Gemini o ChatGPT: el gran duelo de las IA en 2025, nuestro análisis para entenderlo mejor

Google y OpenAI, los dos titanes de la IA, afinan sus algoritmos. Pero más allá de los anuncios espectaculares, ¿quién lleva realmente la delantera esta primavera de 2025, Gemini o ChatGPT? Lo analizamos.

¿Recuerdas la inteligencia artificial de hace un año? Olvídate de casi todo. En la frenética carrera de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) –esos cerebros digitales potenciados por datos capaces de conversar, crear y mucho más–, cada semestre trae sus propios campeones. Hoy, en el ring: Gemini 2.5 Pro de Google, en su versión de mayo de 2025, frente al linaje GPT de OpenAI, en particular el legado del fugaz GPT-4.5 Preview y su reemplazo más concreto, GPT-4.1. Entonces, ¿quién lidera el baile? Adentrémonos en los vericuetos de sus capacidades, con cifras en mano.

Bajo el capó: arquitecturas que dicen mucho

En el corazón de estas IA está la arquitectura. Imagina planos de construcción ultracomplejos para cerebros virtuales. Para su Gemini 2.5 Pro, Google habla de un "modelo pensante", fruto de un "modelo base significativamente mejorado con un post-entrenamiento perfeccionado". En resumen, Google sugiere una máquina optimizada para reflexionar antes de hablar. Aunque Google guarda silencio sobre el número exacto de "parámetros" (algo así como las neuronas de la IA) o el uso explícito de una arquitectura MoE (Mixture-of-Experts) – una técnica que activa solo ciertas partes del modelo para mayor eficiencia, como un director de orquesta que solo solicita los instrumentos necesarios en un momento dado –, la tendencia de la industria para los modelos muy grandes va en esa dirección.

Por parte de OpenAI, el GPT-4.5 Preview, antes de ser rápidamente archivado en favor del GPT-4.1, se anunció como su modelo más grande y competente, con una eficiencia computacional mejorada más de 10 veces respecto a GPT-4. También se sospechaba una arquitectura MoE para manejar la bestia. OpenAI indicaba que era un paso para fortalecer el pre-entrenamiento y el post-entrenamiento. GPT-4.1, su relevo pertinente, tomó el testigo con mejoras notables.

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Háblame de amor (o de código): ¿quién entiende y genera mejor?

La NLU (Comprensión del Lenguaje Natural) es la capacidad de la IA para captar lo que se le dice, con todas sus sutilezas. Gemini 2.5 Pro, con su enfoque de "modelo pensante", está diseñado para analizar, sacar conclusiones lógicas y captar el contexto, incluso largo. Su función "Deep Research", que le permite descomponer una consulta compleja en un plan de investigación y razonar sobre la información recopilada, es un buen ejemplo.

GPT-4.5 Preview, por su parte, apostaba por una mejor comprensión del contexto y una "inteligencia emocional" (EQ) aumentada para intercambios más naturales. Se suponía que reconocía mejor los patrones y generaba ideas sin necesidad de explicarle cada paso del pensamiento. Las mejoras esperadas respecto a GPT-4 incluían una comprensión contextual un 30% más precisa. GPT-4.1 continúa esta línea de mejora en el seguimiento de instrucciones.

¿Y para la NLG (Generación de Lenguaje Natural), el arte de responder de forma coherente y creativa? Gemini 2.5 Pro destaca por adaptar su estilo, ya sea para artículos académicos o código para aplicaciones web "estéticamente agradables". GPT-4.5 Preview buscaba una generación más matizada y un estilo conversacional más atractivo, con respuestas más sucintas que GPT-4o.

La gran prueba del contexto: ¿quién tiene la ventana más grande?

