Gemini 3 Deep Think se ha convertido en el nuevo protagonista del ecosistema de inteligencia artificial de Google. El modo de razonamiento profundo, hasta ahora en fase de pruebas internas, ya se está activando dentro de la aplicación Gemini, aunque con una condición muy clara: solo está disponible para quienes paguen la suscripción de Google AI Ultra, el nivel más alto del servicio.
MADRID, 5 Dic. (Portaltic/EP) –
Google ha comenzado a desplegar oficialmente Gemini 3 Deep Think, la versión actualizada de su modelo de razonamiento profundo, dentro de la app Gemini para los suscriptores de Google AI Ultra. Desde ese espacio, los usuarios pueden empezar a poner a prueba el sistema con tareas de alta dificultad, muy alejadas de las consultas más habituales de un chatbot.
La compañía ya adelantó en noviembre que este modo integraría capacidades mejoradas de razonamiento y comprensión multimodal, con el objetivo de ofrecer respuestas más sólidas al abordar problemas complejos de matemáticas, ciencias y lógica. Ahora, el despliegue global confirma que la función abandona la fase de pruebas y se convierte en una herramienta estable para quienes estén dispuestos a asumir el coste mensual del plan Ultra.
En su comunicado, Google remarca que se trata de un modelo que aspira a situarse a la cabeza de la industria, apoyándose en resultados destacados en diferentes benchmarks públicos. Entre ellos, sobresalen pruebas como Humanity’s Last Exam, donde logra un 41 % de acierto sin herramientas externas, y ARC-AGI-2, donde alcanza un 45,1 % con ejecución de código, cifras que sitúan a Deep Think por encima de muchos modelos comerciales conocidos.
Una parte de estos resultados se explica porque el sistema ha sido diseñado sobre un esquema de razonamiento paralelo avanzado, heredado de las variantes previas de la serie, como Gemini 2.5 Deep Think. Este enfoque permite evaluar varias rutas de razonamiento al mismo tiempo y descartar las menos sólidas antes de generar la respuesta final.
Qué es Gemini 3 Deep Think y cómo cambia el razonamiento de la IA
Gemini 3 Deep Think no es un modelo separado al uso, sino un modo de razonamiento profundo dentro de la familia Gemini 3. En lugar de seguir una única cadena de pensamiento de principio a fin, el sistema abre varias hipótesis en paralelo, las contrasta entre sí y finalmente selecciona o combina las más coherentes.
Este comportamiento se asemeja, salvando las distancias, a cómo un estudiante avanzado afronta un problema complicado: plantea distintos enfoques, prueba caminos alternativos, descarta intentos fallidos y solo entonces se queda con la solución que mejor encaja. Deep Think intenta replicar algo parecido, pero apoyándose en la capacidad de cómputo de un gran modelo de lenguaje.
Google sostiene que este enfoque mejora de forma notable la calidad del razonamiento en ámbitos como matemáticas, ciencia, lógica y programación. Los usuarios pueden pedirle que resuelva ecuaciones de alto nivel, que analice demostraciones, que diseñe algoritmos o que afronte puzzles lógicos que requieren varios pasos encadenados, y el sistema dedicará más tiempo a “pensar” antes de responder.
Ese tiempo extra es parte de la propuesta: Deep Think no está orientado a dar contestaciones instantáneas, sino a producir respuestas más matizadas y robustas, incluso a costa de que el usuario tenga que esperar algunos minutos en los casos más exigentes. La propia Google admite que este tipo de razonamiento profundo supone un uso intensivo de recursos computacionales.
Además del componente puramente textual, el modelo mantiene capacidades multimodales, lo que le permite trabajar con diferentes tipos de contenido (como texto combinado con imágenes o documentos largos) siempre que la interfaz de Gemini lo admita. Esto abre la puerta a usos donde haya que analizar información de varias fuentes a la vez.
