su último LLM: Gemini 3. El modelo es muy esperado y ha sido ampliamente discutido antes de su lanzamiento. En este artículo, cubriré mi primera experiencia con el modelo y en qué se diferencia de otros LLM de vanguardia.
El objetivo del artículo es compartir mis primeras impresiones al utilizar Gemini 3, destacando lo que funciona bien y lo que no. Destacaré mi experiencia usando Gemini 3 en la consola y mientras codificaba con él.
Por qué deberías usar Gemini 3
En mi opinión, Gemini 2.5 pro ya era el mejor LLM conversacional disponible antes del lanzamiento de Gemini 3. La única área en la que creo que otro LLM fue mejor fue el pensamiento de Claude Sonnet 4.5, para la codificación.
La razón por la que creo que Gemini 2.5 pro es el mejor LLM sin codificación se debe a su:
Capacidad para encontrar eficientemente la información correcta. Baja cantidad de alucinaciones. Su disposición a no estar de acuerdo conmigo.
Creo que el último punto es el más importante. Algunas personas quieren LLM cálidos con quienes se sienta bien hablar; sin embargo, yo diría que usted (como solucionador de problemas) siempre quiere lo contrario:
Quieres un LLM que vaya directo al grano y esté dispuesto a decir que estás equivocado
Mi experiencia fue que Gemini 2.5 fue mucho mejor en esto, en comparación con otros LLM como GPT-5, Grok 4 y Claude Sonnet 4.5.
Teniendo en cuenta que, en mi opinión, Google ya tenía el mejor LLM que existe, el lanzamiento de un modelo Gemini más nuevo es muy interesante y algo que comencé a probar inmediatamente después del lanzamiento.
Vale la pena señalar que Google lanzó Gemini 3 Pro, pero aún no ha lanzado una alternativa flash, aunque es natural pensar que tal modelo se lanzará pronto.
No cuento con el respaldo de Google al escribir este artículo.
Géminis 3 en la consola
Primero comencé a probar Gemini 3 Pro en la consola. Lo primero que me llamó la atención fue que era relativamente lento en comparación con el Gemini 2.5 Pro. Sin embargo, esto no suele ser un problema, ya que valoro más la inteligencia que la velocidad, por supuesto, hasta cierto umbral. Aunque Gemini 3 Pro es más lento, definitivamente no diría que es demasiado lento.
Otro punto que noté es que al explicar, Gemini 3 crea o utiliza más fotografías en sus explicaciones. Por ejemplo, al hablar de certificados EPC con Gemini, el modelo encontró la siguiente imagen:
También noté que a veces generaba imágenes, incluso si no lo solicitaba explícitamente. La generación de imágenes en la consola Gemini es sorprendentemente rápida.
El momento en que más me impresionaron las capacidades de Gemini 3 fue cuando estaba analizando el primer artículo de investigación sobre modelos de difusión y hablé con Gemini para comprender el artículo. El modelo, por supuesto, era bueno leyendo el artículo, incluidos texto, imágenes y ecuaciones; sin embargo, esta también es una capacidad que poseen los otros modelos fronterizos. Lo que más me impresionó fue cuando charlé con Gemini 3 sobre modelos de difusión, tratando de entenderlos.
Tuve una idea errónea sobre el artículo, pensando que estábamos discutiendo modelos de difusión condicional, cuando en realidad estábamos analizando la difusión incondicional. Tenga en cuenta que estaba discutiendo esto incluso antes de conocer los términos difusión condicional e incondicional.
Luego, Gemini 3 procedió a decirme que estaba entendiendo mal los conceptos, comprendiendo eficientemente la verdadera intención detrás de mi pregunta y me ayudó significativamente a profundizar mi comprensión de los modelos de difusión.
También tomé algunas de las consultas más antiguas que ejecuté en la consola Gemini con Gemini 2.5 Pro y ejecuté exactamente las mismas consultas nuevamente, esta vez usando Gemini 3 Pro. Generalmente eran preguntas más amplias, aunque no particularmente difíciles.
Las respuestas que obtuve fueron en general bastante similares, aunque noté que Gemini 3 era mejor para decirme cosas que no sabía o para descubrir temas/áreas en las que yo (o Gemini 2.5 Pro) no había pensado antes. Por ejemplo, estaba discutiendo cómo escribo artículos y qué puedo hacer para mejorar, donde creo que Gemini 3 fue mejor al brindar comentarios y proponer enfoques más creativos para mejorar mi escritura.
