La familia de modelos Gemini de Google ha crecido de forma considerable desde su lanzamiento y abarca varias generaciones y niveles de capacidad. Desde los modelos Flash-Lite de alto rendimiento hasta el razonamiento de vanguardia de Pro, hay un modelo Gemini para casi cualquier caso de uso y presupuesto. Esta guía enumera todos los modelos principales de Google Gemini del más nuevo al más antiguo, con un resumen conciso de sus especificaciones, funciones clave y usos previstos, además de enlaces para probar en Chat Smith los que están disponibles.

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Gemini 3.6 Flash

Lanzado el 21 de julio de 2026, Gemini 3.6 Flash es el modelo de gama media más reciente de Google. Iguala a Gemini 3.5 Flash en inteligencia bruta (Artificial Analysis Index: 50), pero genera aproximadamente un 17% menos de tokens de salida para las mismas tareas y reduce el precio de salida de $9.00 a $7.50 por millón de tokens. Su fecha límite de conocimiento avanza hasta marzo de 2026. Los benchmarks muestran mejoras notables en programación con agentes (DeepSWE: 49% frente a 37%), uso del ordenador (OSWorld: 83% frente a 78.4%) e investigación de ML (MLE-Bench: 63.9% frente a 49.7%). Ventana de contexto: 1M de tokens. Velocidad: ~275 tok/s. Ideal para: programación con agentes, análisis de documentos y trabajo intelectual.

Más información: Análisis de Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.5 Flash-Lite

Gemini 3.5 Flash-Lite, también lanzado el 21 de julio de 2026, es el modelo más rápido y económico de la clase 3.5. Funciona a 350 tokens de salida por segundo y cuesta $0.30/1M de entrada y $2.50/1M de salida. A pesar del menor precio, supera ampliamente a 3.1 Flash-Lite en benchmarks de agentes y programación (SWE-Bench Pro: 54.2% frente a 31%). Sus niveles de razonamiento configurables, de mínimo a alto, permiten equilibrar velocidad y calidad. Ideal para: procesos de alto rendimiento, búsqueda con agentes y procesamiento de documentos.

Más información: Análisis de Gemini 3.5 Flash-Lite

Gemini 3.5 Flash

Presentado en Google I/O 2026, Gemini 3.5 Flash es un modelo de agentes de nivel avanzado creado para tareas complejas y de larga duración. Compite con grandes modelos insignia en benchmarks de programación y agentes, manteniendo la velocidad característica de la serie Flash. La entrada multimodal —texto, imagen, audio y vídeo—, el contexto de 1M de tokens y el sólido seguimiento de instrucciones lo convierten en una opción versátil para producción. Precio: $1.50/1M de entrada y $9.00/1M de salida.

Más información: Análisis de Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Flash-Lite es el modelo más económico de Google en la serie 3 y está optimizado para tareas de gran volumen sensibles a la latencia. Añade niveles flexibles de razonamiento, de mínimo a alto, para equilibrar velocidad y calidad, mejora la entrada de audio e iguala a Gemini 2.5 Flash en capacidades clave. Precio: $0.25/1M de entrada y $1.50/1M de salida. Velocidad: ~363 tok/s. Contexto: 1M de tokens. Ideal para: clasificación de gran volumen, chatbots y flujos con muchas instrucciones.

Más información: Análisis de Gemini 3.1 Flash-Lite

Gemini 3.1 Pro

Gemini 3.1 Pro es el modelo insignia de la generación 3.1, pensado para las tareas más complejas de razonamiento, programación y contexto amplio. Obtiene 46 en el Artificial Analysis Intelligence Index y se dirige a casos empresariales que requieren alta precisión a escala. Precio: aproximadamente $2.00/1M de entrada y $12.00/1M de salida. Velocidad: ~145 tok/s. Contexto: más de 1M de tokens. Ideal para: razonamiento profundo, flujos complejos de varios pasos y procesos empresariales.

Más información: Análisis de Gemini 3.1 Pro

Gemini 3 Flash

Gemini 3 Flash fue diseñado como un modelo rápido y eficiente que combina velocidad con sólidas capacidades multimodales. Procesa entradas de texto, imagen, audio y vídeo con una ventana de contexto de 1M de tokens, y fue ampliamente adoptado en aplicaciones de producción antes de la llegada de la generación 3.5. Ideal para: chat general, resúmenes, clasificación y prototipos rápidos.

