero Gemini cubre más tipos de datos y también puede generar contenido visual. Claude actualmente está limitado a tareas textuales. Por lo tanto, en una comparación multimodal, Gemini 3 gana indiscutiblemente con sus capacidades multisensoriales integrales, con GPT-4 en segundo lugar (solo visión) y Claude centrado en texto.

Ventana de Contexto y Eficiencia

Hemos mencionado las longitudes de contexto, pero vamos a reiterar y ampliar las consideraciones de eficiencia. La ventana de contexto se refiere a la cantidad de entrada (y salida generada) que el modelo puede considerar a la vez. Un contexto más amplio permite al modelo recordar conversaciones anteriores o documentos más extensos. Como se ha señalado:

Gemini 3: ~1 millón de tokens en la ventana de contexto[14]. Esto es dramáticamente más alto que otros. Significa que Gemini puede procesar textos muy largos (como libros enteros, documentos técnicos extensos o historiales masivos de prompts). Para las empresas, esto podría cambiar las reglas del juego: imagina alimentar una base de conocimiento corporativa completa o cientos de páginas de texto regulatorio al modelo de una sola vez. Gemini podría entonces responder preguntas o producir resúmenes basándose en cualquier parte de esa enorme entrada. Un contexto de 1M de tokens también permite un comportamiento agente complejo – Gemini podría generar internamente planes o código en un bloc de notas extenso si es necesario. La desventaja práctica es la memoria y la velocidad: procesar 1M de tokens de entrada es pesado. Google probablemente utiliza implementaciones eficientes (y MoE ayuda porque no todos los expertos ven todos los tokens). También informaron dos métricas en su informe técnico: un escenario de 128k tokens vs escenario de 1M tokens, indicando que son conscientes de que más allá de cierta longitud, el modelo podría usar una estrategia diferente (128k fue evaluado de manera “promediada”, 1M de manera “puntual”)[79][80]. En cualquier caso, para la mayoría de los usos no se alcanzará ese límite, pero proporciona un margen enorme.
Claude 2.1: 200k tokens en contexto[17]. Esto también es extremadamente alto, solo superado por Gemini. Anthropic lo duplicó de 100k a 200k con Claude 2.1, afirmando que era un contexto “líder en la industria” en ese momento[17]. 200k tokens son aproximadamente 150k palabras (alrededor de 500 páginas de texto). Anthropic mencionó específicamente casos de uso como alimentar informes financieros largos, bases de código completas o literatura extensa y que Claude los analice[81]. La advertencia es que aunque Claude puede ingerir tanto, podría ser lento (mencionan que puede tardar unos minutos en procesar prompts de longitud máxima)[18]. Además, cuesta más (el precio escala con los tokens). Están trabajando en optimizar esto. Pero desde el punto de vista de la disponibilidad, el modo completo de 200k de contexto de Claude 2.1 está accesible para desarrolladores (nivel Pro), lo cual es impresionante.
GPT‑4 / GPT‑4 Turbo: Inicialmente, GPT‑4 ofrecía modelos de 8k y 32k tokens. A finales de 2023, OpenAI anunció GPT‑4 Turbo con 128k de contexto, acercándolo al rango de Claude[16]. El modelo de 128k de contexto está actualmente en beta/vista previa para desarrolladores, pero se espera que pronto esté en producción. 128k tokens (~96k palabras) son aproximadamente 4× un contexto de 32k y suficiente para la mayoría de las tareas prácticas (aproximadamente 300 páginas de texto). OpenAI incluso realizó una demostración de GPT‑4 leyendo una novela completa (Emma de Jane Austen) y respondiendo preguntas, demostrando comprensión de contexto largo. Así que GPT‑4 ha cerrado significativamente la brecha en longitud de contexto. Aun así, es 1/8 del máximo teórico de Gemini y aproximadamente la mitad del máximo de Claude. Para entradas extremadamente grandes, GPT‑4 necesitaría estrategias de división, mientras que Claude o Gemini podrían manejarlo de una sola vez. OpenAI no ha mencionado planes más allá de 128k aún.

