Google ha retrasado el modelo Gemini 3.5 Pro AI. Aquí hay una teoría de por qué. | AI,Tech,google,google-gemini,artificial-intelligence,generative-ai,ll-ms,anthropic,openai,codex,claude-code,vibe-coding,limited-synd,coding,ai,developers,gemini,beacon-industries-big-bet

Google normalmente guarda sus lanzamientos de productos más importantes para su conferencia I/O cada año. Esta vez, el director ejecutivo, Sundar Pichai, se contuvo, y eso dice mucho sobre la posición de la empresa en la carrera de codificación de IA.

Durante el discurso de apertura, Pichai le dijo a la multitud que el nuevo modelo insignia de Google, Gemini 3.5 Pro AI, aún no estaba listo, lo que provocó gemidos audibles.

Estuve allí y pasé el resto del evento teorizando sobre el aparente retraso: Google está reteniendo este nuevo modelo por un tiempo para mejorarlo aún más en las tareas de codificación de IA.

Code Claude de Anthropic arrasó en el mundo el año pasado, y Codex de OpenAI ha mejorado mucho recientemente. Estos laboratorios pioneros se están apoderando de las mentes de los desarrolladores y generando importantes ingresos al permitir que los codificadores utilicen herramientas de inteligencia artificial con agentes para automatizar y acelerar las tareas de codificación.

Esta es una revolución que acaba con Silicon Valley, y Google probablemente llegó un poco tarde. Pero no por mucho tiempo.

En lugar de lanzar el 3.5 Pro, Pichai habló larga y apasionadamente sobre otro nuevo modelo, el Gemini 3.5 Flash. Es un modelo más pequeño, más rápido y mucho más económico, aunque ligeramente menos potente que los mejores modelos actuales del mundo.

Google ya ha convertido 3.5 Flash en el modelo principal de su servicio de codificación Antigravity AI. A partir de hoy, los desarrolladores de software utilizarán esta herramienta para producir código.

Esto generará una montaña de datos anónimos y de gran valor. Por ejemplo, si un ingeniero comienza un nuevo proyecto de codificación en Antigravity y de repente detiene la tarea, sugiere que algo en la versión Flash 3.5 estaba mal.

Google puede usar estos datos de retroalimentación para mejorar el modelo 3.5 Pro más grande, probablemente a través del aprendizaje por refuerzo, una técnica en la que un nuevo modelo de IA se afina recompensando los buenos resultados y castigando los malos.

Las señales provenientes de la ejecución de Antigravity en el modelo más pequeño Flash 3.5 probablemente contribuirán significativamente a este proceso. De hecho, la codificación es particularmente eficaz a la hora de generar señales claras para el desarrollo de modelos de IA. Si el código es bueno, probablemente funcione. Si es malo, muchas veces rompe cosas.

Esto debería darle al modelo 3.5 Pro más grande algunas pistas sólidas sobre qué salidas de codificación funcionaron y cuáles no.

“Sé que no puedes esperar a tenerlo en tus manos”, dijo Pichai en el escenario. «Danos hasta el próximo mes para entregártelo».

Entonces, cuando finalmente llegue este gran modelo nuevo, espero que sea mucho mejor en codificación: la aplicación más popular de IA generativa en este momento.

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