🤖 Gemini 3.1: 7.5x más barato, pero...

Bienvenido de nuevo, Pionero. Google ha lanzado Gemini 3.1 Pro asegurando que lidera 13 de 16 benchmarks — pero Claude y GPT-5.3 siguen dominando las categorías que más importan para trabajo real.

Hoy: el último marcador de la guerra de modelos, un ataque a la cadena de suministro que convirtió una herramienta de código IA en un arma, y la apuesta silenciosa de Apple por los agentes on-device.

Este viernes: How-To práctico sobre los navegadores con IA nativa. Formato diferente, 100% aplicable. Estate atento.

Claude Co-Work puede cambiar tu forma de trabajar. En 10 minutos sabrás exactamente cómo. No está a la venta — solo se desbloquea recomendando IA al Día a 1 persona.

1. Un hacker convirtió el bot de triaje de Cline en un arma de supply chain: El investigador de seguridad Adnan Khan reveló una vulnerabilidad de prompt injection en el sistema de triaje de issues de Cline, que funciona con Claude. Ocho días después, un atacante desconocido la explotó para publicar un paquete npm envenenado (v2.3.0) que instalaba OpenClaw en las máquinas de los desarrolladores sin su conocimiento. La versión comprometida estuvo activa unas 8 horas el 17 de febrero antes de que Cline lanzara un parche. OpenClaw no es malicioso por sí solo, pero el estudio ToxicSkills de Snyk encontró que el 36% de las skills de agentes IA en plataformas como ClawHub contienen fallos de seguridad activos. Microsoft Threat Intelligence detectó un pico de instalaciones. El punto de entrada no fue código — fue un título de issue en GitHub. Cuando las herramientas IA tienen acceso al sistema, hasta el lenguaje natural se convierte en vector de ataque.

2. Google mete un estudio de música IA dentro de Gemini: Google ha lanzado Lyria 3, su modelo de generación musical más avanzado, directamente en la app de Gemini. Los usuarios describen un género, estado de ánimo o recuerdo — o suben una foto — y obtienen una pista de 30 segundos con letra generada automáticamente y portada. Disponible en beta a nivel global en 8 idiomas para todos los usuarios mayores de 18. Con 750 millones de usuarios activos mensuales en Gemini, esto se convierte de golpe en la herramienta de música IA con mayor alcance del mercado. Todas las pistas llevan marca de agua SynthID, y Google ha expandido la función Dream Track de YouTube a nivel mundial junto con el lanzamiento.

3. El modelo de 3B parámetros de Apple supera a agentes 24 veces más grandes: Investigadores de Apple han publicado Ferret-UI Lite, un agente IA on-device de 3.000 millones de parámetros capaz de ver pantallas de apps, razonar sobre elementos de interfaz y ejecutar tareas de varios pasos — todo sin procesamiento en la nube. En el benchmark ScreenSpot-Pro, obtuvo un 53,3%, superando a UI-TARS-1.5 (un modelo de 7B) por más de 15 puntos. El modelo genera sus propios datos de entrenamiento a través de un pipeline multi-agente que simula interacciones reales con apps. Con la WWDC 2026 en junio, esto podría anticipar la mayor actualización de Siri desde 2011.

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Tres modelos frontier en dieciséis días. Febrero de 2026 es el mes más competitivo en la historia de la IA. Claude Opus 4.6 se lanzó el 4 de febrero, GPT-5.3-Codex llegó el 5, y ahora Gemini 3.1 Pro aterrizó el 19. El primer incremento ".1" en la historia de Google más que duplicó la puntuación de razonamiento de su predecesor — 77,1% en ARC-AGI-2, frente al 31,1% anterior. Reclama 13 de 16 victorias en benchmarks, alcanza un 94,3% en GPQA Diamond (ciencia a nivel de doctorado) y lidera el ranking APEX-Agents de tareas profesionales autónomas con un 33,5%.

Las brechas que importan. Los benchmarks no cuentan toda la historia. Claude Opus 4.6 lidera GDPval-AA — el benchmark de tareas expertas que mide trabajo real de oficina como modelado financiero — con 1.606 Elo frente a los 1.317 de Gemini. Son 289 puntos de diferencia en las tareas más parecidas a cómo los profesionales del conocimiento usan estos modelos en el día a día. Claude también gana cuando entran herramientas en juego: 53,1% frente a 51,4% en Humanity's Last Exam con búsqueda y código. GPT-5.3-Codex sigue dominando el coding en terminal (77,3% en Terminal-Bench 2.0 frente al 68,5% de Gemini). Cada modelo se construyó para un paradigma diferente.

El precio lo cambia todo. Aquí es donde la cosa se pone interesante. Gemini 3.1 Pro cuesta $2 por millón de tokens de entrada — Claude Opus 4.6 cobra $15. Es 7,5 veces más barato para un modelo que empata o lidera en la mayoría de benchmarks de razonamiento puro. Súmale una ventana de contexto de 1M de tokens (5 veces más que los 200K estándar de Claude) y niveles de pensamiento configurables, y Google acaba de presentar el argumento más sólido hasta la fecha de que la inteligencia frontier no tiene que costar precios frontier. Para equipos procesando grandes repositorios de código o ejecutando llamadas API a gran volumen, las cuentas son difíciles de ignorar.

No hay un único ganador. La conclusión real de febrero de 2026 no es que ningún modelo haya "ganado." Es que la frontera se ha fragmentado. Google optimizó para amplitud y precio. Anthropic optimizó para profundidad y precisión experta. OpenAI apostó por velocidad de coding especializado. La mejor configuración probablemente sea una mezcla — y para eso existen herramientas como los model routers. La era de un solo modelo para gobernarlos a todos se acabó.

Prompt de ejemplo: «Desarrolla una extensión que [describe cómo debe funcionar tu extensión, sus características y cómo se utilizará]. Genera el código completo, organiza todos los archivos en una carpeta y crea una carpeta descargable llamada [Nombre de la extensión]».

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