¿Sigue siendo relevante Google Gemini en la carrera de la IA?
Gemini de Google: Quedándose atrás en la carrera armamentística de la IA
Gemini AI de Google, que en su momento fue aclamado como un modelo de lenguaje de vanguardia, se enfrenta a un creciente escepticismo sobre su competitividad. A pesar de las continuas actualizaciones y el reciente lanzamiento de Gemini 2.0 Flash, los resultados de las pruebas, las frustraciones de la comunidad y los lentos ciclos de lanzamiento sugieren que Google está teniendo dificultades para mantener el ritmo de OpenAI y DeepSeek. A medida que los competidores avanzan con modelos más rápidos, más potentes y abiertos, la relevancia de Gemini ahora está en duda.
Rendimiento inferior: Gemini va a la zaga de OpenAI y DeepSeek
Un tuit reciente de ayer de Logan Kilpatrick, jefe de producto en Google AI Studio, mostró una comparación de rendimiento entre diferentes modelos de Gemini. Los gráficos revelaron que, si bien sus últimos y emocionantes modelos Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 01-21 han mejorado en las tareas de razonamiento, todavía están por detrás de o1-1217 de OpenAI y R1 de DeepSeek en pruebas de referencia de IA críticas.
Comparaciones de pruebas de referencia: Gemini vs. Competidores
| Prueba de referencia | OpenAI o1-1217 | DeepSeek R1 | Gemini 2.0 Flash Thinking Exp 01-21 |
|---|---|---|---|
| AIME 2024 (Matemáticas, Aprobado@1) | 79.2% | 79.8% | ~74% |
| GPQA-Diamond (Ciencia, Aprobado@1) | 75.7% | 71.5% | ~74% |
- OpenAI mantiene el liderazgo en capacidades de razonamiento y resolución de problemas.
- DeepSeek R1 supera a todos los competidores en matemáticas y sigue siendo un fuerte contendiente en ciencia.
- Los modelos Gemini 2.0 Flash Thinking están quedando atrás entre un 5 y un 6 % en las principales pruebas de referencia de razonamiento.
Esta brecha de rendimiento plantea dudas sobre la capacidad de Google para competir al más alto nivel de desarrollo de IA.
Frustraciones de la comunidad: Retrasos, errores y problemas con la API
A pesar de las afirmaciones de Google sobre un rápido progreso, la comunidad de IA sigue siendo escéptica. Las comunidades tecnológicas han destacado las principales preocupaciones:
1. Lanzamientos retrasados y progreso lento
- Los usuarios están frustrados con el lento lanzamiento de los modelos de mejor rendimiento de Gemini (por ejemplo, "Pro Thinking" y "Flash Thinking").
- Críticas sobre los plazos de lanzamiento vagos: algunos usuarios especulan en tono de burla que no llegarán mejoras significativas hasta 2026 o 2027.
2. Problemas técnicos y fiabilidad de la API
- Los frecuentes errores 503 han provocado quejas sobre el rendimiento inestable de la API.
- Acceso limitado a las funciones más nuevas de Gemini, lo que genera confusión sobre la disponibilidad.
3. Bombo publicitario vs. realidad: Expectativas incumplidas
- Google comercializa Gemini como "a la vanguardia del razonamiento", sin embargo, los resultados de las pruebas de referencia muestran que todavía está por detrás de OpenAI y DeepSeek.
- Algunos usuarios perciben los tuits promocionales de Google como exagerados, dado que todavía no ha superado a los líderes de la industria.
Estas continuas frustraciones señalan un problema más profundo: el ciclo de lanzamiento lento y fragmentado de Google está perjudicando la adopción y erosionando la confianza en las capacidades de Gemini.
Por qué Gemini está perdiendo la carrera de la IA
1️⃣ OpenAI y DeepSeek se están moviendo más rápido
- OpenAI lanza o3 hoy, lo que ampliará la brecha de rendimiento.
- DeepSeek R1 es de código abierto y está ganando una rápida adopción en la IA empresarial.
- El lento ritmo de Google significa que para cuando Gemini 2.0 Flash esté ampliamente disponible, ya estará desactualizado.
2️⃣ Gemini no es lo suficientemente competitivo
- Las pruebas de referencia de rendimiento muestran que Gemini todavía está por detrás de OpenAI y DeepSeek.
- Aunque Google afirma que Gemini 2.0 Flash es dos veces más rápido, la velocidad por sí sola no es suficiente para cerrar la brecha de razonamiento.
3️⃣ El modelo de código cerrado limita la adopción
- La naturaleza de código abierto de DeepSeek R1 permite a las empresas ajustar e integrar el modelo en sus flujos de trabajo.
- Google mantiene Gemini completamente cerrado, lo que limita la adopción empresarial y las mejoras impulsadas por la comunidad.
4️⃣ La IA empresarial se está moviendo hacia modelos abiertos
- DeepSeek R1 se está convirtiendo rápidamente en la alternativa "GPT-4o o incluso o1" para las empresas.
- La falta de apertura y el acceso restringido a las funciones clave de Gemini lo convierten en una opción poco atractiva para la adopción empresarial.
5️⃣ La sobrealineación hace que Gemini sea demasiado restrictivo
- Muchos usuarios se quejan de que Gemini está demasiado censurado, lo que lo hace menos útil en aplicaciones del mundo real.
- Los desarrolladores prefieren modelos más flexibles como GPT de OpenAI y DeepSeek R1.
6️⃣ Ser gratuito no es una estrategia a largo plazo
- La única ventaja real de Gemini es que actualmente es gratuito en Google AI Studio.
- Sin embargo, Google no puede mantener un modelo gratuito indefinidamente, y una vez que empiece a cobrar, los usuarios no tendrán motivos para elegir Gemini por encima de alternativas con mejor rendimiento.
🚨 Veredicto final: ¿Sigue siendo relevante Google Gemini?
En este momento, Google Gemini NO es un competidor serio en la carrera de modelos base LLM. Los hechos hablan por sí solos:
✅ OpenAI lidera en rendimiento y adopción generalizada. ✅ DeepSeek R1 está dominando el espacio de la IA empresarial con su enfoque de código abierto. ❌ Google es lento, tiene un rendimiento inferior, es de código cerrado y demasiado restrictivo.
A menos que Google acelere los lanzamientos de Gemini y mejore drásticamente su rendimiento, corre el riesgo de quedar obsoleto en la competencia de la IA.
En este momento, lo único que mantiene a flote a Gemini es la marca de Google, no sus capacidades reales.