Google ha sorprendido con el lanzamiento de un nuevo modelo Flash, el 3.8, apenas tres semanas después de la publicación de Gemini 3.7 Flash. De esta forma, la compañía sigue apostando por el desarrollo de modelos de IA orientados a la practicidad. Además, ya lo está comenzando a incluir en Google Search, concretamente en AI Mode en inglés, para suscriptores de Google AI Pro y Ultra en todo el mundo.

“Es nuestro modelo de trabajo más inteligente hasta ahora, que ofrece mejoras significativas respecto a 3.7 Flash en ingeniería de software, tareas agentivas y razonamiento en múltiples pasos”, explicó Robby Stein, vicepresidente de producto de Google.

En la presentación oficial, Google ha destacado que se equipara al rendimiento de otros modelos de vanguardia de mayor coste. 3.8 Flash está disponible al mismo precio de lanzamiento que su predecesor, a $0.75 por millón de tokens de entrada y $3.75 por millón de tokens de salida.

Al margen de las habituales comparativas oficiales que ha publicado Google (y en las que el nuevo modelo aparece destacado en muchos campos frente a rivales como Claude Opus 5 o GPT 5.6 Sol), la plataforma especializada en este tipo de benchmarks Artificial Analysis destaca aspectos como su velocidad.

Así, midiendo el número de tokens de salida por segundo, Gemini 3.8 Flash aparece claramente en cabeza, con 302 tokens por segundo. Eso supone que genera texto aproximadamente un 44% más rápido que el nuevo modelo de Meta, recién lanzado, Muse Spark 1.3, que alcanza 209. Además, Gemini 3.8 Flash es unas 2,5 veces más rápido que GPT-5.6 Luna, con 123 y más de 4 veces más rápido que GPT-5.6 Sol, que se queda en 70.

Sin embargo, si valoramos el tiempo por tarea, sus resultados siguen siendo buenos… pero más terrenales. El nuevo modelo genera un 30% más de tokens de salida por tarea lo que termina aumentando el tiempo total. Así, su tiempo medio por tarea es de 2,5 minutos, ligeramente más rápido que GPT-5.6 Luna (2,6 minutos) y GPT-5.6 Terra (3,3). En comparación con Gemini 3.7 Flash, un mayor uso de tokens aumenta el tiempo por tarea de 2,2 minutos a 2,5 minutos.

Esto tiene bastante sentido en el marco de la gama de modelos Flash, ofreciendo una respuesta muy rápida y eficiente, algo especialmente útil cuando el modelo se integra en productos en los que la sensación de inmediatez importa mucho, como Google Search, asistentes o agentes que realizan muchas llamadas consecutivas al modelo.

Imagen: ChatGPT

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