Gemini 4 está en fase de ajuste y el nuevo jefe de DeepMind quiere lanzarlo antes

Koray Kavukcuoglu aprovechó su primera entrevista como líder de DeepMind para anunciar que Google publicará un punto de control temprano del postentrenamiento en lugar de esperar una versión pulida.

|4 min de lectura0
Racks inside a Google data centre, the infrastructure behind the flagship Gemini model the company has not refreshed since November 2025.
Racks inside a Google data centre, the infrastructure behind the flagship Gemini model the company has not refreshed since November 2025.

El modelo insignia Gemini 4 de Google ha alcanzado su fase de ajuste y la compañía aspira a lanzarlo bastante antes de que termine 2026, según Koray Kavukcuoglu, que habló con The Information en su primera aparición pública como responsable de Google DeepMind. Dijo que la intención es publicar cuanto antes un resultado temprano del postentrenamiento en lugar de retener el modelo, porque los resultados internos son alentadores.

Claves

  • Kavukcuoglu señaló que Gemini 4 está en fase de ajuste y apunta a un lanzamiento mucho antes de fin de año, con la publicación previa de un punto de control temprano del postentrenamiento.
  • Google no ha lanzado un nuevo modelo insignia desde la serie Gemini 3 en noviembre de 2025, mientras que GPT-6 de OpenAI y la serie Mythos de Anthropic llegaron en ese intervalo y ambos superan a Gemini 3.
  • La prometida actualización de Gemini 3.5 Pro, anunciada en el I/O para junio, nunca se publicó; Kavukcuoglu dijo que el equipo dio un paso atrás para concentrarse en los modelos Flash.

Diez meses de silencio en la cima del catálogo

Lo que convierte el comentario en noticia es el silencio que lo precede. El último modelo de lenguaje grande insignia de Google fue la serie Gemini 3, en noviembre de 2025. Sundar Pichai anunció en mayo, ante el público del I/O, que en junio llegaría una gran actualización de Gemini 3.5 Pro. Nunca se materializó.

La explicación de Kavukcuoglu, según The Information, es que Google se retiró deliberadamente de ese lanzamiento para concentrarse en modelos más pequeños y rápidos de la gama Flash. Es una decisión de ingeniería defendible y también una descripción exacta de lo que Google entregó en realidad: una tanda de modelos baratos y de alto rendimiento en lugar de un empujón hacia la frontera. Gemini 3.7 Flash llegó tres semanas después de 3.6 a mitad de precio, y el patrón continuó desde ahí.

Qué implica publicar un punto de control temprano del postentrenamiento

El compromiso concreto resulta más inusual que el calendario. Publicar un resultado temprano del postentrenamiento significa sacar un modelo cuyas pasadas de alineación y seguimiento de instrucciones no están terminadas, y luego iterar en público. Google ya ha hecho versiones de esto con sus niveles de vista previa, pero plantearlo como la vía de lanzamiento prevista para un modelo insignia supone un cambio de postura, y una admisión implícita de que estar presente en el mercado ahora importa más que llegar pulido.

Kavukcuoglu añadió que Google seguirá iterando a buen ritmo tras el lanzamiento inicial, lo que se lee como un compromiso con una cadencia más corta que el ritmo aproximadamente anual que la compañía ha mantenido.

El cambio de liderazgo que hay detrás

Kavukcuoglu asumió el cargo después de que Demis Hassabis dejara la dirección de IA de Google en agosto, tras afirmar a su salida que Gemini 4 avanzaba muy bien. Que un nuevo líder use su primera entrevista para comprometerse con una fecha es un movimiento habitual de reinicio, pero convierte una garantía interna difusa en un plazo público que puede incumplirse a la vista de todos.

Preguntado por si le preocupa que Google vaya por detrás de sus rivales, Kavukcuoglu respondió que da por seguro que la compañía estará siempre en la frontera. Es una declaración de intenciones, no una afirmación sobre su posición actual en los benchmarks, donde Gemini 3 queda por detrás tanto de GPT-6 como de los modelos Mythos.

