Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6: Cual es el mejor modelo de IA en 2026?
Google acaba de lanzar Gemini 3.1 Pro (preview) y las cifras son dificiles de ignorar. En la tabla de benchmarks publicada por Google DeepMind, Gemini 3.1 Pro obtiene un 77.1% en ARC-AGI-2, un salto dramatico respecto al 31.1% de Gemini 3 Pro. No se trata de una actualizacion menor, sino de un cambio real en el rendimiento de razonamiento reportado.
Pero los benchmarks no lo son todo. GPT-5.2 de OpenAI y Claude Opus 4.6 de Anthropic no van a ninguna parte, y cada uno todavia lidera claramente en ciertas areas. Entonces, cual modelo realmente gana en febrero de 2026?
Investigue a fondo los datos: puntuaciones verificadas, precios reales y las advertencias que Google preferiria que no consideraras. Esto es lo que encontre.
Que es Gemini 3.1 Pro?
Esto es lo que cambio:
- ARC-AGI-2 salto de 31.1% (Gemini 3 Pro) a 77.1% (Gemini 3.1 Pro) — un aumento de ~2.5x en el razonamiento abstracto reportado
- Mejora en capacidad agentica: APEX-Agents subio de 18.4% a 33.5%
- Programacion y tareas de terminal: SWE-Bench Verified = 80.6% (cerca del nivel superior) y Terminal-Bench 2.0 = 68.5% (lider entre los modelos frontera comparados en la misma tabla)
- Disponibilidad (preview): Gemini API (AI Studio), Vertex AI, Gemini CLI, Gemini App, NotebookLM y Antigravity
Ese es el discurso de marketing. Veamos si los numeros se sostienen en una comparacion directa.
Comparacion de Benchmarks: Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6
Aqui esta la comparacion completa en los benchmarks clave. Todas las puntuaciones provienen de anuncios oficiales o informes verificados de terceros a fecha del 19 de febrero de 2026.
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.2 | Claude Opus 4.6 | Ganador |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (razonamiento abstracto) | 77.1% | 52.9% | 68.8% | Gemini 3.1 Pro |
| GPQA Diamond (preguntas nivel posgrado) | 94.3% | 92.4% | 91.3% | Gemini 3.1 Pro |
| SWE-Bench Verified (programacion real) | 80.6% | 80.0% | 80.8% | Claude Opus 4.6 |
| Terminal-Bench 2.0 (tareas de terminal) | 68.5% | 54.0% | 65.4% | Gemini 3.1 Pro |
| APEX-Agents (tareas agenticas) | 33.5% | 23.0% | 29.8% | Gemini 3.1 Pro |
| BrowseComp (navegacion web) | 85.9% | 65.8% | 84.0% | Gemini 3.1 Pro |
| Humanity's Last Exam (Search+Code) | 51.4% | 45.5% | 53.1% | Claude Opus 4.6 |
| GDPval-AA Elo | 1317 | 1462 | 1606 | Claude Opus 4.6 |
| SWE-Bench Pro (Public) | 54.2% | 55.6% | — | GPT-5.2 |
La Cifra Clave: ARC-AGI-2
Hablemos del tema principal. Un 77.1% en ARC-AGI-2 es genuinamente significativo. Para ponerlo en contexto:
- GPT-5.2 (alto computo): 52.9%
- Claude Opus 4.6: 68.8%
- Gemini 3 Pro: 31.1%
La comunidad de r/singularity esta efervescente con esto hoy, y con razon. ARC-AGI-2 esta disenado para evaluar el razonamiento novedoso: problemas que el modelo no ha visto antes. Una brecha de ~24 puntos sobre GPT-5.2 no es marginal.
Dicho esto, seamos honestos: estos son numeros autorreportados por Google. La verificacion independiente lleva tiempo. Algunos escepticos en Reddit ya estan planteando la preocupacion de "ajustado para la prueba", lo cual vale la pena senalar aunque sea especulativo en este punto. Actualizaremos este articulo a medida que lleguen evaluaciones de terceros.
Donde Realmente Gana Cada Modelo
Los benchmarks te dan un cuadro de resultados. Los casos de uso reales te dan una respuesta. Aqui es donde cada modelo tiene ventajas genuinas.