Imagina que estás leyendo un libro. Cuantas más páginas anteriores recuerdes, mejor entenderás la historia. Algo así es la ventana contextual para una IA, medida en "tokens" (palabras o fragmentos de palabras). Gemini 2.5 Pro impacta con una ventana de entrada de hasta 1 millón de tokens, ¡y planes para 2 millones! Suficiente para digerir bases de código enteras o novelas de una sola vez. Su límite de salida es de 65.536 tokens.

GPT-4.5 Preview, en cambio, competía en una categoría más modesta con 128.000 tokens de entrada y 16.384 de salida. Sin embargo, su relevo pertinente, GPT-4.1, ha recuperado terreno al ofrecer también una ventana de 1 millón de tokens, igualando a Gemini en este aspecto.

Más que un simple molino de palabras: la multimodalidad en acción

La multimodalidad es la capacidad de manejar diferentes tipos de información: texto, código, imagen, audio, video. Gemini 2.5 Pro es "nativamente multimodal". Puede analizar el sonido y la imagen de un video mientras entiende su transcripción. Una de sus habilidades asombrosas es generar simulaciones visuales interactivas a partir de simples descripciones. Puede procesar videos de unos 45 minutos con audio, y hasta 8.4 horas de audio por prompt. La generación de video (a través de Veo 2, para clips de 8 segundos) está disponible incluso en Gemini Advanced.

GPT-4.5 Preview admitía imágenes como entrada y podía generar imágenes SVG o mediante DALL·E, pero no producía audio ni video. Las evoluciones con GPT-4o y las expectativas para GPT-5 sugieren que OpenAI también apuesta fuerte por una multimodalidad extendida. GPT-4.1 admite entradas de imágenes y muestra buenos resultados en benchmarks de video.

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El choque de benchmarks: números, letras (y código)

Los benchmarks son pruebas estandarizadas para evaluar las IA. En el MMLU (que prueba la comprensión general del lenguaje en múltiples tareas), GPT-4.1 (modelo principal) lidera con un 90.2%, mientras que Gemini 2.5 Pro muestra un sólido 84.1-88.6% según la versión de la prueba.

En GPQA Diamond (preguntas-respuestas de nivel experto), Gemini 2.5 Pro (mayo 2025) obtiene un 83.0% (en un solo intento), superando el 66.3% de GPT-4.1.

En cuanto a codificación, en SWE-Bench Verified (una prueba de ingeniería de software), Gemini 2.5 Pro (con un agente personalizado) alcanza un 63.2%, por delante del 54.6% de GPT-4.1.

En la comprensión multimodal MMMU, Gemini 2.5 Pro logra un 79.6% (un solo intento), frente al 75.0% de GPT-4.1.

Lo que revelan estos números es una competencia feroz con especializaciones. Google parece haber puesto todo su empeño en el código para la versión de mayo 2025 de Gemini 2.5 Pro, que ocupa el puesto #1 en WebDev Arena. Esto coincide con puntuaciones al alza en benchmarks de código, pero a veces con bajadas en otros, como el razonamiento, respecto a una versión de marzo 2025. ¡Nadie gana en todos los frentes a la vez!

Velocidad y prisa: la IA en el día a día

Tener el cerebro más potente está bien, pero si tarda una eternidad en responder... Gemini 2.5 Pro se describe con una buena relación "capacidad/latencia". Algunos usuarios reportan un "tiempo de reflexión" de unos 20 segundos antes de una generación rápida. Artificial Analysis señala una velocidad de salida de 154 tokens/segundo (más rápido que la media) pero un tiempo hasta el primer token de 37.51 segundos (más lento que la media).

GPT-4.5 Preview era conocido por ser "lento y caro". En cambio, GPT-4.1 está posicionado para ofrecer mejor rendimiento a menor coste y latencia, especialmente con sus versiones "mini" y "nano". Es un recordatorio de que la potencia bruta debe acompañarse de velocidad para ser realmente útil.

