Gemini 3 Pro: Una inmersión profunda en el modelo de IA más avanzado de Google

Autor: Boxu Li

Capacidades de IA multimodal nativas

Gemini 3 Pro fue diseñado como una IA multimodal desde el primer día, lo que significa que puede procesar y combinar sin problemas texto, imágenes, audio, video e incluso código dentro de un solo modeloblog.google. Google promociona Gemini 3 Pro como “el mejor modelo del mundo para la comprensión multimodal”, superando a su predecesor en todos los principales puntos de referencia de IAmacrumors.com. A diferencia de los sistemas de IA anteriores que unían módulos separados para diferentes medios, la arquitectura de Gemini es nativamente multimodal: fue preentrenada simultáneamente en múltiples tipos de datos, lo que le permite razonar sobre entradas complejas de manera más fluida que los modelos ensambladosblog.google. En términos prácticos, esto significa que puede, por ejemplo, descifrar una receta familiar escrita a mano y transformarla en un libro de cocina digital formateado, o incluso analizar un video de tu partido deportivo para ofrecer consejos de entrenamiento sobre dónde mejorarblog.google. Con su avanzada visión y comprensión espacial combinada con una ventana de contexto expansiva de 1 millón de tokens, Gemini 3 Pro puede ingerir y dar sentido a vastas entradas multimodales a la vez, entregando resultados más ricos y conscientes del contexto más allá de lo que los modelos solo de texto podrían lograrblog.google.

Razonamiento de Vanguardia y Rendimiento de Referencia

Aunque las hazañas multimodales de Gemini 3 Pro son impresionantes, su ventaja más profunda radica en el poder de razonamiento puro en lógica, matemáticas, programación y resolución de problemas en general. El último modelo insignia de Google fue diseñado como un “modelo pensante”, utilizando técnicas mejoradas de cadena de pensamiento para abordar tareas complejas[1][2]. El resultado es un salto masivo en la capacidad de razonamiento que es evidente en rigurosos puntos de referencia. De hecho, Google informa que Gemini 3 Pro ofrece respuestas con un nuevo nivel de profundidad y matiz – analizando problemas paso a paso y manejando indicaciones difíciles con mínima orientación humana[3]. Como observador de los avances de la IA durante 20 años, encuentro que este salto evolutivo en razonamiento es similar a pasar de un estudiante dotado a un verdadero asistente experto. Ya no se trata solo de responder trivia o analizar texto, sino de resolver problemas novedosos y multifacéticos de maneras que los modelos anteriores simplemente no podían.

Rendimiento de referencia de Gemini 3 Pro frente a GPT-5.1 de OpenAI y el último modelo Claude de Anthropic en pruebas clave de razonamiento (más alto es mejor). Tanto los modelos más recientes de Google como de OpenAI alcanzan puntuaciones casi expertas en pruebas académicas, con Gemini 3 Pro manteniendo una ligera ventaja en razonamiento complejo y matemáticas[4][5]. Las tareas de codificación siguen siendo más desafiantes, donde incluso los mejores modelos rondan el ~75–80% de precisión[6]. Fuentes de datos de referencia: Google DeepMind, OpenAI, Anthropic.

En pruebas de conocimiento amplio y lógica como MMLU (Comprensión del Lenguaje Multitarea Masiva), Gemini ya ha logrado resultados históricos. El modelo anterior Gemini Ultra fue el primero en superar el nivel de experto humano en MMLU, obteniendo un 90.0% en 57 materias (GPT-4, en comparación, obtuvo ~86.4%)[4]. En la práctica, eso significa responder preguntas a nivel universitario en áreas desde la historia hasta la biología con una precisión sin precedentes. El último modelo GPT-5.1 de OpenAI (como se ve en el ChatGPT Pro de hoy) también se ha acercado a este hito: con instrucciones avanzadas, los modelos GPT han llegado a los altos 80 en MMLU[7]. Según todas las cuentas, Gemini 3 Pro y GPT-5.1 ahora rinden casi a la par en MMLU, igualando o superando ligeramente los promedios de los examinadores humanos. El más reciente Claude de Anthropic, aunque mejorado respecto a versiones anteriores, aún queda ligeramente rezagado en este ámbito (Claude 2 obtuvo ~76% en MMLU, y se informa que el último Claude 4 ha subido al rango del 80+%). En resumen, en razonamiento de conocimiento general, los tres gigantes de la IA están operando a un nivel muy alto, pero Gemini de Google tiene una ventaja delgada pero notable en precisión en este punto de referencia de "inteligencia de libro"[4].

