Gemini 3.5 Flash vs Opus 4.7 vs GPT-5.5: el Flash que lidera 5 benchmarks

Gemini 3.5 Flash es el modelo Flash de Google lanzado el 19 de mayo de 2026 en Google I/O 2026 que, en la tabla oficial publicada por DeepMind, lidera frente a Claude Opus 4.7 y GPT-5.5 en cinco evaluaciones: MCP Atlas (83,6%), Toolathlon (56,5%), Finance Agent v2 (57,9%), CharXiv Reasoning (84,2%) y MMMU-Pro (83,6%). Y todo a 1,50 $ / 9 $ por millón de tokens, frente a los 5 $ / 25 $ de Opus 4.7 y los 5 $ / 30 $ de GPT-5.5.

Sí, has leído bien. Un modelo Flash sentado a la mesa de los Pro. Y con la cuenta más barata.

Antes de meternos a fondo, esto es lo que vamos a desmontar:

• Ficha técnica completa: precio, contexto, modalidades y velocidad de salida
• Dónde puedes usar Gemini 3.5 Flash desde el día uno
• Gemini 3.5 Flash vs Opus 4.7: en qué tareas gana cada uno
• Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: la batalla por el bucle agéntico
• Razonamiento y contexto largo: donde Flash todavía cede terreno
• Cuándo merece la pena cambiar y cuándo es mejor quedarse donde estás

Vamos al tajo. Sin endulzar y sin tragarse la nota de prensa.

¿Qué es Gemini 3.5 Flash y por qué importa? ¶

Gemini 3.5 Flash es la siguiente iteración en la serie Gemini 3, construida sobre el motor de razonamiento de Gemini 3 Flash y con thinking levels para ajustar la mezcla entre calidad, coste y latencia. Es multimodal de entrada (texto, imagen, audio, vídeo y PDF), pero su salida es solo texto, según la model card oficial de DeepMind.

Lo que rompe el patrón no es el modelo. Es el orden del lanzamiento. Google nunca había sacado primero la versión Flash y dejado la Pro para más tarde. Y menos con una variante Flash que en su propia tabla de benchmarks se atreve a liderar contra modelos Pro de la competencia. Cuando una empresa hace esto, no es porque le sobre tiempo: es porque tiene confianza en lo que está enseñando. La versión 3.5 Pro llegará el mes que viene, según confirmó Google en el comunicado oficial.

La frase que suelta Koray Kavukcuoglu, jefe de tecnología de DeepMind, en la rueda de prensa lo resume bien: “3.5 Flash ofrece una combinación increíble de calidad y baja latencia. Supera a nuestro modelo frontera más reciente, 3.1 Pro, en casi todos los benchmarks” (declaraciones recogidas por TechCrunch el 19 de mayo de 2026). Traducido al castellano de taberna: Flash ya pega más fuerte que la Pro anterior. Y os llevamos un mes de ventaja.

🔑 Un modelo Flash que adelanta a la Pro anterior y que en cinco benchmarks lidera frente a Opus 4.7 y GPT-5.5. Esto no es una iteración menor: es Google replanteando qué significa Flash en su catálogo.

Si nunca has probado un modelo Gemini reciente, el post sobre Gemini 3.1 Pro repasa el sistema de thinking levels y la lógica de precios de la familia. Sirve como base para entender los cambios.

Ficha técnica de Gemini 3.5 Flash ¶

La ficha técnica resumida: gemini-3.5-flash como model ID estable, 1.048.576 tokens de contexto de entrada y 65.536 de salida, cutoff de conocimiento en enero de 2026, multimodal de entrada (texto, imagen, audio, vídeo, PDF), velocidad de salida de 289 tokens/segundo y precio de 1,50 $ / 9 $ por millón de tokens.

