Google ha movido ficha de nuevo en la carrera por la inteligencia artificial avanzada con el lanzamiento de Gemini 3.1 Pro, una revisión aparentemente menor por el número de versión, pero que en la práctica supone un salto muy notable frente al anterior Gemini 3 Pro. Aunque la industria está acostumbrada a encadenar anuncios a toda velocidad, este movimiento de la compañía está llamando la atención por el tamaño de la mejora en razonamiento y la forma en que se integra en todo su ecosistema de servicios.

Esta nueva iteración llega como modelo de referencia dentro de la familia Gemini y ya se está desplegando a escala global, tanto para usuarios particulares como para desarrolladores y empresas. Más que un simple cambio de nombre, se trata de una evolución orientada a resolver tareas donde una respuesta rápida y superficial no sirve: problemas científicos, análisis complejos, programación avanzada o proyectos creativos que exigen varios pasos encadenados.

Un salto de razonamiento que no encaja con un simple “.1”

Lo llamativo de Gemini 3.1 Pro es que, pese a ser una actualización etiquetada como intermedia, los datos que ha compartido Google muestran un avance que antes se reservaba a cambios de generación completa. En el exigente benchmark ARC-AGI-2, diseñado para comprobar si un modelo es capaz de resolver patrones lógicos completamente nuevos, sin haberlos visto durante el entrenamiento, la nueva versión alcanza un 77,1% de aciertos.

La mejora respecto al modelo previo es drástica: Gemini 3 Pro se quedaba en torno al 31% en ARC-AGI-2, lo que significa que el rendimiento de razonamiento abstracto prácticamente se ha multiplicado por dos y medio. Este resultado coloca a Gemini 3.1 Pro por encima de referentes como Claude Sonnet 4.6 u Opus 4.6, y por delante de lo mejor de OpenAI en este tipo de pruebas, marcando un punto de inflexión en cómo la IA afronta problemas que no puede resolver a base de memoria.

Google explica que este salto se debe, en gran parte, a que ha trasladado los avances de su modelo especializado Gemini 3 Deep Think —centrado en tareas científicas y de investigación especialmente complejas— a un motor más generalista como 3.1 Pro. Deep Think sigue rindiendo aún mejor en ARC-AGI-2, rondando el 85%, pero su coste computacional es mayor. Con 3.1 Pro, la compañía intenta cuadrar el círculo: ofrecer un equilibrio más razonable entre potencia y eficiencia para el uso diario.

En otros test clave también hay señales de mejora. Según los resultados publicados, la media global de rendimiento frente a Gemini 3 Pro crece alrededor de un 21%, y la ventaja frente al modelo estrella de OpenAI (GPT‑5.2) se situaría en torno al 16% en el conjunto de benchmarks comparables. El foco está puesto claramente en aquello que más suele fallar cuando el problema deja de ser trivial: razonamiento estructurado, planificación con varios pasos, agentes autónomos y código competitivo.

Ahora bien, el modelo no arrasa en absolutamente todo. En MMLU, el clásico benchmark de conocimiento tipo “enciclopedia”, la mejora es mínima, y en pruebas concretas como MMMU incluso cede una décima frente a 3 Pro. También hay apartados, como ciertas tareas en entornos laborales reales (GDPval) o programación con interacción intensiva en terminal, donde rivales como Claude u OpenAI mantienen ventaja. Aun así, en la foto global el balance favorece claramente a la nueva propuesta de Google.

Benchmarks donde Gemini 3.1 Pro se pone a la cabeza

Más allá de ARC-AGI-2, Google y evaluadores externos han ido desgranando cómo se comporta Gemini 3.1 Pro en otros escenarios de prueba. En Humanity’s Last Exam sin uso de herramientas externas, el modelo se sitúa en primera posición con un 44,4%, y en variantes de la misma prueba con diferente metodología llega a rozar el 51,4%, por encima de GPT‑5.2 y de las últimas versiones de Claude.