Más información: Análisis de Gemini 3 Flash

Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro ofrece la mayor capacidad de la generación Gemini 3 y está orientado al razonamiento de vanguardia y la ejecución de tareas complejas. Amplía las fortalezas multimodales de Flash con mayor profundidad de análisis, seguimiento de instrucciones y comprensión de contexto amplio. Ideal para: investigación profunda, flujos de documentos complejos y tareas de razonamiento de alto riesgo.

Más información: Análisis de Gemini 3 Pro

Gemini Nano Banana

Nano Banana es el modelo nativo de Google para generar y editar imágenes y forma parte oficialmente de la familia de modelos de imagen Gemini. Admite fusión de varias imágenes, coherencia de personajes, control de estilo y edición iterativa dentro de un flujo conversacional. Hay dos variantes: Nano Banana (estándar) y Nano Banana Pro (salida de mayor calidad), ambas disponibles en Chat Smith. Ideal para: generación de imágenes con IA, edición fotográfica, contenido visual de marca y creación de personajes.

Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro es el primer modelo híbrido de razonamiento de Google, con una ventana de contexto de 1M de tokens y presupuestos de razonamiento configurables. Ofrece un rendimiento sólido en programación compleja, análisis y tareas de razonamiento en varios pasos, y en su lanzamiento se consideró uno de los mejores modelos de su clase. Precio: $1.25/1M de entrada y $10.00/1M de salida. Ideal para: razonamiento complejo, programación y análisis de documentos.

Más información: Análisis de Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash es un modelo de producción rápido y capaz que equilibra coste y rendimiento para aplicaciones de gran volumen. Admite una ventana de contexto de 1M de tokens, entradas multimodales y un generoso nivel gratuito mediante la API de Gemini. Precio: $0.30/1M de entrada y $2.50/1M de salida. Velocidad: ~249 tok/s. Ideal para: chatbots, clasificación de contenido, traducción y prototipos rápidos.

Más información: Análisis de Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash-Lite

Gemini 2.5 Flash-Lite es la opción más económica de Google: el modelo más barato del mercado con una ventana de contexto de 1M de tokens, por $0.10/1M de entrada y $0.40/1M de salida. Con ~366 tok/s, también se encuentra entre los modelos más rápidos disponibles. Ideal para: cargas de gran volumen sensibles al coste donde la velocidad y el precio importan más que un razonamiento profundo.

Más información: Análisis de Gemini 2.5 Flash-Lite

Gemini 2.0 Flash

Gemini 2.0 Flash fue el modelo de trabajo de la generación anterior de Google, conocido por sus respuestas multimodales rápidas con texto, imagen, audio y vídeo. Quedó obsoleto el 1 de junio de 2026 y ya no está disponible mediante la API de Gemini. Se recomienda a los equipos que lo utilizaban migrar a Gemini 3 Flash o 3.1 Flash-Lite. Ideal para: consulta histórica; conviene migrar a un modelo más reciente.

Más información: Análisis de Gemini 2.0 Flash

Gemini 1.5 Flash

Lanzado en mayo de 2024, Gemini 1.5 Flash fue un modelo decisivo: el primero de la clase Flash en ofrecer una ventana de contexto de 1M de tokens a un precio accesible para desarrolladores. Creado mediante destilación de Gemini 1.5 Pro, admite entradas de texto, imagen, audio y vídeo con un rendimiento de ~190 tok/s. Precio: $0.075–$0.15/1M de entrada y $0.30–$0.60/1M de salida. Aunque fue sustituido por generaciones más nuevas, sigue siendo una referencia histórica útil para comprender la evolución de la línea Flash.

Más información: Análisis de Gemini 1.5 Flash

La línea Gemini de Google abarca ya tres generaciones principales y varios niveles de capacidad, desde los económicos Flash-Lite hasta el razonamiento avanzado de Pro. Para desarrolladores y equipos que quieran usar estos modelos sin gestionar claves de API, Chat Smith ofrece toda la gama disponible de Gemini junto con GPT, Claude, Grok y DeepSeek desde una sola interfaz. Consulta el catálogo completo de modelos en Chat Smith para encontrar el modelo Gemini adecuado para tu flujo de trabajo.

Preguntas frecuentes

Gemini es la familia de modelos de IA de Google DeepMind, que se usa en la app de Gemini, por la API y dentro de Google Workspace. Abarca modelos de texto y multimodales más modelos separados de generación de imagen y video, y se publica por generaciones que repiten los mismos nombres de nivel.

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