Último Examen de la Humanidad (HLE): Una prueba amplia de conocimiento y razonamiento. La puntuación de ~37.5% de Gemini 3 Pro sin herramientas establece un récord, superando a GPT-5.1 (≈26–27%) y dejando muy atrás a Claude 4.5 (bajo porcentaje de adolescentes)medium.com techcrunch.com. Con el uso integrado de herramientas (búsqueda/ejecución de código), Gemini llega aún más alto (45.8%)deepmind.google, destacando su capacidad de razonar a través de preguntas extremadamente desafiantes.
MMLU (Comprensión Multitarea Masiva del Lenguaje): Este punto de referencia académico abarca 57 materias. Gemini 3 Pro supera a GPT-5.1 con aproximadamente un 91.8% de precisión frente al 91.0% de GPT-5.1deepmind.google. Esencialmente, ambos modelos están al nivel estimado de expertos humanos aquí, pero Gemini mantiene una ligera ventaja, y ambos superan notablemente a Claude 4.5 (~89%).
GSM8K (Problemas Matemáticos de Palabras): En desafíos matemáticos de nivel escolar, Gemini ha esencialmente resuelto el punto de referencia. El modelo anterior Gemini Ultra ya alcanzó un 94.4% en GSM8K (pocos ejemplos), superando el ~90% de GPT-4addepto.com addepto.com. Con el razonamiento mejorado de Gemini 3 Pro (y la capacidad de usar herramientas de Python cuando se permite), es seguro decir que estas preguntas de aritmética y álgebra no presentan mucha dificultad. Incluso en nuevos problemas matemáticos de nivel Olimpiada (por ejemplo, el conjunto MathArena Apex), Gemini 3 obtiene un 23.4% – órdenes de magnitud por encima de GPT-5.1 o Claude, que apenas registran (~1–2%)medium.com.
Big-Bench Hard (BBH): Una colección de tareas de razonamiento especialmente desafiantes del conjunto BIG-Bench. Gemini 3 Pro continúa la casi paridad que su predecesor tenía con GPT en estas tareas: pruebas anteriores mostraron que Gemini (Ultra) estaba en 83.6% frente al 83.1% de GPT-4addepto.com. Con GPT-5.1, ambos probablemente están en un rango similar de altos 80s, esencialmente igualándose al resolver estos difíciles acertijos. En otras palabras, BBH ya no es un diferenciador, es una base que modelos superiores como Gemini y GPT ahora manejan con destreza comparable.
DROP (Razonamiento Discreto sobre Párrafos): Un punto de referencia de comprensión de lectura que se centra en el razonamiento lógico (por ejemplo, cálculos numéricos o comparaciones de fechas dentro del texto). Gemini mantiene consistentemente una ligera ventaja aquí. Por ejemplo, una comparación anterior tenía a Gemini con ~82.4% frente a GPT con ~80.9% en DROPaddepto.com. Una diferencia de ~1.5% puede parecer pequeña, pero a estos altos niveles indica la habilidad de Gemini para extraer y manipular información del texto con un poco más de precisión. En la práctica, ambos han superado con creces a los modelos anteriores, pero Gemini 3 Pro se basa en esa base con incluso menos errores en tareas como leer y razonar respuestas a partir de párrafos.
HumanEval (Generación de Código): En cuanto a pruebas de codificación pura (escribir soluciones correctas a problemas de programación), todos los modelos de alto nivel ahora están agrupados estrechamente. Gemini 3 Pro, GPT-5.1 y Claude 4.x resuelven una gran mayoría de los problemas estándar de HumanEval, aproximadamente más del 75% cada uno, lo que es una mejora dramática sobre generaciones pasadasmedium.com. (Para contexto, la versión anterior de Gemini Ultra obtuvo 74.4% frente al 67.0% de GPT-4 en HumanEvaladdepto.com.) En resumen, los puntos de referencia de codificación simples están casi saturados. Sin embargo, Gemini 3 brilla cuando las tareas de codificación se vuelven más complejas y agentivas. En un entorno de concurso estilo Codeforces, Gemini 3 Pro logra un Elo ~2439, superando cómodamente a GPT-5.1 (~2240) y dejando muy atrás el intento de Claudemedium.com. De manera similar, en puntos de referencia de codificación "agentivos" que requieren usar un terminal o coordinar herramientas, las tasas de éxito de Gemini son notablemente más altas (por ejemplo, 54.2% en un desafío de codificación basado en shell frente a 47.6% para GPT-5.1)deepmind.google medium.com. Esto sugiere que más allá de escribir código, Gemini 3 es mejor en razonar a través de tareas de codificación: planificar, ejecutar e iterar, no solo regurgitar soluciones.

Funciones de codificación avanzadas e integración para desarrolladores

Gemini 3 Pro está diseñado para potenciar los flujos de trabajo de los desarrolladores con capacidades de codificación de vanguardia e integración profunda en herramientas populares. Este modelo supera a sus predecesores en los benchmarks de codificación, dominando tareas de programación complejas y flujos de trabajo similares a los de un agente, más allá de lo que Gemini 2.5 Pro podía manejar[1][2]. Por ejemplo, Gemini 3 Pro obtiene 54.2% en Terminal-Bench 2.0, una prueba de la capacidad de un modelo para usar un terminal de computadora, superando significativamente a modelos anteriores e incluso superando a otras IAs de primer nivel en esta métrica[3][4]. Esto se traduce en un potente asistente de codificación que no solo autocompleta líneas, sino que también puede seguir instrucciones complejas, manipular entornos de desarrollo y gestionar tareas de codificación de varios pasos de manera autónoma.

La integración con herramientas de desarrollo es un pilar fundamental del diseño de Gemini 3. Google ha puesto el modelo a disposición a través de la API de Gemini en Google AI Studio y Vertex AI, permitiendo a los equipos integrarlo fácilmente en sus propias aplicaciones o flujos de trabajo[2][5]. También está integrado directamente en muchos IDEs y servicios en la nube que los desarrolladores utilizan a diario. Por ejemplo, las extensiones Gemini Code Assist llevan la asistencia de IA de Gemini a VS Code, JetBrains IDEs y Android Studio sin costo alguno[6][7]. Dentro de estos IDEs, puedes obtener autocompletado de código inteligente, generar funciones o módulos completos a partir de un comentario e incluso chatear con la IA sobre tus archivos abiertos. De manera impresionante, Gemini Code Assist puede citar la documentación relevante o fragmentos de código fuente en los que se basó, ayudando a los desarrolladores a confiar y verificar las sugerencias[8][9]. La enorme ventana de contexto del modelo (hasta 1 millón de tokens) significa que puede ingerir y comprender grandes bases de código o múltiples archivos simultáneamente, manteniendo la conciencia del contexto de tu proyecto mientras proporciona ayuda[10][11]. Este es un salto en capacidad, similar a tener un par de programación de IA que ha leído todo tu repositorio y toda la documentación.