Si nos movemos al terreno científico, el nuevo Gemini también se coloca en lo alto de la tabla. En GPQA Diamond, un benchmark muy estricto centrado en preguntas avanzadas de ciencia, obtiene un 94,3%, señal de que maneja con soltura explicaciones técnicas complejas. Para quienes trabajan en investigación, ingeniería o sectores altamente regulados, esta capacidad de sostener un razonamiento científico más riguroso es uno de los puntos que marcan realmente la diferencia.

El apartado de programación es otro de los focos de mejora. En LiveCodeBench Pro, una prueba orientada a código competitivo, Gemini 3.1 Pro alcanza un Elo de 2.887, por encima tanto del anterior Gemini 3 Pro como de GPT‑5.2. En SWE-Bench Verified, que simula correcciones reales sobre repositorios de GitHub, el nuevo modelo se mueve en torno al 80,6%, prácticamente empatado con Opus 4.6. Es decir, ya no se limita a escribir funciones sencillas: se defiende en tareas de mantenimiento de software complejo.

Las pruebas ligadas a agentes, donde el modelo debe ejecutar cadenas de acciones con autonomía, también muestran un salto importante. En APEX‑Agents, centrado en tareas de largo recorrido, pasa de un 18,4% a alrededor de un 33,5%, lo que supone un incremento relativo de más del 80%. Cuando hablamos de MCP Atlas, enfocado en flujos de trabajo con varios pasos, y en BrowseComp, donde tiene que navegar por la web, buscar información y ejecutar código Python, los resultados se disparan hasta un 69,2% y un 85,9% respectivamente, muy por encima de la generación anterior.

En el ámbito multimodal, el modelo también presenta mejoras destacables. En MMMLU —preguntas y respuestas multilingües— ronda el 92,6%, una cifra que confirma que la IA entiende y razona en múltiples idiomas con bastante solvencia, algo especialmente relevante para mercados europeos donde la diversidad lingüística es la norma. No obstante, en otros test multimodales más finos, como MMMU, el avance es más contenido y, en algún caso concreto, el sucesor queda ligeramente por detrás del predecesor.

Conviene recordar, en cualquier caso, que los benchmarks son solo una foto parcial. Sirven para comparar modelos en igualdad de condiciones, pero no reflejan al cien por cien cómo se comportan en casos de uso reales, con datos sucios, contextos ambiguos o usuarios que mezclan varios objetivos en la misma conversación. Google, como el resto de compañías, tiende a destacar las métricas que le son más favorables, por lo que siempre es buena idea comprobar el modelo con tareas propias antes de sacar conclusiones definitivas.

Más allá del chat: paneles en vivo, SVG animados y código funcional

Uno de los cambios de enfoque más claros de Gemini 3.1 Pro está en el tipo de salida que Google quiere priorizar. La compañía insiste en que la meta ya no es solo tener una IA que “hable” bien en un chat, sino un motor capaz de generar resultados funcionales: código listo para producción, flujos de trabajo automatizados o visualizaciones complejas de datos.

Entre los ejemplos que ha mostrado la firma hay uno especialmente representativo: la creación de un panel aeroespacial en tiempo real que muestra la órbita de la Estación Espacial Internacional a partir de telemetría pública. En este tipo de demostraciones, el modelo no se limita a explicar lo que habría que hacer, sino que configura la ingesta de datos, genera la lógica del dashboard y produce el código necesario para visualizarlo.

También se ha puesto mucho énfasis en la capacidad del modelo para generar animaciones en formato SVG a partir de texto. En lugar de vídeos o imágenes en mapa de bits, 3.1 Pro devuelve código vectorial que se puede incrustar directamente en una web o una aplicación, manteniendo nitidez a cualquier escala y consumiendo muchos menos recursos. Esto abre la puerta a gráficos interactivos, efectos visuales personalizados o interfaces dinámicas sin depender tanto de herramientas de diseño tradicionales.

