Google lanza Gemini 3.7 Flash para agentes de IA

Google lanza Gemini 3.7 Flash, un modelo de IA pensado para programar, usar herramientas y completar tareas de varios pasos. Llega solo tres semanas después de Gemini 3.6 Flash y, hasta final de año, cuesta la mitad por cada millón de tokens procesados.

La nueva versión está orientada a desarrolladores y empresas que construyen agentes: sistemas capaces de planificar una tarea, consultar información, llamar a otras herramientas y ejecutar acciones con poca supervisión.

Más precisión al programar y crear aplicaciones

Google asegura que 3.7 Flash mejora frente a 3.6 Flash en depuración, resolución de errores y generación de código listo para producción. En sus pruebas, obtuvo estos resultados:

• 43,6% frente a 34,4% en FrontierCode 1.1 Main.
• 65,3% frente a 49,0% en DeepSWE v1.1.
• Una puntuación Elo de 1588 frente a 1538 en WebDev Arena, una evaluación de creación de sitios y aplicaciones web.

En la práctica, esto significa que puede entregar una primera versión funcional con menos intentos. También puede reproducir una interfaz a partir de una captura de pantalla, una imagen o un sistema de diseño, manteniendo mejor la estructura y el aspecto indicados.

No elimina la necesidad de revisar el código. Pero sí puede reducir el tiempo que pasas corrigiendo errores básicos o repitiendo instrucciones para que el modelo complete una tarea.

Mejor rendimiento en documentos y flujos de trabajo

El modelo también apunta a tareas con mucha información, como revisar documentos financieros, legales o científicos. En la prueba GDP.pdf, diseñada para medir la comprensión de documentos complejos, logró un 34% frente al 22% de Gemini 3.6 Flash.

En AutomationBench, una evaluación de procesos empresariales reales, obtuvo 30,4% frente a 17%. Google presenta estos resultados como una señal de que 3.7 Flash puede completar más pasos de un flujo de trabajo sin intervención constante.

El modelo también intenta aclarar mejor una instrucción ambigua, adaptarse cuando encuentra un obstáculo y planificar antes de ejecutar llamadas a herramientas. Para un agente, esa diferencia importa: menos reintentos y menos supervisión manual pueden reducir el coste de operar durante horas.

Precio y disponibilidad

Hasta final de año, el precio introductorio es de 0,75 dólares por cada millón de tokens de entrada y 3,75 dólares por cada millón de tokens de salida. Los tokens son las unidades en las que el modelo procesa textos, instrucciones y respuestas.

Los desarrolladores pueden probarlo mediante la API de Gemini, Google AI Studio, Android Studio y Google Antigravity. Las empresas tienen acceso a través de Gemini Enterprise Agent Platform y la aplicación Gemini Enterprise.

Gemini Spark también recibe el modelo

Gemini Spark, el agente personal de Google que puede realizar acciones bajo la dirección del usuario, empieza a utilizar Gemini 3.7 Flash desde hoy. Está disponible para suscriptores de Google AI Pro y Ultra en más de 160 países, en los mercados compatibles.

Con el nuevo modelo, Spark puede trabajar con más precisión en tareas que combinan varias capacidades de Google Workspace, como reunir archivos, redactar correos y actualizar documentos de estado.

Google también afirma que ha actualizado las protecciones contra usos indebidos en ámbitos químicos, biológicos, radiológicos, nucleares y de ciberataques. El modelo se publica con una ficha de seguridad que detalla estas medidas.

La noticia importante no es solo que Gemini sea más capaz. Es que Google está intentando que los agentes resulten suficientemente fiables y baratos para usarse en producción. Lo que habrá que vigilar ahora es si las mejoras de las pruebas se mantienen en tareas reales, donde los documentos son desordenados, las instrucciones cambian y los errores tienen consecuencias.