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Gemini 2.5 Pro de Google es el modelo más inteligente que no está utilizando, y 4 razones por las que es importante para Enterprise AI
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El lanzamiento de Gemini 2.5 Pro el martes no dominó exactamente el ciclo de noticias. Aterrizó la misma semana en que la actualización de generación de imágenes de OpenAI se iluminó con las redes sociales con avatares inspirados en el estudio de Ghibli y renders instantáneos asombrosos. Pero mientras el zumbido fue a OpenAi, Google puede haber eliminado silenciosamente el modelo de razonamiento más listo para la empresa hasta la fecha.
Gemini 2.5 Pro marca un salto significativo para Google en la carrera de modelos fundamentales, no solo en puntos de referencia, sino en la usabilidad. Según los primeros experimentos, datos de referencia y reacciones prácticas para desarrolladores, es un modelo que vale la pena atención de los tomadores de decisiones técnicas empresariales, particularmente aquellos que históricamente han incumplido a OpenAI o Claude para el razonamiento de grado de producción.
Aquí hay cuatro conclusiones principales para equipos empresariales que evalúan Gemini 2.5 Pro.
1. Razonamiento transparente y estructurado: una nueva barra para la claridad de la cadena de pensamiento
Lo que distingue a Gemini 2.5 Pro no es solo su inteligencia, así es que claramente esa inteligencia muestra su trabajo. El enfoque de entrenamiento paso a paso de Google da como resultado una cadena de pensamiento estructurada (COT) que no se siente como divagar o conjeturas, como lo que hemos visto en modelos como Deepseek. Y estas cunas no se truncan en resúmenes poco profundos como lo que ves en los modelos de Openai. El nuevo modelo Géminis presenta ideas en pasos numerados, con sub-bullets y lógica interna que es notablemente coherente y transparente.
En términos prácticos, este es un avance para la confianza y la reflexión. Los usuarios empresariales que evalúan la producción para tareas críticas, como revisar las implicaciones de la política, la lógica de codificación o resumir la investigación compleja, ahora pueden ver cómo el modelo llegó a una respuesta. Eso significa que pueden validarlo, corregirlo o redirigirlo con más confianza. Es una evolución importante de la sensación de “caja negra” que todavía afecta muchas salidas de LLM.
Para obtener un tutorial más profundo de cómo funciona esto en acción, vea el desglose del video donde probamos Gemini 2.5 Pro Live. Un ejemplo que discutimos: cuando se les preguntó sobre las limitaciones de los modelos de idiomas grandes, Gemini 2.5 Pro mostró una notable conciencia. Recitó debilidades comunes y las clasificó en áreas como “intuición física”, “síntesis de concepto novedoso”, “planificación de largo alcance” y “matices éticos”, proporcionando un marco que ayuda a los usuarios a comprender lo que el modelo sabe y cómo se acerca al problema.
Los equipos técnicos empresariales pueden aprovechar esta capacidad para:
- Depurar cadenas de razonamiento complejo en aplicaciones críticas
- Comprender mejor las limitaciones del modelo en dominios específicos
- Proporcionar una toma de decisiones más transparente asistida a las partes interesadas
- Mejorar su propio pensamiento crítico estudiando el enfoque del modelo
Una limitación que vale la pena señalar: si bien este razonamiento estructurado está disponible en la aplicación Gemini y Google AI Studio, aún no es accesible a través de la API, una deficiencia para los desarrolladores que buscan integrar esta capacidad en aplicaciones empresariales.
2. Un verdadero contendiente para el estado del arte, no solo en papel
El modelo se encuentra actualmente en la parte superior de la clasificación de Chatbot Arena por un margen notable, 35 puntos Elo por delante del mejor modelo, que es la actualización de OpenAI 4O que cayó el día después de que Gemini 2.5 Pro cayó. Y aunque la supremacía de referencia es a menudo una corona fugaz (ya que los nuevos modelos caen semanalmente), Gemini 2.5 Pro se siente realmente diferente.
