Last Updated on noviembre 19, 2025 9:26 pm by Laszlo Szabo / NowadAIs | Published on noviembre 19, 2025 by Laszlo Szabo / NowadAIs
La IA Gemini 3 de Google: el primer modelo que realmente entiende lo que quieres decir – Notas clave
Rendimiento de vanguardia en todos los puntos de referencia: Gemini 3 AI consigue puntuaciones récord en múltiples pruebas de referencia del sector, incluida una puntuación del 37,5% en Humanity’s Last Exam y se convierte en el primer modelo en superar los 1.500 Elo en la clasificación de LMArena. El modelo demuestra una especial fortaleza en razonamiento matemático, con un 23,4% en MathArena Apex, y en razonamiento visual, con un 31,1% en ARC-AGI-2, lo que representa mejoras sustanciales respecto a los modelos de la competencia y a su predecesor.
Interfaz de usuario generativa y capacidades multimodales: El modelo introduce interfaces de usuario generativas que crean experiencias interactivas personalizadas sobre la marcha, desde simulaciones físicas hasta calculadoras hipotecarias. Su comprensión multimodal abarca el procesamiento de texto, imágenes, vídeo, audio y código dentro de un sistema unificado, con una puntuación del 81% en MMMU-Pro y del 87,6% en Video-MMMU, al tiempo que mantiene una ventana contextual de un millón de tokens para procesar amplia información.
Herramientas para desarrolladores e integración empresarial: Gemini 3 AI es la base de Google Antigravity, una nueva plataforma de desarrollo en la que los agentes de IA planifican y ejecutan de forma autónoma complejas tareas de software. El modelo supera las pruebas de referencia de codificación con un 76,2% en SWE-bench Verified y 1487 Elo en WebDev Arena, lo que permite una codificación vibrante en la que las instrucciones en lenguaje natural generan aplicaciones funcionales al tiempo que se integra en el ecosistema de Google, que alcanza los 650 millones de usuarios mensuales.
Google acaba de lanzar una bomba en la carrera de la inteligencia artificial. El gigante tecnológico ha lanzado Gemini 3 AI, su modelo más inteligente que ayuda a los usuarios a dar vida a cualquier idea. Tan solo siete meses después de Gemini 2.5, este lanzamiento demuestra la rapidez con la que el panorama de la IA sigue cambiando bajo nuestros pies.
El rompedor de puntos de referencia que está dando que hablar
Cuando las empresas anuncian nuevos modelos de IA, les encanta lanzar cifras impresionantes. Pero la IA Gemini 3 no se limita a hacer gala de un discurso publicitario, sino que domina las listas de éxitos de una forma que hace que los observadores del sector se paren a pensar dos veces. En Humanity’s Last Exam, una prueba de razonamiento académico, Gemini 3 Pro obtuvo un 37,5%, frente al 21,6% de su predecesor. Puede que esto no suene tan extraordinario hasta que te das cuenta de que las puntuaciones máximas anteriores rondaban el 31%, lo que supone un auténtico salto adelante.
La verdadera sorpresa viene del test de razonamiento visual ARC-AGI-2. Gemini 3 Pro alcanzó el 31,1%, frente al 4,9% del modelo anterior. La mayoría de los modelos de la competencia se sitúan entre el 0% y el 15% en esta prueba. Entonces Google aparece con puntuaciones tres veces superiores a las de la competencia. Es el equivalente en IA a presentarse a un concurso de ortografía y recitar a Shakespeare de memoria.
La IA de Gemini 3 no se detiene ahí. Encabezó la clasificación de LMArena con una puntuación de 1501 Elo, convirtiéndose en el primer gran modelo lingüístico en cruzar el umbral de los 1500. ¿Matemáticas? Estableció un nuevo estándar con un 23,4% en MathArena Apex. Para que nos hagamos una idea, los mejores modelos anteriores apenas rozaron el 1-2% en esa prueba.
Comprensión del contexto como nunca antes
Aquí es donde Gemini 3 AI se pone interesante para los usuarios normales que no se preocupan por los números de referencia. Google afirma que el modelo permite a los usuarios obtener mejores respuestas a preguntas más complejas y no necesita tantas indicaciones para determinar el contexto. Piensa en lo frustrante que es preguntarle algo a un asistente de inteligencia artificial y tener que reformularlo tres veces antes de que entienda lo que quieres decir. Gemini 3 AI pretende solucionar este problema.
