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Los modelos de razonamiento extendido ya son varios. Comparamos o3, Claude 3.7 con Extended Thinking, y Gemini 2.5 Pro en tareas reales para ayudarte a elegir.
El procesamiento de video por LLMs pasó de experimental a útil en casos específicos. Revisamos qué modelos pueden hacer con video, las limitaciones reales, y los casos de uso viables.
Gemini 2.5 Pro llegó con razonamiento nativo, 1M de contexto por defecto, y resultados en código que por primera vez hacen a Google competitivo con Anthropic y OpenAI en uso real.
Gemini 2.0 Flash y Pro cambian el enfoque de Google: menos competir en benchmarks generales, más habilitar flujos de trabajo agénticos con capacidades nativas de audio y video.
Con modelos que aceptan 1M de tokens, ¿sigue teniendo sentido construir pipelines de RAG? La respuesta depende del caso de uso. Aquí el análisis técnico honesto.
Google amplió el contexto de Gemini 1.5 Pro a 1 millón de tokens y, en versión experimental, a 2 millones. Qué cambia cuando puedes meter un codebase entero en el prompt.