Así, resumiendo, Gemini 3 en consola es:
Un poco lento Inteligente y proporciona buenas explicaciones Bueno para descubrir cosas en las que no he pensado, lo cual es muy útil cuando se trata de resolver problemas Está dispuesto a no estar de acuerdo contigo y ayudar a señalar ambigüedades, rasgos que creo que son realmente importantes en un asistente de LLM
Codificando con Gemini 3
Después de trabajar con Gemini 3 en la consola, comencé a codificar con Cursor. Mi experiencia general es que definitivamente es un buen modelo, aunque sigo prefiriendo el pensamiento Claude Sonnet 4.5 como mi modelo de codificación principal. La razón principal de esto es que Gemini 3 presenta con demasiada frecuencia soluciones más complejas y es un modelo más lento. Sin embargo, Gemini 3 es definitivamente un modelo de codificación muy capaz que podría ser mejor para otros casos de uso de codificación distintos a los que estoy tratando. Principalmente estoy codificando infraestructura en torno a agentes de IA y pilas de CDK.
Probé Gemini 3 para codificar de dos formas principales:
Crear el juego que se muestra en esta publicación X, a partir de solo una captura de pantalla del juego. Codificar alguna infraestructura agente.
Primero, intenté hacer el Juego desde la publicación X. En el primer mensaje, el modelo creó un Pygame con todos los cuadrados, pero se olvidó de agregar todos los sprites (arte), la barra del lado izquierdo, etc. Básicamente, hizo una versión muy minimalista del juego.
Luego escribí un mensaje de seguimiento con lo siguiente:
Haz que se vea correctamente como este juego con el diseño y todo. Usar
Nota: Al codificar, debes ser mucho más específico en tus instrucciones que mi mensaje anterior. Utilicé este mensaje porque esencialmente estaba vibrando en el juego y quería ver la capacidad de Gemini 3 Pro para crear un juego desde cero.
Después de ejecutar el mensaje anterior, se creó un juego que funciona, donde los invitados caminan, puedo comprar aceras y diferentes máquinas, y el juego esencialmente funciona como se esperaba. ¡Muy impresionante!
Continué codificando con Gemini 3, pero esta vez en una base de código de mayor calidad de producción. Mi conclusión general es que Gemini 3 Pro generalmente hace el trabajo, aunque con mayor frecuencia experimento código inflado o peor que cuando uso Claude 4.5 Sonnet. Además, Claude Sonnet 4.5 es bastante más rápido, lo que lo convierte en el modelo definitivo que elijo a la hora de codificar. Sin embargo, probablemente consideraría a Gemini 3 Pro como el segundo mejor modelo de codificación que he usado.
También creo que el mejor modelo de codificación depende en gran medida de lo que estés codificando. En algunas situaciones, la velocidad es más importante. En determinadas formas de codificación, otro modelo podría ser mejor, etc., por lo que debería probar los modelos usted mismo y ver cuál funciona mejor para usted. El precio del uso de estos modelos está bajando rápidamente y puedes revertir fácilmente cualquier cambio realizado, lo que hace que sea muy económico probar diferentes modelos.
También vale la pena mencionar que Google lanzó un nuevo IDE llamado Antigravity, aunque aún no lo he probado.
Impresiones generales
Mi impresión general de Gemini 3 es buena y mi pila de uso de LLM actualizada se verá así:
Claude 4.5 Sonnet está pensando en codificar GPT-5 cuando necesito respuestas rápidas a preguntas simples (la aplicación GPT funciona bien para abrir con un acceso directo). GPT-5 al generar imágenes Cuando quiero respuestas más completas y tengo discusiones más largas con un LLM sobre un tema, usaré Gemini 3. Normalmente, para aprender nuevos temas, discutir arquitectura de software o algo similar.
El precio de Gemini 3 por millón de tokens se parece al siguiente (al 19 de noviembre de 2025, de Gemini Developer API Docs)
Si tienes menos de 200k tokens de entrada: Tokens de entrada: 2 USD Tokens de salida: 12 USD Si tienes más de 200k tokens de entrada: Tokens de entrada: 4 USD Tokens de salida: 18 USD
En conclusión, tengo buenas primeras impresiones de Gemini 3 y recomiendo encarecidamente echarle un vistazo.
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