Gemini 3.1 Pro: ¿El nuevo rey de la Inteligencia Artificial?

Описание: Google ha vuelto a sacudir el mundo de la IA con el lanzamiento de Gemini 3.1 Pro, un modelo que ha logrado duplicar su capacidad lógica en apenas unas semanas. En este video, analizamos a fondo por qué este avance es un antes y un después para los desarrolladores y usuarios avanzados.

Exploramos el impresionante desempeño de Gemini 3.1 Pro en el benchmark ARC-AGI-2, donde alcanzó un 77.1%, superando con creces a su versión anterior. Pero no nos quedamos solo en los números; ponemos a prueba el modelo con demos reales: desde tracking 3D de la Estación Espacial Internacional y simulaciones complejas, hasta la creación de portafolios y animaciones SVG interactivas.

¿Qué aprenderás en este video?

Análisis Técnico: Qué es Gemini 3.1 Pro y su salto en razonamiento lógico.
Demos en Vivo: Uso de Google AI Studio y herramientas como Anti-gravity para desarrollo de software.
Comparativa Real: Cómo se posiciona frente a Claude Opus 4.6 y GPT-5.2 en términos de costo, velocidad (tokens por segundo) y eficiencia.
Optimización de Proyectos: Mejora de sitios web personales y creación de agentes autónomos.
Este modelo no solo es más inteligente, sino también más económico y rápido, alcanzando los 109 tokens por segundo. Si buscas optimizar tu flujo de trabajo con inteligencia artificial, este análisis es para ti.

Enlaces mencionados:
Prompt presentacion: https://x.com/DataChaz/status/2026335...
Prompt Vortex: https://openai.com/index/introducing-...
Antigravity:    • Tutorial Antigravity: El Nuevo IDE Agéntic...  
Gemini 3 flash:    • Probando Gemini Flash 3: IA Ultra Rápida y...  

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Mi nombre es Carlos Alarcon, experto en AI y ciencia de datos, Google Developer Expert (GDE) en AI/ML, Microsoft Most Valuable Professional (MVP) en AI/ML y reconocido divulgador.

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TIMESTAMPS:

0:00 Intro
3:01 Pruebas en Google AI Studio
4:52 Generación de presentaciones premium
8:32 Desarrollo autónomo de videojuegos
12:34 Animaciones SVG
15:14 Optimización de mi portafolio personal
18:33 Análisis comparativo de lógica
25:53 Eficiencia y costos por token
28:21 Velocidad y rendimiento del modelo