Google ha presentado Gemini 3, un modelo que pretende situarse como alternativa directa a ChatGPT de OpenAI. Sus mejoras en razonamiento, multimodalidad y acceso a información actualizada sitúan el listón bastante alto. Ofrece una ventana de contexto que alcanza 1 millón de tokens, puntuaciones sobresalientes en benchmarks y un modo “Deep Think” orientado a resolver tareas complejas mediante razonamiento más lento y detallado. Mientras tanto, ChatGPT mantiene una posición sólida basada en su naturalidad conversacional y en la enorme base de usuarios que han construido rutinas y memoria de uso dentro de la plataforma. Ambos modelos presentan fortalezas y debilidades, y todo apunta a que la comparación entre ellos marcará los próximos meses en el panorama de la IA generativa.

Gemini 3: lo que trae de nuevo y por qué importa

Gemini 3 Pro incorpora mejoras significativas en razonamiento y manejo de grandes volúmenes de información. Tal y como explican en un análisis de Genbeta, el modelo obtiene un 37,5 % en Humanity’s Last Exam y alcanza un 91,9 % en GPQA Diamond, lo que muestra un rendimiento sólido en preguntas filosóficas y éticas de alta dificultad. Además, su ventana de contexto de un millón de tokens permite procesar documentos extremadamente largos o consultas multimodales con una densidad de datos que supera ampliamente a la mayoría de modelos disponibles.

El modo Deep Think activa un tipo de procesamiento más profundo destinado a tareas de alto nivel. Google afirma que, con él, Gemini 3 aumenta sus métricas hasta el 41 % en Humanity’s Last Exam y hasta el 45,1 % en ARC-AGI 2 cuando se utiliza ejecución de código para resolver los problemas. Este tipo de optimización está explicado con más detalle en otro fragmento del mismo análisis de Genbeta, que destaca cómo el modelo combina ejecución, razonamiento y planificación para mejorar resultados en tareas complejas.

Otra pieza clave es la integración con Google Search. En un artículo comparativo de Undetectable.ai se explica que Gemini aprovecha el Knowledge Graph de Google, lo que le permite anclar sus respuestas en datos actualizados y reducir alucinaciones, al menos en tareas dependientes de información reciente. La idea es convertir el modelo en una herramienta que combina IA generativa con búsqueda real, algo que puede crear una ventaja competitiva evidente frente a modelos que dependen de datos estáticos.

Gemini 3 también muestra músculo en multimodalidad. Según las evaluaciones internas citadas por Genbeta, su rendimiento en MMMU-Pro llega al 81 % y en Video-MMMU sube hasta el 87,6 %. Estas pruebas miden la capacidad de comprender vídeo, imágenes y texto de forma integrada. A nivel técnico, estos porcentajes indican que el modelo puede interpretar secuencias visuales largas y combinarlas con razonamiento lingüístico, lo que amplía su utilidad en análisis educativos, científicos o creativos.

ChatGPT: dónde sigue destacando

Aunque Gemini 3 marca distancias en algunos ámbitos, ChatGPT continúa siendo una herramienta enormemente sólida. Su fortaleza más reconocible es la conversación a largo plazo. Como señala un usuario en Reddit en un análisis comparativo sobre el uso de ambos modelos, muchos usuarios siguen con ChatGPT porque mantener la memoria conversacional acumulada durante meses resulta fundamental para su flujo de trabajo.

Desde un punto de vista técnico, ChatGPT ha sido evaluado en profundidad en multitud de estudios. Entre ellos destaca uno alojado en arXiv que examina razonamiento, multilingüismo y alucinaciones, mostrando que aunque la generación conversacional es notable, existen áreas de mejora, especialmente en tareas que requieren lógica estricta o representación detallada del conocimiento (https://arxiv.org/abs/2302.04023). Sin embargo, ese rendimiento sigue siendo más que suficiente para la mayoría de casos de uso cotidiano.

Una diferencia importante radica en el acceso a información reciente. Según un análisis de Movilzona, Gemini tiene ventaja al estar directamente conectado a Google Search, mientras que ChatGPT solo accede a información actualizada mediante funciones específicas de navegación, no siempre activadas por defecto. Esto significa que Gemini puede “anclar” mejor sus respuestas en datos verificados, algo útil en contextos periodísticos o profesionales.

También hay que tener en cuenta la integración. ChatGPT cuenta con API, plugins y un enorme ecosistema que permite adaptarlo a usos muy concretos en empresas y proyectos. En cambio, Gemini apuesta por integrarse profundamente en el ecosistema Google: Workspace, Docs, Drive, Gmail o YouTube. Un análisis de IAdirecto explica que esa integración podría ser decisiva para quienes ya trabajan habitualmente en dicho entorno.

Reflexiones finales

La competencia entre Gemini 3 y ChatGPT no parece destinada a resolver cuál es “mejor”, sino a determinar cuál se ajusta a cada necesidad. Gemini 3 apuesta por una IA conectada al mundo real, con razonamiento más profundo, ejecución de código y una ventana de contexto gigantesca. Es una apuesta orientada a profesionales, analistas, educadores y todo tipo de usuarios que necesiten rendimiento técnico alto y acceso a datos constantemente actualizados.

Por su parte, ChatGPT mantiene un punto fuerte en la naturalidad conversacional y en la estabilidad. Para flujos de trabajo ya establecidos, supone un entorno familiar y muy flexible. La memoria conversacional puede ser una herramienta de valor incalculable, lo que hace que muchos usuarios no quieran migrar aunque Gemini 3 parezca más avanzado en ciertas métricas.

A nivel de futuro, la situación parece empujar a un escenario donde las IAs generativas seguirán creciendo en capacidades, pero también en especialización. Quizá la pregunta no sea “qué modelo es mejor”, sino qué modelo conviene a cada contexto. Lo que está claro es que la carrera por liderar esta tecnología continúa, y tanto Google como OpenAI tendrán que refinar sus estrategias si quieren seguir siendo referentes.