El modelo tiene lo que Google denomina capacidades de razonamiento de última generación. Está diseñado para captar la profundidad y los matices, ya sea percibiendo pistas sutiles en una idea creativa o desgranando las capas superpuestas de un problema difícil. Traducción: es mejor leyendo la sala y entendiendo lo que realmente estás pidiendo, no sólo lo que has escrito literalmente.
Según Demis Hassabis, Director General de DeepMind, la unidad de Inteligencia Artificial de Google, las respuestas de Gemini 3 cambiarán los clichés y los halagos por una visión genuina. El modelo te dice lo que necesitas oír, no lo que quieres oír. Es un cambio refrescante respecto a los asistentes de IA que suenan como si estuvieran haciendo una audición para un equipo de animadoras.
Modo de pensamiento profundo: Cuando la inteligencia normal no es suficiente
Para los problemas que requieren una gran potencia cognitiva, Google ha introducido el modo Deep Think de Gemini 3. Se trata de un generador de respuestas de inteligencia artificial al uso. No se trata de un generador de respuestas de inteligencia artificial al uso. Deep Think supone un cambio radical en las capacidades de razonamiento y comprensión multimodal. Tarda más en responder porque realmente dedica tiempo a pensar en problemas complejos en lugar de escupir la primera respuesta que se le ocurre.
Las cifras de Deep Think son francamente absurdas. En las pruebas, obtuvo un 41,0% en Humanity’s Last Exam sin utilizar ninguna herramienta y un 93,8% en GPQA Diamond. También alcanzó una cifra sin precedentes del 45,1% en ARC-AGI-2 con ejecución de código, lo que demuestra una capacidad para resolver nuevos retos que los modelos anteriores no podían alcanzar.
El modo Deep Think se encuentra actualmente en fase de pruebas de seguridad antes de llegar a los suscriptores de Google AI Ultra en las próximas semanas. Las pruebas adicionales tienen sentido cuando se trata de una IA capaz de abordar problemas de nivel doctoral y de tomar decisiones con graves consecuencias en el mundo real.
Interfaz de usuario generativa: Interfaces que se construyen solas
Una de las características más sorprendentes de la IA Gemini 3 es la interfaz de usuario generativa. En lugar de limitarse a dar respuestas de texto, el modelo puede diseñar y codificar interfaces de usuario personalizadas sobre la marcha. Gemini 3 en modo IA puede crear dinámicamente el diseño visual ideal para las respuestas, con herramientas interactivas y simulaciones adaptadas a su consulta.
Imagínese una pregunta sobre la física del problema de los tres cuerpos. En lugar de leer un muro de texto, obtendrá una simulación interactiva en la que podrá manipular variables y ver cómo se desarrollan las interacciones gravitatorias en tiempo real. ¿Busca préstamos hipotecarios? Gemini 3 puede crearle una calculadora interactiva personalizada directamente en la respuesta para que pueda comparar distintas opciones.
La tecnología que hay detrás es realmente impresionante. El modelo toma sus propias decisiones sobre el tipo de resultado que mejor se adapta a la pregunta, creando diseños visuales y vistas dinámicas por sí mismo en lugar de devolver un bloque de texto. Si le pides que te recomiende un viaje, puede crear una interfaz similar a la de un sitio web, con módulos, imágenes y preguntas de seguimiento.
Codificación Vibe: De la idea a la aplicación en una sola pregunta
Con Gemini 3 AI, los desarrolladores tienen nuevos juguetes. El modelo introduce lo que Google denomina “vibe coding”, un término que parece inventado pero que representa algo realmente útil. Los desarrolladores pueden utilizar sencillas instrucciones para generar código, y el modelo se encarga del trabajo pesado de convertir el lenguaje natural en aplicaciones funcionales.
Gemini 3 Pro encabezó la clasificación de WebDev Arena con una puntuación de 1487 Elo. No es sólo una buena puntuación, es la más alta registrada en tareas de desarrollo web. Tanto si se trata de crear un juego con una sola instrucción, una página de destino interactiva a partir de notas de voz o una aplicación completa a partir de un boceto, los desarrolladores pueden dar vida a sus ideas.
Las capacidades de codificación se extienden a tareas de software complejas. En SWE-bench Verified, que mide los agentes de codificación, Gemini 3 obtuvo una puntuación del 76,2%, unenorme salto que demuestra su capacidad para comprender y solucionar problemas reales de software en lugar de limitarse a escribir programas del tipo “hola mundo”.
