La carrera de la IA se acelera: Google y Meta lanzan nuevos modelos

Google y Meta lanzaron el mismo día nuevos modelos de IA de frontera.

Google presentó Gemini 3.8 Flash y una variante específica para ciberseguridad. Meta, casi al mismo tiempo, lanzó Muse Spark 1.3.

Con ello, la pugna entre los grandes actores de la IA vuelve a intensificarse. No solo OpenAI, Anthropic y xAI compiten por el liderazgo. Google y Meta también mantienen un ritmo agresivo de lanzamientos.

Google apuesta por la velocidad y la ciberseguridad

Gemini 3.8 Flash es ya la tercera versión Flash de Google en seis semanas. El modelo tiene un precio relativamente bajo. Hasta finales de 2026 costará 0,75 dólares por cada millón de tokens de entrada y 3,75 dólares por cada millón de tokens de salida. Después, esas tarifas se duplicarán.

Google vinculó la versión general a Gemini 3.8 Flash Cyber. Esta variante de ciberseguridad está dirigida a un grupo limitado de usuarios de confianza, como gobiernos y entidades que protegen infraestructuras críticas. El modelo obtuvo buenos resultados en pruebas de referencia para detectar vulnerabilidades y crear parches.

Según Google, el modelo generó 2,6 veces más parches correctos para vulnerabilidades de Chrome que otros modelos comerciales de mayor tamaño.

La ciberseguridad se está convirtiendo en una parte cada vez más importante de la carrera de la IA. Los mejores modelos no solo pueden escribir código, sino también localizar vulnerabilidades. Eso los hace valiosos para la defensa, pero potencialmente peligrosos en manos equivocadas.

Meta destaca en tareas con agentes

Meta respondió con Muse Spark 1.3. El modelo está disponible a través de Muse Code y la API de Meta Model. Según Meta, la nueva versión utiliza alrededor de un 20% menos de llamadas a herramientas que la anterior, lo que apunta a un razonamiento y una planificación más eficientes.

Las pruebas independientes de Artificial Analysis muestran un panorama desigual. Meta obtiene mejores resultados en trabajo de conocimiento con agentes, razonamiento científico y una prueba de referencia para tareas bancarias. Esto significa que Muse Spark parece especialmente sólido en flujos de trabajo complejos en los que un modelo debe planificar y ejecutar varios pasos.

Google, en cambio, va por delante en precisión factual, contextos largos y programación en terminal. Gemini 3.8 Flash obtuvo además la puntuación GPQA Diamond más alta entre los modelos analizados, una prueba de referencia para preguntas científicas de gran dificultad.

No hay un ganador claro

La conclusión, por tanto, no es que una de las partes gane de forma contundente. Meta parece más fuerte en ciertas formas de razonamiento y en tareas con agentes. Google parece mejor en recuperación factual, contextos largos y entornos prácticos de programación.

A ello se suma que la variante más potente de Meta, de “razonamiento máximo”, aún no está disponible de forma inmediata. Se lanzará solo después de pruebas de seguridad adicionales. La versión actual xhigh sí mejora los resultados de la Muse Spark anterior, pero sigue por detrás de algunos modelos Claude.