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Gemini 3 Pro

Google Gemini 3 Pro es una potencia multimodal que cuenta con una context window de 1M de tokens, procesamiento de video nativo y un rendimiento de reasoning...

IA MultimodalContexto LargoFrontier ModelPreparado para AGI
google logogoogleGemini 317 de noviembre de 2025
Contexto
1.0Mtokens
Salida máx.
66Ktokens
Precio entrada
$2.00/ 1M
Precio salida
$12.00/ 1M
Modalidad:TextImageAudioVideo
Capacidades:VisiónHerramientasStreamingRazonamiento
Benchmarks
GPQA
91.9%
GPQA: Q&A Científico Nivel Posgrado. Un riguroso benchmark con 448 preguntas de opción múltiple en biología, física y química creadas por expertos. Los doctores solo logran 65-74% de precisión, mientras que los no expertos obtienen solo 34% incluso con acceso ilimitado a internet (por eso 'a prueba de Google'). Gemini 3 Pro obtuvo 91.9% en este benchmark.
HLE
45.8%
HLE: Razonamiento de Alto Nivel de Experticia. Evalúa la capacidad de un modelo para demostrar razonamiento a nivel experto en dominios especializados. Evalúa la comprensión profunda de temas complejos que requieren conocimiento profesional. Gemini 3 Pro obtuvo 45.8% en este benchmark.
MMLU
91.8%
MMLU: Comprensión Masiva Multitarea del Lenguaje. Un benchmark completo con 16,000 preguntas de opción múltiple en 57 materias académicas incluyendo matemáticas, filosofía, derecho y medicina. Evalúa conocimiento amplio y capacidades de razonamiento. Gemini 3 Pro obtuvo 91.8% en este benchmark.
MMLU Pro
85%
MMLU Pro: MMLU Edición Profesional. Una versión mejorada de MMLU con 12,032 preguntas usando un formato más difícil de 10 opciones. Cubre Matemáticas, Física, Química, Derecho, Ingeniería, Economía, Salud, Psicología, Negocios, Biología, Filosofía e Informática. Gemini 3 Pro obtuvo 85% en este benchmark.
SimpleQA
72.1%
SimpleQA: Benchmark de Precisión Factual. Evalúa la capacidad de un modelo para proporcionar respuestas precisas y factuales a preguntas directas. Mide la fiabilidad y reduce las alucinaciones en tareas de recuperación de conocimiento. Gemini 3 Pro obtuvo 72.1% en este benchmark.
IFEval
85%
IFEval: Evaluación de Seguimiento de Instrucciones. Mide qué tan bien un modelo sigue instrucciones y restricciones específicas. Evalúa la capacidad de adherirse a reglas de formato, límites de longitud y otros requisitos explícitos. Gemini 3 Pro obtuvo 85% en este benchmark.
AIME 2025
100%
AIME 2025: Examen de Matemáticas Invitacional Americano. Problemas de matemáticas a nivel de competencia del prestigioso examen AIME diseñado para estudiantes talentosos de secundaria. Evalúa resolución avanzada de problemas matemáticos que requiere razonamiento abstracto. Gemini 3 Pro obtuvo 100% en este benchmark.
MATH
94%
MATH: Resolución de Problemas Matemáticos. Un benchmark completo de matemáticas que evalúa la resolución de problemas en álgebra, geometría, cálculo y otros dominios matemáticos. Requiere razonamiento en múltiples pasos y conocimiento matemático formal. Gemini 3 Pro obtuvo 94% en este benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Matemáticas de Primaria 8K. 8,500 problemas de matemáticas de nivel primaria que requieren razonamiento en múltiples pasos. Evalúa aritmética básica y pensamiento lógico a través de escenarios cotidianos. Gemini 3 Pro obtuvo 99% en este benchmark.
MGSM
93%
