Los modelos Gemini de Google han tenido un desempeño deficiente en los últimos años, pasando de ser aclamados como la vanguardia de la IA a ser objeto de burlas en internet como el "paquete de soja de Norteamérica". El modelo ha cometido frecuentemente errores básicos, como errores en razonamiento matemático y problemas en la generación de imágenes; su capacidad de programación ha caído en los rankings, y su base de conocimientos se ha quedado atrás en comparación con GPT y Claude. La causa profunda radica en la confusa estructura organizacional interna de Google, donde cada departamento intenta convertir la IA en su propio punto de entrada, lo que ha llevado a una dispersión de recursos y una asignación desigual de potencia de cómputo. Investigadores clave han renunciado, incluyendo al autor de Transformer y al ganador del Premio Nobel de AlphaFold, quienes fueron reclutados por competidores. Aunque Google ya ha lanzado Gemini 3.6 Flash y está comenzando a entrenar Gemini 4, enfrenta desafíos enormes para regresar a la cima de la IA.Autor y fuente del artículo: Chaping X.PIN
Reconozco que Gemini fue muy fuerte el año pasado, pero ahora su reputación se ha convertido en un paquete de soja de Norteamérica...
Reconozco que Gemini fue fuerte el año pasado, pero ahora su reputación se ha convertido en un paquete de soja de Norteamérica.
Hablar con él sobre problemas matemáticos, y de pronto apareció una caca.
Pidió que hiciera una foto de una playa, y la gente lo tomó directamente como un pedófilo.
Por estos comentarios abstractos, Gemini fue directamente etiquetada en internet como un paquete de soja de Norteamérica.
Además de que el modelo en sí experimentó un giro repentino, los recientes cambios en el personal de investigación de Google han sido extremadamente frecuentes.
Hace dos años, uno de los autores de Transformer, que costó 2.7 mil millones de dólares reclutar, ahora también ha dejado el equipo y se ha unido a OpenAI.
Incluso el ganador del Premio Nobel que trabajó diligentemente durante 9 años en AlphaFold también está lanzando miradas sutiles a Anthropic.
Originalmente, todos esperaban con ansias el lanzamiento de Gemini 3.5 Pro para recuperar su reputación, pero desde mayo hasta julio aún no se ha lanzado.
Hace unos días finalmente hubo algún movimiento, pero lo que presentaron no fue el modelo Pro de gama alta, sino un modelo Flash enfocado en "valor".
¿Cuál es el nivel de capacidad de este modelo?
Dicho de otro modo, mientras otros modelos compiten con Fable y GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash elige como puntos de comparación a GPT-5.6 Luna y Claude Sonnet 5.
Solo con esta comparación, ya podemos ver las expectativas de Google para este nuevo modelo...
En lo que respecta a la programación de IA y agentes inteligentes, que son los aspectos más importantes actualmente, Gemini ha experimentado un declive significativo.
En la primera página de las principales clasificaciones, ni siquiera podrás encontrar su nombre.
En la vida real, ¿realmente alguien usaría Gemini para escribir código? Antes le pedí que realizara una migración de proyecto, pero descubrí que solo se dedicaba a brindar valor emocional: dijo muchas cosas bonitas, pero no completó ni un solo trabajo.
Incluso la capacidad de conocimiento mundial más orgullosa de Google salta frenéticamente entre夯 y 拉.
Ahora se enfoca en su amplitud; anteriormente, DeepSeek admitió claramente en su artículo que es inferior a Gemini en amplitud de conocimiento.
DeepSeek-V4-Pro-Max lidera significativamente a todos los modelos de código abierto en SimpleQA-Verified, pero aún se encuentra por detrás de los modelos cerrados líderes como Gemini-3.1-Pro.
Normalmente, cuando le preguntas sobre conocimientos antiguos y poco comunes, solo Gemini podría recordarlos.
Pero, una vez que hablas con él sobre cosas nuevas surgidas en los últimos dos años, las respuestas de Gemini se vuelven muy extrañas.
Por ejemplo, mientras escribíamos este artículo, pedimos ayuda a Gemini para organizar el esquema.
Entonces descubrí que, sin ninguna relación en el contexto, Gemini de repente me mostró un Claude 3.5.
Sí, en la mente predeterminada de Gemini, su conocimiento de Claude solo llega hasta el 3.5.
Esto se debe a que los modelos Gemini actuales, ya sea el 3.5 Flash lanzado en mayo de este año o el Gemini 2.5 Pro lanzado en junio del año pasado.
La base de conocimiento incorporada en estos modelos solo registra información hasta enero de 2025.
Entonces, en febrero de 2025, se lanzó Claude 3.7, pero él no lo reconoce en absoluto, solo reconoce el 3.5 lanzado en 2024, así que comenzó a decir tonterías con confianza.
Esto hace que, cuando habitualmente converses con Gemini, si mencionas lo ocurrido durante los últimos año y medio, Gemini comience a confundirse y actuar de forma descontrolada.
Si quieres que tenga conocimientos actualizados, debes habilitar la búsqueda en línea, pero muchas veces, tras habilitar la búsqueda en línea, el modelo se ve abrumado por demasiada información y su rendimiento disminuye, volviéndose rígido y bloqueado.
Mientras que los otros dos de los tres grandes, GPT y Claude, actualizaron sus bases de conocimiento hasta finales del año pasado, Google sigue aferrándose a esta base de conocimiento antigua hasta el lanzamiento reciente de Gemini 3.6 Flash, que actualizó su base de conocimiento hasta marzo de 2026.