Eficiencia y latencia: Con contextos y modelos más grandes, la velocidad de inferencia se convierte en una preocupación. GPT‑4 en su forma base es conocido por ser más lento que GPT-3.5, a menudo tardando notablemente más para responder (especialmente a medida que aumenta la longitud del contexto). OpenAI abordó esto optimizando GPT‑4 Turbo para ser más rápido y económico: informaron que los tokens de entrada son 3× más baratos y los tokens de salida 2× más baratos para GPT‑4 Turbo en comparación con el GPT-4 original[16][67], lo que también implica algunas ganancias de velocidad o al menos eficiencia de costos. Muchos desarrolladores han observado que GPT‑4 Turbo responde ligeramente más rápido. Claude 2 tiende a ser bastante rápido para indicaciones cortas a medianas, a menudo más rápido que GPT‑4 (ya que Claude es algo más pequeño en tamaño y optimizado para un alto rendimiento). Para contextos largos, la latencia de Claude crece; al completo 200k, como se señaló, puede llevar minutos (lo cual es esperado: es una enorme cantidad de texto para procesar). El rendimiento de Gemini 3 en velocidad aún no ha sido medido directamente por externos, pero la afirmación de Google de que es “significativamente más rápido que modelos anteriores en TPUs”[82] sugiere que es eficiente. Además, Google proporciona variantes “Flash” más ligeras de Gemini, lo que significa que si la latencia es crítica, un desarrollador puede elegir Gemini Flash o Flash-Lite, que responden más rápidamente (a algún costo en precisión)[83][84]. En contraste, OpenAI y Anthropic también tienen la idea de modelos más pequeños: GPT-3.5 Turbo es una alternativa rápida para tareas más simples, y Claude Instant es el modelo rápido de Anthropic.

Otro aspecto más es la eficiencia en costos: Todos los proveedores cobran más por usar el contexto más grande. El GPT-4 de 128k de OpenAI será caro por llamada, y Claude de Anthropic con contexto de 100k/200k también cuesta más (ajustaron los precios en 2.1 para ser más favorables para el uso de contextos grandes[17][85]). Los precios de Google para Gemini a través de API muestran un gradiente: por ejemplo, Gemini 2.5 Pro (con >200k de contexto) tenía un costo de entrada de alrededor de $1.25 por 1M de tokens (o $2.50 en modo “pensamiento”)[35], mientras que el más pequeño Flash-Lite costaba $0.10 por 1M de tokens[35] – una gran diferencia. Esto indica que Google espera que solo los usuarios intensivos invoquen el contexto masivo a un alto precio, mientras que el uso cotidiano puede hacerse en modelos más económicos.

Conclusion on context/efficiency: If you need to work with very large documents or contexts, Gemini 3 is unmatched with its 1M token window – it can theoretically absorb entire books, multi-document collections, or hours of speech transcripts at once. Claude 2.1 comes in second with a very generous 200k window that in practice covers almost all use cases (beyond maybe entire libraries). GPT‑4’s 128k is also quite large now, though still trailing. In typical usage of a few thousand tokens, all models are reasonably fast, with GPT‑4 being the slowest but most precise, and Claude being quite speedy and Gemini likely optimized on Google’s backend (though exact speed comparisons are hard without public data). Google’s approach gives more flexibility (various model sizes, adjustable reasoning), whereas OpenAI and Anthropic focus on a simpler model lineup and rely on the user to pick higher or lower tiers (GPT-4 vs 3.5, Claude vs Claude Instant).

Developer Tools and Fine-Tuning

Each of these AI providers offers a different ecosystem for developers:

Google Gemini (a través de Vertex AI y AI Studio): Google ofrece Gemini a través de su plataforma en la nube (Vertex AI) y mediante una API (Google AI Studio)[86]. Los desarrolladores pueden utilizar Gemini en aplicaciones en Google Cloud e integrarlo en productos (por ejemplo, Google está integrando Gemini en aplicaciones de Workspace como Gmail, Docs, etc., a través de su Duet AI). Una oferta destacada es Gemma – una familia de modelos de código abierto (o open-weight) relacionados con Gemini[63]. Los modelos Gemma 3 (27B, 12B, 4B, etc.) son más pequeños, disponibles abiertamente y pueden ser ajustados por los desarrolladores con sus propios datos[64]. Estos modelos comparten algunas tecnologías con Gemini, proporcionando a la comunidad acceso a modelos de alta calidad sin necesidad de la API de Google. Para el ajuste fino del Gemini más grande (Ultra/Pro), Google no ha abierto eso a los clientes (presumiblemente lo ajustan internamente con RLHF y lo mantienen cerrado). Sin embargo, Google proporciona herramientas para ingeniería de prompts y grounding – por ejemplo, la plataforma Vertex AI permite la generación mejorada por recuperación, para que los desarrolladores puedan hacer que Gemini use sus datos privados a través de búsqueda vectorial en lugar de alterar los pesos del modelo. Google también enfatiza los kits de herramientas de “IA responsable”[87] para ayudar a los desarrolladores a probar y ajustar los prompts para mitigar la toxicidad o el sesgo al construir sobre Gemini. Otro aspecto único es el control de presupuesto de pensamiento mencionado – un desarrollador puede decidir programáticamente si una consulta dada debe ser manejada con “modo rápido” (razonamiento superficial) o “modo de pensamiento profundo” para mayor precisión[66]. Esto es una palanca novedosa para optimizar costos.
OpenAI GPT‑4: OpenAI ofrece GPT-4 a través de su API y en la interfaz de ChatGPT. Para los desarrolladores, OpenAI ha construido un rico ecosistema: llamada de funciones (permitiendo que GPT-4 produzca JSON y desencadene funciones externas)[88], el Assistants API (anunciado en DevDay) que ayuda a mantener el estado similar a un agente y el uso de herramientas, y marcos de plugins que permiten a GPT-4 acceder a herramientas externas (por ejemplo, navegación, bases de datos, ejecución de código). El ajuste fino de GPT-4 en sí no está generalmente disponible para todos todavía – OpenAI tenía una lista de espera para el ajuste fino de GPT-4 que está en etapas experimentales[89]. Han permitido el ajuste fino en GPT-3.5 Turbo. Así que por el momento, la mayoría de los desarrolladores usan GPT-4 de manera zero-shot o few-shot, posiblemente complementada por recuperación (la nueva API de recuperación de OpenAI ayuda a conectar GPT-4 a bases de datos vectoriales fácilmente). La plataforma de OpenAI es conocida por su facilidad de uso – existen muchas bibliotecas e integraciones. También proporcionan mensajes del sistema para dirigir el modelo (que Anthropic solo añadió más tarde, y la API de Google probablemente tiene construcciones similares). En resumen, las herramientas de OpenAI son bastante maduras con cosas como la llamada de funciones (que ahora tiene análogos en Gemini y Claude) y la gestión de conversaciones de múltiples turnos. Si un desarrollador quiere conectar rápidamente un modelo de IA a su aplicación, las API de OpenAI son sencillas y bien documentadas. La desventaja es que el modelo es una caja negra (pesos cerrados) y la personalización más allá del prompt y few-shot es limitada a menos que participes en el programa de ajuste fino.
Anthropic Claude 2/2.1: Anthropic ofrece Claude a través de una API (y una interfaz de chat en claude.ai). Tienen menos “características” anunciadas públicamente que OpenAI, pero a partir de Claude 2.1 introdujeron soporte para prompts de sistema (similar al mensaje del sistema de OpenAI, para establecer el comportamiento de antemano)[90] y la API de uso de herramientas en beta[61]. La función de uso de herramientas es esencialmente la respuesta de Anthropic a la llamada de funciones de OpenAI – los desarrolladores pueden definir herramientas (por ejemplo, una calculadora, una búsqueda web, consulta de bases de datos) y Claude puede decidir invocarlas durante una conversación[62]. Esto es una gran mejora, haciendo a Claude más extensible en aplicaciones (puede obtener información o realizar acciones en lugar de solo depender de sus datos de entrenamiento). Claude no tiene opciones de ajuste fino públicamente. Su alineación de “IA Constitucional” significa que está algo limitado a seguir ciertos principios, que no son directamente ajustables por los usuarios – aunque los prompts de sistema permiten cierta personalización de tono y estilo. Anthropic comercializa a Claude fuertemente para uso empresarial (tienen asociaciones con AWS, etc.), destacando su gran contexto para analizar documentos empresariales y sus características de seguridad. También tienen Claude Instant, una versión más rápida y económica (con menor calidad) que los desarrolladores pueden usar para tareas ligeras. La experiencia del desarrollador con Claude está mejorando constantemente: Anthropic lanzó recientemente un Workbench web para el desarrollo de prompts[91] y está trabajando en la paridad de documentación con OpenAI. Una cosa notable: muchos usuarios encuentran a Claude muy bueno en mantener el contexto conversacional en charlas largas. Puede introducir menos tangentes irrelevantes y es menos probable que rechace solicitudes inofensivas (debido a su diferente estrategia de alineación), lo cual algunos desarrolladores prefieren para chatbots orientados al usuario.