Resultados en benchmarks y competiciones de alto nivel
Uno de los argumentos principales de Google para defender la relevancia de Deep Think es su rendimiento en pruebas de referencia extremadamente exigentes. En el benchmark Humanity’s Last Exam, diseñado para medir razonamiento y conocimiento avanzado a partir de preguntas de dificultad alta, el modo obtiene un 41 % de acierto sin ayuda de herramientas externas.
En el caso de ARC-AGI-2, un conjunto de tareas relacionadas con razonamiento abstracto y generalización —vinculadas al ARC Prize y a la idea de una futura AGI—, Deep Think alcanza un 45,1 % de aciertos con ejecución de código, un resultado que la propia compañía califica de inédito hasta la fecha en un modelo comercial.
Google también destaca el comportamiento del sistema en evaluaciones de conocimiento científico como PQA Diamond, donde se sitúa en torno al 93,8 % de precisión. Estas cifras lo colocan en la franja más alta de los modelos públicos y sirven a la empresa para respaldar su discurso de “modelo líder en la industria”.
La trayectoria previa de la familia Deep Think ayuda a contextualizar estos números. La versión Gemini 2.5 Deep Think, lanzada meses antes, ya había logrado medallas de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas y en las Finales Mundiales del Concurso Internacional de Programación Universitaria (ICPC), lo que reforzó la idea de que este tipo de razonamiento paralelo puede competir con equipos humanos de élite en ámbitos muy concretos.
Gemini 3 Deep Think hereda esa experiencia y la integra en un modelo más reciente, con mejoras tanto en arquitectura como en la forma de explorar hipótesis. El objetivo es acercar esas capacidades de competición a un producto utilizable desde una aplicación comercial, aunque, de momento, solo para una parte reducida de usuarios de pago.
Acceso desde la app Gemini: un modo pensado para tareas difíciles
El despliegue de Gemini 3 Deep Think se realiza directamente en la aplicación Gemini, disponible tanto en la web como en móviles. Para quienes ya están suscritos al plan Google AI Ultra, el proceso para activarlo es relativamente sencillo y no requiere pasos técnicos avanzados.
Según detalla la compañía, basta con abrir la app Gemini y seleccionar el modo «Deep Think» en la barra de indicaciones o prompt. A continuación, en el menú desplegable de modelos, se elige Gemini 3 —en muchos casos identificado como Gemini 3 Pro— para que ese modo de razonamiento profundo se aplique a las consultas.
Una vez activado, el sistema entra en acción especialmente cuando se le plantean retos que exceden las preguntas habituales. Algunos ejemplos de uso que Google y la comunidad han puesto sobre la mesa incluyen:
- Problemas de matemáticas avanzadas, desde geometría olímpica hasta teoría de números de competición.
- Cuestiones científicas de nivel universitario o de investigación, donde es necesario encadenar varios razonamientos y contrastar hipótesis.
- Rompecabezas lógicos y tareas de programación multietapa, apoyándose en ejecución de código cuando el contexto lo permite.
Eso sí, el propio funcionamiento interno del modo implica que las respuestas pueden tardar más que en un modelo estándar. El usuario puede notar tiempos de espera superiores, sobre todo cuando la consulta requiere explorar muchos caminos posibles o cuando se activa el soporte de código para probar distintas soluciones.
Google presenta Deep Think más como una herramienta de trabajo para momentos puntuales en los que hace falta “exprimir” al máximo el modelo que como un sustituto del uso cotidiano de Gemini. En la práctica, muchas personas alternarán entre modos más rápidos y este modo profundo según la naturaleza de cada tarea.
Un producto claramente premium: el coste de Google AI Ultra
Si algo ha llamado la atención en el lanzamiento de Deep Think es el precio de la puerta de entrada. Para acceder al modo, es obligatorio contar con la suscripción Google AI Ultra, cuyo coste se sitúa en torno a los 274,99 euros al mes en Europa, una cifra muy alejada de lo que suele pagar un usuario medio por servicios digitales.
