El nuevo Gemini 3.5 Flash de Google decepciona en pruebas Android y es más caro que sus predecesores

Los últimos test de Android Bench revelan que el modelo Gemini 3.5 Flash de Google queda por detrás de versiones anteriores y otros competidores, a pesar de su elevado coste.

Google ha actualizado recientemente su ranking de Android Bench, un sistema de evaluación que mide el rendimiento de distintos modelos de inteligencia artificial para tareas de desarrollo en Android. Sin embargo, la llegada del Gemini 3.5 Flash ha generado sorpresa entre la comunidad de desarrolladores, ya que este modelo no solo queda rezagado frente a sus predecesores, sino que también presenta un coste significativamente superior.

En este nuevo listado, diseñado para valorar la eficiencia y capacidad de los modelos de IA en la programación Android, Gemini 3.5 Flash debutó sin lograr posicionarse entre los cinco primeros puestos. Liderando la clasificación se encuentra GPT 5.5 de OpenAI con una puntuación de 74, seguido de cerca por GPT 5.4 y la versión anterior de Google, Gemini 3.1 Pro Preview, ambas con 72.4 puntos. Sorprendentemente, los modelos Claude Opus también superaron al recién lanzado Flash de Gemini.

En cuanto al coste, Gemini 3.5 Flash se ha convertido en la opción más cara dentro del ranking, con un precio promedio por prueba de 147,1 dólares, aproximadamente tres veces superior al de sus predecesores, que además ofrecen mejor rendimiento. Su puntuación fue de 63.7, lejos del rendimiento de sus rivales directos.

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Estos resultados arrojan dudas sobre la estrategia de Google con su gama Flash, destinada a posicionarse en un segmento premium. La evidente retroceso en rendimiento frente a los modelos anteriores y la competencia plantea preguntas sobre la optimización y el valor real que aporta Gemini 3.5 Flash en el desarrollo de aplicaciones Android.

La comunidad tecnológica y desarrolladores están expectantes a ver si Google toma medidas para mejorar este modelo o si optará por potenciar otras versiones más eficientes y económicas para mantener su liderazgo en IA aplicada a Android.

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