Integración con otros productos: Google está integrando Gemini en sus propios productos (Android tiene APIs para modelos Nano en el dispositivo[87], Chrome está obteniendo características basadas en Gemini, etc.), lo que significa que si estás en el ecosistema de Google, Gemini será accesible en muchos lugares. El modelo de OpenAI está integrado a través de asociaciones (por ejemplo, Bing Chat utiliza GPT-4, ciertas características de Office 365 usan OpenAI a través de Azure). Claude de Anthropic está integrado en menos productos para usuarios finales, pero está disponible en plataformas como Slack (app de Claude), y colaboran con proveedores como Quora (Poe usa Claude y GPT-4).

Comunidad y soporte para desarrolladores: OpenAI tiene la mayor cantidad de uso comunitario hasta ahora, dado el éxito de ChatGPT, por lo que GPT-4 podría tener la mayoría de los tutoriales, bibliotecas y ayuda comunitaria de terceros. Las relaciones con desarrolladores de Google para IA están creciendo con recursos en AI.Google.dev para Gemini[92], y Anthropic es un poco más nuevo en alcance, pero está expandiendo activamente la disponibilidad (recientemente abrieron claude.ai globalmente para usuarios gratuitos, lo que ayuda a los desarrolladores a familiarizarse).

En resumen, los desarrolladores tienen grandes opciones con los tres: Si deseas máximo control y posiblemente alojar tú mismo modelos más pequeños, el enfoque de Google con Gemma/Gemini es atractivo (modelos más pequeños abiertos + API poderosa para el modelo grande). Si buscas una API sencilla con muchas funciones listas para usar, GPT-4 de OpenAI es una opción fuerte. Si priorizas un contexto largo y un modelo más seguro desde el principio, Claude 2.1 de Anthropic es convincente. Ninguno de estos modelos es de código abierto en el nivel superior (excepto los Gemmas más pequeños de Google), por lo que en todos los casos dependes del proveedor para los modelos grandes. Pero la competencia ha llevado a que las características converjan: ahora los tres tienen alguna forma de API para el uso de herramientas, todos admiten instrucciones del sistema, todos ofrecen grandes contextos (100k+), y todos están dedicando esfuerzos a herramientas de seguridad y fiabilidad.

Seguridad y Alineación

Asegurar que los modelos se comporten de manera útil y no produzcan contenido dañino es un enfoque principal para las tres organizaciones, cada una tomando enfoques ligeramente diferentes:

Google Gemini (DeepMind): Google enfatiza “construir de manera responsable en la era de los agentes”[93]. DeepMind tiene un enfoque de larga data en la seguridad de la IA, y con Gemini realizaron las evaluaciones de seguridad más extensas de cualquier modelo de IA de Google hasta la fecha[68]. Según Google, Gemini fue probado por sesgos, toxicidad y escenarios de riesgo como el uso indebido de ciberseguridad y manipulación persuasiva[69]. Tienen equipos internos de red teams que intentaron vulnerar y utilizar de manera maliciosa para corregir las respuestas de Gemini. Google también incorpora barreras proactivas en el modelo y la API; por ejemplo, el modelo Gemini podría rechazar solicitudes que violen la política de contenido (similar a ChatGPT o Claude), especialmente dada su integración en productos orientados al usuario (no pueden permitirse generar contenido no permitido). Además, debido a que Gemini puede usar herramientas y producir código, es probable que Google tenga restricciones para evitar que haga algo peligroso si actúa de manera autónoma. También hay un aspecto de aprendizaje por refuerzo con retroalimentación humana (RLHF) similar a OpenAI: evaluadores humanos ajustaron las respuestas de Gemini para que sean útiles e inofensivas. Una investigación interesante de DeepMind fue sobre “Alineación Escalable a través de IA Constitucional” y otras técnicas: es posible que Google haya tomado prestadas algunas de esas ideas o al menos las haya estudiado (trabajos pasados de DeepMind sobre Sparrow, etc.). Sin embargo, Google no ha descrito públicamente el uso de un enfoque tipo constitución; es probable que hayan utilizado una mezcla de datos curados de alta calidad y retroalimentación humana. En la práctica, los primeros usuarios han encontrado que Gemini es educado y generalmente rechaza solicitudes inapropiadas, en línea con los Principios de IA de Google[68]. Podría ser un poco más permisivo que GPT‑4 en contenido límite, según algunas pruebas anecdóticas, pero generalmente se mantiene dentro de límites seguros. Google también lanzó un Marco de IA Segura (SAIF) y un Kit de Herramientas de IA Responsable[87] para desarrolladores que usan Gemini, para ayudar a identificar y mitigar problemas potenciales como datos sensibles en las indicaciones o salidas sesgadas.
OpenAI GPT‑4: La alineación de GPT-4 fue una gran parte de su desarrollo. OpenAI utilizó RLHF extensivamente, además de un refinamiento final con “optimización asistida por modelo” donde también utilizaron evaluadores de IA. También publicaron una Tarjeta del Sistema GPT-4 que detalla cómo probaron el uso indebido (por ejemplo, probando si GPT-4 podría dar instrucciones peligrosas, etc.). GPT-4 es generalmente considerado muy seguro y controlable – se niega a participar en solicitudes de violencia, odio, abuso sexual, comportamiento ilícito, etc., con los mensajes familiares de “Lo siento, no puedo ayudar con eso”. Sin embargo, ningún modelo es perfecto: ingenieros de indicaciones astutos y piratas informáticos han encontrado formas de eludir las restricciones ocasionalmente. OpenAI actualiza continuamente el modelo para cerrar estas brechas. La alineación de GPT‑4 a veces frustra a los usuarios (por ejemplo, podría rechazar solicitudes inofensivas debido a una sintonización conservadora, o disculparse en exceso), pero ha mejorado con el tiempo. El mensaje del sistema en la API de OpenAI permite a los desarrolladores insertar políticas organizacionales o el tono deseado que GPT-4 intentará seguir, lo que proporciona cierta flexibilidad en el tono y el papel. Por ejemplo, puedes decirle a GPT-4 que sea un asistente conciso o que adopte un cierto estilo, siempre que no entre en conflicto con las políticas principales. OpenAI también ofrece una opción llamada “API de Moderación de OpenAI” para preexaminar las entradas/salidas de los usuarios en busca de contenido no permitido. En términos de honestidad, GPT-4 es más factual que sus predecesores pero aún puede alucinar con confianza. OpenAI informó que GPT-4 tiene una tasa de alucinación casi un 40% menor en ciertas pruebas en comparación con GPT-3.5, pero aún a veces inventa referencias o código que parece correcto pero no lo es. Ese es un desafío abierto en todos los modelos.
Anthropic Claude 2/2.1: El enfoque de Anthropic es IA Constitucional (CAI) – le dan a la IA un conjunto de principios escritos (una “constitución”) y hacen que se autocrítica y revise sus respuestas para adherirse a esos principios. La idea es alinear los valores del modelo sin necesitar tanta retroalimentación humana en cada ejemplo. La constitución de Claude incluye cosas como “elegir la respuesta más útil e inofensiva” y cita ideales de fuentes como la Declaración de Derechos Humanos de la ONU. En términos prácticos, Claude es muy reacio a producir contenido dañino o sesgado – rechazará solicitudes elegantemente invocando principios (“Lo siento, pero no puedo ayudar con esa solicitud”). Los usuarios a menudo notan que Claude tiene un estilo de rechazo amigable y algo verboso, y trata de explicar su razonamiento. Con Claude 2.1, Anthropic apuntó específicamente a las alucinaciones y logró avances: informan una reducción de 2× en declaraciones falsas en comparación con Claude 2.0[70] y que Claude 2.1 a menudo admite incertidumbre en lugar de adivinar[71]. También lograron una reducción del 30% en respuestas incorrectas en tareas fácticas complicadas y una gran disminución en los casos donde Claude malinterpretaría la información de un documento[94][95]. Estos cambios son parte del ethos de Anthropic de crear una IA honesta e inofensiva. Debido a CAI, Claude a veces adopta una postura más neutral o no comprometida en temas controvertidos, y frecuentemente agrega advertencias como “solo soy una IA, pero…” que algunos usuarios encuentran cautelosas. Una posible desventaja es que históricamente Claude era más fácil de vulnerar con escenarios de juego de roles, aunque con 2.1 se ha vuelto más estricto. La introducción de indicaciones del sistema en 2.1 permite a los desarrolladores, en efecto, ajustar la “constitución” de Claude sobre la marcha (por ejemplo, podrías enfatizar que debería seguir la política de una empresa).