Gemini 3.1 Pro: El Mejor para Razonamiento, Tareas Agenticas y Programacion
Si necesitas un modelo que pueda resolver problemas novedosos, Gemini 3.1 Pro es el nuevo lider. Las puntuaciones en ARC-AGI-2 y APEX-Agents sugieren un salto significativo en la capacidad del modelo para:
- Abordar cadenas de razonamiento de multiples pasos
- Completar autonomamente flujos de trabajo agenticos complejos
- Manejar tareas reales de ingenieria de software (80.6% en SWE-Bench Verified no es poca cosa)
- Navegar y sintetizar informacion de la web (BrowseComp 85.9%)
Claude Opus 4.6: El Mejor para Conocimiento Experto y Analisis Detallado
Claude Opus 4.6 no se queda muy atras, y en algunas areas sigue estando por delante:
- Humanity's Last Exam (con herramientas): 53.1% vs 51.4% de Gemini. Cuando las preguntas estan realmente en la frontera del conocimiento humano, Claude sigue teniendo ventaja
- La variante Claude Sonnet 4.6 Thinking lidera en GDPval-AA Elo (1633 vs 1317), lo que sugiere un rendimiento superior en ciertos dominios de evaluacion y alineacion
- El enfoque de Anthropic en seguridad y seguimiento de instrucciones significa que Opus 4.6 tiende a ser mas confiable para resultados sensibles y de alto riesgo donde se necesita calidad consistente
GPT-5.2: El Mejor en Ecosistema, Multimodal y Relacion Costo-Eficiencia
GPT-5.2 de OpenAI puede quedar atras en varios benchmarks, pero tiene ventajas estructurales:
- Precio de $1.75/$14.00 por millon de tokens lo convierte en el modelo frontera mas rentable (fuente: openai.com/api/pricing)
- El ecosistema de OpenAI (ChatGPT, API, variantes Codex) sigue siendo el mas ampliamente integrado en herramientas de terceros
- GPT-5.3-Codex lidera SWE-Bench Pro (Public) con 56.8%, demostrando que las variantes especializadas en programacion de OpenAI siguen siendo competitivas
- Capacidades multimodales mas amplias con funciones maduras de vision, audio y uso de herramientas
Comparacion de Precios
El costo importa. Aqui esta lo que cuesta cada modelo a nivel de API:
| Modelo | Entrada (por M tokens) | Salida (por M tokens) | Fuente | Notas |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro (Preview) | $2.00 (≤200K) / $4.00 (>200K) | $12.00 (≤200K) / $18.00 (>200K) | ai.google.dev | Precios de preview; los terminos pueden cambiar |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | openai.com/api/pricing | Verificado |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | docs.anthropic.com | Verificado |
El Panorama General: Que Significa Gemini 3.1 Pro para la Carrera de la IA
Ampliemos la perspectiva.
La Brecha de Razonamiento Se Esta Cerrando Rapido
Hace seis meses, la narrativa era "OpenAI lidera en razonamiento, Anthropic lidera en seguridad, Google lidera en multimodal." Eso ya no es tan claro. La puntuacion de Gemini 3.1 Pro en ARC-AGI-2 (77.1%) no solo cierra la brecha de razonamiento, sino que supera a la competencia por un margen significativo.
Esto importa porque ARC-AGI-2 no es una prueba de conocimiento. Mide la capacidad de razonar sobre patrones que el modelo nunca ha visto. Una ventaja de 25 puntos sobre GPT-5.2 en este benchmark especifico sugiere que Google ha logrado un avance genuino en arquitectura o entrenamiento, no simplemente escalo datos.
La IA Agentica Es el Nuevo Campo de Batalla
La puntuacion en APEX-Agents (33.5%) es posiblemente mas importante que la cifra principal de ARC-AGI-2. Muestra que Gemini 3.1 Pro puede completar autonomamente tareas complejas de multiples pasos casi el doble de bien que Gemini 3 Pro (18.4%) y significativamente mejor que GPT-5.2 (23.0%) y Opus 4.6 (29.8%).
Aqui es donde esta el verdadero negocio. La IA agentica, modelos que pueden navegar la web, escribir codigo, ejecutar tareas y encadenar flujos de trabajo complejos, es la aplicacion estrella de 2026. La inversion de Google en esta direccion (ver: Google Antigravity, Gemini CLI) indica que van en serio por dominar este espacio.