MGSM: Matemáticas de Primaria Multilingüe. El benchmark GSM8k traducido a 10 idiomas incluyendo español, francés, alemán, ruso, chino y japonés. Evalúa el razonamiento matemático en diferentes idiomas. Gemini 3 Pro obtuvo 93% en este benchmark.
MathVista
79%
MathVista: Razonamiento Visual Matemático. Evalúa la capacidad de resolver problemas matemáticos que involucran elementos visuales como gráficos, diagramas de geometría y figuras científicas. Combina comprensión visual con razonamiento matemático. Gemini 3 Pro obtuvo 79% en este benchmark.
SWE-Bench
76.2%
SWE-Bench: Benchmark de Ingeniería de Software. Los modelos de IA intentan resolver issues reales de GitHub en proyectos Python de código abierto con verificación humana. Evalúa habilidades prácticas de ingeniería de software. Los mejores modelos pasaron de 4.4% (2023) a más del 70% (2024). Gemini 3 Pro obtuvo 76.2% en este benchmark.
HumanEval
93%
HumanEval: Problemas de Programación Python. 164 problemas de programación escritos a mano donde los modelos deben generar implementaciones correctas de funciones Python. Cada solución se verifica con tests unitarios. Los mejores modelos ahora logran más del 90%. Gemini 3 Pro obtuvo 93% en este benchmark.
LiveCodeBench
81.3%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificación en Vivo. Evalúa habilidades de codificación con desafíos de programación del mundo real continuamente actualizados. A diferencia de benchmarks estáticos, usa problemas frescos para prevenir contaminación de datos. Gemini 3 Pro obtuvo 81.3% en este benchmark.
MMMU
81%
MMMU: Comprensión Multimodal. Benchmark de Comprensión Multimodal Multidisciplinaria Masiva que evalúa modelos de visión-lenguaje en problemas universitarios en 30 materias que requieren tanto comprensión de imágenes como conocimiento experto. Gemini 3 Pro obtuvo 81% en este benchmark.
MMMU Pro
81%
MMMU Pro: MMMU Edición Profesional. Versión mejorada de MMMU con preguntas más desafiantes y evaluación más estricta. Evalúa razonamiento multimodal avanzado a niveles profesional y experto. Gemini 3 Pro obtuvo 81% en este benchmark.
ChartQA
81.4%
ChartQA: Respuesta a Preguntas sobre Gráficos. Evalúa la capacidad de comprender y razonar sobre información presentada en gráficos y diagramas. Requiere extracción de datos, comparación de valores y cálculos desde representaciones visuales. Gemini 3 Pro obtuvo 81.4% en este benchmark.
DocVQA
92%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Respuesta a Preguntas Visuales de Documentos que evalúa la capacidad de extraer y razonar sobre información de imágenes de documentos incluyendo formularios, reportes y texto escaneado. Gemini 3 Pro obtuvo 92% en este benchmark.
Terminal-Bench
54.2%
Terminal-Bench: Tareas de Terminal/CLI. Evalúa la capacidad de realizar operaciones de línea de comandos, escribir scripts de shell y navegar en entornos de terminal. Mide habilidades prácticas de administración de sistemas y flujos de trabajo de desarrollo. Gemini 3 Pro obtuvo 54.2% en este benchmark.
ARC-AGI
31.1%
ARC-AGI: Abstracción y Razonamiento. Corpus de Abstracción y Razonamiento para AGI - evalúa inteligencia fluida a través de puzzles de reconocimiento de patrones novedosos. Cada tarea requiere descubrir la regla subyacente a partir de ejemplos, midiendo capacidad de razonamiento general en lugar de memorización. Gemini 3 Pro obtuvo 31.1% en este benchmark.