Más allá de los complementos para IDE, Gemini 3 Pro se extiende a otras plataformas de desarrollo. En Google Colab Enterprise, por ejemplo, potencia las funciones de “Ayúdame a codificar”: los usuarios pueden pedirle a Gemini que complete celdas de código, explique qué hace un fragmento de código, o incluso genere nuevo código para análisis de datos dentro de los cuadernos[12][13]. De manera similar, el modelo está integrado en los servicios en la nube de Google; los desarrolladores en Vertex AI pueden llamar a Gemini 3 a través de API para automatizar tareas como la generación o refactorización de código en sus flujos de trabajo en la nube[14]. Esta amplia presencia refleja el alcance de herramientas como GitHub Copilot, pero va más allá: mientras que Copilot (respaldado por modelos de OpenAI) se centra principalmente en sugerencias de código en editores, Gemini 3 está disponible en todo el ecosistema de Google (desde Android Studio hasta Cloud) y está diseñado no solo para sugerir código, sino también para ejecutar comandos y orquestar tareas. Por ejemplo, Gemini CLI lleva el modelo al terminal: puedes conversar con el CLI para generar código, ejecutar comandos de shell e incluso crear estructuras completas de aplicaciones desde un aviso[15][16]. Google informa que la codificación agentica de Gemini 3 le permite tomar un objetivo de alto nivel, crear un plan detallado y generar un proyecto de múltiples archivos, no solo un archivo único, todo en una sola vez[16][17]. Esta capacidad, denominada “codificación por vibración,” significa que el lenguaje natural es la única sintaxis que necesitas para construir software[18]. Por ejemplo, con un solo aviso descriptivo, un desarrollador vio a Gemini producir una aplicación web 3D completa con Three.js, manejando todo desde la configuración de bibliotecas gráficas hasta la escritura del HTML/JS e incluso incluyendo controles interactivos[19][20]. Tales hazañas demuestran que Gemini no solo completa líneas de código, sino que traduce ideas abstractas en prototipos funcionales.

Otra integración clave es el modo Build de Google AI Studio, que es esencialmente un espacio para el desarrollo rápido de aplicaciones usando Gemini. Aquí, puedes esbozar una idea (incluso con un dibujo en una servilleta o notas de voz) y dejar que Gemini 3 Pro genere una aplicación completa y funcional[21]. La comprensión avanzada del modelo tanto de diseño como de código le permite crear elementos de UI, lógica de backend e incluso características de IA según sea necesario. En una demostración, un usuario proporcionó un concepto básico para un juego de estilo retro y Gemini construyó el juego en un solo comando[21]. Esto demuestra cómo Gemini 3 reduce la barrera del concepto al código, automatizando el trabajo repetitivo y pesado para que los desarrolladores puedan centrarse en la creatividad de alto nivel. Todas estas integraciones – complementos de IDE, Colab, Cloud, CLI y Studio – ilustran la profunda integración con desarrolladores de Gemini 3 Pro. Está diseñado para “encontrarte donde estés” adaptándose a los flujos de trabajo y herramientas existentes[22][14]. Ya sea que estés codificando en un IDE, trabajando en un cuaderno Jupyter o gestionando infraestructura en la nube, las capacidades de Gemini están al alcance de tu mano. Esta ubicuidad, combinada con ofertas amigables para empresas (como integración con Vertex AI con seguridad y cumplimiento), señala el esfuerzo de Google por hacer de Gemini 3 un copiloto de código universal para desarrolladores. En resumen, Gemini 3 Pro ofrece características avanzadas de codificación – desde autocompletado inteligente hasta generación de aplicaciones en un solo paso – e integra todo esto de manera fluida en el conjunto de herramientas para desarrolladores, marcando un nuevo nivel de desarrollo de software asistido por IA[23][24].

Habilidades Agenciales y Planificación a Largo Plazo

Uno de los avances más destacados en el Gemini 3 Pro es su capacidad agencial: esencialmente, el modelo puede actuar como un agente autónomo que planifica y ejecuta tareas, en lugar de solo responder a indicaciones. Esto significa que Gemini puede usar herramientas, navegar por sistemas y realizar operaciones de múltiples pasos por sí mismo cuando se le indica, una capacidad que Google ha estado mejorando constantemente desde las versiones anteriores de Gemini[25][26]. En pruebas de referencia y en la práctica, Gemini 3 muestra una notable competencia en estas tareas de múltiples pasos y largo alcance. Logró un 54.2% en Terminal-Bench 2.0, el más alto de cualquier modelo, lo que indica una habilidad de primera clase para usar un terminal de computadora para resolver problemas (por ejemplo, emitir comandos, gestionar archivos, etc.)[3][4]. Esto sugiere que Gemini no solo es teóricamente agencial, sino que ha demostrado empíricamente que puede manejar el uso de herramientas del mundo real mejor que sus competidores. Otro indicador, Vending-Bench 2, evalúa la toma de decisiones a largo plazo (simulando un agente que gana “valor neto” a través de interacciones prolongadas); aquí Gemini 3 superó dramáticamente a otros modelos por un amplio margen[27]. En términos prácticos, estos puntajes se traducen en una IA que puede llevar a cabo secuencias complejas de acciones con mínima supervisión: un gran paso hacia “asistentes” de IA confiables que pueden asumir partes más grandes del trabajo.

Google está aprovechando activamente estas capacidades con nuevas plataformas como Google Antigravity, creada específicamente para mostrar y aprovechar el poder agente de Gemini [28]. Antigravity se describe como una “plataforma de desarrollo agentic” donde los desarrolladores operan a un alto nivel (como arquitectos) mientras múltiples agentes impulsados por Gemini manejan los detalles en un IDE, terminal y navegador [29]. En este entorno, podrías delegar una tarea como “crear una nueva función y desplegarla” a la IA, y los agentes de Gemini planificarán el trabajo de manera colaborativa, escribirán el código en el editor, ejecutarán pruebas/comandos en el terminal e incluso obtendrán información de la web según sea necesario, todo mientras te mantienen actualizado con su progreso [30]. Esta es una evolución significativa del concepto de “programador en pareja de IA” hacia algo más autónomo. Los agentes comunican su plan y resultados a través de artefactos (como diferencias de código, registros o resúmenes), para que estés al tanto y puedas dar retroalimentación [31]. Esencialmente, el marco agentic de Gemini 3 le permite no solo generar código, sino también ejecutar y verificar ese código en un ciclo, y ajustar su plan en consecuencia, como un desarrollador junior que puede ejecutar y probar su trabajo y luego corregir errores por sí mismo.

