Google ha vuelto a dar un paso al frente en el desarrollo de inteligencia artificial con la presentación de Gemini 2.5 Pro, su nuevo modelo de IA diseñado para ofrecer una comprensión más profunda y un razonamiento más sofisticado. Esta nueva iteración no solo mejora el rendimiento general respecto a versiones anteriores, sino que también incorpora avances significativos en el procesamiento contextual y multimodal.
Durante los últimos años, el gigante tecnológico ha ido perfeccionando sus modelos de lenguaje con el objetivo de hacer más precisa y útil la interacción con los sistemas de IA. Con Gemini 2.5, los ingenieros de Google han integrado técnicas más refinadas de aprendizaje reforzado y métodos de inducción de pensamiento encadenado. Todo esto apunta hacia una IA que procesa la información de forma más estructurada, pensando en múltiples etapas antes de devolver una respuesta. Para más detalles sobre este modelo, puedes consultar la comparativa completa entre diferentes IA, incluyendo Gemini 2.5.
Razonamiento antes de responder: un cambio de paradigma
Una de las características más destacadas de Gemini 2.5 Pro es su capacidad para “pensar” antes de ofrecer una respuesta. Esto se traduce en un proceso de razonamiento multipaso en el que la IA analiza información de distintas fuentes, la relaciona, y evalúa la validez de sus propias conclusiones antes de comunicarlas. Esta aproximación reduce el riesgo de respuestas erróneas o incoherentes, un problema habitual en modelos anteriores.
Google denomina esta evolución como “modelos pensantes”, una categoría donde los sistemas no se limitan a hacer predicciones estadísticas, sino que aplican lógica, contexto y secuencias de razonamiento para mejorar la calidad de los resultados. Este sistema también minimiza las alucinaciones —respuestas sin base real o con errores de bulto— que tanto han lastrado a las IAs generativas. Para conocer más sobre el uso de estas capacidades en la práctica, puedes visitar cómo aprovechar al máximo las nuevas funciones de Gemini en Android.
Gemini 2.5 Pro ha superado a sus principales competidores en pruebas de referencia centradas en razonamiento, como el test GPQA en ciencias y el AIME 2025 en matemáticas. Asimismo, ha destacado en desafíos como “Humanity’s Last Exam”, donde consiguió una puntuación del 18,8% sin apoyarse en herramientas externas, por encima del 14% de OpenAI o3-mini y del 8,6% del modelo DeepSeek R1.
Capacidades multimodales y una ventana de contexto ampliada
Gemini 2.5 Pro destaca también por sus facultades multimodales. A diferencia de otras soluciones, este modelo puede recibir instrucciones en formato texto, pero también analizar audio, imágenes, vídeos y hasta grandes cantidades de código. Esto le permite desenvolverse en tareas muy variadas, desde la edición de vídeos hasta el desarrollo de software a partir de simples instrucciones textuales.
Otra gran novedad es su capacidad para gestionar hasta un millón de tokens de contexto, lo que equivale a unos 750.000 términos, aproximadamente. Google ha confirmado que ya está trabajando para ampliar este límite hasta los 2 millones de tokens. Esta funcionalidad es especialmente útil en entornos donde se requiere trabajar con archivos extensos, grandes bases de datos o repositorios de código completos. La nueva revolución de Google en la inteligencia artificial multimodal se hace evidente con esta capacidad.
Gracias a esta amplitud de contexto y a su estructura de procesamiento más eficiente, Gemini 2.5 Pro puede navegar por largas conversaciones o textos técnicos sin perder coherencia, algo que representa una mejora sustancial frente a versiones precedentes.
Desempeño de Gemini 2.5
En pruebas técnicas y benchmarks, Gemini 2.5 Pro ha registrado puntuaciones superiores a las de muchos de sus rivales directos. Por ejemplo, en la evaluación SWE-Bench Verified para agentes de código, el modelo alcanzó el 63,8% de acierto, por encima de la IA de OpenAI y DeepSeek, aunque aún por detrás del Claude 3.7 de Anthropic, que ronda el 70,3%.
También sobresale en codificación, creación de interfaces web visuales y generación de videojuegos. Google ha compartido ejemplos donde Gemini 2.5 Pro crea un videojuego funcional a partir de una sola línea de texto, mostrando así su habilidad para traducir instrucciones abstractas en aplicaciones reales y ejecutables. Esta capacidad se alinea con la nueva forma de programar con IA que está revolucionando el desarrollo.
La compañía también ha destacado que estos avances no se han conseguido solo con más potencia de cálculo, sino a través de la mejora en la arquitectura del modelo base y en el enfoque de entrenamiento posterior.
Disponibilidad, uso y futuro prometedor
Gemini 2.5 Pro ya se puede utilizar desde Google AI Studio, tanto por desarrolladores como por usuarios del plan de suscripción de Gemini Advanced, disponible en formato web y en app móvil. Además, en las próximas semanas se integrará en Vertex AI, la plataforma de inteligencia artificial en la nube de Google orientada a empresas.
Aunque el acceso inicial se ha limitado a modelos experimentales, Google ha adelantado que se harán públicas varias versiones adaptadas a diferentes niveles técnicos y casos de uso. También se esperan planes de precios específicos con mayores límites de uso, orientados a producción a gran escala. Es recomendable estar pendiente de las novedades y rumores sobre la próxima actualización de Apple iOS 18, ya que esto podría impactar también en el uso de Gemini.
Este lanzamiento se produce en un contexto en el que la competencia por liderar el sector de la IA es más intensa que nunca. Empresas como OpenAI, Meta, DeepSeek o Anthropic están en plena carrera por ofrecer modelos más rápidos, eficientes y baratos. En este panorama, Google refuerza su posición con un modelo que no solo iguala, sino que en ciertas áreas parece superar a sus rivales.
Con máquinas que ya empiezan a razonar, analizar y contextualizar, el enfoque de Google con Gemini 2.5 Pro apunta hacia una nueva generación de herramientas inteligentes. Si bien aún presenta márgenes de mejora —especialmente en algunos tipos de codificación avanzada—, este modelo representa un hito importante en la evolución de la inteligencia artificial aplicada a tareas prácticas y complejas.