Se destaca en tareas que recompensan un razonamiento profundo: codificación, resolución matizada de problemas, síntesis en todos los documentos, incluso la planificación abstracta. En las pruebas internas, se ha desempeñado especialmente bien en puntos de referencia previamente difíciles de pasar como el “último examen de la humanidad”, un favorito para exponer las debilidades de LLM en dominios abstractos y matizados. (Puede ver el anuncio de Google aquí, junto con toda la información de referencia).
Es posible que a los equipos empresariales no les importe qué modelo gana qué clasificación académica. Pero les importará que este pueda pensar, y mostrarle cómo está pensando. La prueba de VIBE es importante, y por una vez, es el turno de Google para sentir que lo han pasado.
Como señaló el respetado ingeniero de IA, Nathan Lambert, “Google tiene los mejores modelos nuevamente, ya que deberían haber comenzado toda esta floración de IA. El error estratégico se ha endurecido”. Los usuarios empresariales deberían ver esto no solo como Google alcanzando a los competidores, sino que potencialmente superarlos en capacidades que importan para las aplicaciones comerciales.
3. Finalmente: el juego de codificación de Google es fuerte
Históricamente, Google se ha retrasado detrás de Openai y Anthrope cuando se trata de asistencia de codificación centrada en el desarrollador. Gemini 2.5 Pro cambia eso, a lo grande.
En las pruebas prácticas, se muestra una fuerte capacidad de una sola vez en los desafíos de codificación, incluida la construcción de un juego de Tetris que funcionó en el primer intento cuando se exporta a la solicitud, no se necesita depuración. Aún más notable: razonó a través de la estructura del código con claridad, variables de etiquetado y pasos cuidadosamente, y exponiendo su enfoque antes de escribir una sola línea de código.
El modelo rivaliza con el soneto Claude 3.7 de Anthrope, que ha sido considerado el líder en la generación de código, y una razón importante para el éxito de Anthrope en la empresa. Pero Gemini 2.5 ofrece una ventaja crítica: una ventana de contexto token de 1 millón de 1 millón. El soneto de Claude 3.7 solo está llegando a ofrecer 500,000 tokens.
Esta ventana de contexto masivo abre nuevas posibilidades para razonar en las bases de código enteras, la lectura de la documentación en línea y el trabajo en múltiples archivos interdependientes. La experiencia del ingeniero de software Simon Willison ilustra esta ventaja. Cuando se usa Gemini 2.5 Pro para implementar una nueva característica en su base de código, el modelo identificó los cambios necesarios en 18 archivos diferentes y completó el proyecto completo en aproximadamente 45 minutos, con un promedio de menos de tres minutos por archivo modificado. Para las empresas que experimentan con marcos de agentes o entornos de desarrollo asistidos por AI-AI, esta es una herramienta seria.
4. Integración multimodal con comportamiento similar a un agente
Si bien algunos modelos como el último 4O de OpenAi pueden mostrar más deslumbrantes con una generación de imágenes llamativas, Gemini 2.5 Pro parece que está redefiniendo silenciosamente cómo se ve el razonamiento multimodal.
En un ejemplo, las pruebas prácticas de Ben Dickson para VentureBeat demostraron la capacidad del modelo para extraer información clave de un artículo técnico sobre los algoritmos de búsqueda y crear un diagrama de flujo SVG correspondiente, luego mejorar ese diagrama de flujo cuando se muestra una versión renderizada con errores visuales. Este nivel de razonamiento multimodal permite nuevos flujos de trabajo que anteriormente no eran posibles con los modelos solo de texto.
En otro ejemplo, el desarrollador Sam Witteveen subió una captura de pantalla simple de un mapa de Las Vegas y preguntó qué eventos de Google estaban ocurriendo cerca el 9 de abril (ver minuto 16:35 de este video). El modelo identificó la ubicación, inferió la intención del usuario, buscó en línea (con conexión a tierra habilitada) y devolvió detalles precisos sobre Google Cloud, incluidas fechas, ubicación y citas. Todo sin un marco de agente personalizado, solo el modelo central y la búsqueda integrada.