Acerca de Gemini 3 Pro

Conoce las capacidades, características y formas de uso de Gemini 3 Pro.

Arquitectura multimodal nativa

Gemini 3 Pro es el principal flagship model de Google, diseñado para procesar texto, imagen, audio y video de forma nativa dentro de un solo transformer pass. A diferencia de models anteriores que dependían de codificadores separados, esta arquitectura preserva datos con matices a través de diferentes modalidades. Fue lanzado a finales de 2025 para servir como una alternativa de alto rendimiento a los frontier models de reasoning, proporcionando un equilibrio entre inteligencia bruta y eficiencia operativa.

Rendimiento técnico y de reasoning

Técnicamente, el model sobresale en campos cuantitativos, habiendo logrado un 100% perfecto en el examen de matemáticas AIME 2025. Incorpora una capa Deep Think interna, permitiendo que el sistema delibere sobre estructuras lógicas complejas antes de generar una respuesta. Esto lo hace particularmente eficaz para la investigación científica, preguntas y respuestas de nivel experto en GPQA Diamond y programación competitiva avanzada, donde la verificación lógica es crítica.

Utilidad de contexto de nivel empresarial

Con una context window masiva de 1 millón de tokens, el model está diseñado para la síntesis de datos a gran escala. Puede ingerir bases de código completas u horas de video de alta definición para extraer información específica sin la pérdida de información común en las arquitecturas RAG estándar. Esta capacidad de contexto largo, combinada con el caching optimizado, permite a las empresas ejecutar flujos de trabajo autónomos complejos a un costo significativamente menor que los sistemas flagship rivales.

Gemini 3 Pro

Casos de uso de Gemini 3 Pro

Descubre las diferentes formas de usar Gemini 3 Pro para lograr excelentes resultados.

Ingeniería de bases de código autónoma

Incorpore repositorios de GitHub completos en la context window de 1M de tokens para depuración de todo el repositorio e implementación de funciones con conocimiento de la arquitectura.

Inteligencia de video multimodal

Analice archivos de video de una hora de duración de forma nativa para extraer información temporal, resumir escenas complejas o identificar correlaciones visuales y de audio.

Investigación científica de nivel de doctorado

Resuelva problemas de nivel de posgrado en física y química utilizando puntuaciones líderes en GPQA y la capacidad de analizar tablas científicas densas.

Planificación espacial 3D

Utilice las capacidades únicas de reasoning 3D del model para planificar entornos virtuales, diseñar esquemas de UI o resolver acertijos espaciales.

Desarrollo de juegos Zero-Shot

Genere juegos funcionales de estilo retro o motores de física en un solo prompt aprovechando el coding avanzado y la síntesis lógica.

Síntesis de documentos empresariales

Procese miles de páginas de documentación financiera no estructurada simultáneamente para identificar riesgos y generar informes estructurados.

Fortalezas

Limitaciones

Reasoning 3D de élite: Demuestra una capacidad superior para resolver acertijos espaciales y planificar entornos 3D, superando a la competencia en lógica visual.
Problemas de verbosidad: Los benchmarks de la comunidad clasifican frecuentemente al model como muy verboso, utilizando a menudo más tokens de los necesarios para tareas simples.
Utilidad de contexto masiva: La ventana de 1M de tokens permite la ingesta de proyectos completos u horas de video sin la pérdida de datos de los sistemas RAG.
Variabilidad en alucinaciones: Aunque la lógica ha mejorado, mantiene una tasa de alucinación medible en evaluaciones abiertas en comparación con models más pequeños.
Puntuaciones matemáticas de alto nivel: Alcanza un 100% perfecto en el examen de matemáticas AIME 2025, convirtiéndolo en una opción destacada para análisis cuantitativo y científico.
Penalización por escalado de contexto: El precio se duplica inmediatamente después de los 200,000 tokens, lo que puede generar facturaciones inesperadas para operaciones empresariales a gran escala.
Precios agresivos: Con $2.00 por cada 1M de tokens de entrada, ofrece inteligencia de frontier model a un costo significativamente menor que las alternativas flagship.
Brechas de características regionales: Algunas funciones avanzadas de agentic y deep thinking están restringidas inicialmente a regiones específicas o configuraciones en inglés.

Inicio rápido de API

google/gemini-3-pro-preview

Ver documentación
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ 
  model: "gemini-3-pro",
  thinkingConfig: { includeThoughts: true }
});

const prompt = "Explica las implicaciones arquitectónicas de esta base de código de 1M de tokens.";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.

