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Google lanza Gemini 3.7 Flash, el modelo hecho para programadores con agentes IA

La herramienta reduce el costo de uso y permite crear aplicaciones que pueden utilizarse de inmediato con menos instrucciones

Gemini 3.7 Flash es el último modelo de IA de Google disponible para sus usuarios. (Foto: Europa Press)
Gemini 3.7 Flash es el último modelo de IA de Google disponible para sus usuarios. (Foto: Europa Press)
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Google anunció la llegada de Gemini 3.7 Flash, un modelo de inteligencia artificial (IA) mejorado para actividades que requieren programación y agentes de IA que promete grandes avances frente a su antecesor, Gemini 3.6 Flash.

El modelo está disponible con mejoras clave en ingeniería, gestión del conocimiento y desarrollo web. El objetivo es ofrecer una herramienta más eficiente y rentable para desarrolladores y empresas que demandan soluciones avanzadas en codificación y automatización.

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El lanzamiento de Gemini 3.7 Flash se produce tres semanas después de la versión 3.6 Flash, fruto del análisis de comentarios de desarrolladores y de mejoras algorítmicas que la empresa pretende trasladar a futuros modelos.

Dónde y cómo puede usarse Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash ya está disponible para los usuarios en plataformas como Google Antigravity, AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform y la aplicación Gemini Enterprise.

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Gemini Spark es el nuevo agente de IA de Google.
El modelo ya está disponible en plataformas clave de Google y en el agente personal Gemini Spark para suscriptores de AI Pro y Ultra. (Foto: Google)

El agente de inteligencia artificial personal Gemini Spark, que permanece activo de forma continua, comenzará a utilizar el nuevo modelo desde hoy, aunque requiere suscripción a AI Pro y Ultra.

Este despliegue amplio permite que desarrolladores, empresas y usuarios de diferentes sectores incorporen el modelo en sus flujos de trabajo habituales. El objetivo es fomentar la integración de soluciones inteligentes en contextos de programación, análisis de datos y automatización.

Por qué Google lanzó Gemini 3.7 Flash

El enfoque de Google con esta actualización se centra en responder de manera directa a las necesidades manifestadas por la comunidad desarrolladora. Gemini 3.7 Flash ofrece una calidad de código superior en el primer intento, mayor precisión en depuración y capacidades reforzadas para tareas de desarrollo avanzado.

El nuevo modelo de Gemini ofrece mejoras en calidad de código y depuración, superando ampliamente los resultados de la versión anterior en pruebas especializadas. (Foto: Europa Press)
El nuevo modelo de Gemini ofrece mejoras en calidad de código y depuración, superando ampliamente los resultados de la versión anterior en pruebas especializadas. (Foto: Europa Press)

En pruebas como FrontierCode 1.1 y DeepSWE v1.1, el nuevo modelo alcanzó 43,6% y 65,3% respectivamente, frente al 34,4% y 49,0% de Gemini 3.6 Flash. Estos datos subrayan una mejora sustancial en eficiencia y calidad, aspectos valorados por programadores y responsables de sistemas.

Asimismo, el nuevo modelo introduce cambios en la interacción con agentes de IA. El sistema puede generar aplicaciones y prototipos listos para producción con menos instrucciones, lo que reduce el tiempo de desarrollo y la complejidad de los flujos de trabajo.

Qué avances aporta en desarrollo web y flujos de trabajo empresariales

En el ámbito del desarrollo web, Gemini 3.7 Flash se presenta como una herramienta capaz de crear aplicaciones y maquetas listas para producción con menos solicitudes o ‘prompts’.

Experto en informática trabajando intensamente en un iMac, aplicando inteligencia artificial para mejorar tareas de programación y diseño. La imagen muestra un entorno de trabajo tecnológicamente avanzado, donde la combinación de hardware y software de última generación potencia su profesionalismo. (Imagen ilustrativa Infobae)
Gemini 3.7 Flash agiliza la creación de aplicaciones y la automatización de procesos en sectores como finanzas, leyes y biociencias. (Imagen ilustrativa Infobae)

El modelo facilita la automatización de tareas y la gestión de procesos complejos en áreas como finanzas, leyes y biociencias. En la prueba GDP.pdf, Gemini 3.7 Flash obtuvo una puntuación del 34,0%, frente al 22,0% de su predecesor.

Por otro lado, la automatización de flujos de trabajo empresariales, medida a través de la prueba AutomationBench, mostró un salto del 17,0% al 30,4%, un avance que permite gestionar documentos y procesos con mayor exactitud. Estas cifras refuerzan la utilidad del modelo para espacios corporativos que requieren soluciones robustas y adaptables.

Cuál impacto tiene el modelo en costos y accesibilidad para usuarios

Una novedad clave del lanzamiento es el ajuste en el esquema de precios. Google anunció que el coste por millón de tokens de entrada es de 0,75 dólares y de 3,75 dólares por millón de tokens de salida, una cifra que representa la mitad del costo de Gemini 3.6 Flash.

Google reduce el precio de uso a la mitad respecto a la versión previa, facilitando la adopción de la tecnología entre desarrolladores y empresas. (Foto: REUTERS/Carlos Jasso/File Photo)
Google reduce el precio de uso a la mitad respecto a la versión previa, facilitando la adopción de la tecnología entre desarrolladores y empresas. (Foto: REUTERS/Carlos Jasso/File Photo)

Esta ventana de precios estará disponible hasta finales de año, lo que permitirá a desarrolladores y clientes escalar agentes listos para producción “de manera rentable”.

La política de precios busca democratizar el acceso a tecnologías avanzadas de inteligencia artificial, facilitando la adopción de estos modelos por parte de empresas medianas y grandes que requieren soluciones a medida para sus operaciones.

Qué medidas de seguridad se han implementado frente a posibles usos maliciosos

El desarrollo de modelos avanzados de IA implica desafíos en materia de seguridad. Gemini 3.7 Flash incorpora salvaguardas específicas para prevenir usos maliciosos en ámbitos químicos, biológicos, radiológicos y nucleares (QBRN), así como en ciberataques.

La compañía remarca que estas salvaguardas buscan ofrecer garantías tanto a usuarios individuales como a organizaciones, reforzando la confianza en el despliegue de sistemas basados en IA para tareas críticas.

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