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

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. #Gemini31Pro #GoogleAI #InteligenciaArtificial #IA #TechNews #GoogleGemini 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. 🔔 ¡No olvides suscribirte y activar las notificaciones para estar al día con las últimas investigaciones y descubrimientos en AI! Twitter:   / alarcon7a   LinkedIn   / alarcon7a   Instagram   / alarcon7a   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