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Google y Gemini: quién es, historia, productos y arquitectura

Gemini es la familia de modelos de IA de Google, desarrollada por Google DeepMind. Este artículo cuenta de dónde viene, cómo evolucionó hasta Gemini 4 Argon, dónde aparece en los productos de Google y qué dice la empresa sobre la arquitectura.

  • Google DeepMind desde abril de 2023
  • Multimodal desde el origen
  • Gemini 4 Argon el 13/10/2026

Revisado el

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Quién es

Gemini es desarrollado por Google DeepMind, que nació en abril de 2023 de la fusión entre Google Brain y DeepMind. DeepMind fue fundado en el Reino Unido en 2010 por Demis Hassabis, Shane Legg y Mustafa Suleyman y adquirido por Google en 2014. Demis Hassabis dirige Google DeepMind.

El laboratorio es conocido por trabajos científicos como AlphaGo, que venció al campeón Lee Sedol en 2016, y AlphaFold, que predice estructuras de proteínas. Hassabis y John Jumper recibieron la mitad del Premio Nobel de Química de 2024 por esa investigación. El transformer, base de los modelos actuales, también fue presentado por investigadores de Google en 2017.

A diferencia de las otras dos empresas, Google lleva Gemini a un ecosistema que ya existía: la Búsqueda, Android, Chrome, Workspace y Google Cloud, además de chips propios para IA, los TPU.

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Línea de tiempo

  1. 2010–2014

    DeepMind es fundado (2010) y adquirido por Google (2014).

  2. 2016–2020

    AlphaGo vence a Lee Sedol en 2016; AlphaFold se destaca en las competencias de predicción de proteínas en 2018 y 2020.

  3. 2017

    Investigadores de Google presentan el transformer en el artículo “Attention Is All You Need”.

  4. Abr. 2023

    Google Brain y DeepMind se fusionan en Google DeepMind.

  5. May. 2023

    Gemini se anuncia en Google I/O como sucesor de PaLM 2.

  6. Dic. 2023

    Gemini 1.0, en tres tamaños: Ultra, Pro y Nano. Gemini Pro pasa a alimentar a Bard.

  7. Feb. 2024

    Bard pasa a llamarse Gemini (8 de febrero). Gemini 1.5 Pro llega con mezcla de expertos y contexto de hasta 1 millón de tokens. Google lanza también Gemma, una familia de modelos abiertos.

  8. 2025

    Gemini 2.0 (enero y febrero), Gemini 2.5 Pro (marzo), Gemini CLI (junio) y Gemini 3 Pro (noviembre, en vista previa), seguido de Gemini 3 Flash (diciembre).

  9. 2026

    Gemini 3.1 Pro (febrero), Gemini 3.5 Flash (mayo) y nuevas versiones Flash entre julio y septiembre.

  10. 13 oct. 2026

    Gemini 4 Argon, primer modelo de la familia 4, se anuncia y queda disponible en la API, en la aplicación Gemini y en la Búsqueda para suscriptores elegibles.

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Productos

Aplicación Gemini

El asistente de Google en la web, Android e iOS, con planes Google AI Pro y Ultra.

Búsqueda (Modo IA) y Chrome

Respuestas generadas y funciones de IA integradas en la búsqueda y el navegador.

Workspace y Gemini for business

IA en correo, documentos y reuniones. En octubre de 2026, Google Cloud presentó un agente que reúne investigación, creación y código con controles de acceso, auditoría y costo.

Android y dispositivos

Gemini Nano funciona en el dispositivo, desde teléfonos como el Pixel 8 Pro y de socios como Samsung.

Gemini API, AI Studio y Google Cloud

Acceso para desarrolladores y empresas. El Model Garden de Google Cloud también debe recibir los modelos de OpenAI, según un anuncio de octubre de 2026.

Gemma y Gemini CLI

Modelos abiertos más pequeños y un agente de código abierto para la terminal.

Google Antigravity

Entorno de desarrollo citado en el lanzamiento de Argon, donde suscriptores y empresas pueden usar el modelo.

Nano Banana

Línea de modelos de generación y edición de imágenes basados en Gemini.

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Arquitectura y entrenamiento

Los modelos Gemini son transformers solo decodificadores, optimizados para los TPU de Google. La generación 1.0 usaba atención de consulta múltiple (multi-query attention), una técnica que reduce el costo de ejecución.

La marca del proyecto es la multimodalidad nativa: desde el inicio, el modelo fue concebido para procesar texto, imágenes, audio, video y código en conjunto, en lugar de unir modelos separados. En el audio, el sonido se muestrea a 16 kHz y se convierte en tokens mediante el Universal Speech Model.

A partir de Gemini 1.5 Pro (2024), Google pasó a usar una arquitectura de mezcla de expertos (mixture of experts), con ventanas de contexto de hasta 1 millón de tokens en producción. Gemini 3 Pro (2025) fue descrito como un modelo de razonamiento disperso, de mezcla de expertos y nativamente multimodal.

Sobre Gemini 4 Argon, Google dice que el entrenamiento buscó respetar los límites del sistema, reportar resultados negativos con honestidad y pedir confirmación humana antes de pasos irreversibles, con entrenamiento adversarial y un monitor de desalineación durante el aprendizaje por refuerzo. La API ofrece una ventana unificada de 1 millón de tokens de entrada y salida.

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Qué observar

La ventaja declarada es la integración: quien ya trabaja con herramientas de Google encuentra Gemini en Workspace, la Búsqueda y Android. La disponibilidad de Argon depende del plan y del producto, y el precio de introducción informado cambia a partir del 30 de noviembre de 2026.

Como en cualquier modelo, las cifras de rendimiento divulgadas en los lanzamientos describen condiciones específicas. Prueba con tus propios archivos y tareas, y revisa la página oficial del producto que piensas usar.

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Fuentes