Estas capacidades de planificación agente invitan a la comparación con otros marcos autónomos de IA que han surgido recientemente. AutoGPT, por ejemplo, fue un experimento temprano en encadenar el razonamiento de GPT-4 para lograr objetivos definidos por el usuario con mínima intervención humana. Sigue un ciclo de planificar → actuar → evaluar → refinar, utilizando iterativamente herramientas como la navegación web o la ejecución de código para alcanzar sus objetivos[32][33]. Los usuarios de AutoGPT observaron tanto su promesa como sus limitaciones: puede descomponer autónomamente problemas complejos y utilizar herramientas, pero a menudo se queda atascado, no puede aprender más allá de una sesión y puede ser ineficiente (a menudo repitiendo costosas llamadas a GPT-4 sin memoria de ejecuciones anteriores)[34]. El enfoque de Gemini 3 Pro para tareas de largo horizonte parece más robusto, ayudado por su enorme ventana de contexto e integraciones estructuradas de herramientas. Puede preservar “pensamientos” a lo largo de una sesión muy extendida (incluso hasta 1 millón de tokens de contexto), lo que significa que retiene la memoria de lo que sucedió en pasos anteriores y puede construir sobre ello[35][36]. Esto mitiga una debilidad observada en sistemas como el AutoGPT temprano, donde el contexto limitado obligaba al agente a olvidar o repetir trabajo. Además, la API de Gemini admite salidas estructuradas y llamadas a funciones, por lo que los desarrolladores pueden definir herramientas para que el modelo las use (como una búsqueda web o un compilador de código) y hacer que el modelo produzca un JSON con el plan o resultado[37][38]. Este diseño hace que su autonomía sea más controlable y confiable: en lugar de la naturaleza algo “abierta” de AutoGPT, el modo agente de Gemini puede ser guiado por definiciones de herramientas e incluso “firmas de pensamiento” que aseguran que está razonando de manera rastreable[5].

Otra comparación notable es Devin, un agente de software de IA presentado por una startup (Cognition) como “el primer ingeniero de software de IA”. Devin fue creado explícitamente para el razonamiento a largo plazo en la programación: puede planificar y ejecutar miles de decisiones para completar un proyecto de programación, recordando el contexto en cada paso y aprendiendo de los errores[39]. Al igual que Gemini, Devin está equipado con herramientas como una terminal, un editor de código y un navegador en un entorno aislado, por lo que puede realmente ejecutar código, navegar por la documentación y modificar archivos de forma autónoma[40]. Los primeros resultados fueron impresionantes: Devin logró resolver de forma autónoma alrededor del 13.9% de problemas reales de GitHub en un benchmark (SWE-bench) de principio a fin, frente al ~2% de modelos anteriores que requerían mucha más orientación[41]. Esto muestra cómo la planificación a largo plazo y el uso de herramientas pueden mejorar drásticamente lo que la IA puede hacer en la ingeniería de software. Gemini 3 Pro opera en el mismo espacio innovador que Devin: de hecho, los resultados de benchmark de Google incluyen una métrica (SWE-Bench Verified) donde Gemini 3 también destaca, indicando que puede abordar correcciones de errores complejas o solicitudes de funciones con mínimas pistas[42]. La diferencia es que las habilidades agenticas de Gemini están integradas en el ecosistema más amplio de Google (Antigravity, Code Assist, etc.), lo que potencialmente le da más exposición y pruebas en el mundo real a gran escala. También vale la pena notar que la planificación agentica de Gemini 3 no se limita a la programación: su mejorado razonamiento espacial y comprensión multimodal significan que podría impulsar agentes en dominios como la robótica o la automatización de interfaces de usuario. Por ejemplo, Google destaca cómo Gemini puede interpretar las acciones de la GUI de un usuario o los diseños de pantalla, lo que puede permitir que un agente controle una interfaz de usuario de computadora de manera inteligente (imagina una IA que pueda usar tu interfaz gráfica como lo haría un humano). Esto sugiere que Gemini es un cerebro agentico generalista, mientras que muchos agentes anteriores (AutoGPT, Devin) estaban enfocados en entornos basados en texto o código.

Disponibilidad y Cómo Empezar con Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro es el modelo de IA más reciente y avanzado de Google, representando un gran avance en capacidad. Combina todas las fortalezas de los modelos Gemini anteriores (comprensión multimodal, razonamiento avanzado y uso de herramientas) en un sistema poderoso[1]. En términos prácticos, Gemini 3 Pro puede manejar tareas complejas en texto, imágenes, código y más, dando vida a "cualquier idea" con razonamiento de vanguardia[1][2]. A continuación, cubriremos cómo los usuarios generales pueden acceder a Gemini 3 Pro a través del ecosistema de Google, y proporcionaremos una guía paso a paso para desarrolladores para empezar a trabajar con él. ¡Vamos a sumergirnos!

