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Gemini 3.5 Pro: por qué Google sigue sin lanzarlo (agosto 2026)

Por David González Gaitán · 1 ago 2026 · 6 min de lectura

Si has leído que Gemini 3.5 Pro ya está disponible, no es cierto. Google lo presentó en su conferencia I/O del 19 de mayo de 2026 y, a fecha de hoy, sigue sin lanzarse. Lo aclaramos porque circulan bastantes artículos dándolo por lanzado, con especificaciones que Google todavía no ha confirmado.

Qué ha pasado exactamente

El plan original era junio de 2026. De ahí pasó a julio por problemas de calidad detectados en las pruebas con empresas, y llegó a apuntarse al 17 de julio después de que Google descartara una versión y repitiera parte del preentrenamiento.

El 16 de julio de 2026 Bloomberg informó de que el modelo acumula meses de retraso y se ha quedado por debajo de los objetivos internos de la compañía, con la programación como punto más flojo. Google no ha publicado ni benchmarks oficiales ni ficha del modelo, así que cualquier cifra que veas por ahí es estimada, no confirmada.

Lo que sí puedes usar hoy

De la familia 3.5 solo salió Gemini 3.5 Flash, el mismo 19 de mayo: un modelo rápido y multimodal, pensado para volumen y latencia baja, no para las tareas más exigentes.

El modelo más potente de Google que puedes usar de verdad ahora mismo es Gemini 3.1 Pro. Y tiene un argumento que ningún rival iguala: 2 millones de tokens de contexto, la ventana más grande de cualquier modelo frontera en producción.

Los modelos de Google en agosto de 2026

ModeloEstadoPara qué sirve
RecomendadoGemini 3.1 ProDisponibleContexto de 2M, multimodal, lo más potente de Google hoyVer reseña →
Gemini 3.5 FlashDisponibleRápido y barato, para volumen y respuestas ágilesVer reseña →
Gemini 3.5 ProSin fechaAnunciado en mayo de 2026, acumula meses de retrasoVer reseña →

Los enlaces llevan a nuestra reseña, donde encontrarás el botón oficial (algunos de afiliado).

Ojo con el plan gratuito

Un cambio que pasó bastante desapercibido: desde el 1 de abril de 2026 Google sacó los modelos Pro de la capa gratuita. Si usas Gemini con una cuenta gratis, estás usando Flash, no Pro. Para acceder a Pro necesitas plan de pago o la API.

En la API, Gemini 3.1 Pro cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 12 de salida hasta 200K de contexto. Por encima salta a 4 y 18. Merece la pena tenerlo en cuenta, porque el salto de precio se produce justo cuando empiezas a aprovechar su contexto gigante. La caché de entrada, en cambio, baja a 0,20 dólares por millón, un ahorro de hasta el 90 % si repites siempre el mismo contexto.

¿Esperas a 3.5 Pro o eliges otra cosa?

Sin fecha oficial, esperar es una apuesta. Si lo que necesitas es contexto masivo y multimodalidad, Gemini 3.1 Pro ya te lo da. Si tu trabajo es programar o escribir con matiz, hoy hay opciones por delante: mira Claude Opus 5 y GPT-5.6 Sol antes de decidir.

Nuestra recomendación

No esperes a un modelo sin fecha. Compara lo que hay disponible hoy con las mismas notas y los mismos criterios.

Comparar los 13 modelos → Reseña de Gemini 3.1 Pro

Preguntas frecuentes

¿Ya puedo usar Gemini 3.5 Pro?

No. Google lo presentó en el I/O del 19 de mayo de 2026, pero a 1 de agosto de 2026 sigue sin lanzarse. Lo que sí salió ese mismo día fue Gemini 3.5 Flash, que es el modelo rápido de la familia.

¿Cuál es entonces el mejor Gemini disponible ahora?

Gemini 3.1 Pro, con 2 millones de tokens de contexto, la ventana más grande de cualquier modelo frontera en producción. Cuesta 2 dólares por millón de tokens de entrada y 12 de salida hasta 200K, y sube a 4 y 18 por encima de esa cifra.

¿Gemini Pro tiene plan gratis?

Ya no. Desde el 1 de abril de 2026 Google sacó los modelos Pro de la capa gratuita. Con una cuenta gratis usas Gemini 3.5 Flash, no Pro.

¿Por qué se retrasa tanto?

Según Bloomberg (16 de julio de 2026), el modelo acumula meses de retraso y se ha quedado por debajo de los objetivos internos de Google, sobre todo en programación. Se llegó a descartar una versión y a repetir parte del preentrenamiento.

Más sobre modelos: la comparativa completa, la calculadora de coste por tokens y la diferencia entre un modelo y una app de IA.

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