Si vas a meter el modelo en producción, esto es lo que tienes que mirar:

• Identificador en la API: gemini-3.5-flash. Sin sufijo de preview. Estable desde el día uno. La versión interna se llama 3.5-flash-05-2026.
• Ventana de contexto: 1.048.576 tokens de entrada y 65.536 tokens de salida.
• Modalidades de entrada: texto, imagen, audio, vídeo y PDF. Salida solo texto.
• Cutoff de conocimiento: enero de 2026, según la model card oficial.
• Thinking: dynamic thinking activado por defecto, con el nuevo parámetro thinking_level.
• Uso de herramientas: function calling, structured output, búsqueda como herramienta y ejecución de código.
• Velocidad de salida: 289 tokens por segundo, unas 4 veces más rápido que otros modelos frontera según el keynote de Sundar Pichai.

Faltan dos cosas importantes que conviene saber: no soporta Computer Use en la API (para eso sigue siendo necesario gemini-3-flash-preview) y las capacidades agénticas más finas se desbloquean dentro de Antigravity 2.0, el entorno de agentes que Google lanzó el mismo día.

Hablemos de dinero, porque es donde la cosa se pone sabrosa y polémica a la vez:

Los tiers de batch y flex ofrecen un 50% de descuento sobre el precio estándar, según la página oficial de precios de la Gemini API. La salida queda en 4,50 $ por millón si toleras procesamiento asíncrono.

💰 1,50 $ / 9 $ por millón parece poco hasta que recuerdas que Gemini 3 Flash costaba 0,50 $ / 3 $. Hablamos de 3 veces más caro que el Flash anterior. Google está estirando la marca Flash hasta donde la elasticidad del bolsillo de los developers aguanta.

Dónde puedes usar Gemini 3.5 Flash desde el día uno ¶

Gemini 3.5 Flash está disponible en producción en ocho superficies oficiales desde el 19 de mayo de 2026: la app Gemini, AI Mode en Google Search, Google AI Studio, la Gemini API, Antigravity 2.0, Android Studio, Vertex AI y Gemini Enterprise. No hay periodo de preview ni acceso por oleadas, según el anuncio oficial de Google DeepMind.

El detalle por superficie:

• Aplicación Gemini: ya es el modelo por defecto. Si abres la app, le estás hablando a 3.5 Flash.
• AI Mode en Google Search: a nivel global, también es el modelo que está respondiendo.
• Google AI Studio: para probar prompts y comparar respuestas sin escribir código.
• Gemini API: con el model_name puesto a gemini-3.5-flash.
• Google Antigravity y Antigravity 2.0: el nuevo entorno de agentes lanzado el mismo día.
• Android Studio: integrado en el chat y las herramientas de IA del IDE oficial de Android.
• Vertex AI: para entornos enterprise y producción.
• Gemini Enterprise y Gemini Enterprise Agent Platform: para flujos corporativos con permisos y observabilidad.

Como ves, no se ha quedado nadie sin invitación. Si ya usabas Gemini CLI, basta con cambiar el modelo y observar diferencias en velocidad y comportamiento agéntico. Las 20 buenas prácticas para Gemini CLI siguen siendo válidas con el nuevo modelo detrás.

Gemini 3.5 Flash vs Opus 4.7: ¿dónde gana cada modelo? ¶

Gemini 3.5 Flash supera a Claude Opus 4.7 en cuatro benchmarks de tareas agénticas: MCP Atlas (83,6% vs 79,1%), Toolathlon (56,5% vs no publicado), Finance Agent v2 (57,9% vs 51,5%) y Terminal-Bench 2.1 (76,2% vs 66,1%). Opus 4.7 mantiene el liderazgo en SWE-Bench Pro (64,3% vs 55,1%) y Humanity’s Last Exam (46,9% vs 40,2%). Datos verificados frente a la página de metodología de evaluaciones de DeepMind y el post oficial de Anthropic sobre Opus 4.7.