Acceso a Gemini 3 Pro en el Ecosistema de Google (Usuarios Generales)

Google ha integrado Gemini 3 Pro en todo su ecosistema, haciéndolo ampliamente disponible para los usuarios a través de la app Gemini (anteriormente Bard), en dispositivos Android y dentro de apps de Google Workspace. Aquí te explicamos cómo empezar en cada área:

Usando la App Google Gemini (anteriormente Bard)

Google Bard ha evolucionado en la app Gemini, la interfaz principal para chatear con Gemini 3 Pro. La app Gemini está disponible como servicio web y aplicación móvil:

Acceso web: Visita el sitio web de la aplicación Gemini (por ejemplo, gemini.google.com) en tu navegador. Inicia sesión con tu cuenta de Google si se te solicita. Serás recibido con una interfaz de chat similar a la de Bard, donde puedes escribir tus preguntas o indicaciones.
Aplicación móvil: En Android, Google lanzó una aplicación dedicada de Gemini que reemplazó al antiguo Asistente en los dispositivos actualizados[3]. Asegúrate de tener la última versión de la aplicación de Google o de Gemini instalada (en Android, puede ser necesario unirse al programa beta/Labs de la aplicación de Google para obtener la aplicación Gemini). En iOS, Gemini está integrado en la aplicación de Google[3], por lo que usar la aplicación de Google proporciona acceso. Inicia la aplicación para comenzar una conversación con Gemini.
Seleccionar Gemini 3 Pro (“Modo Pensante”): Por defecto, la aplicación Gemini usará el modelo estándar de Google, pero puedes activar Gemini 3 Pro para un razonamiento más profundo. En la interfaz de chat, busca un selector de modo de modelo o un icono de configuración. Cambia al modo etiquetado como “Pensante” para activar Gemini 3 Pro[4]. (Google utiliza etiquetas como Rápido, Equilibrado, Pensante para denotar diferentes velocidades vs. profundidad de razonamiento – Pensante activa el modelo más potente Gemini 3 Pro). Una vez seleccionado, simplemente ingresa tu consulta y Gemini 3 Pro responderá.
Límites de uso: Gemini 3 Pro está disponible para todos los usuarios desde su lanzamiento, por lo que no necesitas necesariamente un plan de pago para probarlo[4]. Sin embargo, los usuarios gratuitos pueden tener límites más estrictos en el número de indicaciones o la longitud de las conversaciones. Google ofrece niveles de suscripción de IA (Google AI “Plus”, “Pro” y “Ultra”) que proporcionan límites de uso más altos y acceso anticipado a ciertas funciones[4]. Por ejemplo, los suscriptores pueden realizar chats más largos o consultas más frecuentes antes de alcanzar los límites. Sin embargo, para comenzar, el acceso gratuito debería ser suficiente para explorar las capacidades de Gemini 3.

Ejemplo: La interfaz de la aplicación Gemini en Android, mostrando un mensaje de conversación y opciones para funciones avanzadas. Aquí, el usuario ha seleccionado el modo “Pensando” (arriba a la derecha) para aprovechar Gemini 3 Pro, y una herramienta de agente está habilitada para una tarea autónoma. La aplicación Gemini saluda al usuario por su nombre y está lista para ayudar con consultas o tareas de varios pasos.[4][3]

Consejo: También puedes usar entrada de voz o imágenes en tus mensajes: Gemini 3 es multimodal. Por ejemplo, podrías pedirle a Gemini que analice una foto o responda una pregunta sobre una captura de pantalla. Simplemente adjunta la imagen (a través del icono de imagen en la entrada del chat) y haz tu pregunta. La avanzada comprensión multimodal de Gemini 3 Pro le permite razonar sobre texto e imágenes juntos.

Gemini en Android (Integración con Google Assistant)

En los teléfonos Android modernos, Google ha integrado la IA de Gemini en el sistema operativo como un asistente de nueva generación:

Reemplazo del Asistente: Si tienes un dispositivo compatible (como los teléfonos Google Pixel o la última actualización de Android en otras marcas), Google reemplazó al clásico Asistente de Google con Gemini como el asistente predeterminado en muchos casos[3]. Esto significa que cuando mantienes presionado el botón de inicio o dices “Hey Google”, ahora estás invocando al AI de Gemini. Puedes notar que las respuestas son más elaboradas y conscientes del contexto gracias a que Gemini 3 Pro está funcionando tras bambalinas.
Acceso a Gemini por Voz/Chat: Invoca al asistente como de costumbre (comando de voz o gesto). Verás aparecer la nueva interfaz de Gemini. Puedes hablar o escribir tu solicitud. Por ejemplo, podrías decir “Resume mis correos no leídos” o “Planifica mi día para mañana”, tareas que Gemini puede manejar con su razonamiento avanzado. El asistente también puede mantener diálogos de varios turnos, por lo que puedes hacer preguntas de seguimiento de manera natural.
Integración con Apps: Gemini está integrado en varias aplicaciones y funciones de Android. Por ejemplo, en la app de Mensajes, puedes usar Gemini para obtener sugerencias inteligentes o incluso para que redacte una respuesta por ti[3]. En aplicaciones como Google Chrome o la app de Google, activar la IA (a menudo a través de un botón o icono de “IA”) permitirá que Gemini resuma páginas web o responda preguntas sobre el contenido que estás viendo. Debido a que Gemini 3 es parte del sistema, también puede utilizar herramientas como Google Search cuando sea necesario (con tu permiso) para obtener información en vivo.
Cómo Obtenerlo: Si tu dispositivo aún no ha cambiado a Gemini, asegúrate de que tu app de Google esté actualizada. También puedes verificar Ajustes > Apps > Asistente Digital Predeterminado en Android para ver si “Gemini” es una opción. En algunos dispositivos (por ejemplo, modelos Samsung Galaxy comenzando con la serie S25), Gemini se lanzó como parte de las actualizaciones del sistema en 2025[5]. Si aún no está disponible, es posible que necesites esperar una actualización o unirte a algún programa beta que ofrezca Google. (No se mencionan restricciones regionales en esta guía, asumimos una disponibilidad amplia.)

Ejemplo de uso de Gemini en Android: Intenta preguntar a tu teléfono “¿Qué tengo en mi calendario la próxima semana?” Gemini puede leer tu Google Calendar y ofrecer un resumen (después de que le des permiso). O di “Ayúdame a encontrar una receta para la cena y hacer una lista de compras” – Gemini puede buscar una receta, extraer los ingredientes y crear una lista para ti, demostrando su capacidad para usar herramientas y planificar tareas.

