Qué se lanzó: Gemini 3.7 Flash, disponible con carácter general el 13 de agosto de 2026, tres semanas después de Gemini 3.6 Flash. Google lo llama "nuestro modelo de trabajo más inteligente hasta la fecha para programación y agentes", con mejoras reales en benchmarks de código y de tareas agénticas.
El recorte de precio es temporal. El precio de lanzamiento de 0,75 $ por millón de tokens de entrada / 3,75 $ por millón de tokens de salida — la mitad del precio de lanzamiento de 3.6 Flash — solo dura hasta el 31 de diciembre de 2026. Desde el 1 de enero de 2027 pasa a 1,50 $ / 7,50 $, el doble.
Dónde vive hoy: Gemini Spark (suscriptores de Google AI Pro/Ultra), la API de Gemini a través de AI Studio, Google Antigravity, Android Studio, Gemini Enterprise, y GitHub Copilot desde el primer día. También sustituyó a 3.6 Flash como opción por defecto en la app de consumo de Gemini.
Dónde (todavía) no vive: el propio material de Google no menciona Gemini Notebook en ningún sitio. Si te importa qué modelo hay detrás de tus chats de cuaderno del nivel gratuito, no está confirmado que eso haya cambiado.
Las cifras con las que lidera Google
Del propio anuncio del modelo de Google, las mejoras de benchmark destacadas frente a 3.6 Flash:
Benchmark 3.6 Flash 3.7 Flash
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FrontierCode 1.1 Main 34.4% 43.6%
DeepSWE v1.1 49.0% 65.3%
WebDev Arena (Elo) 1538 1588
GDP.pdf (knowledge work) 22.0% 34.0%
AutomationBench 17.0% 30.4%
GDP.pdf is a document-comprehension benchmark across
finance, law and bioscience material. Google's own
figures also put 3.7 Flash ahead of Claude Sonnet 5
(28.0%) and GPT-5.6 Terra (24.7%) on the same test —
Google's benchmark, not independently reproduced.Vale la pena detenerse en ese resultado de GDP.pdf, porque es el más relevante para los lectores de este sitio aunque nada de lo que hay aquí use directamente este modelo: es una prueba de lectura precisa de documentos profesionales densos, y el 34% que reclama Google supera a Claude Sonnet 5 y a GPT-5.6 Terra en el mismo benchmark. Trátalo como la cifra propia de un proveedor, no como una neutral — nadie fuera de Google la ha reproducido todavía.
La ficha del modelo indica un contexto de entrada de 1 millón de tokens con hasta 64.000 tokens de salida, una fecha de corte de conocimiento de marzo de 2026, y entrada de texto, imagen, audio y vídeo (salida solo de texto). Las pruebas de velocidad independientes de Artificial Analysis lo cronometraron en aproximadamente 340 tokens por segundo, lo que lo sitúa como el modelo más rápido que miden actualmente.
El recorte de precio, y la parte que caduca
El precio de lanzamiento de Google es real: 0,75 $ por millón de tokens de entrada y 3,75 $ por millón de tokens de salida, la mitad de lo que costaba 3.6 Flash al lanzarse. También tiene una fecha de caducidad que recibió mucha menos cobertura que el propio recorte. Desde el 1 de enero de 2027, el precio pasa a 1,50 $ y 7,50 $ — de vuelta aproximadamente a donde empezó 3.6 Flash. Si estás construyendo algo sobre esta API a largo plazo, presupuesta con el precio de enero, no con el de lanzamiento.
Hay una segunda complicación más allá del precio de portada. El revisor independiente eesel AI, al probar el modelo para cargas de trabajo de soporte y automatización, descubrió que 3.7 Flash eliminó el nivel de razonamiento "mínimo" que hacía a 3.6 Flash viable para tareas de clasificación baratas y de alto volumen — el nuevo piso es "bajo", que razona más por defecto. Los tokens de razonamiento también se facturan a la tarifa de salida aunque la API solo devuelve un resumen de ellos; el propio ejemplo de eesel mostró 297 tokens de razonamiento frente a 171 tokens de salida devueltos en una tarea. Su estimación es que la sobrecarga de razonamiento más pesada añade aproximadamente un 40% más de tokens facturados por tarea frente a 3.6 Flash, lo que erosiona una parte considerable del recorte de precio destacado justo para las cargas de trabajo en las que Flash solía ser la opción barata. Su veredicto: "Si elegiste Flash originalmente porque era el nivel barato, 3.7 no es tu ruta de actualización."
Dónde llega realmente
Disponibilidad confirmada el día del lanzamiento: Gemini Spark, el asistente agéntico dentro de la app de Gemini, para suscriptores de Google AI Pro y Ultra en más de 160 países; la API de Gemini a través de AI Studio; Google Antigravity; Android Studio; la Gemini Enterprise Agent Platform y la app Gemini Enterprise; y GitHub Copilot, activo el mismo día en VS Code, Visual Studio, la CLI de Copilot, JetBrains, Xcode y Eclipse para los niveles Pro, Pro+, Max, Business y Enterprise (los administradores de Business y Enterprise tienen que activarlo). En la propia app de consumo de Gemini, 3.7 Flash sustituyó a 3.6 Flash como opción por defecto en el selector de modelo en Android, iOS, web y macOS desde esa misma tarde.