Más allá de los números: funcionalidades que marcan la diferencia

Gemini 2.5 Pro destaca por su arquitectura de "Modelo Pensante", su "Deep Research", su comprensión avanzada de video (obtuvo un 84.8% en el benchmark VideoMME), su capacidad para generar código a partir de videos ("Video to Code") y la integración de Veo 2 para la generación de texto en video. También puede analizar archivos de datos (Sheets, CSV, Excel). GPT-4.1, por su parte, brilla por su superior seguimiento de instrucciones, su codificación avanzada (especialmente para "diffs" de código y frontend) y su familia de modelos (Mini, Nano) que ofrece un buen equilibrio capacidad/velocidad/coste.

Letra pequeña: limitaciones y zonas grises

Ninguna IA es perfecta. Para Gemini 2.5 Pro, el estado "experimental" o "preview" implica posible inestabilidad o rendimiento variable entre versiones. Algunos usuarios han notado que la actualización de mayo parecía "menos inteligente" en tareas no relacionadas con código. También puede tener dificultades con prompts ambiguos y, como todos los LLM, puede "alucinar" (inventar hechos), aunque su enfoque de "modelo pensante" busca reducirlo. GPT-4.1, aunque muy competente, requiere un "prompting" (la forma de hacerle preguntas) muy explícito y literal. Su puntuación en SimpleQA (una prueba de factualidad) es del 41.6%, inferior a la de Gemini 2.5 Pro (50.8%) o del antiguo GPT-4.5 Preview (62.5%), lo que sugiere una posible debilidad en la recuperación directa de hechos simples a pesar de un amplio conocimiento general.

Ética e IA: la gran ecuación de la confianza

Con tanto poder, las cuestiones éticas son cruciales. Google destaca el uso de Gemini para el filtrado de seguridad. Sin embargo, han surgido críticas por falta de transparencia en los detalles de seguridad de Gemini 2.5 Pro, especialmente la omisión de evaluaciones frente al Marco de Seguridad Fronteriza (FSF). OpenAI, para GPT-4.5 Preview, publicó una "System Card" detallando medidas de seguridad y riesgos (clasificados como "medios" para persuasión o amenazas CBRN). Pero OpenAI también ha sido criticado por un despliegue a veces más rápido que la publicación de informes de seguridad completos. La industria parece caminar en la cuerda floja entre la "permisividad" (para hacer los modelos más útiles) y la "seguridad" estricta. Este déficit de transparencia es un punto sensible, especialmente dados los compromisos adquiridos.

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Un duelo en la cima, pero con estrategias diferentes

Entonces, ¿quién es mejor, Gemini o ChatGPT? Gemini 2.5 Pro impresiona por su razonamiento intrínseco, su multimodalidad de video puntera y su integración en el ecosistema Google. Es una opción sólida para tareas complejas, investigación profunda y desarrollo de aplicaciones interactivas. El linaje GPT-4, con GPT-4.1 a la cabeza, demuestra la fuerza de OpenAI para ofrecer modelos API robustos, excelentes en seguimiento de instrucciones y codificación, con flexibilidad de coste mediante su familia de modelos.

Si necesitas un razonamiento de vanguardia y un análisis de video avanzado, especialmente en el ecosistema Google, Gemini 2.5 Pro tiene argumentos de peso. Para una API flexible centrada en codificación precisa y seguimiento estricto de instrucciones, con opciones de coste, GPT-4.1 es formidable.

La verdadera tendencia es la convergencia hacia modelos "pensantes" y una multimodalidad cada vez más extendida. La carrera por la ventana contextual más amplia y la eficiencia (coste/velocidad) está lejos de terminar. Pero cada vez más, es el ecosistema alrededor del modelo – herramientas, integraciones – lo que marcará la diferencia.

Una cosa es segura: la guerra de las IA es más emocionante que un episodio de tu serie favorita, y los próximos capítulos prometen ser aún más alucinantes. ¡Agárrate, nuestros futuros asistentes digitales están en plena pubertad algorítmica!