Gemini 3.1 Pro: El Modelo de Google que Bate Todos los Records [Analisis 2026]

Gemini 3.1 Pro: El Modelo de Google que Bate Todos los Records [Analisis 2026]

Google acaba de lanzar Gemini 3.1 Pro el 19 de febrero de 2026 y los numeros son contundentes: 77.1% en ARC-AGI-2 (mas del doble que Gemini 3 Pro), 80.6% en SWE-Bench Verified y 94.3% en GPQA Diamond. Es el modelo que lidera 12 de los 18 benchmarks principales del sector.

En este analisis completo te explico todo lo que necesitas saber: benchmarks reales, comparativas con Claude Opus 4.6 y GPT-5.2, precios, como usarlo y si merece la pena cambiar.

TL;DR - Resumen Rapido

• Rendimiento: Gemini 3.1 Pro duplica el rendimiento de Gemini 3 Pro en razonamiento, con 77.1% en ARC-AGI-2 frente al 35% anterior.
• Coding: 80.6% en SWE-Bench Verified, resolviendo issues reales de GitHub de extremo a extremo. Practicamente empatado con Claude Opus 4.6 (80.8%).
• Precio: Mismo coste que Gemini 3 Pro. $2 por millon de tokens de entrada, $12 por millon de salida. Es la mejor relacion rendimiento/precio del mercado.
• Contexto: 1 millon de tokens de entrada y 64K de salida. Puede procesar repositorios de codigo completos, horas de video o miles de paginas.
• Disponibilidad: Ya accesible en AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, Android Studio, GitHub Copilot, NotebookLM y la app de Gemini.
• Estado: Lanzado en preview. Google planea hacerlo generalmente disponible en las proximas semanas tras validar el rendimiento en flujos de trabajo agenticos avanzados.

Que es Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro es el modelo de inteligencia artificial mas capaz de Google a fecha de febrero de 2026. Pertenece a la familia Gemini 3 y representa una actualizacion significativa sobre Gemini 3 Pro, con mejoras en razonamiento, resolucion de problemas complejos y tareas agenticas.

Lo que diferencia a Gemini 3.1 Pro de su predecesor es el salto en capacidad de razonamiento abstracto. En el benchmark ARC-AGI-2, que mide la capacidad de resolver patrones logicos completamente nuevos, paso de un 35% a un 77.1%, lo que significa que mas que duplico su rendimiento.

Google lo describe como un modelo diseñado para "tareas donde una respuesta simple no es suficiente": analisis multidocumento, debugging de codebases complejas, investigacion cientifica y flujos de trabajo que requieren coordinacion de multiples herramientas.

Ficha tecnica rapida

Benchmarks: Los Numeros que Rompen Records

Aqui es donde Gemini 3.1 Pro marca la diferencia. Google afirma que lidera en 12 de los 18 benchmarks principales del sector. Vamos a ver los numeros con detalle y comparados con la competencia.

Tabla comparativa principal

Donde Gemini 3.1 Pro NO gana

No todo es perfecto. Hay areas donde la competencia sigue por delante:

Claude domina en tareas de oficina profesional y resolucion de issues reales de software. GPT-5.3-Codex (el modelo especializado de OpenAI para codigo) sigue siendo el rey en tareas puramente de terminal.

Caracteristicas Principales

1. Razonamiento de nueva generacion

El salto mas impresionante es en razonamiento abstracto. ARC-AGI-2 mide la capacidad del modelo para resolver puzzles logicos que nunca ha visto antes, y Gemini 3.1 Pro pasa de 35% a 77.1%.

Esto se traduce en:

• Mejor capacidad para resolver problemas multistep
• Razonamiento cientifico a nivel experto (94.3% en GPQA Diamond)
• Resolucion de problemas de programacion que requieren entender el contexto global

2. Ventana de contexto de 1 millon de tokens

Gemini 3.1 Pro mantiene el soporte para 1 millon de tokens de entrada, lo que permite:

• Analizar repositorios de codigo completos antes de generar cambios
• Procesar horas de video o audio con transcripcion y analisis
• Comparar decenas de documentos legales o cientificos simultaneamente
• Mantener conversaciones de larga duracion sin perder contexto

3. Capacidades multimodales

Gemini 3.1 Pro procesa de forma nativa:

• Texto: Analisis, generacion, traduccion
• Imagenes: Comprension visual, analisis de graficos, OCR
• Audio: Transcripcion, analisis de tono, resumen de podcasts
• Video: Analisis de contenido, extraccion de momentos clave
• Codigo: Comprension de repositorios completos, debugging, generacion

4. Precision en uso de herramientas (tool use)

Uno de los puntos fuertes de Gemini 3.1 Pro es su capacidad para coordinar multiples herramientas con precision. En el benchmark MCP Atlas, que mide la coordinacion de herramientas en flujos de trabajo complejos, obtiene un 69.2%, muy por encima del 59.5% de Claude Opus 4.6.