El modelo realmente razona sobre esta entrada multimodal, más allá de solo mirarla. Y sugiere cómo se vería los flujos de trabajo empresariales en seis meses: cargar documentos, diagramas, paneles, y hacer que el modelo haga síntesis, planificación o acción significativas basadas en el contenido.
Bonificación: es solo … útil
Si bien no es una conclusión separada, vale la pena señalar: este es el primer lanzamiento de Géminis que sacó a Google del LLM “Backwater” para muchos de nosotros. Las versiones anteriores nunca llegaron al uso diario, ya que modelos como OpenAi o Claude establecieron la agenda. Gemini 2.5 Pro se siente diferente. La calidad de razonamiento, la utilidad de contexto a largo plazo y los toques prácticos de UX, como la exportación de replicación de la exportación y el acceso al estudio, lo convierten en un modelo que es difícil de ignorar.
Aún así, son los primeros días. El modelo aún no está en el Vertex AI de Google Cloud, aunque Google ha dicho que se presentará pronto. Quedan algunas preguntas de latencia, especialmente con el proceso de razonamiento más profundo (con tantos tokens de pensamiento procesados, ¿qué significa eso para el momento de token?), Y los precios no se han revelado.
Otra advertencia de mis observaciones sobre su capacidad de escritura: OpenAi y Claude todavía sienten que tienen una ventaja en la producción de una prosa bien legible. Géminis. 2.5 se siente muy estructurado y carece de un poco de la suavidad conversacional que ofrecen los demás. Esto es algo en lo que he notado que Openai en particular gastando mucho enfoque últimamente.
Pero para las empresas que equilibran el rendimiento, la transparencia y la escala, Gemini 2.5 Pro puede haber hecho de que Google sea un contendiente serio nuevamente.
Como Zoom CTO Xuedong Huang lo puso en conversación conmigo ayer: Google permanece firmemente en la mezcla cuando se trata de LLM en producción. Gemini 2.5 Pro solo nos dio una razón para creer que podría ser más cierto mañana de lo que fue ayer.
Mira el video completo de las ramificaciones empresariales aquí:
Noticias
Revivir el compromiso en el aula de español: un desafío musical con chatgpt – enfoque de la facultad
Teen emprendedor que usa chatgpt para ayudarlo con su negocio
El emprendimiento adolescente sigue en aumento. Según Junior Achievement Research, el 66% de los adolescentes estadounidenses de entre 13 y 17 años dicen que es probable que considere comenzar un negocio como adultos, con el monitor de emprendimiento global 2023-2024 que encuentra que el 24% de los jóvenes de 18 a 24 años son actualmente empresarios. Estos jóvenes fundadores no son solo soñando, están construyendo empresas reales que generan ingresos y crean un impacto social, y están utilizando las indicaciones de ChatGPT para ayudarlos.
En Wit (lo que sea necesario), la organización que fundó en 2009, hemos trabajado con más de 10,000 jóvenes empresarios. Durante el año pasado, he observado un cambio en cómo los adolescentes abordan la planificación comercial. Con nuestra orientación, están utilizando herramientas de IA como ChatGPT, no como atajos, sino como socios de pensamiento estratégico para aclarar ideas, probar conceptos y acelerar la ejecución.
Los emprendedores adolescentes más exitosos han descubierto indicaciones específicas que los ayudan a pasar de una idea a otra. Estas no son sesiones genéricas de lluvia de ideas: están utilizando preguntas específicas que abordan los desafíos únicos que enfrentan los jóvenes fundadores: recursos limitados, compromisos escolares y la necesidad de demostrar sus conceptos rápidamente.
Aquí hay cinco indicaciones de ChatGPT que ayudan constantemente a los emprendedores adolescentes a construir negocios que importan.
1. El problema del primer descubrimiento chatgpt aviso
“Me doy cuenta de que [specific group of people]
luchar contra [specific problem I’ve observed]. Ayúdame a entender mejor este problema explicando: 1) por qué existe este problema, 2) qué soluciones existen actualmente y por qué son insuficientes, 3) cuánto las personas podrían pagar para resolver esto, y 4) tres formas específicas en que podría probar si este es un problema real que vale la pena resolver “.