Este planteamiento deja fuera incluso a quienes ya pagan por Google AI Pro, un plan de pago que ronda los 21,99 euros mensuales. Ni siquiera esos usuarios pueden activar de momento el modo de razonamiento profundo, pese a que ya están dentro del segmento de clientes de pago de la compañía.
La decisión encaja con una tendencia que Google viene mostrando en los últimos meses: las características más exigentes en términos de cómputo se concentran en los planes más altos. Ya ocurrió algo similar con las restricciones aplicadas a Gemini 3 Pro para cuentas gratuitas, en un intento de evitar la saturación de servidores y mantener un nivel de servicio razonable a costa de derivar a los usuarios intensivos hacia opciones de pago.
En este contexto, el modo Deep Think se posiciona como un servicio claramente orientado a nichos profesionales: investigadores, equipos de I+D, empresas que trabajan con problemas técnicos complejos o instituciones educativas y científicas que necesitan un soporte de alto nivel en razonamiento automatizado.
La contrapartida es evidente: la barrera económica es muy alta para la mayoría de particulares y pequeñas organizaciones. La IA más avanzada deja de ser un recurso universal y empieza a comportarse como un servicio de gama muy alta, reservado a quienes puedan justificar —o asumir— una cuota mensual elevada.
Contexto del mercado y debate sobre el acceso a la IA avanzada
La llegada de Gemini 3 Deep Think se produce en un año marcado por altibajos en las expectativas sobre la inteligencia artificial. A lo largo de 2025 se han sucedido lanzamientos anunciados como revolucionarios que luego han quedado por debajo de lo prometido, mientras algunas compañías seguían captando grandes rondas de inversión y se avivaban los debates sobre una posible burbuja del sector.
En ese escenario, Gemini 3 se ha consolidado como el modelo más ambicioso de Google hasta la fecha, con una presentación oficial a mediados de noviembre que llegó precedida de semanas de rumores. Las primeras valoraciones de usuarios y analistas han sido, en general, favorables, y han reforzado la idea de que la compañía de Mountain View ha dado un salto importante en razonamiento y multimodalidad.
La activación de Deep Think encaja también en la competencia directa con otros grandes modelos del mercado, como los desarrollados por OpenAI, Anthropic o Mistral. Mientras algunas propuestas priorizan la creatividad o la eficiencia de costes, Google apuesta aquí por empujar los límites del razonamiento profundo, aunque sea a costa de un precio elevado y de tiempos de respuesta mayores.
Al mismo tiempo, el lanzamiento alimenta una discusión que va a seguir presente en Europa y en el resto del mundo: hasta qué punto la IA de máximo nivel debe quedar restringida a planes premium. Para muchos profesionales, poder acceder a este tipo de herramientas puede marcar una diferencia real en investigación, educación avanzada o proyectos empresariales, pero la realidad económica actúa como filtro.
La propia Google señala que Deep Think consume una cantidad notable de recursos, lo que, según la compañía, justificaría su encaje en el nivel Ultra. Desde el punto de vista del usuario, la situación se traduce en una elección clara: seguir usando versiones más rápidas y asequibles, o dar el salto a un servicio que promete un razonamiento más profundo a cambio de un desembolso mensual considerable.
Gemini 3 Deep Think se estrena como una pieza clave en la estrategia de IA de Google: combina un rendimiento muy alto en pruebas de razonamiento, un modo de funcionamiento más cercano al trabajo analítico que a la simple conversación y un modelo de negocio que lo sitúa en la liga de los servicios de gama alta. Quienes accedan a él desde Europa y otros mercados lo harán con la expectativa de contar con un aliado sólido para retos técnicos exigentes, mientras el resto de usuarios observarán de cerca si ese salto en calidad compensa realmente un precio más propio de una herramienta especializada que de un servicio masivo.
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