Aquí la tabla con los números crudos:

El patrón es claro: Flash gana en tareas que se ejecutan en bucle agéntico con muchas llamadas a herramientas, mientras que Opus 4.7 conserva la ventaja en ingeniería de software seria sobre repos grandes y en razonamiento académico difícil.

Si tu flujo principal son tareas tipo MCP, donde el modelo encadena llamadas a herramientas, mantiene el contexto entre pasos y orquesta varios subagentes, Gemini 3.5 Flash es la mejor opción coste/rendimiento. La ventaja en MCP Atlas no es un margen estadístico: son 4,5 puntos por encima de Opus 4.7 y a un precio 3,3 veces menor.

Si en cambio trabajas con refactorizaciones de repos completos donde el coste de un cambio mal aplicado es alto, Opus 4.7 sigue siendo la referencia. Sus 64,3% en SWE-Bench Pro frente al 55,1% de Flash son un margen de 9,2 puntos que se traduce en menos errores en producción.

🛡️ Antes de migrar producción, ejecuta tus propias evals. No basta con leer la tabla de Google: prueba con tus prompts, tus tools y tus métricas de éxito. Un benchmark gana en condiciones de laboratorio, no en tu legacy.

Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: la batalla por el bucle agéntico ¶

GPT-5.5 supera a Gemini 3.5 Flash en cuatro benchmarks clave: Terminal-Bench 2.1 (78,2% vs 76,2%), OSWorld-Verified (78,7% vs 78,4%), MRCR v2 a 128k (94,8% vs 77,3%) y ARC-AGI-2 (84,6% vs 72,1%). Flash gana en MCP Atlas (83,6% vs 75,3%), Toolathlon (56,5% vs 55,6%) y Finance Agent v2 (57,9% vs 51,8%), según la tabla cruzada con los datos oficiales de OpenAI y la metodología de DeepMind.

La tabla cruda:

Aquí la lectura es distinta: la batalla por el bucle agéntico está más igualada, pero los terrenos donde GPT-5.5 gana son catastróficos para Flash. Los 17,5 puntos de ventaja en MRCR v2 y los 12,5 en ARC-AGI-2 no son ajuste fino, son brechas estructurales.

GPT-5.5 sigue siendo el rey de Terminal-Bench desde su lanzamiento en abril de 2026, como ya vimos en la comparativa GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7. Si tu agente vive en la terminal ejecutando comandos y leyendo salidas, OpenAI sigue marcando la pauta.

La sorpresa amarga para Flash está en MRCR v2 a 128k de contexto. GPT-5.5 marca un escandaloso 94,8%, Flash se queda en 77,3% y Opus 4.7 cae a 59,3%. Si tu caso de uso es RAG sobre documentos grandes o análisis de codebases enteras en un solo prompt, Flash no es el sitio donde mirar primero. GPT-5.5 lleva ahí la delantera y por mucho.

Razonamiento y contexto largo: donde Flash cede terreno ¶

En tareas de razonamiento abstracto y contexto largo masivo, Gemini 3.5 Flash queda por detrás de los Pro de Anthropic y OpenAI. En Humanity’s Last Exam saca un 40,2% frente al 46,9% de Opus 4.7. En ARC-AGI-2 marca un 72,1% frente al 84,6% de GPT-5.5. Y en MRCR v2 a 128k apenas alcanza el 77,3% frente al 94,8% de GPT-5.5. Datos publicados en la página de evaluaciones de DeepMind del 19 de mayo de 2026.

Esto importa porque hay tres tipos de carga donde Flash no debería ser tu primera opción:

1. Razonamiento académico difícil: problemas tipo Humanity’s Last Exam, demostraciones matemáticas, verificación formal.
2. Razonamiento abstracto novedoso: puzzles tipo ARC-AGI-2, patrones que el modelo no ha visto durante el entrenamiento.
3. Recuperación dispersa en contextos masivos: RAG sobre 200K+ tokens donde el modelo tiene que encontrar la aguja en el pajar.

