{"id":119417,"date":"2026-02-19T19:02:18","date_gmt":"2026-02-19T19:02:18","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=119417"},"modified":"2026-02-19T19:02:18","modified_gmt":"2026-02-19T19:02:18","slug":"google-lanza-gemini-3-1-pro-con-doble-capacidad-de-razonamiento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=119417","title":{"rendered":"Google lanza Gemini 3.1 Pro con doble capacidad de razonamiento"},"content":{"rendered":"<div>\n<p>A unos d\u00edas de presentar <a href=\"https:\/\/hipertextual.com\/inteligencia-artificial\/gemini-3-deep-think-razonamiento-avanzado-google\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">su modelo de razonamiento avanzado Deep Think<\/a>, Google lanz\u00f3 una actualizaci\u00f3n para su IA m\u00e1s robusta. El gigante tecnol\u00f3gico anunci\u00f3<strong> Gemini 3.1 Pro<\/strong>, un modelo que dice estar <strong>enfocado a las tareas en las que una simple respuesta no es suficiente<\/strong>. La nueva versi\u00f3n es m\u00e1s inteligente y capaz de resolver problemas complejos.<\/p>\n<p>De acuerdo con <a href=\"https:\/\/blog.google\/innovation-and-ai\/models-and-research\/gemini-models\/gemini-3-1-pro\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">una publicaci\u00f3n del blog oficial<\/a>, Gemini 3.1 Pro incluye un concepto llamado <strong>inteligencia aplicada<\/strong>, en el cual utiliza el razonamiento avanzado para ofrecer <strong>respuestas claras a preguntas de ciencia, ingenier\u00eda, matem\u00e1ticas<\/strong> y otras \u00e1reas complejas. Esta versi\u00f3n obtiene puntajes superiores a otros modelos como Claude Opus 4.6 o GPT-5.2 en pruebas de razonamiento abstracto, conocimiento cient\u00edfico y programaci\u00f3n.<\/p>\n<p>A diferencia de las versiones anteriores, la actualizaci\u00f3n de Gemini 3.1 Pro no representa un salto considerable, sino m\u00e1s bien un refinamiento. Tal vez sea por esto que Google prefiri\u00f3 usar un decimal para la nomenclatura, en lugar de los cinco que vemos en cada actualizaci\u00f3n. El nuevo modelo <strong>aprovecha el aprendizaje por refuerzo y los procesos de pensamiento en paralelo<\/strong>, lo que puede aprovecharse para el manejo de problemas que no dependen de la memoria.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" width=\"1500\" height=\"1002\" alt=\"Gemini ChatGPT\" class=\"wp-image-1873529 perfmatters-lazy\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini-1500x1002.jpg?resize=1500%2C1002&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=1500%2C1002&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1500w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=800%2C534&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=768%2C513&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=1536%2C1026&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=1200%2C801&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=740%2C494&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 740w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=1024%2C684&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=780%2C521&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 780w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?resize=400%2C267&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini.jpg?w=1920&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1920w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/google-gemini-1500x1002.jpg?w=370&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 370w\" data-sizes=\"auto, (max-width: 1500px) 100vw, 1500px\"\/><\/figure>\n<p>Esa capacidad de \u00ab<strong>pensar antes de responder<\/strong>\u00bb que vimos en Deep Think est\u00e1 presente en Gemini 3.1 Pro. Una vez que el usuario hace una consulta, el modelo<strong> eval\u00faa diferentes rutas l\u00f3gicas y descarta aquellas inconsistentes<\/strong> antes de entregar la respuesta. En t\u00e9rminos pr\u00e1cticos, la IA puede autocorregirse, algo que no vemos en ChatGPT o Gemini 3.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_81 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Tabla de Contenido<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=119417\/#Gemini_31_Pro_un_salto_en_razonamiento_abstracto_y_tecnico\" >Gemini 3.1 Pro: un salto en razonamiento abstracto y t\u00e9cnico<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-gemini-3-1-pro-un-salto-en-razonamiento-abstracto-y-tecnico\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gemini_31_Pro_un_salto_en_razonamiento_abstracto_y_tecnico\"><\/span>Gemini 3.1 Pro: un salto en razonamiento abstracto y t\u00e9cnico<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Los datos que respaldan a Gemini 3.1 Pro son brutales, especialmente en las pruebas de l\u00f3gica. Seg\u00fan la tabla de benchmarks que public\u00f3 Google, el nuevo modelo obtiene una puntuaci\u00f3n de 77,1% en ARC-AGI-2, un test que eval\u00faa la <strong>capacidad de resolver patrones l\u00f3gicos nuevos <\/strong>que el modelo no ha visto durante su entrenamiento. Para ponerlo en perspectiva, Gemini 3 Pro obtuvo un 31,1%.