Tras un breve desliz, Google vuelve a estar en el centro de atención con una actualización de Gemini 3 Deep Think. La compañía retoma el liderazgo gracias a un rendimiento récord en matemáticas, programación y razonamiento avanzado.
La competencia en el campo de la inteligencia artificial no se detiene. Esta vez, Google ha tomado la delantera con sus modelos más avanzados. La empresa ha actualizado Gemini 3 Deep Think, obteniendo resultados impresionantes. Sin embargo, es evidente que esta IA no es para todos; tiene un foco específico: resolver los problemas más complejos que los humanos pueden formular.
La IA de Google rivaliza con los mejores expertos humanos
El funcionamiento de Deep Think sigue siendo el mismo. En lugar de seguir una única línea lógica, el modelo explora múltiples caminos de razonamiento en paralelo antes de generar una respuesta. Este enfoque es similar al trabajo de un investigador o ingeniero y le permite abordar desafíos matemáticos y científicos de alto nivel. A mi entender, esta forma de operar es la que acerca a la IA a los métodos de pensamiento humanos.
Y los resultados son claros. En el benchmark ARC-AGI-2, considerado uno de los tests más difíciles del sector, el puntaje del modelo ha pasado de aproximadamente el 45 % al casi 85 % en solo tres meses. A este nivel, Gemini 3 Deep Think se aproxima al rendimiento de los mejores expertos humanos. Un progreso similar se observa en Humanity’s Last Exam, donde la IA alcanza un 48,4 % sin asistencia externa, superando ampliamente a los modelos generales de la competencia.
Gemini 3 Deep Think está recibiendo una actualización significativa. Hemos refinado Deep Think en estrecha colaboración con científicos e investigadores para abordar desafíos reales y difíciles.
Y está llevando la frontera en los benchmarks más complejos, logrando un 84,6 % sin precedentes en… pic.twitter.com/5503F4FKcD— Sundar Pichai (@sundarpichai) 12 de febrero de 2026
Las capacidades de programación también son impresionantes. Con un puntaje Elo de 3455 en Codeforces, Gemini 3 Deep Think se sitúa en el top 0,01 % de los desarrolladores a nivel mundial. En matemáticas, su resultado de 81,5 % en las Olimpiadas Internacionales equivale a obtener una medalla de oro.
Esto confirma que los modelos más avanzados ya no solo buscan discutir o resumir texto. Creo que están convirtiéndose gradualmente en verdaderas herramientas de experticia.
Gemini 3 Deep Think es poderoso, pero no para el público general
A diferencia de algunos competidores que están diseñados para un uso generalizado, Gemini 3 Deep Think es un modelo especializado. Google lo presenta como un asistente para la investigación fundamental, destinado a laboratorios, ingenieros o científicos que trabajan en problemas complejos.
Así, Gemini 3 Deep Think no es útil para tareas cotidianas como redactar notas o organizar ideas. Su razonamiento es más largo, lo que conlleva una mayor latencia. Además, su acceso es limitado, ya que se requiere una suscripción a Google AI Ultra, el cual tiene un costo de 275 euros al mes.
En lugar de dirigirse inmediatamente al público general, Google aparentemente busca dominar el uso en áreas de alto valor. Ejemplos incluyen la investigación científica, simulaciones, optimización industrial o desarrollo avanzado. Personalmente, considero que este enfoque es lógico, ya que estos ámbitos valoran más el rendimiento puro que la rapidez o la comodidad de uso.
Doble rendimiento por un costo dividido
Además de los benchmarks, Gemini 3 Deep Think podría tener su mayor avance en la eficiencia económica.
Según los primeros análisis técnicos, Google ha logrado duplicar la precisión de Deep Think mientras reduce a una quinta parte su costo de cálculo. En una tarea compleja del test ARC-AGI, el costo del procesamiento ha pasado de aproximadamente 77 dólares a solo 13,62 dólares.
Hoy actualizamos Gemini 3 Deep Think para acelerar la ciencia moderna, la investigación y la ingeniería.
Con un 84,6 % en ARC-AGI-2 y un nuevo estándar en Humanity’s Last Exam, vea cómo este modo de razonamiento especializado está avanzando en investigación y desarrollo 🧵↓ pic.twitter.com/DZYQ3rg8uB— Google (@Google) 12 de febrero de 2026
Esta reducción cambia completamente la perspectiva. En la actualidad, Gemini 3 Deep Think sigue siendo una herramienta premium. Sin embargo, si esta tendencia continúa, creo que sus capacidades podrían integrarse gradualmente en modelos más accesibles.
Probablemente, aquí es donde se encuentra la próxima fase de la carrera en IA. Solo el rendimiento no es suficiente. La capacidad de lograr resultados avanzados a un menor costo se convierte en una ventaja estratégica clave. Creo que los actores capaces de combinar potencia con eficiencia económica tomarán una delantera decisiva.
Gemini 3 Deep Think ilustra así una gran evolución en el sector. La inteligencia artificial se está dividiendo en dos mundos: modelos generales para el uso diario y sistemas especializados que pueden competir con los mejores expertos humanos.
La cuestión ya no es solo qué IA es la más inteligente, sino cuál será capaz de hacer accesible esa inteligencia a gran escala. Para los actores del mercado, el desafío será dominar la potencia, pero sobre todo el costo. Porque, a mi juicio, es este factor el que decidirá qué tecnologías saldrán de los laboratorios para transformar realmente los usos.