En el terreno creativo, Google ha enseñado casos donde el modelo traduce descripciones abstractas en código funcional, y en herramientas como su editor de imágenes se exploran flujos donde el resultado es directamente utilizable por diseñadores y desarrolladores. Por ejemplo, tomar el “ambiente” de una novela clásica y convertirlo en un diseño web coherente con esa atmósfera, o generar simulaciones 3D complejas —como una bandada de estorninos— que el usuario puede manipular con sus manos mediante sistemas de seguimiento. La clave no está solo en escribir código, sino en entender la intención o el “vibe” del usuario y reflejarlo en el resultado.

Para desarrolladores europeos, esta orientación hacia outputs accionables puede resultar especialmente útil en proyectos donde el tiempo es limitado y se necesita pasar rápido de un boceto a un prototipo que ya compila, se despliega y se integra con otros servicios. Algunas empresas que han probado la versión preliminar hablan de menos bloqueos en tareas largas y menor necesidad de reescribir instrucciones una y otra vez para lograr lo que quieren.

Integración con el ecosistema de Google: la gran baza competitiva

Más allá de los números, la ventaja estructural de Google no está solo en que Gemini 3.1 Pro sea muy potente, sino en que ya vive dentro de los productos que millones de personas usan a diario. A diferencia de otras compañías que dependen de que el usuario abra una app específica —ChatGPT, Claude y compañía—, Google se beneficia de tener los principales puntos de entrada a Internet: Search, Gmail, YouTube, Android, Docs, Drive, Google Fotos o Maps, entre muchos otros.

La compañía está utilizando esta posición para ir integrando su nuevo modelo en servicios conocidos como Chrome sin que el usuario tenga que cambiar de hábitos. En la aplicación de Gemini para móviles, accesible en España y otros países europeos, 3.1 Pro se convierte en el motor por defecto para quienes cuentan con suscripción a los planes Google AI Plus, Pro o Ultra, mientras que en el plan gratuito se puede probar con ciertas limitaciones de uso.

También se está desplegando en NotebookLM, la herramienta de Google para resumir y trabajar con documentos largos, donde el nuevo motor promete mejores síntesis y menos errores al tratar grandes volúmenes de texto. En el ámbito empresarial, 3.1 Pro se ofrece mediante Vertex AI y Gemini Enterprise, de forma que las organizaciones pueden conectarlo a sus propios datos dentro de los perímetros de seguridad y cumplimiento habituales de Google Cloud.

Esta integración con el ecosistema supone un “foso defensivo” complicado de replicar para startups de IA puras. Aunque un modelo rival sea ligeramente mejor en algún benchmark concreto, la realidad es que Google no necesita convencer al usuario para que instale nada nuevo: la IA aparece en productos que ya están en su móvil, su navegador o su correo. Desde el punto de vista estratégico, es un factor que pesa tanto como los porcentajes de las tablas de rendimiento.

La incógnita a medio plazo está en cómo monetizar de forma sostenible esta inteligencia integrada sin deteriorar la experiencia de búsqueda, ofimática o vídeo. Por ahora, la compañía parece apostar por paquetes de suscripción que combinan acceso preferente a la IA con almacenamiento y ventajas en sus servicios, una fórmula que, al menos en precio, resulta difícil de igualar para actores que no tienen un ecosistema tan amplio detrás.

Dónde y cómo se puede usar Gemini 3.1 Pro

En el plano práctico, Gemini 3.1 Pro ya está disponible en versión preliminar en distintos canales. Los usuarios finales pueden acceder a través de la aplicación de Gemini y de NotebookLM, con límites de uso más generosos para suscriptores de los planes de pago. En España, la app se integra en Android como asistente principal en los teléfonos compatibles, y también es accesible desde la web.

Los desarrolladores disponen del modelo mediante la API de Gemini en Google AI Studio, la CLI oficial y entornos de desarrollo como Android Studio. Desde ahí se pueden construir asistentes, agentes especializados, herramientas de soporte técnico o integraciones personalizadas con aplicaciones web y móviles. La idea es que, con el mismo endpoint de siempre, se obtenga ahora un razonamiento mucho más sólido.