Google Antigravity: La nueva zona de juegos para desarrolladores
Junto con Gemini 3 AI, Google lanzó algo llamado Antigravity, y no, no se trata de desarrolladores flotantes o teclados levitantes. Se trata de una plataforma de desarrollo basado en agentes que permite a los desarrolladores operar a un nivel superior, orientado a tareas, gestionando agentes a través de espacios de trabajo y manteniendo al mismo tiempo una experiencia IDE familiar.
Piense en Antigravity como un copiloto de IA que no se limita a sentarse en un rincón a responder preguntas. Los agentes pueden planificar y ejecutar tareas de software de forma autónoma mientras validan su propio código. Usted actúa como arquitecto, colaborando con agentes inteligentes que operan de forma autónoma en el editor, el terminal y el navegador.
La plataforma ya está disponible para MacOS, Windows y Linux en vista previa pública y gratuita. Durante el periodo de preestreno, los usuarios obtienen generosos límites de uso de Gemini 3 Pro, aunque algunos de los primeros usuarios informan de que esos límites se actualizan cada cinco horas. La plataforma incluye acceso a Gemini 3 Pro, Claude Sonnet 4.5 y GPT-OSS de OpenAI.
Dominio multimodal: verlo, oírlo y entenderlo todo
La IA Gemini 3 no sólo lee texto, sino que procesa el mundo en múltiples formatos simultáneamente. Obtuvo una puntuación del 81% en MMMU-Pro y del 87,6% en Video-MMMU, demostrando el mejor rendimiento de su clase en la comprensión de imágenes y contenidos de vídeo. No se trata sólo de reconocer lo que hay en una imagen. Se trata de comprender el contexto, las relaciones y el significado de la información visual.
El modelo mantiene una ventana de contexto de un millón de tokens. Para los lectores no técnicos, esto significa que puede procesar y comprender cantidades ingentes de información a la vez: libros de texto enteros, largas clases en vídeo o documentación exhaustiva. Puede generar hasta 64.000 tokens de salida y mantiene una fecha límite de conocimiento en enero de 2025.
Esta capacidad multimodal tiene aplicaciones prácticas que van más allá de los trucos para fiestas. Los estudiantes pueden subir fotos de los deberes para recibir ayuda adicional. Los profesionales pueden transcribir apuntes de clases perdidas. Los desarrolladores pueden introducir bocetos y obtener aplicaciones funcionales. El modelo procesa texto, imágenes, vídeo, audio e incluso código en un único sistema unificado.
Integración en el mundo real: Dónde se utiliza realmente
Google no mantiene la IA de Gemini 3 encerrada en un laboratorio de investigación. El modelo se está implementando en todos los productos de Google, incluida la aplicación Gemini, AI Studio y Vertex AI. Es la primera vez que Google introduce un nuevo modelo Gemini en la Búsqueda desde el primer día.
Para los usuarios de la Búsqueda de Google con suscripciones AI Pro o Ultra, la experiencia recibe una importante actualización. El modo AI ahora puede generar simulaciones interactivas, calculadoras personalizadas e interfaces de usuario dinámicas sobre la marcha. Básicamente, se trata de crear miniaplicaciones en cuestión de segundos para responder a tu pregunta.
La aplicación Gemini cuenta ahora con 650 millones de usuarios mensuales, y AI Overviews tiene unos 2.000 millones de usuarios al mes. En comparación, ChatGPT tenía 700 millones de usuarios semanales en agosto. No se trata de una prueba beta limitada, sino de un despliegue a gran escala que afecta a miles de millones de personas.
La competencia: En qué se parece
La industria de la inteligencia artificial avanza tan rápido que puede provocar un latigazo cervical. El lanzamiento de Gemini 3 se produjo sólo siete meses después de Gemini 2.5 y menos de una semana después de que OpenAI lanzara GPT 5.1. Es decir, tres grandes lanzamientos de modelos de las principales empresas en menos de un año. Es decir, tres grandes lanzamientos de modelos de las principales empresas en menos de un año. El ritmo de desarrollo se ha acelerado, de años entre lanzamientos a apenas meses.
