Google lanzó el 13 de agosto de 2026 el modelo Gemini 3.7 Flash, una nueva versión de su modelo destinada a usos diarios intensivos, con un enfoque claro en la programación, los flujos de trabajo basados en agentes y las tareas de conocimiento empresarial. El lanzamiento llega solo tres semanas después de Gemini 3.6 Flash, y Google afirmó que la rapidez de las actualizaciones está relacionada con los comentarios de los desarrolladores y las mejoras algorítmicas.
La empresa reduce temporalmente un 50 % los precios de uso del modelo a través de la API; hasta el 31 de diciembre de 2026, el coste será de aproximadamente 0,75 dólares por cada millón de tokens de entrada y 3,75 dólares por cada millón de tokens de salida. A partir del 1 de enero de 2027, los precios subirán a 1,50 dólares para la entrada y 7,50 dólares para la salida, mientras que el almacenamiento en caché del contexto costará 0,075 dólares por cada millón de tokens durante el periodo introductorio y luego subirá a 0,15 dólares.
Enfoque en la ejecución de tareas de varios pasos
Google describe Gemini 3.7 Flash como su «modelo de trabajo más inteligente» hasta ahora para la programación y los agentes. Según la empresa, el modelo ha mejorado a la hora de afrontar obstáculos, pedir aclaraciones sobre la intención cuando es necesario y seguir las instrucciones con mayor precisión. También afirma que «razona con mayor rigor» al planificar tareas de varios pasos y ejecutar invocaciones de herramientas.
Estas mejoras tienen como objetivo reducir los intentos repetidos y la intervención humana en los agentes de programación y empresariales. En un entorno de desarrollo empresarial, el modelo podría ayudar a reducir las modificaciones innecesarias, recuperarse de errores y ejecutar planes complejos con un mayor grado de fiabilidad. Lo mismo se aplica a los agentes que trabajan con múltiples documentos y aplicaciones, donde una invocación incorrecta de una herramienta o una interpretación imprecisa de las instrucciones puede detener el flujo de trabajo.
Google DeepMind afirmó que la nueva versión logra avances en la depuración y la resolución de problemas, así como en la creación de diseños web y aplicaciones más completos usando menos indicaciones, además de mejorar el razonamiento y la precisión en flujos de trabajo empresariales reales.
Fuerte mejora en programación, sin una superioridad general
Según las pruebas de Google, Gemini 3.7 Flash obtuvo un 43,6 % en la prueba FrontierCode 1.1 Main, que mide la calidad del código de producción, frente al 34,4 % de la versión 3.6. También superó ligeramente las puntuaciones de Claude Sonnet 5, con un 42,7 %, y GPT-5.6 Terra, con un 41,3 %, según la tabla de Google.
En la prueba DeepSWE v1.1 de tareas de programación de larga duración, el modelo obtuvo un 65,3 %, frente al 49,0 % de su predecesor, pero quedó por detrás de GPT-5.6 Terra, que registró un 69,6 %. En desarrollo web, obtuvo 1588 puntos Elo en Code Arena, frente a los 1538 de Gemini 3.6 Flash, los 1541 de Claude Sonnet 5 y los 1523 de GPT-5.6 Terra.
Los resultados no muestran una superioridad general en todos los ámbitos. El modelo obtuvo un 85,8 % en Terminal-bench 2.1, frente al 87,4 % de GPT-5.6 Terra, que también superó a Gemini 3.7 Flash en Terminal-bench 3.0 y OSWorld-2.0. En la prueba Agent's Last Exam, dedicada a tareas ofimáticas y multimodales, Claude Sonnet 5 ocupó el primer puesto con una tasa de éxito del 33,3 %, frente al 26,3 % de Gemini 3.7 Flash.
Usos empresariales y precios competitivos
Las mejoras anunciadas se extienden a la automatización empresarial y la comprensión de documentos. Gemini 3.7 Flash obtuvo un 30,4 % en AutomationBench, frente al 17,0 % de la versión anterior, el 23,6 % de GPT-5.6 Terra y el 10,7 % de Claude Sonnet 5, según los datos de Google. También logró un 34,0 % en la prueba GDP.PDF de comprensión de archivos PDF complejos, frente al 22,0 % de Gemini 3.6 Flash, el 28,0 % de Claude Sonnet 5 y el 24,7 % de GPT-5.6 Terra.
Google ofrece el modelo a los suscriptores de Google AI Pro y Ultra dentro de Spark, su agente personal de inteligencia artificial, con mejoras en tareas de conocimiento y en el uso de herramientas de Google Workspace, como reunir archivos, redactar mensajes de correo electrónico y actualizar documentos de estado. También está disponible para empresas a través de Gemini Enterprise Agent Platform y la aplicación Gemini Enterprise.
Los precios introductorios destacan en la competencia por ejecutar agentes autónomos, ya que una sola solicitud puede generar una larga cadena de invocaciones del modelo, tokens de razonamiento e interacciones con herramientas. El artículo señala que un precio menor por token no implica necesariamente un coste final inferior si el modelo necesita intentos repetidos; por ello, la métrica práctica será el coste de completar correctamente la tarea, y no solo el precio de un millón de tokens.
Disponibilidad y contexto del lanzamiento del modelo
Los desarrolladores pueden acceder a Gemini 3.7 Flash a través de Gemini API en Google AI Studio y Android Studio, así como del entorno Antigravity de Google. El modelo está disponible para empresas mediante Gemini Enterprise Agent Platform y Gemini Enterprise, y para consumidores suscritos a Google AI Pro o Ultra a través de Spark en los países admitidos. Google afirmó que también ha lanzado medidas de protección actualizadas que abarcan riesgos químicos, biológicos, radiológicos y nucleares, además del uso indebido del modelo en ciberataques.
La versión llega en un momento en el que Google no ha anunciado una fecha para poner a disposición Gemini 3.5 Pro, que seguía en pruebas con socios según lo indicado en el artículo, mientras que Gemini 3.1 Pro continúa siendo el modelo Pro general más reciente ofrecido por la empresa. De este modo, Gemini 3.7 Flash refuerza la línea de modelos rápidos de Google, pero no zanja la competencia por el modelo líder.
Para los equipos de desarrollo, el aumento del rendimiento y el precio introductorio ofrecen un incentivo para probar el modelo con sus repositorios, indicaciones, esquemas de herramientas y casos de fallo antes de trasladar cualquier aplicación de producción a él. La duración de la ventaja económica después de que los precios vuelvan a su nivel estándar en enero de 2027 dependerá de la capacidad del modelo para completar tareas reales de forma estable y con menos intentos.