Pero los Benchmarks No Son Toda la Historia
Algunas advertencias importantes:
- Puntuaciones autorreportadas. Google publico estos benchmarks. La verificacion independiente esta pendiente. La comunidad de IA ha aprendido a ser cautelosa con los numeros del dia de lanzamiento.
- Benchmark no equivale a experiencia real. Los modelos que obtienen buenas puntuaciones en pruebas estandarizadas no siempre se sienten mejor en la practica. La usabilidad real, el seguimiento de instrucciones, la creatividad y la consistencia importan, y estos son mas dificiles de medir.
- Los rivales no se quedan quietos. OpenAI ya tiene GPT-5.3-Codex mostrando mejoras en SWE-Bench Pro. La hoja de ruta de Claude de Anthropic probablemente tiene respuestas en preparacion. El lider de hoy es la linea base de manana.
- La pregunta de "ajustado para la prueba". Algunos en la comunidad de r/singularity cuestionan si la puntuacion en ARC-AGI-2 refleja una mejora genuina en razonamiento u optimizacion para el formato del benchmark. Es una pregunta justa que solo el tiempo y la evaluacion independiente responderan.
La Conclusion Final
Gemini 3.1 Pro es el lanzamiento de modelo individual mas impresionante de 2026 hasta ahora. Liderar 13 de 16 benchmarks no es suerte: es una senal clara de que Google DeepMind esta funcionando a toda maquina. Pero "lanzamiento mas impresionante" y "mejor modelo para tu caso de uso" no son lo mismo.
- Razonamiento puro y potencia agentica? → Gemini 3.1 Pro
- Conocimiento experto y seguridad? → Claude Opus 4.6
- Relacion costo-eficiencia y ecosistema? → GPT-5.2
La carrera armamentista de la IA acaba de sumar un nuevo capitulo. Y honestamente? Todos salimos ganando.
Preguntas Frecuentes
Es Gemini 3.1 Pro mejor que GPT-5.2?
En muchos benchmarks publicados, si, incluyendo ARC-AGI-2 (77.1% vs 52.9%), GPQA Diamond (94.3% vs 92.4%) y APEX-Agents (33.5% vs 23.0%). Sin embargo, GPT-5.2 sigue siendo mas rentable en entrada ($1.75/M) y tiene un soporte de integracion con terceros mas amplio.
Cuanto cuesta Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro (preview) tiene un precio de $2/$12 por 1M de tokens (≤200K de contexto) y $4/$18 (>200K) en la pagina de precios de la Gemini API. Los precios y terminos del preview pueden cambiar: verifica la tarifa actual antes de un despliegue en produccion.
Cual es la puntuacion de Gemini 3.1 Pro en ARC-AGI-2?
Gemini 3.1 Pro obtuvo un 77.1% en ARC-AGI-2, subiendo desde el 31.1% de Gemini 3 Pro (aproximadamente 2.5x mas alto). En la misma tabla publicada, Claude Opus 4.6 tiene 68.8% y GPT-5.2 tiene 52.9%.
En que sigue ganando Claude Opus 4.6 a Gemini 3.1 Pro?
Claude Opus 4.6 lidera en Humanity's Last Exam (con herramientas) con 53.1% vs 51.4% de Gemini, y la variante Claude Sonnet 4.6 Thinking lidera en GDPval-AA Elo (1633 vs 1317). Para tareas de conocimiento a nivel experto y aplicaciones criticas de seguridad, Claude sigue siendo altamente competitivo.
Esta disponible Gemini 3.1 Pro ahora?
Cual es el mejor modelo de IA para programacion en 2026?
Gemini 3.1 Pro es uno de los modelos de programacion mas completos: SWE-Bench Verified = 80.6% (muy cerca del tope) y Terminal-Bench 2.0 = 68.5% (lider en la tabla de comparacion publicada). Dicho esto, Claude Opus 4.6 supera ligeramente en SWE-Bench Verified con 80.8%, y las variantes especializadas (por ejemplo, GPT-5.3-Codex) pueden liderar en ciertas tablas de clasificacion exclusivas de programacion.