Esto es critico para flujos de trabajo agenticos donde el modelo necesita:

• Ejecutar bucles de edit-then-test (editar codigo, ejecutar tests, iterar)
• Coordinar multiples APIs simultaneamente
• Navegar por la web y extraer informacion (85.9% en BrowseComp)

5. Rendimiento en tareas autonomas

En APEX-Agents, un benchmark que mide tareas profesionales de larga duracion, Gemini 3.1 Pro obtiene 33.5%, casi el doble que Gemini 3 Pro (18.4%) y muy por encima de GPT-5.2 (23.0%).

Esto indica que el modelo es especialmente bueno para:

• Tareas que requieren planificacion y ejecucion en multiples pasos
• Proyectos que involucran investigacion, analisis y produccion de entregables
• Flujos de trabajo donde necesita tomar decisiones autonomas

Precios y Disponibilidad

Precios API

La gran noticia: Gemini 3.1 Pro tiene el mismo precio que Gemini 3 Pro. Es una actualizacion gratuita en rendimiento.

Planes de consumidor

Donde esta disponible

Gemini 3.1 Pro se puede usar en las siguientes plataformas:

• Google AI Studio: Interfaz web para prototipar y probar prompts
• Vertex AI: Plataforma enterprise de Google Cloud
• Gemini API: Acceso programatico directo
• Gemini CLI: Linea de comandos para desarrolladores
• Android Studio: Integrado en el IDE para desarrolladores Android
• GitHub Copilot: Disponible como modelo en VS Code, Visual Studio, github.com y GitHub Mobile
• NotebookLM: Para usuarios Pro y Ultra, analisis de documentos avanzado
• App de Gemini: Aplicacion movil y web de Google
• Google Antigravity: Plataforma experimental de Google

Gemini 3.1 Pro vs Claude Opus 4.6 vs GPT-5.2

Esta es la pregunta que todo el mundo se hace. Vamos a comparar los tres grandes modelos de febrero 2026 en detalle.

Comparativa por caso de uso

Comparativa de precios detallada

Para un uso tipico de 1 millon de tokens de entrada y 200K de salida al dia:

• Gemini 3.1 Pro: ~$4.40/dia ($132/mes)
• Claude Opus 4.6: ~$30.00/dia ($900/mes)
• GPT-5.2: ~$27.00/dia ($810/mes)

Veredicto por perfil de usuario

Elige Gemini 3.1 Pro si:

• Necesitas procesar grandes volumenes de datos (contexto de 1M tokens)
• Tu presupuesto de API es limitado
• Trabajas con contenido multimodal (video, audio, imagenes)
• Necesitas coordinacion de herramientas y tareas agenticas
• Quieres el mejor razonamiento abstracto del mercado

Elige Claude Opus 4.6 si:

• Tu trabajo principal es desarrollo de software (SWE-Bench ligeramente superior)
• Necesitas sesiones largas de debugging con coherencia
• Priorizas la seguridad y previsibilidad del modelo
• Usas Claude Code o herramientas de Anthropic integradas
• Necesitas tareas profesionales de oficina complejas

Elige GPT-5.2/5.3 si:

• Quieres el ecosistema mas completo (ChatGPT, plugins, GPTs)
• Necesitas generacion de video con Sora
• Usas GPT-5.3-Codex para tareas especializadas de terminal
• Tu equipo ya esta integrado en el ecosistema OpenAI

Como Usar Gemini 3.1 Pro

Opcion 1: Google AI Studio (la mas rapida)

1. Ve a aistudio.google.com
2. Inicia sesion con tu cuenta de Google
3. Selecciona Gemini 3.1 Pro en el selector de modelos
4. Empieza a escribir prompts o sube archivos multimodales

Opcion 2: API con Python

1import google.generativeai as genai
2 
3# Configura tu API key
4genai.configure(api_key="TU_API_KEY")
5 
6# Inicializa el modelo
7model = genai.GenerativeModel("gemini-3.1-pro")
8 
9# Genera una respuesta
10response = model.generate_content(
11    "Analiza las tendencias principales en el mercado de IA en 2026"
12)
13 
14print(response.text)

Opcion 3: API con cURL

1curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.1-pro:generateContent?key=TU_API_KEY" \
2  -H "Content-Type: application/json" \
3  -d '{
4    "contents": [{
5      "parts": [{
6        "text": "Explica las diferencias entre Gemini 3.1 Pro y Claude Opus 4.6"
7      }]
8    }]
9  }'

Opcion 4: Gemini CLI

1# Instala Gemini CLI
2npm install -g @anthropic-ai/gemini-cli
3 
4# Configura tu API key
5export GEMINI_API_KEY="tu_api_key"
6 
7# Usa Gemini 3.1 Pro directamente desde terminal
8gemini --model gemini-3.1-pro "Revisa este repositorio y sugiere mejoras"