Un adolescente podría usar este aviso después de notar que los estudiantes en la escuela luchan por pagar el almuerzo. En lugar de asumir que entienden el alcance completo, podrían pedirle a ChatGPT que investigue la deuda del almuerzo escolar como un problema sistémico. Esta investigación puede llevarlos a crear un negocio basado en productos donde los ingresos ayuden a pagar la deuda del almuerzo, lo que combina ganancias con el propósito.
Los adolescentes notan problemas de manera diferente a los adultos porque experimentan frustraciones únicas, desde los desafíos de las organizaciones escolares hasta las redes sociales hasta las preocupaciones ambientales. Según la investigación de Square sobre empresarios de la Generación de la Generación Z, el 84% planea ser dueños de negocios dentro de cinco años, lo que los convierte en candidatos ideales para las empresas de resolución de problemas.
2. El aviso de chatgpt de chatgpt de chatgpt de realidad de la realidad del recurso
“Soy [age] años con aproximadamente [dollar amount] invertir y [number] Horas por semana disponibles entre la escuela y otros compromisos. Según estas limitaciones, ¿cuáles son tres modelos de negocio que podría lanzar de manera realista este verano? Para cada opción, incluya costos de inicio, requisitos de tiempo y los primeros tres pasos para comenzar “.
Este aviso se dirige al elefante en la sala: la mayoría de los empresarios adolescentes tienen dinero y tiempo limitados. Cuando un empresario de 16 años emplea este enfoque para evaluar un concepto de negocio de tarjetas de felicitación, puede descubrir que pueden comenzar con $ 200 y escalar gradualmente. Al ser realistas sobre las limitaciones por adelantado, evitan el exceso de compromiso y pueden construir hacia objetivos de ingresos sostenibles.
Según el informe de Gen Z de Square, el 45% de los jóvenes empresarios usan sus ahorros para iniciar negocios, con el 80% de lanzamiento en línea o con un componente móvil. Estos datos respaldan la efectividad de la planificación basada en restricciones: cuando funcionan los adolescentes dentro de las limitaciones realistas, crean modelos comerciales más sostenibles.
3. El aviso de chatgpt del simulador de voz del cliente
“Actúa como un [specific demographic] Y dame comentarios honestos sobre esta idea de negocio: [describe your concept]. ¿Qué te excitaría de esto? ¿Qué preocupaciones tendrías? ¿Cuánto pagarías de manera realista? ¿Qué necesitaría cambiar para que se convierta en un cliente? “
Los empresarios adolescentes a menudo luchan con la investigación de los clientes porque no pueden encuestar fácilmente a grandes grupos o contratar firmas de investigación de mercado. Este aviso ayuda a simular los comentarios de los clientes haciendo que ChatGPT adopte personas específicas.
Un adolescente que desarrolla un podcast para atletas adolescentes podría usar este enfoque pidiéndole a ChatGPT que responda a diferentes tipos de atletas adolescentes. Esto ayuda a identificar temas de contenido que resuenan y mensajes que se sienten auténticos para el público objetivo.
El aviso funciona mejor cuando se vuelve específico sobre la demografía, los puntos débiles y los contextos. “Actúa como un estudiante de último año de secundaria que solicita a la universidad” produce mejores ideas que “actuar como un adolescente”.
4. El mensaje mínimo de diseñador de prueba viable chatgpt
“Quiero probar esta idea de negocio: [describe concept] sin gastar más de [budget amount] o más de [time commitment]. Diseñe tres experimentos simples que podría ejecutar esta semana para validar la demanda de los clientes. Para cada prueba, explique lo que aprendería, cómo medir el éxito y qué resultados indicarían que debería avanzar “.
Este aviso ayuda a los adolescentes a adoptar la metodología Lean Startup sin perderse en la jerga comercial. El enfoque en “This Week” crea urgencia y evita la planificación interminable sin acción.