Gemini AI en las aplicaciones de Google Workspace

Google Workspace (Gmail, Docs, Sheets, Slides, Meet, etc.) ahora tiene capacidades de Gemini AI integradas para aumentar la productividad. Aquí te explicamos cómo acceder y utilizarlas:

Gmail – “Ayúdame a escribir”: Al redactar un correo electrónico en Gmail, busca el botón “Ayúdame a escribir” (icono de lápiz con brillo) si está disponible. Haz clic en él e introduce un breve mensaje como “Redactar un correo de seguimiento cortés sobre el estado del proyecto”. Gemini generará un borrador sugerido para ti[6]. Puedes refinarlo pidiéndole a Gemini que lo haga más corto, más formal, etc. Esta función te ayuda a empezar rápidamente con correos o respuestas.
Documentos de Google – Asistencia AI: En Documentos de Google, encontrarás un panel lateral de Gemini (a menudo un icono de estrellas o el logo de Gemini) y funciones como “Ayúdame a escribir” para contenido de documentos[6]. Puedes pedirle a Gemini que genere texto, proponga ideas o incluso resuma tu documento. Por ejemplo, si tienes un esquema básico, usa Ayúdame a escribir para desarrollarlo en párrafos. O si tienes un documento extenso, pide “Resume este documento” – Gemini producirá una sinopsis.
Hojas de cálculo y Presentaciones: En Hojas de cálculo de Google, la AI puede ayudar con sugerencias de fórmulas o análisis de datos a través del panel lateral (por ejemplo, pide “Analiza estos datos de presupuesto y resalta cualquier anomalía”). En Presentaciones de Google, puedes usar “Ayúdame a crear una imagen” (la integración de Gemini con Imagen, el generador de imágenes de Google) para crear ilustraciones a partir de texto, o Quitar fondo de imagen con AI[7]. Estas funciones generativas están todas impulsadas por el modelo Gemini detrás de escena.
Google Meet – “Toma notas por mí”: Cuando estés en una videollamada de Google Meet, podrías ver una opción para permitir que Google AI tome notas por ti[6]. Al habilitar esto, Gemini escuchará la conversación y generará un resumen de la reunión, acciones a seguir, etc., en tiempo real. Después de la reunión, recibirás automáticamente una transcripción y notas resumidas guardadas (visibles en Documentos de Google o enviadas por correo electrónico).
El panel lateral de Gemini y las Gemas: En muchas aplicaciones de Workspace, al hacer clic en el icono de Gemini (a menudo en la parte inferior derecha o bajo Extensiones) se abre un chat en el panel lateral. Aquí, puedes conversar con Gemini en el contexto de tu documento o correo electrónico. Por ejemplo, en un informe de Documentos de Google, abre el panel lateral y pide “Sugiere un mejor párrafo de introducción para este informe”. Como Gemini puede acceder al contenido del documento (con tu permiso), adaptará sus respuestas a ese contexto[6]. Google también introdujo “Gemas”, que son como agentes AI personalizados que puedes crear para tareas o roles específicos (por ejemplo, una Gema “Corrector” o una Gema “Asistente de investigación”). Aunque las Gemas son una función más avanzada, la idea básica es que puedes tener mini-ayudantes AI especializados para diferentes necesidades dentro de Workspace[8]. Para comenzar, sin embargo, puedes simplemente usar el asistente Gemini predeterminado en el panel lateral sin ninguna configuración personalizada.

Note: Many of these Workspace AI features were initially available to Google Workspace business subscribers (as part of Duet AI, now merged into Gemini). As of 2025, Google has begun including them in standard Workspace editions[9][10]. If you’re a business user, ensure your admin has enabled the AI features. If you’re a free user, you might have access to some features (like Help me write) through Google’s Labs or beta programs. Look for prompts or icons indicating AI assistance in these apps – that’s your doorway to Gemini.

Developer Onboarding: Using Gemini 3 Pro via API and Google Cloud

Gemini 3 Pro isn’t just for end-user applications – developers can also harness its power in their own projects. Google provides multiple ways to access Gemini 3 Pro for development, including a Gemini API, integration in Google Cloud (Vertex AI), and tools like Google AI Studio for rapid prototyping. Follow these steps to get started:

Regístrate para el Acceso a Google AI: Si aún no lo has hecho, necesitarás acceso a los servicios de inteligencia artificial generativa de Google. La ruta más sencilla es a través de Google AI Studio (anteriormente MakerSuite). Ve al sitio de Google AI Studio e inicia sesión con tu cuenta de Google. Solicita acceso a la API de Gemini si se te solicita (Google a menudo lo habilita automáticamente para las cuentas de Cloud en este momento). Una vez en AI Studio, puedes probar Gemini 3 directamente en una interfaz de sandbox[11]. Esta es una excelente manera de experimentar con indicaciones y ver cómo responde el modelo antes de escribir cualquier código.
Obtén Credenciales de API: En AI Studio, crea un Nuevo Proyecto (si es necesario) y obtén tu Clave API para la API de lenguaje generativo. Esta clave es necesaria para llamar a Gemini 3 desde el código. AI Studio tiene una opción de “Obtener clave API” que generará una clave API para ti[12][11]. Copia esta clave y mantenla segura. (Alternativamente, si utilizas la consola de Google Cloud, habilita la API de Vertex AI y genera credenciales allí. Pero AI Studio simplifica este proceso.)
Usa el Editor de Indicaciones de Google AI Studio (Opcional): En AI Studio, prueba la interfaz de indicaciones de chat con Gemini 3. Puedes ingresar turnos de chat e incluso habilitar herramientas (como ejecución de código o búsqueda web) para ver cómo Gemini puede utilizarlas[13][14]. Cuando estés satisfecho con una indicación, haz clic en “Obtener código”: AI Studio puede auto-generar código de muestra en tu lenguaje preferido (Python, JavaScript, etc.) para replicar esa indicación a través de la API[11]. Esta es una manera rápida de obtener código inicial.
Configura Tu Entorno de Desarrollo: Ahora, en tu propio entorno (por ejemplo, un proyecto local o un cuaderno de Google Colab), integrarás la API de Gemini. Google ofrece bibliotecas de cliente, por ejemplo, un SDK de Python (google.genai), para simplificar las llamadas a la API. Instala la biblioteca (por ejemplo, pip install google-genai), o puedes llamar directamente a los endpoints REST con HTTP. Por ejemplo, usando Python:

from google import genai # SDK de Google Generative AI

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(

model="gemini-3-pro-preview",

contents="Hola Gemini, ¿cómo puedo empezar con tu API?"