Si tu flujo depende de cualquiera de los tres, los Pro de la competencia tienen una ventaja clara y medible. No es marketing, son 6 a 17 puntos de diferencia según el benchmark.

La buena noticia es que Flash sí brilla en CharXiv Reasoning (84,2%) y MMMU-Pro (83,6%), dos benchmarks donde lidera frente a toda la competencia. CharXiv mide razonamiento sobre gráficas, MMMU-Pro mide razonamiento multimodal. Para tareas que combinan visión y lógica, Flash es competitivo.

El factor velocidad: 289 tokens por segundo y por qué cambia el cálculo ¶

Gemini 3.5 Flash genera salida a 289 tokens por segundo, unas 4 veces más rápido que otros modelos frontera según el keynote de Sundar Pichai del 19 de mayo de 2026. No hay aún medidas independientes que confirmen el 4x, pero incluso a la mitad de ese delta la diferencia se nota en flujos reales.

¿Por qué importa la velocidad en código? Porque la programación agéntica es un bucle: el modelo propone un paso, llama a una herramienta, lee el resultado, propone el siguiente paso. Un task de usuario puede explotarse en 50, 100 o 500 llamadas al modelo. En ese régimen, la latencia por llamada y el coste por llamada dominan el tiempo y la factura totales, mucho más que la precisión por respuesta individual.

Un Flash que acierta el 80% de las veces y es 4 veces más rápido puede acabar siendo mejor opción para un bucle agéntico que un Pro que acierta el 85% pero es 4 veces más lento. Si el coste de equivocarse es bajo (porque el siguiente paso del agente corrige), la velocidad gana. Si el coste de equivocarse es alto (porque cada error se propaga), la precisión gana. Esa es la decisión que tienes que tomar para cada flujo.

⚡ El 4x de velocidad de Gemini 3.5 Flash no se nota en una respuesta de chat. Se nota cuando llamas al modelo 200 veces en un bucle agéntico. Multiplicado por cientos de tool calls, cada segundo y cada céntimo ahorrados se acumulan.

Según datos de Artificial Analysis, Flash ha bajado además la tasa de alucinación al 61%, una caída de 31 puntos respecto a Gemini 3 Flash. No es perfecto, pero es una mejora medible en un eje crítico para agentes autónomos.

Antigravity 2.0: el cockpit pensado para Flash ¶

Antigravity 2.0 es la aplicación de escritorio de Google para macOS, Linux y Windows lanzada el mismo 19 de mayo de 2026, diseñada como entorno principal de agentes autónomos. Co-optimizada con Gemini 3.5 Flash, integra subagentes dinámicos en paralelo, tareas programadas con cron, JSON hooks y nuevos slash commands. Detalle completo en el anuncio oficial de Google Antigravity 2.0.

Lo que hace Antigravity 2.0 y que solo cobra sentido con Flash detrás:

• Subagentes dinámicos. El agente principal puede crear y lanzar subagentes para tareas concretas en paralelo. Esto solo funciona si el modelo es lo suficientemente rápido y barato para que ejecutar N agentes a la vez no haga estallar la cola ni la factura.
• Tareas programadas. Defines un cron y el agente trabaja solo en segundo plano. Esto asume que cada invocación cuesta poco para que el presupuesto aguante días o semanas.
• JSON hooks. Interceptas y controlas el comportamiento del agente con un formato JSON simple. Es el mismo tipo de orquestación que mide MCP Atlas.
• Slash commands: /goal para que el agente trabaje hasta acabar, /grill-me para que haga preguntas antes de ejecutar, /schedule para tareas con cron y /browser para activar el control de navegador.
• Transcripción de voz en vivo en el input, con los modelos de audio de Gemini.
• Projects en lugar de workspaces. Una conversación de agente puede abarcar varias carpetas con permisos diferenciados.