Un adolescente que desea probar un concepto de línea de ropa podría usar este indicador para diseñar experimentos de validación simples, como publicar maquetas de diseño en las redes sociales para evaluar el interés, crear un formulario de Google para recolectar pedidos anticipados y pedirles a los amigos que compartan el concepto con sus redes. Estas pruebas no cuestan nada más que proporcionar datos cruciales sobre la demanda y los precios.
5. El aviso de chatgpt del generador de claridad de tono
“Convierta esta idea de negocio en una clara explicación de 60 segundos: [describe your business]. La explicación debe incluir: el problema que resuelve, su solución, a quién ayuda, por qué lo elegirían sobre las alternativas y cómo se ve el éxito. Escríbelo en lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría “.
La comunicación clara separa a los empresarios exitosos de aquellos con buenas ideas pero una ejecución deficiente. Este aviso ayuda a los adolescentes a destilar conceptos complejos a explicaciones convincentes que pueden usar en todas partes, desde las publicaciones en las redes sociales hasta las conversaciones con posibles mentores.
El énfasis en el “lenguaje de conversación que un adolescente realmente usaría” es importante. Muchas plantillas de lanzamiento comercial suenan artificiales cuando se entregan jóvenes fundadores. La autenticidad es más importante que la jerga corporativa.
Más allá de las indicaciones de chatgpt: estrategia de implementación
La diferencia entre los adolescentes que usan estas indicaciones de manera efectiva y aquellos que no se reducen a seguir. ChatGPT proporciona dirección, pero la acción crea resultados.
Los jóvenes empresarios más exitosos con los que trabajo usan estas indicaciones como puntos de partida, no de punto final. Toman las sugerencias generadas por IA e inmediatamente las prueban en el mundo real. Llaman a clientes potenciales, crean prototipos simples e iteran en función de los comentarios reales.
Investigaciones recientes de Junior Achievement muestran que el 69% de los adolescentes tienen ideas de negocios, pero se sienten inciertos sobre el proceso de partida, con el miedo a que el fracaso sea la principal preocupación para el 67% de los posibles empresarios adolescentes. Estas indicaciones abordan esa incertidumbre al desactivar los conceptos abstractos en los próximos pasos concretos.
La imagen más grande
Los emprendedores adolescentes que utilizan herramientas de IA como ChatGPT representan un cambio en cómo está ocurriendo la educación empresarial. Según la investigación mundial de monitores empresariales, los jóvenes empresarios tienen 1,6 veces más probabilidades que los adultos de querer comenzar un negocio, y son particularmente activos en la tecnología, la alimentación y las bebidas, la moda y los sectores de entretenimiento. En lugar de esperar clases de emprendimiento formales o programas de MBA, estos jóvenes fundadores están accediendo a herramientas de pensamiento estratégico de inmediato.
Esta tendencia se alinea con cambios más amplios en la educación y la fuerza laboral. El Foro Económico Mundial identifica la creatividad, el pensamiento crítico y la resiliencia como las principales habilidades para 2025, la capacidad de las capacidades que el espíritu empresarial desarrolla naturalmente.
Programas como WIT brindan soporte estructurado para este viaje, pero las herramientas en sí mismas se están volviendo cada vez más accesibles. Un adolescente con acceso a Internet ahora puede acceder a recursos de planificación empresarial que anteriormente estaban disponibles solo para empresarios establecidos con presupuestos significativos.
La clave es usar estas herramientas cuidadosamente. ChatGPT puede acelerar el pensamiento y proporcionar marcos, pero no puede reemplazar el arduo trabajo de construir relaciones, crear productos y servir a los clientes. La mejor idea de negocio no es la más original, es la que resuelve un problema real para personas reales. Las herramientas de IA pueden ayudar a identificar esas oportunidades, pero solo la acción puede convertirlos en empresas que importan.
