Todo sobre Gemini 3 Flash Preview

Lo que hay que saber

Google DeepMind publicó Gemini 3 Flash Preview el 17 de diciembre de 2025. Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Es un modelo cerrado: se accede a él por API, a través de Google DeepMind o de uno de los 31 proveedores recogidos en models.dev. Tiene, por tanto, 10 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los gama media (34 modelos de esta categoría en el sitio).

¿Qué dicen las pruebas independientes?

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), Gemini 3 Flash Preview obtiene un índice de capacidad de 80,3 sobre 100, calculado con 5 pruebas de nuestra cesta.

Eso lo sitúa en el puesto 27.º de nuestro ranking semanal de modelos.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 89,4 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 95,6 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): 51,2 % — el mejor modelo seguido, GPT-6 Astra, alcanza 93,7 %
• SWE-bench Verified (corrección de errores reales de software): 75,4 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 4.7, alcanza 83,5 %

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 1.048.576 tokens, unas 1573 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para cargar un libro entero o una base de código mediana. Una respuesta puede llegar a 65.536 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen, vídeo, audio y PDF. Sus conocimientos llegan hasta enero de 2025: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Lo que cuesta

Gemini 3 Flash Preview cuesta 0,50 US$ por millón de tokens de entrada y 3 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 31 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

Para hacerse una idea: leer 20 000 tokens (unas treinta páginas) y redactar 2000 cuesta alrededor de 0,016 US$; mil veces esa tarea, 16 US$.

Es 1,5 veces más barato que el precio de salida mediano de los gama media (4,38 US$).

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿Para qué usos?

Por su categoría, Gemini 3 Flash Preview está pensado sobre todo para un equilibrio entre calidad y coste, para usos cotidianos que no justifican un modelo puntero.

Su resultado en SWE-bench Verified (75,4 %, por encima de la mediana de los modelos seguidos) lo convierte en un candidato serio para agentes de programación.

Su enorme ventana de contexto lo hace interesante para analizar grandes volúmenes de documentos en una sola petición.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Alternativas

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Gemini 3 Flash Preview son:

• Grok 4.7 (xAI, índice 79,9) — ver la comparativa
• Mistral Large 4 (Mistral AI, índice 79,7) — ver la comparativa
• Claude Sonnet 5 (Anthropic, índice 79,3)
• Gemini 3.1 Pro Preview (Google DeepMind, índice 79,3)