Las empresas y organizaciones europeas que ya trabajan sobre Google Cloud pueden consumir Gemini 3.1 Pro a través de Vertex AI y Gemini Enterprise. Esto permite conectar el modelo con datos propios para resumir documentación corporativa, automatizar procesos internos, crear chatbots avanzados para atención al cliente o analizar grandes bases de datos con preguntas en lenguaje natural, manteniendo controles de seguridad, auditoría y privacidad adaptados al entorno empresarial.

En todos los casos, Google insiste en que el modelo sigue en fase “preview”, lo que implica que algunas funciones están aún en rodaje y podrían ajustarse con el tiempo. No obstante, el despliegue es suficientemente amplio como para que tanto usuarios domésticos como profesionales en Europa puedan empezar a probarlo sin necesidad de esperar a un lanzamiento “definitivo”.

En el ámbito educativo y académico, el acceso vía aplicación y NotebookLM abre posibilidades interesantes: estudiantes y docentes pueden utilizar 3.1 Pro para resumir textos largos, preparar materiales, generar ejemplos prácticos o revisar código, siempre con la precaución habitual de comprobar los datos más sensibles antes de darlos por buenos.

Precios de la API y estrategia de valor

Un punto que ha generado bastante debate entre desarrolladores es el modelo de precios de Gemini 3.1 Pro. Google ha decidido mantener, en esencia, la misma estructura de tarifas que ya tenía Gemini 3 Pro para la API, lo que implica que el “upgrade” de rendimiento llega sin coste adicional directo para quienes ya trabajaban con la versión anterior.

En la tabla de precios de Google Cloud se indica que, para prompts de hasta 200.000 tokens de contexto, el coste de entrada se mantiene alrededor de los 2 dólares por millón de tokens, y el de salida crece hasta los 12 dólares por millón. Por encima de ese umbral de contexto, las tarifas suben, en torno a 4 dólares por millón de tokens de entrada y 18 dólares por millón de salida, cifras en línea con lo que ya veíamos en 3 Pro.

Adicionalmente, Google ofrece context caching, una función que permite reutilizar contextos largos a un precio reducido (del orden de 0,20 a 0,40 dólares por millón de tokens cacheados, más una tarifa de almacenamiento por hora), lo que puede abaratar notablemente proyectos con prompts muy extensos que se repiten. También se incluye un cupo mensual gratuito de consultas con búsqueda integrada (Search Grounding), a partir del cual las peticiones se facturan por bloques de mil.

Para muchas startups y pymes europeas que ya están ajustando al céntimo sus costes de computación, que el nuevo modelo ofrezca prácticamente el doble de capacidad de razonamiento por el mismo precio supone una mejora directa del margen. En otras palabras, el “razonamiento por euro invertido” sale más barato, algo clave si la IA está en el corazón del producto.

En el caso de los usuarios finales, el enfoque pasa más por paquetes de suscripción que agrupan acceso premium a la IA con almacenamiento adicional y ventajas en servicios de Google. No todos los detalles de estos paquetes son idénticos en todos los países europeos, pero en general la idea es que, por una cuota mensual moderada, se pueda acceder a Gemini 3.1 Pro sin toparse enseguida con límites de uso estrictos.

Con todo lo anterior sobre la mesa, Gemini 3.1 Pro se perfila como un paso especialmente relevante en la evolución de la IA de Google: ofrece un salto inusual en razonamiento lógico para ser una actualización “.1”, se impone en varios benchmarks clave, mantiene un precio competitivo para desarrolladores y se apoya en un ecosistema de servicios ya masivo en España y el resto de Europa; no lo convierte en una herramienta perfecta ni resuelve todos los retos de la inteligencia artificial, pero sí refuerza la sensación de que la próxima batalla importante no se librará tanto en quién tiene más parámetros, sino en quién consigue que sus modelos piensen mejor y se integren de forma útil en la vida cotidiana y en el trabajo.

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