Precio
ChatGPT y Gemini tienen versiones gratuitas que limitan su acceso a características y modelos. Los planes premium para ambos también comienzan en alrededor de $ 20 por mes. Las características de chatbot, como investigaciones profundas, generación de imágenes y videos, búsqueda web y más, son similares en ChatGPT y Gemini. Sin embargo, los planes de Gemini pagados también incluyen el almacenamiento en la nube de Google Drive (a partir de 2TB) y un conjunto robusto de integraciones en las aplicaciones de Google Workspace.
Los niveles de más alta gama de ChatGPT y Gemini desbloquean el aumento de los límites de uso y algunas características únicas, pero el costo mensual prohibitivo de estos planes (como $ 200 para Chatgpt Pro o $ 250 para Gemini Ai Ultra) los pone fuera del alcance de la mayoría de las personas. Las características específicas del plan Pro de ChatGPT, como el modo O1 Pro que aprovecha el poder de cálculo adicional para preguntas particularmente complicadas, no son especialmente relevantes para el consumidor promedio, por lo que no sentirá que se está perdiendo. Sin embargo, es probable que desee las características que son exclusivas del plan Ai Ultra de Gemini, como la generación de videos VEO 3.
Ganador: Géminis
Plataformas
Puede acceder a ChatGPT y Gemini en la web o a través de aplicaciones móviles (Android e iOS). ChatGPT también tiene aplicaciones de escritorio (macOS y Windows) y una extensión oficial para Google Chrome. Gemini no tiene aplicaciones de escritorio dedicadas o una extensión de Chrome, aunque se integra directamente con el navegador.
(Crédito: OpenAI/PCMAG)
Chatgpt está disponible en otros lugares, Como a través de Siri. Como se mencionó, puede acceder a Gemini en las aplicaciones de Google, como el calendario, Documento, ConducirGmail, Mapas, Mantener, FotosSábanas, y Música de YouTube. Tanto los modelos de Chatgpt como Gemini también aparecen en sitios como la perplejidad. Sin embargo, obtiene la mayor cantidad de funciones de estos chatbots en sus aplicaciones y portales web dedicados.
Las interfaces de ambos chatbots son en gran medida consistentes en todas las plataformas. Son fáciles de usar y no lo abruman con opciones y alternar. ChatGPT tiene algunas configuraciones más para jugar, como la capacidad de ajustar su personalidad, mientras que la profunda interfaz de investigación de Gemini hace un mejor uso de los bienes inmuebles de pantalla.
Ganador: empate
Modelos de IA
ChatGPT tiene dos series primarias de modelos, la serie 4 (su línea de conversación, insignia) y la Serie O (su compleja línea de razonamiento). Gemini ofrece de manera similar una serie Flash de uso general y una serie Pro para tareas más complicadas.
Los últimos modelos de Chatgpt son O3 y O4-Mini, y los últimos de Gemini son 2.5 Flash y 2.5 Pro. Fuera de la codificación o la resolución de una ecuación, pasará la mayor parte de su tiempo usando los modelos de la serie 4-Series y Flash. A continuación, puede ver cómo funcionan estos modelos en una variedad de tareas. Qué modelo es mejor depende realmente de lo que quieras hacer.
Ganador: empate
Búsqueda web
ChatGPT y Gemini pueden buscar información actualizada en la web con facilidad. Sin embargo, ChatGPT presenta mosaicos de artículos en la parte inferior de sus respuestas para una lectura adicional, tiene un excelente abastecimiento que facilita la vinculación de reclamos con evidencia, incluye imágenes en las respuestas cuando es relevante y, a menudo, proporciona más detalles en respuesta. Gemini no muestra nombres de fuente y títulos de artículos completos, e incluye mosaicos e imágenes de artículos solo cuando usa el modo AI de Google. El abastecimiento en este modo es aún menos robusto; Google relega las fuentes a los caretes que se pueden hacer clic que no resaltan las partes relevantes de su respuesta.
Como parte de sus experiencias de búsqueda en la web, ChatGPT y Gemini pueden ayudarlo a comprar. Si solicita consejos de compra, ambos presentan mosaicos haciendo clic en enlaces a los minoristas. Sin embargo, Gemini generalmente sugiere mejores productos y tiene una característica única en la que puede cargar una imagen tuya para probar digitalmente la ropa antes de comprar.