)

print(response.text)

Este código crea un cliente y llama al modelo Gemini 3 Pro (model="gemini-3-pro-preview") con un ejemplo de prompt[15]. Luego, se imprime el texto de respuesta del modelo. En Node.js, existe una biblioteca similar (@google/genai), y la usarías con una clave API para llamar a generateContent[16][17]. Si prefieres cURL o REST, puedes hacer un POST al endpoint de la API de lenguaje generativo de Google con tu clave API y el prompt en JSON[18]: la documentación proporciona ejemplos para todos estos métodos.

Aprovechar Vertex AI (Google Cloud) [Opcional]: Si eres un desarrollador empresarial o deseas más integración, Gemini 3 Pro también está disponible a través de Vertex AI en Google Cloud[19][20]. En la Consola Cloud, puedes encontrar los modelos Gemini bajo Model Garden de Vertex AI. Puedes desplegar el modelo en un endpoint o llamarlo directamente usando la API de Vertex AI. Esta ruta podría ser preferible si necesitas características como seguridad de datos a nivel empresarial, escalado o usar Gemini en una pipeline con otros servicios Cloud. Para la mayoría de los desarrolladores individuales, la API directa de Gemini (como se muestra arriba) es rápida y fácil para comenzar.
Experimentar con las características: Gemini 3 Pro ofrece capacidades avanzadas que querrás probar:
Contexto largo: El modelo admite una ventana de contexto extremadamente grande (hasta aproximadamente 1 millón de tokens de contexto de entrada)[21]. Esto significa que puedes alimentar documentos muy grandes o incluso múltiples archivos en un solo aviso. Intenta proporcionar un texto extenso o múltiples piezas de datos y pide al modelo que los analice colectivamente.
Entradas multimodales: Puedes enviar imágenes (e incluso marcos de audio o video) a la API junto con texto. Por ejemplo, podrías enviar una imagen codificada en base64 y pedir un análisis o descripción. La API tiene parámetros como partes de medios en el aviso donde puedes incluir datos de imágenes, e incluso ajustar la media_resolution para determinar cuántos detalles usar[22][23]. Esto es útil para construir aplicaciones como generación de descripciones de imágenes, comprensión OCR de documentos o resumen de videos con Gemini.
Herramientas y funciones: Gemini 3 tiene habilidades “agentes” – puede usar herramientas cuando están habilitadas. A través de la API puedes permitir funciones (por ejemplo, una calculadora o búsqueda de base de datos) o habilitar la integración de resultados de Google Search[14][24]. Explora las secciones de llamada de funciones y uso de herramientas de la documentación para ver cómo puedes permitir que el modelo ejecute código, obtenga URLs o use otras APIs durante una conversación. Así es como se implementa el poderoso comportamiento “Agente” de Gemini. Aunque este es un tema más avanzado, ten en cuenta que está disponible a medida que te familiarices con los conceptos básicos.
Ajuste de parámetros: Gemini 3 introduce nuevos ajustes como thinking_level para controlar cuánto tiempo de razonamiento usa el modelo. Por defecto está en alto (razonamiento profundo), pero puedes establecerlo en bajo para respuestas más rápidas y cortas[25][26]. También tienes los parámetros habituales (temperatura, etc.) para ajustar el estilo de salida. Parte de comenzar es ajustar estos para ver cómo cambian las respuestas.
Prueba en Google Colab: Una forma conveniente de experimentar con la API de Gemini es usar Google Colab. Puedes crear un cuaderno de Colab, instalar la biblioteca google-genai y usar tu clave API para interactuar con Gemini 3 Pro en un entorno de cuaderno interactivo. Esto es genial para prototipado rápido o explorar las capacidades del modelo (y obtienes GPU/TPU gratis si necesitas para cualquier cálculo pesado).
Construir y desplegar: Una vez que tengas los conceptos básicos funcionando, puedes integrar Gemini en tus aplicaciones. Tal vez construyas un chatbot en tu sitio web usando Gemini 3 como el cerebro, o quizás una herramienta interna que procese documentos o hojas de cálculo con asistencia de IA. El ecosistema de Google proporciona soporte adicional como Antigravity (una plataforma de desarrollo de agentes introducida con Gemini 3)[27] y la herramienta Gemini CLI para pruebas en el terminal. Como desarrollador nuevo, puede que no necesites eso inmediatamente, pero vale la pena explorarlo en el blog para desarrolladores de Google a medida que progresas[28].

Consejos para desarrolladores: Mantén un ojo en tu uso y cuota. Gemini 3 Pro es un modelo potente y los costos de uso (si excedes los límites gratuitos) serán proporcionales a los tokens procesados; recuerda que su gran contexto significa que podrías enviar accidentalmente muchos datos. El panel de Google Cloud o AI Studio mostrará tu uso de tokens. También, ten en cuenta las mejores prácticas: siempre incluye instrucciones claras para el usuario en las solicitudes y considera agregar algunos límites o verificaciones si permites que el modelo tome acciones (por ejemplo, Gemini Agent pedirá confirmación antes de ejecutar pasos críticos como enviar un correo electrónico[29][30]).