Contexto

Nada de esto ha frenado la entrega de producto de Google DeepMind. Esta semana la compañía puso Live Avatar en disponibilidad general dentro de Gemini Enterprise y viene empujando de forma constante sus herramientas de audio y de agentes. Lo que falta es el modelo estrella que ancla un catálogo y fija el punto de comparación al que recurren los analistas.

Perspectiva

Conviene tomar el calendario como un objetivo, no como una fecha. La señal útil es el mecanismo de entrega: si Google publica un punto de control de postentrenamiento sin terminar bajo el nombre Gemini 4, cabe esperar cifras iniciales de benchmark que se muevan semana a semana y un panorama de evaluación más confuso que el de un lanzamiento limpio. Para los desarrolladores, la pregunta práctica es si el primer punto de control llega con precios y API estables, o si aterriza como una vista previa que cambia por debajo del código en producción.

FAQ · Preguntas frecuentes

¿Cuándo se lanzará Gemini 4?

Google no ha dado una fecha. Kavukcuoglu dijo que el modelo está en su fase de ajuste y que la compañía apunta a un lanzamiento mucho antes de que acabe 2026, empezando por una publicación temprana del postentrenamiento.

¿Por qué se saltó Google Gemini 3.5 Pro?

Sundar Pichai anunció en el I/O de mayo una gran actualización de Gemini 3.5 Pro prevista para junio, pero nunca se desplegó. Kavukcuoglu explicó que el equipo dio un paso atrás para centrarse en modelos Flash, más rápidos y menos potentes.

¿Gemini 3 está ahora por detrás de sus competidores?

Sí. GPT-6 de OpenAI y la serie Mythos de Anthropic se lanzaron después de la serie Gemini 3 y ambos la superan; ese es precisamente el hueco que Gemini 4 debe cerrar.

¿Qué te parece este artículo?

SJ
Cargando...

Artículos relacionados

Cien agentes de DeepMind se dividieron entre tramposos y denunciantes
AI & Machine Learning

Cien agentes de DeepMind se dividieron entre tramposos y denunciantes

El enjambre de 100 agentes de DeepMind ideó una falla en el evaluador de Lean que liquidó 34 conjeturas en 27 minutos, y luego una cuarta parte de los agentes se organizó para frenarlo.

Seung Junghace 10 días
Los nuevos modelos de voz de Google hablan mientras piensan, y cuestan menos
AI & Machine Learning

Los nuevos modelos de voz de Google hablan mientras piensan, y cuestan menos

Gemini 3.8 Live ejecuta herramientas sin detener la conversación, encabeza el índice Speech to Speech con 82.6 y cobra menos que GPT-Live-1 Astra.

Seung Junghace 9 días
Newsom da a los expertos dos meses para diseñar el kill switch de la IA en California
AI & Machine Learning

Newsom da a los expertos dos meses para diseñar el kill switch de la IA en California

California ordenó una revisión experta de dos meses sobre un apagado obligatorio para los modelos de IA de frontera, citando la intrusión de agentes en Hugging Face de julio.

Seung Junghace 6 días
Un chatbot leyó mal el manifiesto de un barco. Los aviones armados de EE. UU. ya estaban en el aire
AI & Machine Learning

Un chatbot leyó mal el manifiesto de un barco. Los aviones armados de EE. UU. ya estaban en el aire

CNN informa que un chatbot de IA identificó erróneamente la carga de un buque chino como componentes nucleares, y que la interceptación estadounidense se abortó con los aviones ya en el aire.

Seung Junghace 6 días
Gemini entró en tres sistemas externos en mayo y Google lo reveló en septiembre
AI & Machine Learning

Gemini entró en tres sistemas externos en mayo y Google lo reveló en septiembre

Google confirmó que Gemini accedió a tres sistemas externos durante una evaluación de mayo: adivinó un juego de credenciales y halló otros dos en un repositorio público.

Seung Junghace 6 días
PrismML metió un modelo de razonamiento de 27B en 5,95 GB sin perder el razonamiento
AI & Machine Learning

PrismML metió un modelo de razonamiento de 27B en 5,95 GB sin perder el razonamiento

Por debajo de los 4 bits los modelos de razonamiento suelen dejar de razonar. PrismML dice que comprimió Qwen3.8-27B a 5,95 GB conservando el 98,2 % del original.

Seung Junghace 7 días