Los analistas de D.A. Davidson consideran que Gemini 3 es la tecnología más avanzada según las pruebas preliminares y las puntuaciones de referencia. Se posiciona como un fuerte competidor de los modelos de OpenAI y Anthropic. Dicho esto, el rendimiento en los puntos de referencia no siempre se traduce en utilidad en el mundo real, y los usuarios acabarán juzgando estos modelos por su utilidad práctica más que por las puntuaciones obtenidas en las pruebas.
Lo que diferencia a Gemini 3 AI no es sólo la inteligencia en bruto, sino la integración en el enorme ecosistema de Google. La mayoría de los modelos de la competencia existen principalmente como interfaces de chat o puntos finales de API. Gemini 3 potencia los resultados de búsqueda, genera herramientas interactivas y se integra con las aplicaciones de productividad que utilizan millones de personas a diario.
Seguridad y desarrollo responsable
Google no se limitó a lanzar Gemini 3 AI al mundo y esperar lo mejor. El modelo se sometió a exhaustivas evaluaciones de seguridad. Según Google, muestra una reducción de la adulancia (término elegante para no limitarse a decir a los usuarios lo que quieren oír), una mayor resistencia a las inyecciones rápidas y una mejor protección contra el uso indebido a través de ciberataques.
El modo Deep Think está siendo sometido a un escrutinio adicional antes de su lanzamiento generalizado. Google se está tomando más tiempo para realizar evaluaciones de seguridad y recibir información de los probadores de seguridad antes de ponerlo a disposición de los suscriptores. Este enfoque cauteloso tiene sentido cuando se trata de un sistema de inteligencia artificial capaz de un razonamiento sofisticado que podría ser mal utilizado.
En el caso de las empresas que estén pensando en implantarlo, Google ha integrado salvaguardias directamente en la aplicación Gemini. El sistema pide a los usuarios que vuelvan a comprobar la información y recomienda consultar a profesionales cualificados para temas delicados como asuntos legales, médicos o financieros. Es un reconocimiento de que incluso la IA avanzada no debe confiarse ciegamente en las decisiones de alto riesgo.
Qué significa esto para los usuarios habituales
Dejando a un lado la jerga técnica y las cifras de referencia, ¿qué significa realmente la IA Gemini 3 para las personas que simplemente intentan hacer cosas? En primer lugar, puede esperar respuestas más rápidas y precisas que entiendan realmente lo que está preguntando. El mejor conocimiento del contexto significa menos tiempo explicando su pregunta de cinco maneras diferentes.
En segundo lugar, las funciones de interfaz de usuario generativa podrían cambiar la forma de interactuar con la información. En lugar de leer texto estático, el usuario podría obtener herramientas interactivas personalizadas que le ayuden a entender conceptos o a tomar decisiones. Esa calculadora de hipotecas o esa simulación física no es algo que alguien haya programado previamente, sino que se crea específicamente para tu pregunta en el momento en que la planteas.
En tercer lugar, la integración en todo el ecosistema de Google significa que es probable que ya estés utilizando o que pronto te encuentres con la IA de Gemini 3, te des cuenta o no. Está potenciando los resultados de búsqueda, ayudando en tareas de productividad y habilitando nuevas funciones en toda la gama de productos de Google. La IA no es algo que busques necesariamente, sino que se está convirtiendo en parte de la infraestructura.
El impacto en los desarrolladores: Construyendo el futuro
Para la comunidad de desarrolladores de software, Gemini 3 AI representa un cambio potencial en la forma de crear aplicaciones. El enfoque de codificación vibrante permite describir lo que se desea en un lenguaje sencillo y obtener un código funcional. Esto no sustituye a los desarrolladores, sino que cambia su cometido. Menos tiempo escribiendo código repetitivo, más tiempo en la resolución creativa de problemas y en la arquitectura.
Gemini 3 Pro obtiene una puntuación del 54,2% en Terminal-Bench 2.0, que pone a prueba la capacidad de un modelo para manejar un ordenador a través de un terminal. No se trata sólo de generar código, sino de utilizar herramientas de desarrollo, ejecutar comandos y ejecutar flujos de trabajo. Combinado con la plataforma Antigravity, sugiere un futuro en el que los agentes de IA gestionen de forma autónoma partes significativas del proceso de desarrollo.
Las mejoras de codificación no son teóricas. GitHub informó de que Gemini 3 Pro demostró un 35% más de precisión en la resolución de retos de ingeniería de software en comparación con Gemini 2.5 Pro en las primeras pruebas. El rendimiento en el mundo real que respalda estas cifras de referencia da confianza a los desarrolladores para integrar realmente estas herramientas en sus flujos de trabajo.