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" data-recalc-dims=\"1\" decoding=\"async\" width=\"1500\" height=\"1284\" alt=\"\" class=\"wp-image-1875940 perfmatters-lazy\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-1500x1284.jpg?resize=1500%2C1284&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1\" srcset=\"https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=1500%2C1284&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1500w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=800%2C685&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 800w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=768%2C657&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 768w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=1536%2C1315&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1536w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=2048%2C1753&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 2048w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=1200%2C1027&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1200w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=1024%2C877&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 1024w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=2000%2C1712&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 2000w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=780%2C668&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 780w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-scaled.jpg?resize=400%2C342&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 400w, https:\/\/i0.wp.com\/imgs.hipertextual.com\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/gemini-3-1-pro-benchmarks-1500x1284.jpg?w=370&amp;quality=70&amp;strip=all&amp;ssl=1 370w\" data-sizes=\"auto, (max-width: 1500px) 100vw, 1500px\"\/><\/figure>\n<p>En la parte cient\u00edfica y de <strong>conocimiento especializado<\/strong>, Gemini 3.1 Pro tambi\u00e9n supera a sus competidores. En el benchmark GPQA Diamond, enfocado en preguntas de ciencia de nivel experto, <strong>la IA de Google alcanza un 94,3% frente a un 92,4% de GPT-5.2<\/strong>. El resto de m\u00e9tricas le otorgan una ventaja en la generaci\u00f3n de c\u00f3digo complejo, razonamiento acad\u00e9mico sin herramientas y comprensi\u00f3n multimodal.<\/p>\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de las cifras oficiales, la firma Artificial Analysis <a href=\"https:\/\/x.com\/ArtificialAnlys\/status\/2024518545510662602\">se\u00f1al\u00f3 <\/a>que Gemini 3.1 Pro <strong>no solo es m\u00e1s poderoso que su predecesor, sino que mantiene la eficiencia de tokens<\/strong>. En las configuraciones de razonamiento m\u00e1ximo, la IA de Google <a href=\"https:\/\/x.com\/ArtificialAnlys\/status\/2024518548299936112\">utiliza menos tokens <\/a>que Opus 4.6 y GPT-5.2, lo que la vuelve m\u00e1s rentable.<\/p>\n<p>Aunque el modelo lidera en capacidades de razonamiento,<strong> todav\u00eda est\u00e1 por detr\u00e1s en habilidades de agente centradas en tareas del mundo real<\/strong>. Artificial Analysis se\u00f1ala que en sus pruebas consigue superar lo conseguido por Gemini 3 Pro, aunque todav\u00eda est\u00e1 por detr\u00e1s de Claude Sonnet 4.6, Opus 4.6 y GPT-5.2.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-embed is-type-rich is-provider-twitter wp-block-embed-twitter\"\/>\n<p><strong>Gemini 3.1 Pro estar\u00e1 disponible a partir de hoy<\/strong> en la app de Gemini y NotebookLM, aunque para poder utilizarlo necesitas una suscripci\u00f3n de Google AI Pro o AI Ultra. El modelo tambi\u00e9n estar\u00e1 disponible en la API de Gemini a trav\u00e9s de Google AI Studio, Gemini CLI, Vertex AI y otras plataformas de desarrollo como Antigravity y Android Studio.<\/p>\n<aside class=\"scaip scaip-2    \">\n<aside id=\"newspack-ads-widget-53\" class=\"widget_newspack-ads-widget clearfix\"\/>\n<aside id=\"block-158\" class=\"widget_block clearfix\"><iframe data-test-id=\"beehiiv-embed\" width=\"100%\" height=\"320\" frameborder=\"0\" scrolling=\"no\" style=\"border-radius: 4px; border: 2px solid #e5e7eb; margin: 0; background-color: transparent;\" class=\"perfmatters-lazy\" data-src=\"https:\/\/embeds.beehiiv.com\/f933faa5-778b-43d8-81c8-588692d06862\"><\/iframe><\/aside>\n<\/aside>\n<section id=\"block-157\" class=\"below-content widget widget_block\"\/>\t<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/hipertextual.com\/inteligencia-artificial\/google-gemini-3-1-pro-razonamiento-ia\/\" class=\" target=\" title=\"Google lanza Gemini 3.1 Pro con doble capacidad de razonamiento\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>A unos d\u00edas de presentar su modelo de razonamiento avanzado Deep Think, Google lanz\u00f3 una actualizaci\u00f3n para su IA m\u00e1s robusta. 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