Ganador: chatgpt
Investigación profunda
ChatGPT y Gemini pueden generar informes que tienen docenas de páginas e incluyen más de 50 fuentes sobre cualquier tema. La mayor diferencia entre los dos se reduce al abastecimiento. Gemini a menudo cita más fuentes que CHATGPT, pero maneja el abastecimiento en informes de investigación profunda de la misma manera que lo hace en la búsqueda en modo AI, lo que significa caretas que se puede hacer clic sin destacados en el texto. Debido a que es más difícil conectar las afirmaciones en los informes de Géminis a fuentes reales, es más difícil creerles. El abastecimiento claro de ChatGPT con destacados en el texto es más fácil de confiar. Sin embargo, Gemini tiene algunas características de calidad de vida en ChatGPT, como la capacidad de exportar informes formateados correctamente a Google Docs con un solo clic. Su tono también es diferente. Los informes de ChatGPT se leen como publicaciones de foro elaboradas, mientras que los informes de Gemini se leen como documentos académicos.
Ganador: chatgpt
Generación de imágenes
La generación de imágenes de ChatGPT impresiona independientemente de lo que solicite, incluso las indicaciones complejas para paneles o diagramas cómicos. No es perfecto, pero los errores y la distorsión son mínimos. Gemini genera imágenes visualmente atractivas más rápido que ChatGPT, pero rutinariamente incluyen errores y distorsión notables. Con indicaciones complicadas, especialmente diagramas, Gemini produjo resultados sin sentido en las pruebas.
Arriba, puede ver cómo ChatGPT (primera diapositiva) y Géminis (segunda diapositiva) les fue con el siguiente mensaje: “Genere una imagen de un estudio de moda con una decoración simple y rústica que contrasta con el espacio más agradable. Incluya un sofá marrón y paredes de ladrillo”. La imagen de ChatGPT limita los problemas al detalle fino en las hojas de sus plantas y texto en su libro, mientras que la imagen de Gemini muestra problemas más notables en su tubo de cordón y lámpara.
Ganador: chatgpt
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Generación de videos
La generación de videos de Gemini es la mejor de su clase, especialmente porque ChatGPT no puede igualar su capacidad para producir audio acompañante. Actualmente, Google bloquea el último modelo de generación de videos de Gemini, VEO 3, detrás del costoso plan AI Ultra, pero obtienes más videos realistas que con ChatGPT. Gemini también tiene otras características que ChatGPT no, como la herramienta Flow Filmmaker, que le permite extender los clips generados y el animador AI Whisk, que le permite animar imágenes fijas. Sin embargo, tenga en cuenta que incluso con VEO 3, aún necesita generar videos varias veces para obtener un gran resultado.
En el ejemplo anterior, solicité a ChatGPT y Gemini a mostrarme un solucionador de cubos de Rubik Rubik que resuelva un cubo. La persona en el video de Géminis se ve muy bien, y el audio acompañante es competente. Al final, hay una buena atención al detalle con el marco que se desplaza, simulando la detención de una grabación de selfies. Mientras tanto, Chatgpt luchó con su cubo, distorsionándolo en gran medida.
Ganador: Géminis
Procesamiento de archivos
Comprender los archivos es una fortaleza de ChatGPT y Gemini. Ya sea que desee que respondan preguntas sobre un manual, editen un currículum o le informen algo sobre una imagen, ninguno decepciona. Sin embargo, ChatGPT tiene la ventaja sobre Gemini, ya que ofrece un reconocimiento de imagen ligeramente mejor y respuestas más detalladas cuando pregunta sobre los archivos cargados. Ambos chatbots todavía a veces inventan citas de documentos proporcionados o malinterpretan las imágenes, así que asegúrese de verificar sus resultados.