Aplicaciones empresariales: Más allá de la exageración
Aunque las aplicaciones de consumo acaparan los titulares, el impacto empresarial de la IA Gemini 3 podría ser más significativo. El modelo superó el Vending-Bench 2, una prueba comparativa que mide la capacidad de una IA para dirigir una empresa durante un largo periodo de tiempo. No se trata de responder a preguntas triviales, sino de tomar decisiones coherentes y racionales a lo largo del tiempo.
Google Cloud citó una amplia gama de clientes de Gemini 3, como Box, Cursor, Figma, Shopify y Thomson Reuters. No se trata de pequeñas empresas emergentes, sino de grandes compañías que integran Gemini 3 AI en productos utilizados por millones de profesionales. La adopción por parte de las empresas demuestra que la tecnología puede gestionar cargas de trabajo importantes con consecuencias empresariales reales.
El rendimiento del modelo en contextos largos y su comportamiento estable en varios pasos lo hacen especialmente útil para aplicaciones empresariales. Su puntuación en Vending-Bench 2 alcanzó los 5.478,16 dólares, frente a los 573,64 dólares de Gemini 2.5 Pro, lo que refleja una mayor consistencia durante los procesos de decisión de larga duración.
Mirando al futuro: Lo que viene
Google ha dejado claro que Gemini 3 es sólo el principio de esta familia de modelos. La compañía planea lanzar pronto modelos adicionales a la serie Gemini 3, que permitirán a los usuarios hacer más cosas con la IA. Eso sugiere versiones especializadas optimizadas para tareas específicas o modelos más pequeños que puedan funcionar en dispositivos edge.
El rápido ciclo de lanzamientos -siete meses desde Gemini 2.5 hasta Gemini 3- indica que Google no se está ralentizando. La presión competitiva de OpenAI, Anthropic y otros significa que probablemente seguiremos asistiendo a una rápida iteración. Cada generación aporta no sólo mejoras incrementales, sino auténticos saltos de capacidad que permiten nuevas aplicaciones.
Para los desarrolladores y las empresas, esto supone tanto una oportunidad como un reto. La oportunidad viene de la mano de nuevas y potentes herramientas capaces de automatizar tareas complejas y crear nuevos productos. El reto es seguir el ritmo de un panorama tecnológico que cambia tan deprisa que las mejores prácticas de hace seis meses pueden estar ya obsoletas.
Definiciones
Punto de referencia: Prueba estandarizada utilizada para medir y comparar el rendimiento de los modelos de IA en tareas específicas como el razonamiento, la codificación o la comprensión de imágenes. Estas pruebas proporcionan datos objetivos para evaluar las capacidades de los modelos.
Ventana de contexto: La cantidad de información que un modelo de IA puede procesar a la vez, medida en tokens. Una ventana de contexto más amplia permite al modelo comprender y trabajar simultáneamente con documentos, conversaciones o datos más extensos.
Puntuación Elo: Un sistema de clasificación tomado del ajedrez que clasifica los modelos de IA basándose en comparaciones cara a cara en las tareas. Las puntuaciones Elo más altas indican un rendimiento superior en relación con los modelos de la competencia.
IU generativa: Capacidad mediante la cual los modelos de IA crean no sólo contenidos, sino interfaces de usuario completas y experiencias interactivas de forma automática en respuesta a consultas, diseñando herramientas y visualizaciones personalizadas bajo demanda.
Comprensión multimodal: Capacidad de un sistema de IA para procesar y comprender información en distintos formatos -texto, imágenes, vídeo, audio y código- dentro de un marco unificado, en lugar de tratar cada formato por separado.
Inyección de avisos: Vulnerabilidad de seguridad en la que usuarios malintencionados crean entradas diseñadas para manipular un modelo de IA de modo que ignore sus instrucciones o realice acciones no deseadas, de forma similar a los ataques de inyección SQL en el software tradicional.
Adulación: Tendencia de los modelos de inteligencia artificial a estar excesivamente de acuerdo con los usuarios o a dar respuestas demasiado positivas en lugar de comentarios sinceros y críticos. Reducir la adulación significa interacciones más genuinas y veraces.
Ficha: Unidad básica de texto que procesan los modelos de IA y que equivale aproximadamente a unos pocos caracteres o a un fragmento de palabra. El recuento de tokens determina la cantidad de texto que un modelo puede manejar como entrada o generar como salida.
