Resumen:
Justo ahora, Google lanzó Gemini 4 Hydrogen (hidrógeno), centrándose en la velocidad y la eficiencia de ejecución
.
A diferencia de las dos actualizaciones anteriores del "modelo de gama alta",El hidrógeno está directamente abierto a todos
. Los usuarios gratuitos pueden utilizarlo a través de la selección automática de modelo de la aplicación Gemini, mientras que los usuarios pagos pueden elegir manualmente. Los desarrolladores también pueden utilizarlo a través de Google AI Studio y Gemini API.
La búsqueda de Google también está conectada a Hydrogen, que puede comprender mejor preguntas complejas, dispersas e incluso mal escritas, y proporcionar respuestas más intuitivas y enlaces web más relevantes.
Según Google, en la configuración predeterminada de alta inferencia, Hydrogen puede completar tareas 2,5 veces más rápido que la generación anterior Gemini 3.8 Flash. Su capacidad de seguir órdenes se ha mejorado aún más y la cantidad de hechos inventados se ha reducido en más del 80%.
En la lista del Índice de Inteligencia de Análisis Artificial, incluso supera al Gemini 4 Argon de gama alta.
La búsqueda de Google utilizó por primera vez el nuevo modelo
Robby Stein, vicepresidente de productos de búsqueda de Google, calificó este acceso como la mayor actualización del modelo de búsqueda de Google hasta la fecha. Gemini 4 Hydrogen ha comenzado a implementarse para usuarios de todo el mundo, cubriendo todos los idiomas admitidos por el modo AI.
El cambio más directo es que podrá dedicar menos tiempo a pensar en las palabras clave de búsqueda en el futuro.
Ahora puedes escribir las ideas que tengas en la cabeza directamente en el cuadro de búsqueda. Incluso si la pregunta es larga, tiene muchas condiciones o incluso contiene errores ortográficos, Hydrogen puede comprender con mayor precisión lo que está buscando y organizar la respuesta de acuerdo con estos requisitos.
Los resultados de búsqueda también se han vuelto más flexibles.
Google dijo que la búsqueda actualizada puede elegir un método de presentación más apropiado según la pregunta.
Cuando es necesario comparar información, puede generar tablas; cuando se encuentran con preguntas de conocimiento complejas, puede ayudar a los usuarios a comprender las respuestas a través de imágenes, contenido visual e incluso herramientas interactivas.
Algunas cosas que antes requerían abrir varios sitios web y comparar información repetidamente ahora se pueden resolver directamente en la página de búsqueda.
Al mismo tiempo, la Búsqueda de Google también ha actualizado la tecnología de distribución de consultas (expansión de consultas). Ante problemas complejos, el sistema puede recuperar múltiples direcciones relevantes al mismo tiempo, cubrir una gama más amplia de fuentes de información y proporcionar enlaces web más relevantes.
Esto es realmente bastante interesante. La búsqueda con IA ha sido criticada por dejar respuestas directamente en la página de búsqueda, lo que hace cada vez menos necesario que los usuarios hagan clic en sitios web externos. Ahora Google está empezando a enfatizar que la búsqueda mejorada con IA puede ayudar a los usuarios a descubrir más sitios web.
El propio Google también se enfrenta a presiones para monetizar la búsqueda mediante IA. En una conferencia telefónica sobre ganancias el 28 de octubre, el director comercial de Google, Philipp Schindler, admitió que la eficiencia de monetización del modo AI es menor que la de la búsqueda tradicional y que su volumen de consultas ha crecido rápidamente, lo que también ha frenado el crecimiento de los ingresos por publicidad en búsquedas.
En cuanto a si el sitio web puede recuperar más clics después de que aumente el número de enlaces, llevará tiempo demostrarlo.
Géminis es más obediente y más capaz
Tal vez Google considera que el nombre en clave Hidrógeno es lo suficientemente intuitivo. Aunque no hay Flash en el nombre, Hydrogen asume el papel de la serie Gemini 4 de modelos de alta eficiencia.
Google posiciona Carbon y Argon para tareas complejas de razonamiento profundo, mientras que Hydrogen pone más énfasis en la eficiencia de ejecución, especialmente en programación, llamada de herramientas y tareas de varios pasos.
Pero este modelo, que se centra en la velocidad y la eficiencia de ejecución, incluso supera a sus propios modelos de alta gama.
En la lista del Índice de Inteligencia de la agencia de evaluación externa Artificial Analysis, Hydrogen obtuvo 51 puntos en el equipo de inferencia alta y aumentó aún más a 54 puntos en el equipo Xhigh, superando los 50 puntos de Gemini 4 Argon.