En cuanto a qué modelo es “más seguro,” es difícil de cuantificar sin contexto. Los tres son considerados de primer nivel en alineación para sus respectivos tiempos de lanzamiento. Anecdóticamente, Claude tiene la reputación de ser muy resistente a rechazos para contenido benigno – lo que significa que generalmente no se niega a menos que sea realmente necesario. GPT-4 a veces puede ser más cauteloso (por ejemplo, requiriendo una reformulación cuidadosa si una solicitud del usuario insinúa algo contra las políticas). La alineación de Gemini todavía está siendo observada por la comunidad; parece encontrar un equilibrio similar al de GPT-4 (firme en contenido no permitido, pero no demasiado ansioso por rechazar consultas neutrales). La experiencia de DeepMind en la seguridad del aprendizaje por refuerzo (mencionan investigación en “red-teaming” para persuasión, etc.[68]) probablemente contribuyó a un entrenamiento de seguridad robusto para Gemini. Además, dado que Gemini puede generar imágenes, Google tiene que asegurarse de que siga las reglas también allí (por ejemplo, no generar imágenes explícitas o con derechos de autor), añadiendo otra capa de seguridad a considerar.

Finalmente, las tres empresas están comprometidas con un perfeccionamiento continuo. Publican actualizaciones regularmente (GPT-4 de OpenAI se volvió más seguro con las actualizaciones de ChatGPT, Claude de Anthropic mejoró en la versión 2.1, y Google sin duda actualizará Gemini con retroalimentación). Para un desarrollador u organización, Claude podría atraer si la seguridad es la prioridad absoluta, dado su doble enfoque en la inocuidad y la honestidad. GPT-4 es un segundo cercano, con mucho escrutinio y muchas características de seguridad (además del respaldo de los estándares de cumplimiento y monitoreo de OpenAI). Gemini probablemente también sea muy seguro (Google tiene mucho en juego para no producir resultados dañinos a través de sus servicios); ofrece nuevas capacidades como la generación de imágenes, que están regidas por políticas separadas (por ejemplo, no producirá imágenes violentas o para adultos, presumiblemente de manera similar a cómo se filtró Imagen).

En resumen, los tres modelos están fuertemente alineados y son relativamente seguros para uso general, con algunas diferencias filosóficas: OpenAI y Google utilizan RLHF con retroalimentación humana principalmente (más algo de retroalimentación de IA), mientras que Anthropic confía más en la autorregulación de la IA a través de una constitución. Los usuarios podrían encontrar las respuestas de GPT-4 y Gemini un poco más concisas en las negativas, mientras que Claude podría ofrecer un mini-ensayo más cortés debido a sus principios. En cuanto a la precisión factual, GPT-4 y Gemini tienen ligeras ventajas en los benchmarks, pero las mejoras de Claude 2.1 han reducido la brecha en la disminución de alucinaciones[70][94]. La mejor práctica sigue siendo implementar verificaciones y no confiar ciegamente en la salida de un solo modelo para aplicaciones críticas.