El propio planteamiento de Sundar Pichai, publicado el día del lanzamiento: "Nuestros modelos Flash son caballos de batalla que ofrecen rendimiento a un gran precio. Así que estamos lanzando actualizaciones rápido para ponerlas en manos de los desarrolladores. Y ahora, solo 3 semanas después de lanzar 3.6 Flash, 3.7 Flash muestra mejoras significativas, incluso en programación y trabajo agéntico."
Lo que no confirma: Gemini Notebook
Merece la pena decirlo con claridad en lugar de dar por hecha la continuidad, porque es la pregunta que de verdad se harán nuestros lectores. Nada en el anuncio de Google, en la ficha del modelo, ni en los dos artículos dedicados a este lanzamiento menciona Gemini Notebook. La presencia de cara al consumidor confirmada es Gemini Spark y el selector de modelo de la app general de Gemini — una superficie distinta de Gemini Notebook, que tiene su propio modelo entre bastidores y su propio ritmo de lanzamientos. Si te importara que un modelo Flash más rápido y barato llegara a tus chats de cuaderno del nivel gratuito o a tus resúmenes en audio, eso todavía no ha ocurrido, y Google no ha dicho cuándo ni si ocurrirá.
Por qué el modelo barato se lanza rápido mientras el buque insignia se estanca
La brecha de tres semanas entre 3.6 y 3.7 Flash no ocurre de forma aislada. Gemini 3.5 Pro — el buque insignia que Google prometió "el próximo mes" en I/O, el 19 de mayo de 2026 — está ya en su cuarto mes consecutivo de retraso, y en la llamada de resultados más reciente de Google, Pichai supuestamente eludió preguntas directas sobre su lanzamiento.
Ese retraso se desarrolla junto a un cambio real de liderazgo en DeepMind. El 5 de agosto de 2026, Demis Hassabis dejó de ser el CEO de DeepMind para convertirse en científico jefe de Alphabet y presidente de DeepMind, citando más tiempo para Isomorphic Labs, su empresa de descubrimiento de fármacos; Koray Kavukcuoglu asumió las operaciones diarias como SVP. Varias figuras sénior, incluido el veterano ingeniero de Google Jeff Dean, también cambiaron de puesto o se marcharon en torno al mismo periodo, y una reunión general al día siguiente reveló que algunos equipos se trasladaban de DeepMind a la matriz corporativa de Google. La acción de Alphabet cayó aproximadamente un 4% el día en que se anunciaron los cambios.
Nada de eso está confirmado como la causa del retraso de Pro — Google no lo ha dicho directamente. Pero el patrón es consistente: el modelo que Google puede lanzar rápido y barato sigue lanzándose rápido y barato, mientras el que necesita ser el mejor del mundo sigue retrasándose, durante los mismos meses en que su organización de investigación está siendo reestructurada.
La gente también pregunta
¿Gemini 3.7 Flash es realmente más barato que 3.6 Flash?
Sí, pero solo hasta el 31 de diciembre de 2026. El precio de lanzamiento es de 0,75 $/3,75 $ por millón de tokens de entrada/salida, la mitad del precio de lanzamiento de 3.6 Flash. Desde el 1 de enero de 2027 sube a 1,50 $/7,50 $ — de vuelta cerca de donde empezó 3.6 Flash, no un recorte permanente.
¿Gemini 3.7 Flash es el modelo que impulsa Gemini Notebook?
No está confirmado. El material de lanzamiento de Google lista Gemini Spark, la API de Gemini, Antigravity, Android Studio, Gemini Enterprise y GitHub Copilot como dónde se lanza. Gemini Notebook no se menciona en ningún sitio del anuncio.
¿Es Gemini 3.7 Flash mejor que Claude o GPT para programar?
Según los propios benchmarks de Google, sí, por un margen real en FrontierCode y DeepSWE. Son cifras de Google, no reproducidas de forma independiente, y al menos un revisor independiente (eesel AI) descubrió que, una vez tenida en cuenta la sobrecarga de tokens de razonamiento más pesada de 3.7 Flash, GPT-5.6 Terra sigue ganando específicamente en tareas agénticas de programación de largo alcance.
¿Por qué se lanzó Gemini 3.7 Flash tan pronto después de 3.6 Flash?
Google lo plantea como un ritmo de actualización acelerado para su línea Flash. También se lanza mientras Gemini 3.5 Pro, el modelo insignia prometido para mediados de 2026, sigue retrasado ya en su cuarto mes más allá de esa promesa, durante un periodo de cambios de liderazgo en DeepMind — Google no ha vinculado ambas cosas directamente.
¿Sigue siendo 3.7 Flash la opción barata para tareas de alto volumen?
Menos claramente que lo era 3.6 Flash. Eliminó el nivel de razonamiento "mínimo" que hacía a 3.6 Flash viable para trabajo de tipo clasificación barato, y los tokens de razonamiento se facturan a la tarifa de salida. Una revisión independiente estimó aproximadamente un 40% más de tokens facturados por tarea como resultado, lo que reduce el recorte de precio destacado justo para ese caso de uso.