Google reconstruye Gemini 3.5 Pro desde cero y fija su lanzamiento para el 17 de julio
DeepMind descarta la arquitectura anterior y apuesta por una ventana de 2 millones de tokens y un motor de razonamiento profundo para competir con Fable 5 y GPT-5.6.
Google apuesta por la calidad antes que por la velocidad
Google DeepMind ha decidido rehacer por completo su próximo gran modelo. Según informaron diversos medios tecnológicos, la compañía retrasó el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro hasta el 17 de julio de 2026, descartando la arquitectura de la generación 2.5 Pro en favor de un rediseño íntegro. La decisión de abandonar el modelo base y realizar un ciclo de preentrenamiento completamente nuevo responde a preocupaciones internas sobre el rendimiento y el posicionamiento competitivo.
El modelo reconstruido se ha diseñado para cerrar carencias concretas en razonamiento matemático, generación de gráficos vectoriales escalables (SVG) y calidad de imagen. Estas mejoras son una respuesta directa a los lanzamientos de GPT-5.6 de OpenAI y Fable 5 de Anthropic, que han elevado el listón de lo que los usuarios empresariales esperan de los sistemas de vanguardia.
Dos millones de tokens y razonamiento profundo
Las características técnicas son ambiciosas. Gemini 3.5 Pro introducirá una ventana de contexto de 2 millones de tokens, que amplía enormemente la cantidad de texto, código o datos que el modelo puede procesar en una sola sesión. Se acompaña de una nueva capa de razonamiento profundo, diseñada para mejorar la resolución de problemas de varios pasos, la lógica y las matemáticas, además de capacidades de flujo de trabajo autónomo que permiten gestionar tareas de programación con mínima intervención humana.
Una estrategia de precio diferenciada
El posicionamiento de mercado es una pieza clave de la estrategia de Google. En lugar de competir de frente en el segmento premium dominado por OpenAI y Anthropic, la compañía posiciona Gemini 3.5 Pro como una alternativa más económica, pensada para atraer a usuarios empresariales conscientes del coste que buscan capacidades robustas sin pagar la prima máxima. El modelo destaca especialmente en generación de SVG, modelado 3D y codificación visual, terrenos donde podría marcar la diferencia frente a rivales más caros.
Un mercado que no da tregua
El retraso llega en un momento delicado para Google, que ya había lanzado en mayo Gemini 3.5 Flash, la variante rápida de la familia. La compañía afronta además la marcha de dos de sus investigadores más destacados —entre ellos Noam Shazeer, coautor del artículo que introdujo la arquitectura Transformer— hacia OpenAI y Anthropic. Para el usuario español, la lectura es que la competencia entre laboratorios se ha intensificado hasta el punto de que un retraso de semanas puede alterar el equilibrio de fuerzas, y que la elección de modelo dependerá cada vez más del encaje entre capacidades, precio y disponibilidad regional.