La conclusión es que Google diseñó Antigravity 2.0 dando por hecho que el modelo subyacente sería rápido y barato como Flash. Es el mismo patrón que en otras plataformas: el agente y el modelo están co-optimizados. Si vienes de comparativas anteriores, Claude Code vs OpenCode es un buen punto de partida para ver cómo cada vendor empuja su propio harness con su modelo predilecto.

¿Cuándo usar Gemini 3.5 Flash y cuándo no? ¶

Gemini 3.5 Flash es la mejor opción para flujos agénticos MCP de alto volumen, generación rápida de variantes y proyectos donde el coste por intento es crítico. Evítalo para refactorizaciones complejas de repos (Opus 4.7 gana), Computer Use desde la API (no soportado), razonamiento abstracto duro (GPT-5.5 lidera por 12,5 puntos) y RAG sobre contextos masivos por encima de 128K tokens (GPT-5.5 saca 17,5 puntos de ventaja en MRCR v2).

Tira de Gemini 3.5 Flash cuando:

1. Tu flujo es agéntico con muchas llamadas a herramientas MCP. Aquí lidera con 83,6% en MCP Atlas y la velocidad multiplica la ventaja.
2. Necesitas generar variantes rápidas. Componentes de UI, prototipos, configuraciones alternativas. El 4x de velocidad se nota en cuanto repites operaciones.
3. El coste por intento es lo que más te importa. Para loops de alto volumen, pagar 3,3 veces menos que Opus 4.7 cambia la economía del proyecto.
4. Trabajas con contextos grandes pero no masivos. Hasta 200-300K tokens va bien. Por encima de eso, GPT-5.5 sigue siendo más fiable.
5. Estás dentro de Antigravity 2.0 o de un harness diseñado para subagentes en paralelo.

Aléjate de Gemini 3.5 Flash cuando:

1. Tu tarea es una refactorización compleja de repo. Opus 4.7 con su 64,3% en SWE-Bench Pro sigue siendo la referencia para producción seria.
2. Necesitas Computer Use real desde la API. La 3.5 Flash no lo soporta. Usa gemini-3-flash-preview o GPT-5.5.
3. Tu flujo depende de razonamiento abstracto pesado o problemas tipo ARC-AGI. GPT-5.5 todavía lleva 12,5 puntos de ventaja.
4. Procesas documentos masivos con recuperación dispersa en contextos por encima de 128K. GPT-5.5 marca el camino con su 94,8% en MRCR v2.
5. Eres muy sensible al coste y vienes de Gemini 3.1 Flash-Lite. Recuerda que Flash subió 3 veces de precio.

Routing multi-vendor: qué modelo para cada paso ¶

La estrategia óptima en 2026 es enrutar cada paso del flujo al modelo que mejor lo ejecuta: Gemini 3.5 Flash para tool loops MCP, Claude Opus 4.7 para edición seria de repos, GPT-5.5 para terminal y razonamiento abstracto, y modelos más baratos para subtareas de extracción y clasificación.

La matriz orientativa que vengo aplicando en proyectos reales:

• Tareas MCP-driven con muchas llamadas → Gemini 3.5 Flash. Lidera el benchmark exacto que mide eso y la velocidad multiplica la ventaja.
• Edición de repos grandes con bajo margen de error → Claude Opus 4.7. Sigue siendo el rey del SWE-Bench Pro y eso no es casualidad.
• Agentes de terminal puros → GPT-5.5. Terminal-Bench (78,2%) y ARC-AGI (84,6%) le siguen perteneciendo.
• Computer use en navegador o desktop → GPT-5.5 si quieres números, gemini-3-flash-preview si quieres Gemini.
• Contexto largo masivo (200K+) con recuperación dispersa → GPT-5.5 por MRCR v2 a 128k (94,8%).
• Razonamiento abstracto duro → GPT-5.5 o Opus 4.7. Flash no llega.
• Capas de extracción, clasificación o subtareas baratas → Flash-Lite o modelos más baratos, no Flash.

