Google desafía a ChatGPT: filtraron la fecha de presentación de 'Gemini 3.0'
Filtración revela que Google lanzaría Gemini 3.0 el 22 de octubre
porAgustín Ares
sociedad
Una filtración señala que Google presentará Gemini 3.0 el 22 de octubre, en plena competencia con ChatGPT.
Una nueva filtración encendió las alarmas en el mundo de la inteligencia artificial. Google tendría todo listo para anunciar Gemini 3.0 el próximo 22 de octubre. La información, difundida por 9to5Google, surgió a partir de una supuesta imagen del calendario interno de la compañía que se viralizó en redes sociales.
Esta actualización marcaría el paso más ambicioso de Google en su carrera por alcanzar y superar a ChatGPT de OpenAI, luego del éxito de su modelo anterior, Gemini 2.5 Computer Use.
Google Gemini es una herramienta poderosa, pero no está diseñada para manejar ciertos tipos de datos
Una filtración que prende las alarmas en el sector
Según la información publicada, el 22 de octubre sería la fecha del anuncio oficial de Gemini 3.0, aunque no necesariamente coincidiría con su lanzamiento público. El cronograma interno filtrado incluiría varias etapas de pruebas, corrección de errores y evaluaciones previas antes de su despliegue final.
El documento filtrado muestra una hoja de ruta con los principales hitos del desarrollo del modelo, incluyendo la presentación oficial. Sin embargo, varios analistas recomiendan cautela, ya que la imagen apareció “de la nada”, sin un origen digital verificable.
Qué se sabe hasta ahora sobre Gemini 3.0
Aunque Google no realizó ningún anuncio oficial, se espera que Gemini 3.0 incluya mejoras notables en razonamiento, velocidad y capacidades multimodales. La empresa apunta a posicionarse frente al reciente lanzamiento de GPT-5 por parte de OpenAI, presentado en agosto, con un modelo más eficiente y adaptable.
El 22 de octubre sería la fecha del anuncio oficial de Gemini 3.0
De confirmarse los rumores, el nuevo modelo llegaría siete meses después del lanzamiento de Gemini 2.5 Pro, considerado el más avanzado hasta el momento. Ese modelo se destacó por su capacidad para realizar ejercicios de razonamiento post-entrenamiento complejos y trabajar con múltiples tipos de datos.