Finalmente, únete a la comunidad de desarrolladores de Google AI (foros o Discord si está disponible) – como Gemini 3 es de vanguardia, Google y otros desarrolladores comparten continuamente nuevos trucos y actualizaciones. La documentación oficial de Google y las galerías de ejemplos (el Recetario de AI Studio en GitHub) ofrecen una gran cantidad de muestras para aprender.

Conclusión

Gemini 3 Pro abre un amplio abanico de posibilidades tanto para usuarios cotidianos como para desarrolladores. Como usuario general, puedes empezar a usarlo ahora mismo a través de las aplicaciones de Google: desde chatear en la aplicación Gemini, hasta obtener ayuda de IA para escribir correos electrónicos o planificar tu agenda en Android. La clave es buscar las funciones de Gemini o “Ayúdame…” que ahora están integradas en el ecosistema de Google y simplemente probarlas. Por otro lado, si eres desarrollador, Google ha hecho que sea sencillo integrar esta poderosa IA en tus proyectos a través de la API de Gemini y Vertex AI. Asegura una clave API, utiliza las herramientas o bibliotecas proporcionadas, y estarás listo para trabajar con uno de los modelos de IA más avanzados del mundo.

Con las habilidades avanzadas de razonamiento y multimodalidad de Gemini 3 Pro, puedes generar ideas, crear, programar y resolver problemas complejos más fácilmente que nunca[31][32]. Ya sea que le pidas que redacte un documento o que construyas la próxima aplicación de próxima generación impulsada por IA, comenzar está a solo unos clics y sugerencias de distancia. ¡Disfruta explorando Gemini 3 Pro y dando vida a tus ideas!

Fuentes:

Google, “Presentando Gemini 3” – Sundar Pichai et al., nov. 2025[1][2]
9to5Google, “La app Gemini lanza Gemini 3 Pro…” – Abner Li, 18 nov. 2025[4]
Wikipedia, “Google Gemini” – Historia del producto y detalles de integración[3][5]
Actualizaciones de Google Workspace, “Presentando Gemini 3 Pro para la app Gemini” – nov. 2025[6]
Guía para Desarrolladores de Google AI – Documentación de la API de Gemini 3 y guía de inicio rápido[11][15]
Blog de Google Cloud, “Llevando Gemini 3 a la Empresa” – 19 nov. 2025[19][32]

[1] [27] [28] Gemini 3: Noticias y anuncios

https://blog.google/products/gemini/gemini-3-collection/

[2] [15] [16] [17] [18] [21] [22] [23] [25] [26] [31] Guía del desarrollador de Gemini 3 | API de Gemini | Google AI para desarrolladores

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3

[3] [5] Google Gemini - Wikipedia

https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Gemini

[4] [29] [30] La aplicación Gemini está lanzando Gemini 3 Pro y 'Gemini Agent

https://9to5google.com/2025/11/18/gemini-3-pro-app/

[6] [7] [8] [9] [10] Las funciones de inteligencia artificial de Gemini ahora están incluidas en las suscripciones de Google Workspace - Ayuda del administrador de Google Workspace

https://support.google.com/a/answer/15756885?hl=en

[11] [12] [13] [14] [24] Inicio rápido de Google AI Studio | API de Gemini | Google AI para Desarrolladores

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/ai-studio-quickstart

[19] [20] [32] Gemini 3 está disponible para empresas | Blog de Google Cloud

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

[1] [2] [3] [5] [14] [18] [21] [22] [23] [24] [28] [29] [30] [31] [38] [43] Gemini 3 para desarrolladores: Nuevas capacidades de razonamiento y agentic

https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/

[4] Probando Gemini 3 Pro con transcripción de audio y un nuevo pelícano ...

https://simonwillison.net/2025/Nov/18/gemini-3/

[6] [7] [8] [9] [12] Descripción general de Gemini Code Assist | Google para Desarrolladores

https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview

[10] [11] [27] [35] [36] [37] [42] Gemini 3 Pro - Google DeepMind

https://deepmind.google/models/gemini/pro/

[13] Usa la finalización de código y generación de código | Colab Enterprise | Documentación de Google Cloud

https://docs.cloud.google.com/colab/docs/use-code-completion

[15] [16] [17] [19] [20] 5 cosas para probar con Gemini 3 Pro en Gemini CLI - Blog de Desarrolladores de Google

https://developers.googleblog.com/en/5-things-to-try-with-gemini-3-pro-in-gemini-cli/

[25] [26] Gemini 3: Presentando el último modelo de IA Gemini de Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[32] [33] [34] Análisis profundo de AutoGPT: La IA autónoma que revoluciona el juego | por Peter Chang | Medium

https://peter-chang.medium.com/deep-dive-into-autogpt-the-autonomous-ai-revolutionizing-the-game-890bc82e5ec5

[39] [40] [41] Cognition | Presentamos a Devin, el primer ingeniero de software de IA

https://cognition.ai/blog/introducing-devin

Fuentes: Anuncios de Google DeepMind[1][12]; informe de OpenAI GPT-5[14]; cobertura de TechCrunch y WIRED[9][22]; resultados de referencia de evaluaciones académicas e industriales[4][21].

[1] [2] [12] [17] Gemini 2.5: Nuestro modelo Gemini más reciente con capacidad de pensamiento

https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/

[3] [9] Google lanza Gemini 3 con nueva aplicación de codificación y puntuaciones récord en benchmarks | TechCrunch

https://techcrunch.com/2025/11/18/google-launches-gemini-3-with-new-coding-app-and-record-benchmark-scores/

[4] Presentando Gemini: el modelo de IA más capaz de Google hasta ahora

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[5] [6] [7] [8] [21] Google Gemini vs. GPT-4: Comparación - Addepto

https://addepto.com/blog/google-gemini-vs-gpt-4-comparison/

[10] [11] [18] [19] [23] [25] Gemini 3: Presentando el último modelo de IA Gemini de Google

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[13] [15] [16] Tabla de clasificación de LLM 2025

https://www.vellum.ai/llm-leaderboard