Lo que la gente dice sobre Gemini 3 Pro

Mira lo que la comunidad piensa sobre Gemini 3 Pro

El contexto de 1M de Gemini 3 Pro cambia las reglas del juego para el análisis de bases de código. Finalmente cargué todo mi proyecto y no alucinó con la estructura.
dev_guru_2026
reddit
El modo Deep Think es significativamente mejor en lógica que GPT-4o. Realmente se detiene a deliberar en lugar de simplemente soltar la primera respuesta.
AIExpertX
twitter
Google finalmente se puso al día con el lanzamiento de la 3.1. Los benchmarks en ARC-AGI-2 no mienten; esta es la corona del reasoning por ahora.
hackernews_reader
hackernews
Me encanta la velocidad y las características multimodales, pero hombre, puede ser demasiado verboso a veces. Te da un informe de 10 páginas por un prompt simple.
TheTechReviewer
youtube
El rendimiento en matemáticas es la verdadera historia aquí. 100% en AIME 2025 es resolver efectivamente matemáticas de competencia de secundaria.
logic_king
reddit
El procesamiento de audio nativo marca una gran diferencia. Capta el tono y el sarcasmo que los models solo de texto pasan por alto.
prompt_engineer
twitter

Videos sobre Gemini 3 Pro

Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro... marca genuinamente un nuevo capítulo en la carrera hacia la verdadera inteligencia artificial.

En mi propio benchmark independiente, Simple Bench, aplastó a sus rivales.

El model exhibe una forma de deliberación interna que no hemos visto en iteraciones anteriores.

Su capacidad para comprender contenido de video de larga duración sin preprocesamiento es su característica más subestimada.

Creo que prácticamente no quedan benchmarks donde el humano promedio pueda desempeñarse mejor que Gemini 3 Pro.

Gemini 3 Pro Deepthink... posiblemente el LLM más inteligente que existe y que es al menos públicamente accesible.

Utiliza reasoning paralelo avanzado para explorar múltiples hipótesis simultáneamente.

La consistencia a través de la ventana de 1M de tokens es significativamente mayor que en 1.5 Pro.

Puedes verlo corrigiendo sus propias falacias lógicas en el rastro de pensamiento.

Es uno de los únicos models que realmente muestra correctamente la animación del avión cayendo del cielo.

El salto en capacidad de Gemini 2.5 a Gemini 3 Pro es el salto más significativo visto desde GPT-4.

El precio es realmente una locura para lo que obtienes en términos de capacidad de reasoning.

Una vez que Karpathy habilitó la herramienta de Google Search, el model experimentó lo que llamó shock temporal.

Maneja tipos de TypeScript mejor que cualquier otro model que haya probado este año.

Gemini 3 generó con éxito un control de juego reconocible... mientras que GPT 5.1 produjo una forma apenas reconocible.

Mas que solo prompts

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Automatio combina el poder de agentes de IA, automatizacion web e integraciones inteligentes para ayudarte a lograr mas en menos tiempo.

Agentes de IA
Automatización Web
Flujos Inteligentes

Consejos Pro para Gemini 3 Pro

Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de Gemini 3 Pro.

Aproveche los selectores de reasoning

Utilice la configuración Deep Think para equilibrar velocidad y precisión, reservando el ajuste High para programación competitiva.

Context caching para ROI

Utilice context caching para proyectos a largo plazo y reduzca costos hasta en un 90% al consultar el mismo dataset de 1M de tokens.

Proporcione el contexto completo del repositorio

Al programar, cargue la estructura completa de archivos en lugar de fragmentos para permitir que el model mantenga la consistencia arquitectónica.

Prompting temporal

Al analizar un video, haga referencia a marcas de tiempo específicas en su prompt para ayudar al model a enfocar su atención en eventos visuales clave.

Testimonios

Lo Que Dicen Nuestros Usuarios

Unete a miles de usuarios satisfechos que han transformado su flujo de trabajo

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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Preguntas Frecuentes Sobre Gemini 3 Pro

Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre Gemini 3 Pro