Es difícil imaginar que Google, que comenzó con búsquedas, haya sido golpeado en su propio terreno: la información.
Entonces, ¿qué ha sucedido exactamente con Gemini?
Después de revisar exhaustivamente las filtraciones de diversos medios de comunicación reconocidos, nos damos cuenta de que no hay nada nuevo bajo el sol; el desempeño reciente de Gemini por debajo de lo esperado es, en realidad, un reflejo del caos en la estructura organizativa de Google en el ámbito de la IA.
A diferencia de empresas puras de modelos grandes como OpenAI y Anthropic, para Google, Gemini nunca ha sido simplemente un chatbot.
Es tanto el modelo de vanguardia de DeepMind, como el arma de Google Search para mantener el acceso a la búsqueda, así como la API que Google Cloud vende a clientes empresariales, y además debe integrarse en Android, Chrome, Workspace, Pixel, Google Home...
Cada línea de negocio quiere convertir a la IA en su próxima puerta de entrada, y cada una cree que sus propios escenarios son los más importantes.
¿Quién es el hermano mayor más importante?
La Information ya había informado que los colegas de Google AI Labs habían desarrollado una aplicación de notas de IA llamada NotebookLM, y cuando salió, provocó malestar entre los colegas internos que trabajaban en Gmail y Google Docs.
¿Quién te dijo que hicieras esto? ¿No entiendes las normas laborales? ¿No es acaso quitar tu propio trabajo?
Incluso hay rumores de que los empleados de Workspace prepararon cerrar NotebookLM.
Además, el equipo de Google Cloud y el equipo de DeepMind también llevaron a cabo una competencia.
El equipo de teléfonos Pixel quiere agregar algunas funciones de IA a los teléfonos Pixel, y también se les ha solicitado internamente que no compitan con el asistente Gemini.
Después de que la empresa se volvió demasiado grande, cada grupo protege su propio acceso, y cada equipo teme que el producto de otro le arrebate su posición.
La IA aún no ha comenzado a cambiar realmente el mundo, pero dentro de Google ya han empezado a competir por el volante.
El filósofo inglés Hobbes describió en "Leviatán" un estado de guerra de todos contra todos.
En pocas palabras: quieres todo, pero el pastel no es suficiente para todos, así que solo puedes pelear sin fin.
Google actualmente es así: las fronteras entre departamentos se convierten en líneas divisorias insuperables, y todos protegen celosamente su propio trozo de escenario.
Esta tendencia incluso ha afectado la asignación de poder de cómputo dentro de Google.
En teoría, Google nunca debería carecer de potencia de cálculo.
Tiene sus propios TPU, nube y centros de datos, y además vende TPU a empresas externas como Anthropic, Meta y Midjourney...
Pero cómo equilibrar el negocio y la investigación se convirtió en un gran problema dentro de Google.
Dentro de Google, algunos investigadores de IA sienten que la empresa prefiere asignar la potencia de cómputo a los usuarios que pagan, ya que los que pagan son los verdaderos clientes.
Estos enredos internos también han provocado la salida de un grupo de empleados.
Incluso muchos investigadores de IA han descubierto que, en lugar de solicitar recursos de cómputo a través de los múltiples niveles de aprobación de Google, es más directo renunciar y trabajar para uno mismo.
Empezar tu propio negocio y gestionar tu propia potencia de cálculo es mucho más rápido que esperar pasivamente en Google.
Si para los investigadores generales la limitación de Google es el poder de cómputo, para muchos investigadores de alto nivel, quizás Google tampoco puede ofrecer la respuesta deseada en términos económicos.
Como una superpotencia con una capitalización de mercado que ya ha superado los 4 billones de dólares, Google ofrece a estos talentos de élite, además de efectivo, principalmente acciones restringidas fuertemente vinculadas a la empresa.
¿Esta acción puede generar ganancias? Sí, puede generar ganancias, ¿pero se pueden ganar grandes cantidades? Es un poco difícil.
Even if you work as hard as you can, can Google's market capitalization still multiply several times in the short term?
Pero OpenAI y Anthropic del otro lado son diferentes.
Estos dos han estado preparando secretamente su salida a bolsa recientemente; si vas ahora, es muy probable que puedas obtener algunas acciones originales, y después del lanzamiento, podrías lograr la libertad financiera al doble, lo cual es mucho más atractivo que trabajar para alguien más.
Of course, Google is not unaware of these issues.
Hace algún tiempo, se reestructuró la organización, creando un equipo de "entrenamiento intermedio" entre el entrenamiento preliminar y el entrenamiento estándar, dedicado específicamente a fortalecer la capacidad de programación del modelo.
Aunque actualmente se está hablando mucho sobre Gemini 3.6 Flash, Google ya ha afirmado con confianza que ha comenzado a preparar el entrenamiento de Gemini 4.
Si Google puede recuperar su gloria pasada, quizás dependa de esta ola.
Aunque hoy hemos hablado mucho sobre los problemas de Gemini, sabes que siempre he sido fan de Google.
Me gustó mucho el 2.5 Pro del año pasado, e incluso hasta ahora siento que el texto escrito por Gemini tiene más sensación de ser humano.
Esta sensación de autenticidad se vuelve aún más valiosa en una era en la que todos compiten por sus habilidades en codificación.