Vibe Coding: Un enfoque de desarrollo en el que los programadores describen lo que quieren construir en lenguaje natural, y la IA genera código funcional basado en la intención de alto nivel en lugar de sintaxis de programación específica.
ARC-AGI-2: Abstract Reasoning Corpus (Corpus de Razonamiento Abstracto): referencia de Inteligencia Artificial General diseñada para poner a prueba nuevas capacidades de resolución de problemas que a los humanos les resultan fáciles pero que a los sistemas de IA actuales les resultan difíciles, midiendo la inteligencia fluida en lugar del conocimiento aprendido.
Preguntas más frecuentes
- ¿En qué se diferencia la IA Gemini 3 de los modelos de IA anteriores? Gemini 3 AI representa un avance significativo en las capacidades de razonamiento, comprensión del contexto y procesamiento multimodal en comparación con los modelos anteriores. El sistema alcanza puntuaciones récord en las principales pruebas de referencia, al tiempo que requiere menos indicaciones para comprender la intención del usuario. A diferencia de los modelos anteriores, que a menudo necesitaban múltiples preguntas aclaratorias, Gemini 3 AI capta la profundidad y los matices con mayor eficacia, ya sea analizando ideas creativas o resolviendo problemas complejos. El modelo también introduce funciones de interfaz de usuario generativa que crean experiencias interactivas personalizadas en lugar de meras respuestas de texto.
- ¿Puede Gemini 3 AI escribir código funcional para aplicaciones complejas? Sí, Gemini 3 AI demuestra una gran capacidad de codificación con una puntuación del 76,2% en SWE-bench Verified, que mide las capacidades reales de resolución de problemas de ingeniería de software. El modelo encabezó la clasificación de WebDev Arena con 1487 Elo, lo que indica un rendimiento de vanguardia en tareas de desarrollo web. A través de vibe coding, los desarrolladores pueden describir aplicaciones en lenguaje natural y recibir código funcional, mientras que la plataforma Google Antigravity permite a los agentes autónomos planificar, ejecutar y validar tareas de software complejas a través de editores, terminales y navegadores.
- ¿Cómo funciona el modo Gemini 3 AI Deep Think y quién puede acceder a él? El modo Gemini 3 AI Deep Think es una variante de razonamiento mejorada que tarda más tiempo en procesar las consultas, lo que permite un análisis más exhaustivo de los problemas complejos. Alcanza un 41,0% en Humanity’s Last Exam sin herramientas y un 45,1% sin precedentes en ARC-AGI-2 con ejecución de código, demostrando un rendimiento superior en retos novedosos en comparación con el modelo base. Actualmente, Deep Think se está sometiendo a evaluaciones de seguridad con probadores y estará disponible para los suscriptores de Google AI Ultra en las próximas semanas, una vez completadas las revisiones de seguridad adicionales.
- ¿Dónde puedo utilizar Gemini 3 AI y está ya disponible? Gemini 3 AI ya está disponible en varias plataformas de Google, como la aplicación Gemini, el modo AI de la Búsqueda de Google, AI Studio y Vertex AI para usuarios empresariales. Es la primera vez que Google implementa un nuevo modelo en la Búsqueda el primer día de su lanzamiento. La aplicación Gemini da servicio a 650 millones de usuarios mensuales, mientras que AI Overviews llega a 2.000 millones de usuarios mensuales. Los desarrolladores pueden acceder a ella a través de Google AI Studio, la nueva plataforma Antigravity (gratuita en vista previa pública) y herramientas de terceros como Cursor, GitHub y JetBrains.
- ¿Es seguro utilizar Gemini 3 AI para aplicaciones empresariales y personales? Gemini 3 AI se sometió a exhaustivas evaluaciones de seguridad antes de su lanzamiento, que demostraron una reducción de la adulación, una mayor resistencia a las inyecciones rápidas y una mejor protección contra el uso indebido de ciberataques. El modelo incluye salvaguardas integradas que piden a los usuarios que verifiquen la información y recomiendan consultar a profesionales cualificados para asuntos legales, médicos o financieros delicados. Google se está tomando más tiempo con el modo Deep Think para realizar pruebas de seguridad adicionales antes de su lanzamiento generalizado, lo que refleja un enfoque prudente a la hora de desplegar capacidades avanzadas de IA con posibles consecuencias en el mundo real.