Guía de Google Gemini: Funciones y Comparaciones

Justo después de enviar un mensaje, Gemini se detiene con «Se ha producido un error (13)» o «Something went wrong(13)», y Google no explica la causa de este error en su ayuda oficial. Sin embargo, el informe oficial de incidencias de mayo de 2026 registra que este mensaje apareció durante unos 4 días; la causa fue una combinación de recursos insuficientes en la base de datos y errores de la aplicación, y la solución alternativa, «ninguna». Partiendo de ese registro oficial y de que el número «13» coincide con el código de error interno de gRPC (INTERNAL), aunque Google no ha afirmado que signifiquen lo mismo, este artículo ordena las 4 situaciones más frecuentes en la comunidad oficial: aparece a todos a la vez, solo en un chat largo, solo al adjuntar una imagen y solo en una cuenta concreta. Después propone 7 pasos para aislar el problema, empezando por lo que menos esfuerzo requiere: desde consultar el estado del servicio hasta continuar en un chat nuevo, probar con otra cuenta e informar mediante comentarios.

No hace falta pedir cada vez «empieza por la conclusión» o «respóndeme en español»: basta con escribirlo una sola vez en el campo de instrucciones que se aplica automáticamente a todas las conversaciones. En ChatGPT se llama «Instrucciones personalizadas», en Claude «Instrucciones para Claude» y en Gemini «Instrucciones para Gemini», pero cambian el nombre en la interfaz, la ubicación y la cantidad de texto que admiten. ChatGPT permite 1.500 caracteres en Free y Go y 5.000 en Plus y superiores (ampliado en julio de 2026), mientras que Claude y Gemini no publican ningún límite. Este artículo comprueba la ubicación y el límite en las ayudas oficiales de las tres empresas y muestra, a partir de la guía oficial de prompts de Anthropic, cómo escribir instrucciones que funcionen, con un ejemplo. Además, reúne en una lista de comprobación las situaciones en las que, según las ayudas oficiales, las instrucciones no se aplican: dentro de un proyecto, dentro de un Gem, en un chat temporal o con una cuenta de empresa.

Comparamos el buque insignia de OpenAI GPT-5.6 «Sol» (9 de julio de 2026) con Gemini de Google. Sus puntos fuertes apenas se solapan: Sol arrasa en programación agéntica y de terminal (Terminal-Bench 88.8% vs 68.5%, SWE-bench Pro 64.6% vs 54.2%), mientras que Gemini 3.1 Pro responde con multimodalidad nativa de voz y vídeo, un precio cercano a la mitad y ventaja en MMLU, ARC-AGI-2 y WebDev Arena. Ojo al matiz temporal: el verdadero rival de Google, el 3.5 Pro, todavía no está disponible (llegada prevista a mediados de julio). Repasamos especificaciones, benchmarks, coste real y cómo elegir según tu caso de uso.

Le preguntas a la IA y obtienes una respuesta apoyada en información fresca de Google Search, además de estar conectada con Gmail, Docs y YouTube. Ese es el mundo de Google Gemini. Gemini es una IA conversacional creada por Google (y la familia de modelos que funciona detrás), ampliamente integrada en aplicaciones móviles, la web, Google Workspace y Android, y multimodal en texto, imágenes, audio y vídeo. Los modelos se dividen en "la familia Flash rápida y barata" y "la familia Pro inteligente": los últimos son Gemini 3.8 Flash y 3.1 Pro. Los precios van Free / Plus 7,99 $ / Pro 19,99 $ / Ultra 99,99 $ (Ultra recortado desde 249,99 $), y en 2026 se pasó a límites de uso basados en cómputo. Este artículo cubre la gama de modelos, las funciones clave (Deep Research, Gems, Canvas, Live, Deep Think), las tres fortalezas (integración con Google, contexto largo, multimodal), los precios y las diferencias con ChatGPT y Claude, todo con información de mayo de 2026.

En abril de 2026, el benchmark multimodal MMMU-Pro alcanzó el 81–83 % en GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.1 Pro y Qwen 3.5 Omni: la comprensión de imágenes está prácticamente saturada. La arquitectura ha migrado de ensamblada (codificadores separados + adaptador) a omnimodal nativa (todas las modalidades como un flujo compartido de tokens). Este artículo cubre qué es la IA multimodal (LMM/VLM/Omnimodal), la divisoria arquitectónica y por qué importa, qué determina técnicamente la fuerza en cada modalidad (vídeo, audio, documentos/UI, modelos abiertos) más una instantánea comparativa de mayo de 2026, cuatro benchmarks que vigilar (MMMU-Pro, Video-MMMU, DocVQA, AudioBench), cinco casos de uso y con qué criterio decidir en cada uno y los tres límites duros (conjeturas en imágenes de baja calidad, precisión en la zona media del vídeo, audio con dialectos/jerga), todo anclado en investigación actual y uso práctico.

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