{"id":60751,"date":"2025-04-12T19:59:29","date_gmt":"2025-04-12T19:59:29","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=60751"},"modified":"2025-04-12T19:59:29","modified_gmt":"2025-04-12T19:59:29","slug":"con-gemini-lo-esta-haciendo-practicamente-todo-bien","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=60751","title":{"rendered":"con Gemini lo est\u00e1 haciendo pr\u00e1cticamente todo bien"},"content":{"rendered":"
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Puede que no lo parezca, pero Google est\u00e1 ganando<\/strong> la carrera de la inteligencia artificial. Al menos en lo que se refiere al rendimiento de sus modelos, que no paran de ganar batallas en los benchmarks m\u00e1s granados.<\/p>\n

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Su modelo m\u00e1s reciente, Gemini 2.5 Pro Experimental, es el que m\u00e1s puntuaci\u00f3n saca tanto en el Artificial Analysis Intelligence Index<\/a> como en LMArena<\/a>. Ambos combinan los resultados de diversos benchmarks espec\u00edficos (matem\u00e1ticas, programaci\u00f3n, cuestiones cient\u00edficas) para mostrar como hoy por hoy el modelo de Gemini est\u00e1 por delante de sus competidores.<\/p>\n

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\n \"Index\"\/
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Fuente: Artificial Analysis Intelligence Index.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n

Pero ganar en los benchmarks no parece tan importante. Sobre todo cuando una cosa es lo que dicen los benchmarks y cu\u00e1l es la percepci\u00f3n del usuario \u00a0convencional. Para quienes usamos diversos modelos de forma habitual, la sensaci\u00f3n es que todos son ya realmente buenos<\/strong> en muchos escenarios.<\/p>\n

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Y sin embargo, esa percepci\u00f3n tambi\u00e9n parece estar favoreciendo a Gemini 2.5 Pro<\/a>, que en los \u00faltimos d\u00edas ha recibido<\/a> muchos elogios<\/a> en redes sociales<\/a>. El modelo no solo se comporta bien:<\/p>\n

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