La era del “un modelo para todo” se acabó. Y si quieres una visión más detallada de cómo encajar los modelos de cada casa en tu día a día, ya repasamos los criterios prácticos en la comparativa de agentes de IA para programación.

¿Qué viene con Gemini 3.5 Pro? ¶

Gemini 3.5 Pro llegará en junio de 2026, según el anuncio oficial de Google del 19 de mayo. Por ahora está en uso interno y será la comparación tier-matched real frente a Claude Opus 4.7 y GPT-5.5. Dos escenarios posibles, según la trayectoria de Gemini 3.1 Pro vs 3 Pro:

Si 3.5 Pro mantiene o amplía la ventaja que Flash ya tiene en MCP Atlas, Toolathlon o Finance Agent, Google se posiciona como referencia para flujos agénticos. Los equipos que hoy enrutan a Opus 4.7 o GPT-5.5 por capacidad podrían rotar a Gemini.

Si 3.5 Pro no avanza tanto y solo cierra el hueco en SWE-Bench Pro, Terminal-Bench y ARC-AGI, la cosa se queda más igualada. Cada vendor lidera en su parcela.

Lo que probablemente pase es que se imponga un patrón de dos modelos: 3.5 Pro para los pasos que requieren capacidad y 3.5 Flash para el núcleo del bucle agéntico que ejecuta muchas llamadas. Es exactamente lo que Antigravity 2.0 facilita con sus subagentes dinámicos. Y eso, multiplicado por todos los harness del mercado, va a presionar a Anthropic y a OpenAI para sacar versiones Flash-equivalentes que mantengan el ratio precio/velocidad.

Mientras tanto, los developers tenemos un mes excelente por delante. Tres modelos potentes con ventajas distintas, tres harness compitiendo (Antigravity, Claude Code, Codex), precios bajando y benchmarks que cada semana cambian de líder.

¿Qué tienes que hacer tú? Lo de siempre: probar, comparar y elegir. No te cases con un modelo. Cásate con tu flujo de trabajo y enrúta cada paso al modelo que mejor lo ejecuta. Esa es la diferencia entre seguir corriendo detrás del último lanzamiento y construir algo que aguante el siguiente.

Preguntas frecuentes sobre Gemini 3.5 Flash ¶

¿Cuándo se lanzó Gemini 3.5 Flash? ¶

Gemini 3.5 Flash se lanzó el 19 de mayo de 2026 durante Google I/O 2026. Está disponible en producción desde el día del anuncio en la app Gemini, AI Mode en Google Search, Google AI Studio, la Gemini API, Antigravity 2.0, Android Studio, Vertex AI y Gemini Enterprise.

¿Cuánto cuesta Gemini 3.5 Flash frente a Opus 4.7 y GPT-5.5? ¶

Gemini 3.5 Flash cuesta 1,50 $ por millón de tokens de entrada y 9 $ por millón de salida. Claude Opus 4.7 cuesta 5 $ / 25 $ y GPT-5.5 cuesta 5 $ / 30 $. Eso convierte a Flash en aproximadamente 3,3 veces más barato en entrada y entre 2,8 y 3,3 veces más barato en salida que cualquiera de los dos Pro de la competencia.

¿En qué benchmarks gana Gemini 3.5 Flash a Claude Opus 4.7? ¶

Gemini 3.5 Flash supera a Claude Opus 4.7 en MCP Atlas (83,6% vs 79,1%), Toolathlon (56,5% vs no publicado), Terminal-Bench 2.1 (76,2% vs 66,1%), Finance Agent v2 (57,9% vs 51,5%) y MRCR v2 a 128k (77,3% vs 59,3%). Opus 4.7 gana en SWE-Bench Pro, Humanity’s Last Exam y ARC-AGI-2.