Ganador: chatgpt
Escritura creativa
Chatgpt y Gemini pueden generar poemas, obras, historias y más competentes. CHATGPT, sin embargo, se destaca entre los dos debido a cuán únicas son sus respuestas y qué tan bien responde a las indicaciones. Las respuestas de Gemini pueden sentirse repetitivas si no calibra cuidadosamente sus solicitudes, y no siempre sigue todas las instrucciones a la carta.
En el ejemplo anterior, solicité ChatGPT (primera diapositiva) y Gemini (segunda diapositiva) con lo siguiente: “Sin hacer referencia a nada en su memoria o respuestas anteriores, quiero que me escriba un poema de verso gratuito. Preste atención especial a la capitalización, enjambment, ruptura de línea y puntuación. Dado que es un verso libre, no quiero un medidor familiar o un esquema de retiro de la rima, pero quiero que tenga un estilo de coohes. ChatGPT logró entregar lo que pedí en el aviso, y eso era distinto de las generaciones anteriores. Gemini tuvo problemas para generar un poema que incorporó cualquier cosa más allá de las comas y los períodos, y su poema anterior se lee de manera muy similar a un poema que generó antes.
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Ganador: chatgpt
Razonamiento complejo
Los modelos de razonamiento complejos de Chatgpt y Gemini pueden manejar preguntas de informática, matemáticas y física con facilidad, así como mostrar de manera competente su trabajo. En las pruebas, ChatGPT dio respuestas correctas un poco más a menudo que Gemini, pero su rendimiento es bastante similar. Ambos chatbots pueden y le darán respuestas incorrectas, por lo que verificar su trabajo aún es vital si está haciendo algo importante o tratando de aprender un concepto.
Ganador: chatgpt
Integración
ChatGPT no tiene integraciones significativas, mientras que las integraciones de Gemini son una característica definitoria. Ya sea que desee obtener ayuda para editar un ensayo en Google Docs, comparta una pestaña Chrome para hacer una pregunta, pruebe una nueva lista de reproducción de música de YouTube personalizada para su gusto o desbloquee ideas personales en Gmail, Gemini puede hacer todo y mucho más. Es difícil subestimar cuán integrales y poderosas son realmente las integraciones de Géminis.
Ganador: Géminis
Asistentes de IA
ChatGPT tiene GPT personalizados, y Gemini tiene gemas. Ambos son asistentes de IA personalizables. Tampoco es una gran actualización sobre hablar directamente con los chatbots, pero los GPT personalizados de terceros agregan una nueva funcionalidad, como el fácil acceso a Canva para editar imágenes generadas. Mientras tanto, terceros no pueden crear gemas, y no puedes compartirlas. Puede permitir que los GPT personalizados accedan a la información externa o tomen acciones externas, pero las GEM no tienen una funcionalidad similar.
Ganador: chatgpt
Contexto Windows y límites de uso
La ventana de contexto de ChatGPT sube a 128,000 tokens en sus planes de nivel superior, y todos los planes tienen límites de uso dinámicos basados en la carga del servidor. Géminis, por otro lado, tiene una ventana de contexto de 1,000,000 token. Google no está demasiado claro en los límites de uso exactos para Gemini, pero también son dinámicos dependiendo de la carga del servidor. Anecdóticamente, no pude alcanzar los límites de uso usando los planes pagados de Chatgpt o Gemini, pero es mucho más fácil hacerlo con los planes gratuitos.
Ganador: Géminis
Privacidad
La privacidad en Chatgpt y Gemini es una bolsa mixta. Ambos recopilan cantidades significativas de datos, incluidos todos sus chats, y usan esos datos para capacitar a sus modelos de IA de forma predeterminada. Sin embargo, ambos le dan la opción de apagar el entrenamiento. Google al menos no recopila y usa datos de Gemini para fines de capacitación en aplicaciones de espacio de trabajo, como Gmail, de forma predeterminada. ChatGPT y Gemini también prometen no vender sus datos o usarlos para la orientación de anuncios, pero Google y OpenAI tienen historias sórdidas cuando se trata de hacks, filtraciones y diversos fechorías digitales, por lo que recomiendo no compartir nada demasiado sensible.
Ganador: empate
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