Google retrasa Gemini 3.5 Pro por mejoras en programación

Google ha postergado el lanzamiento de su modelo de inteligencia artificial Gemini 3.5 Pro debido a los esfuerzos que realiza la compañía para perfeccionar sus habilidades de programación, con el objetivo de alcanzar a los sistemas más recientes de OpenAI y Meta, según reportó Bloomberg.

La firma tecnológica presentó Gemini 3.5 Pro en mayo durante su evento anual para desarrolladores, junto con la versión más rápida Gemini 3.5 Flash, prometiendo que su modelo más potente estaría disponible en junio. Sin embargo, a mediados de julio se confirmó que el lanzamiento se retrasaría, debido a las dificultades que enfrenta Google para mejorar sus capacidades, particularmente en programación, de acuerdo con fuentes cercanas al asunto citadas por Bloomberg.

Como parte de estas mejoras, Google actualizó el mes pasado la base de datos usada para entrenar a Gemini, con el fin de optimizar su habilidad para escribir código, aunque sin resultados contundentes, en un intento por igualar a sus dos principales competidores en esta área: OpenAI y Meta.

Precisamente, ambas compañías han lanzado nuevos modelos, aprovechando el silencio de Gemini 3.5 Pro. Por un lado, OpenAI ya tiene disponible la familia GPT-5.6 (Sol, Luna, Terra), que además de ofrecer destacadas capacidades de programación agéntica, incluye importantes protecciones de ciberseguridad. Por su parte, Meta resalta las capacidades de Muse Spark 1.1 en tareas de agentes personales y para abordar proyectos complejos con mayor rapidez, así como sus avances en programación, con mejoras en el diagnóstico y corrección de errores, implementación de funciones en sistemas empresariales y migraciones de código a gran escala.

Un portavoz de Google declaró a Bloomberg, en un comunicado recogido por Europa Press:

“Actualmente estamos probando el 3.5 Pro, una versión mejorada del modelo Flash, y otros modelos en colaboración con nuestros socios; asimismo, mantenemos una colaboración constructiva con el gobierno estadounidense en torno a las pruebas de modelos y al establecimiento de marcos de actuación más amplios”.

Fuente: Infobae

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