¿En qué benchmarks gana Gemini 3.5 Flash a GPT-5.5? ¶

Gemini 3.5 Flash supera a GPT-5.5 en MCP Atlas (83,6% vs 75,3%), Toolathlon (56,5% vs 55,6%) y Finance Agent v2 (57,9% vs 51,8%). GPT-5.5 mantiene ventaja en Terminal-Bench 2.1 (78,2%), OSWorld-Verified (78,7%), MRCR v2 a 128k (94,8%) y ARC-AGI-2 (84,6%).

¿Qué ventana de contexto tiene Gemini 3.5 Flash? ¶

Gemini 3.5 Flash soporta 1.048.576 tokens de contexto de entrada (algo más de un millón) y 65.536 tokens de salida máxima. El cutoff de conocimiento es enero de 2026. Es competitivo con el millón de Opus 4.7 y supera el límite estándar de 256K que GPT-5.5 ofrece sin recargo.

¿Cuál es la velocidad de Gemini 3.5 Flash? ¶

Gemini 3.5 Flash genera 289 tokens por segundo de salida, lo que Google describe como aproximadamente 4 veces más rápido que otros modelos frontera. Esta es una cifra publicada por Google sin confirmación independiente al cierre del lanzamiento, pero coincide con observaciones iniciales en Artificial Analysis y otros benchmarkers de latencia.

¿Cuándo conviene usar Gemini 3.5 Flash y cuándo Claude Opus 4.7? ¶

Usa Gemini 3.5 Flash para flujos agénticos con muchas llamadas a herramientas MCP, generación rápida de variantes y proyectos donde el coste por intento importa. Usa Claude Opus 4.7 para refactorizaciones complejas de repos completos, razonamiento académico difícil y tareas donde la precisión por intento es más importante que el coste o la velocidad.

¿Soporta Gemini 3.5 Flash Computer Use desde la API? ¶

No, Gemini 3.5 Flash no soporta Computer Use desde la API. Para agentes que controlan navegador o escritorio con modelos Gemini, sigue siendo necesario usar gemini-3-flash-preview. Como alternativa cross-vendor, GPT-5.5 lidera en OSWorld-Verified con un 78,7% y soporta Computer Use desde su API.

¿Qué es Antigravity 2.0 y cómo se relaciona con Gemini 3.5 Flash? ¶

Antigravity 2.0 es la aplicación de escritorio para macOS, Linux y Windows que Google lanzó el 19 de mayo de 2026 como entorno principal de agentes autónomos. Está co-optimizada con Gemini 3.5 Flash e incluye subagentes dinámicos en paralelo, tareas programadas, JSON hooks y slash commands como /goal, /grill-me, /schedule y /browser.

¿Cuándo sale Gemini 3.5 Pro? ¶

Gemini 3.5 Pro saldrá en junio de 2026, aproximadamente un mes después de Gemini 3.5 Flash, según confirmó Google en el anuncio oficial del 19 de mayo de 2026. Por ahora está en uso interno. Será el modelo tier-matched real para comparar frente a Claude Opus 4.7 y GPT-5.5.

Referencias y enlaces útiles ¶

• Anuncio oficial de Gemini 3.5 en Google DeepMind
• Model card oficial de Gemini 3.5 Flash
• Metodología de evaluaciones para Gemini 3.5 Flash
• Anuncio en TechCrunch: Google bets its next AI wave on agents
• Comparativa Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5 vs Opus 4.7 en Digital Applied
• Benchmarks completos y guía API en LLM Stats
• Análisis de Artificial Analysis sobre Gemini 3.5 Flash
• Anuncio oficial de Antigravity 2.0
• Página de precios de la Gemini API
• Cobertura de Web Reactiva sobre Gemini 3.1 Pro
• Comparativa GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7 en Web Reactiva
• Cobertura de Claude Opus 4.7 en Web Reactiva
• Comparativa de agentes de IA para programación

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