Conclusión

Gemini 3 de Google, GPT‑4 (Turbo) de OpenAI y Claude 2.1 de Anthropic representan la vanguardia de los modelos de IA en 2025. Gemini 3 surge como un formidable retador para GPT‑4, con un rendimiento de última generación en muchas áreas, más modalidades soportadas y una longitud de contexto sin precedentes que permite casos de uso completamente nuevos. GPT‑4 sigue siendo un estándar de oro por su fiabilidad, con un excelente razonamiento y un amplio ecosistema de desarrolladores, ahora reforzado por entrada de visión y un contexto de 128K. Claude 2.1 ofrece una mezcla convincente de capacidades: habilidades muy fuertes en lenguaje y codificación, la ventana de contexto accesible más grande (200K) y un diseño enfocado en la seguridad que atrae a las empresas.

Elegir entre ellos depende de la aplicación: si necesitas comprensión multimodal o generación de imágenes integrada con texto, Gemini 3 es el claro ganador. Si necesitas el mejor modelo de texto analítico con muchas integraciones y no te importa los límites de tasa, GPT‑4 es una opción probada. Si necesitas analizar documentos largos o quieres un modelo afinado para ser altamente transparente y menos propenso a alucinar, Claude 2.1 es excelente.

Una cosa es cierta: la competencia entre estos modelos está impulsando rápidos avances. Los tres están mejorando continuamente y las diferencias pueden reducirse con cada actualización. Por ahora, hemos detallado sus distinciones en arquitectura, capacidad de razonamiento, habilidad de codificación, características multimodales, velocidad, manejo de contexto, herramientas para desarrolladores y alineación. Al aprovechar puntos de referencia y fuentes creíbles, esperamos que esta comparación exhaustiva ayude a los desarrolladores y entusiastas de la tecnología a entender dónde se encuentran estos modelos de IA de vanguardia en relación entre sí[72][27][96].

Títulos de Blog Optimizados para SEO Recomendados

Finalmente, si estás considerando escribir un post en este tema, aquí tienes algunas ideas de títulos amigables para SEO que apuntan a palabras clave relevantes y atraen el interés tanto de desarrolladores como de lectores generales de tecnología:

「Google Gemini 3 vs OpenAI GPT-4 vs Anthropic Claude 2: El Gran Desafío de Modelos de IA (2025)」 – Un título llamativo que destaca la comparación cara a cara y el año actual, ideal para atraer a quienes buscan comparaciones de estos modelos de IA.
「Gemini 3 vs GPT-4 vs Claude 2 – ¿Qué Modelo de IA de Nueva Generación Lidera en Programación, Razonamiento y Multimodalidad?」 – Enfatiza puntos clave de comparación (programación, razonamiento, multimodalidad) y utiliza los nombres de los modelos para SEO, atrayendo a desarrolladores que evalúan fortalezas técnicas.
「Gemini 3 de Google vs GPT-4 de OpenAI: Resultados de Referencia y Diferencias Clave en 2025」 – Se centra en los benchmarks y diferencias, usando nombres de organizaciones (Google, OpenAI) junto con los nombres de los modelos para incluir palabras clave de alto valor.

Cada uno de estos títulos incluye términos de búsqueda populares (Gemini 3, GPT-4, Claude 2, comparación de modelos de IA) y promete un análisis claro, lo cual debería ayudar a posicionarse bien y atraer a lectores interesados en comparaciones y capacidades de modelos de IA.

Fuentes: La información en esta comparación está respaldada por fuentes oficiales: los anuncios de Google y el informe técnico de Gemini[72][1], la documentación de GPT-4 de OpenAI[16], la tarjeta de modelo de Claude de Anthropic y las notas de actualización[50][17], entre otras investigaciones citadas y resultados de referencia a lo largo de este artículo. Todos los puntos de referencia y afirmaciones han sido citados de fuentes creíbles para su verificación.

[1] [2] [11] [14] [15] [46] storage.googleapis.com

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_v2_5_report.pdf

[3] [4] [5] [7] [8] [20] [24] [29] [30] [39] [40] [41] [49] [52] [68] [69] [72] [77] [78] [82] Presentamos Gemini: el modelo de IA más capaz de Google hasta ahora