Opcion 5: GitHub Copilot

Si usas VS Code o Visual Studio:

1. Abre la configuracion de GitHub Copilot
2. En el selector de modelos, elige Gemini 3.1 Pro
3. El modelo estara disponible para completar codigo, explicar y generar tests

Mi Recomendacion Personal

Gemini 3.1 Pro me ha impresionado especialmente por la relacion rendimiento/precio. Ofrece el mejor razonamiento del mercado por una fraccion del coste de Claude Opus 4.6 o GPT-5.2. Para tareas que requieren procesamiento de grandes volumenes de datos, multimodal o coordinacion de herramientas, es la opcion clara. Dicho esto, para sesiones largas de desarrollo de software puro, sigo prefiriendo Claude Code con Opus 4.6 por su coherencia en debugging extendido.

Preguntas Frecuentes (FAQ)

Que es Gemini 3.1 Pro y cuando se lanzo?

Gemini 3.1 Pro es el modelo de inteligencia artificial mas avanzado de Google, lanzado el 19 de febrero de 2026. Es una actualizacion significativa sobre Gemini 3 Pro que mas que duplica su rendimiento en razonamiento, con 77.1% en ARC-AGI-2 frente al 35% anterior.

Cuanto cuesta Gemini 3.1 Pro?

La API de Gemini 3.1 Pro cuesta $2 por millon de tokens de entrada (hasta 200K de contexto) y $12 por millon de tokens de salida. Para prompts que superen los 200K tokens de contexto, el precio sube a $4 por millon de entrada. Es entre 5x y 7.5x mas barato que Claude Opus 4.6 y GPT-5.2.

Es Gemini 3.1 Pro mejor que Claude Opus 4.6?

Depende del caso de uso. Gemini 3.1 Pro gana en razonamiento abstracto (77.1% vs 68.8% en ARC-AGI-2), ciencia avanzada (94.3% vs 91.3% en GPQA Diamond), tareas agenticas y es significativamente mas barato. Claude Opus 4.6 gana ligeramente en coding (80.8% vs 80.6% en SWE-Bench) y en tareas profesionales de oficina (Elo 1,633 vs 1,317 en GDPval-AA).

Es Gemini 3.1 Pro mejor que GPT-5.2?

En la mayoria de benchmarks, si. Gemini 3.1 Pro supera a GPT-5.2 en razonamiento, ciencia, coding, tareas agenticas y coordinacion de herramientas, ademas de ser significativamente mas barato. GPT-5.2 tiene un ecosistema mas completo (ChatGPT, plugins, Sora) y GPT-5.3-Codex supera a Gemini en tareas especializadas de terminal.

Como puedo acceder a Gemini 3.1 Pro gratis?

Google AI Studio permite probar Gemini 3.1 Pro con limites generosos de forma gratuita para desarrolladores. Ademas, la API ofrece un tier gratuito con limites de peticiones. Para uso en la app de Gemini, necesitas un plan Google AI Pro ($19.99/mes) o Ultra ($249.99/mes).

Que ventana de contexto tiene Gemini 3.1 Pro?

Gemini 3.1 Pro soporta hasta 1 millon de tokens de entrada y 64,000 tokens de salida. Esto equivale a aproximadamente 750 paginas de texto o varias horas de video, y es 5x mas que Claude Opus 4.6 (200K) y casi 8x mas que GPT-5.2 (128K).

Gemini 3.1 Pro esta disponible en GitHub Copilot?

Si. GitHub ha confirmado que Gemini 3.1 Pro esta disponible como opcion de modelo en GitHub Copilot, accesible desde VS Code, Visual Studio, github.com y GitHub Mobile. Los usuarios pueden seleccionarlo directamente en el selector de modelos de Copilot.

Recursos Adicionales

Si quieres profundizar mas en el ecosistema de modelos de IA:

• Comparativa GPT-5 vs Claude vs Gemini: Los Mejores LLMs de 2026 - Analisis detallado de los tres grandes con benchmarks ampliados
• Gemini 3 Pro: Tutorial Completo - Guia practica de la version anterior con Deep Think, Deep Research y 2M de contexto
• Google AI Studio: Tutorial en Espanol - Como configurar y usar la API de Gemini paso a paso
• Mejores Modelos de IA en Febrero 2026 - Ranking completo incluyendo Qwen3, Kimi K2.5 y modelos emergentes

Ultima actualizacion: 20 de febrero de 2026. Los benchmarks y precios reflejan la informacion oficial publicada por Google el 19 de febrero de 2026. Gemini 3.1 Pro se encuentra en preview y algunos datos pueden cambiar con la version de disponibilidad general.