Todo sobre Gemini 3 Pro Preview

Presentación

Google DeepMind publicó Gemini 3 Pro Preview el 18 de noviembre de 2025. No tiene un modo de razonamiento declarado: responde directamente, sin una fase de reflexión facturada aparte. Sus pesos no están publicados: solo funciona en remoto, mediante la API de Google DeepMind o de proveedores asociados (10 listados en models.dev). Tiene, por tanto, 11 meses a 22 de octubre de 2026.

Lo clasificamos entre los modelos punteros (24 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 Pro Preview obtiene un índice de capacidad de 87 sobre 100, calculado con 4 pruebas de nuestra cesta.

Eso lo sitúa en el puesto 14.º de nuestro ranking semanal de modelos.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 92,6 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 91,4 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• SWE-bench Verified (corrección de errores reales de software): 72,9 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 4.7, alcanza 83,5 %
• Terminal-Bench (tareas de agente en una terminal): 69,4 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5, alcanza 84,7 %

¿Cuánto cuesta Gemini 3 Pro Preview?

Gemini 3 Pro Preview cuesta 2 US$ por millón de tokens de entrada y 12 US$ por millón de tokens de salida (mediana de 10 proveedores, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,064 US$, es decir, 64 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Es 1,2 veces más barato que el precio de salida mediano de los modelos punteros (14,5 US$).

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

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 1.000.000 tokens, unas 1500 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 64.000 tokens.

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

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

¿A quién va dirigido?

Por su categoría, Gemini 3 Pro Preview está pensado sobre todo para las tareas difíciles en las que la calidad importa más que el coste: razonamiento profundo, código complejo, análisis largos.

Su resultado en Terminal-Bench (69,4 %, 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.

Modelos comparables

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

• GPT-5.4 (OpenAI, índice 87,2)
• GPT-5.6 Sol (OpenAI, índice 87,3)
• Qwen3.7 Max (Alibaba Cloud (Qwen), índice 86,6)
• Grok 4.6 (xAI, índice 86,1)