Dos conciencias

Google ha lanzado una herramienta que podría cambiar la forma en que los desarrolladores interactúan con la inteligencia artificial: Gemini 2.5 Flash. Esta versión preliminar ya se puede probar en Google AI Studio, Vertex AI y desde la app de Gemini, y promete una experiencia más flexible y eficiente al momento de generar contenido o resolver problemas complejos.

A diferencia de versiones anteriores, esta nueva entrega no se enfoca solo en ser rápida o barata. Su verdadero atractivo es que incorpora algo que muchos esperaban: capacidad de razonamiento controlada, es decir, la IA puede “pensar” antes de dar una respuesta… pero solo si tú lo decides.

¿Qué es Gemini 2.5 Flash y en qué se diferencia?

Si alguna vez has trabajado con modelos como Gemini 2.0 Flash, sabrás que están diseñados para ofrecer resultados rápidos y económicos, ideales para tareas básicas y respuestas inmediatas. Sin embargo, este tipo de modelo puede quedarse corto cuando se enfrenta a problemas que requieren análisis, planificación o varios pasos intermedios.

Ahí es donde entra Gemini 2.5 Flash, el primer modelo de Google que combina dos modos de funcionamiento: puede actuar como una IA rápida y directa, o como una mente más analítica que se toma su tiempo para entender el problema a fondo y responder de forma más precisa. Es, literalmente, un modelo híbrido de razonamiento.

¿Qué significa que la IA «piense»?

Aunque no piensa como un ser humano, este modelo simula un proceso de reflexión. Imagina que le haces una pregunta complicada a una persona. Esa persona no te responde de inmediato, sino que se detiene, analiza la información, recuerda lo que sabe, y luego te da una respuesta bien estructurada. Eso es lo que hace Gemini 2.5 Flash cuando tiene activado su modo de razonamiento.

En términos técnicos, el modelo realiza una etapa previa de generación interna (lo que Google llama “thinking”), donde analiza el contexto y descompone el problema antes de producir la respuesta final.

Este proceso es útil para tareas que van desde resolver problemas matemáticos hasta generar código complejo o analizar datos con múltiples condiciones.

El «presupuesto de pensamiento»: tú tienes el control

Una de las características más interesantes de Gemini 2.5 Flash es la posibilidad de definir cuánta capacidad de razonamiento quieres usar para cada tarea. Esto se controla con un parámetro llamado thinking_budget.

El thinking_budget no es otra cosa que un número máximo de tokens (fragmentos de texto) que el modelo puede usar durante su proceso de pensamiento. Cuanto mayor sea ese número, más profundamente puede analizar el problema.

• Si configuras el presupuesto en 0 tokens, el modelo funcionará como Gemini 2.0 Flash: rápido y con bajo consumo.
• Si asignas un presupuesto de, por ejemplo, 1024 tokens, el modelo podrá razonar un poco antes de responder.
• Puedes asignar hasta 24,576 tokens, ideal para tareas complejas donde la precisión es clave.

Lo mejor es que el modelo no usa todo el presupuesto si no lo necesita. Está diseñado para detectar la complejidad de la tarea y ajustar automáticamente cuánto debe “pensar”. Así se evita el desperdicio de recursos.

Ejemplos cotidianos de razonamiento

Para entender mejor cómo funciona este sistema, veamos algunos ejemplos clasificados según su nivel de complejidad:

🔹 Poca necesidad de razonamiento

• “¿Cómo se dice ‘gracias’ en español?”
• “¿Cuántas provincias tiene Canadá?”
  Estas tareas no requieren análisis. El modelo puede responder instantáneamente.

🔸 Razonamiento medio

• “Tiras dos dados. ¿Cuál es la probabilidad de que sumen 7?”
• “Quiero jugar al baloncesto 5 horas a la semana. Mi gimnasio tiene horarios limitados y trabajo de 9 a 18 h. ¿Cómo organizo mi semana?”
  Aquí el modelo necesita calcular, cruzar horarios o hacer pequeñas deducciones.

🔺 Razonamiento alto

• “Calcula la tensión máxima en una viga sometida a ciertas cargas y condiciones físicas.”
• “Escribe una función que resuelva fórmulas entre celdas de una hoja de cálculo, respetando precedencia de operadores y detectando ciclos.”
  Estos son problemas técnicos que requieren varios pasos de análisis antes de dar una respuesta coherente.

Coste vs. rendimiento: una IA pensada para optimizar recursos

Uno de los grandes logros de Gemini 2.5 Flash es que ofrece un rendimiento cercano a modelos mucho más grandes y costosos, pero con un uso de recursos significativamente menor. Según Google, este modelo se posiciona como el más eficiente en relación coste-rendimiento dentro de su categoría.

Esto es fundamental para quienes desarrollan aplicaciones que hacen uso intensivo de IA, ya que cada consulta tiene un coste asociado. Poder ajustar ese coste según la complejidad de la tarea es una gran ventaja competitiva.

¿Dónde puedes probar Gemini 2.5 Flash?

Actualmente, puedes acceder a este modelo desde tres lugares principales:

• Google AI Studio, con interfaz gráfica y herramientas para ajustar el razonamiento con un simple deslizador.
• Vertex AI, ideal para integraciones en soluciones empresariales.
• La app de Gemini, en la que ya se ha añadido esta opción desde un menú desplegable.

Y si eres desarrollador, puedes trabajar directamente con la API de Gemini, como se muestra en este ejemplo básico en Python:

¿Qué viene después?

Aunque Gemini 2.5 Flash aún está en fase preliminar, Google ya ha confirmado que planea seguir perfeccionándolo antes de que llegue a producción. Mientras tanto, puedes empezar a experimentar con esta nueva forma de interactuar con modelos de IA que piensan cuando hace falta y se apresuran cuando no.

Es como tener un asistente inteligente que sabe cuándo tomarse su tiempo y cuándo simplemente darte lo que necesitas sin complicaciones. Una herramienta versátil, pensada para adaptarse a todo tipo de necesidades y presupuestos.

---

https://ift.tt/hsHL4zj
by Natalia Polo via WWWhat's new