Según el punto de referencia oficial publicado por Google, Hydrogen se desempeña particularmente bien en el trabajo de conocimiento, la automatización y el razonamiento.
En Agents' Last Exam v1.1, que examina la capacidad de la IA para manejar tareas de conocimiento complejas, logró una puntuación del 71,6 %, superando el 60,4 % de Claude Sonnet 5.5 y el 69,8 % de GPT-6.1 Terra.
En la prueba Vending-Bench 2, que simula tareas comerciales a largo plazo, Hydrogen finalmente acumuló un saldo de fondos de 14.549 dólares, también por delante de los otros dos modelos.
En términos de programación, lideró con un 13,5% en SWE-sweep, pero quedó por detrás del 63,9% de Claude Sonnet 5.5 en Terminal-Bench 4.1 con un 57%.
Además de obtener puntuaciones, el cambio más directo es que Géminis es más obediente y capaz en el uso diario.
Google afirmó que Hydrogen puede adherirse mejor al tono, el formato y las reglas específicas, mantener los objetivos de las tareas en múltiples rondas de conversaciones y reducir el número de revisiones repetidas.
Al procesar datos complejos, puede extraer información de los archivos cargados, organizar tablas y contenido visual, y completar tareas junto con Gmail, Google Drive y aplicaciones conectadas como Airtable y Dropbox.
También se han mejorado las capacidades de llamada de herramientas de Hydrogen. Google dijo que el modelo puede seleccionar con mayor precisión las herramientas que deben usarse y puede ajustar las operaciones posteriores incluso si la llamada a la herramienta falla o la búsqueda no arroja resultados.
En una demostración oficial, Hydrogen utilizó Google Antigravity para generar diapositivas de varias páginas directamente en Google Slides basándose en un vídeo de una conferencia de YouTube y una plantilla de diseño. Posteriormente, también verificó de forma independiente la presentación y solucionó problemas tipográficos, como la superposición de texto.
Hay otro cambio que vale la pena destacar: esta vez, Google lanzó una nueva función Orchestrator para Google Antigravity.
Antigravity anteriormente admitía que varios agentes trabajaran juntos usando diferentes modelos. El Orchestrator recién lanzado puede cambiar automáticamente entre Carbono e Hidrógeno según el progreso de ejecución de la misma tarea.
Según el flujo de trabajo proporcionado por Google, Carbon primero puede analizar la tarea, formular un plan y luego entregárselo a Hydrogen para que modifique el código, actualice las dependencias y ejecute pruebas. Si se encuentran nuevas dificultades durante la ejecución, la tarea se puede devolver a Carbon para su análisis y ajuste.
Todo el proceso no requiere que los usuarios cambien de modelo manualmente.
Google dijo que en pruebas internas, Orchestrator logró una tasa de éxito de tareas cercana a la del uso de Carbon solo, al tiempo que redujo el consumo de crédito en un promedio del 24 % y aumentó la velocidad de finalización de tareas en un 19 %.
Esta función está disponible actualmente para los usuarios de Google AI Ultra y admitirá más modelos y suscripciones en el futuro.
En términos de precio, la API de Hydrogen cobra 1,5 dólares por millón de tokens de entrada y 7,50 dólares por millón de tokens de salida, lo que es inferior a los precios preferenciales actuales de Gemini 4 Argon de 2 dólares por millón de entrada y 10 dólares por millón de producción.
En comparación con la generación anterior de Flash, el precio del nuevo modelo ha aumentado. Los precios actuales de entrada y salida de Gemini 3.8 Flash son de 0,75 dólares estadounidenses y 3,75 dólares estadounidenses respectivamente, que es sólo la mitad de los de Hydrogen.
Sin embargo, el precio preferencial para la versión anterior de Flash finalizará el 31 de diciembre y se ajustará al mismo nivel que Hydrogen a partir del 1 de enero del próximo año.
Internauta: ¿Qué pasa con Argon?
Después de que se lanzó el hidrógeno, la gente comenzó a probarlo inmediatamente.
El internauta @SPAC89 mostró su proyecto Three.js realizado con Hydrogen Extra. Dijo que todo el proyecto tomó menos de dos horas, de las cuales casi el 80% se dedicó a renderizar, consumiendo solo el 5% de la cuota semanal de la suscripción a Google AI Pro.
Está bastante satisfecho con el nuevo modelo, e incluso dijo que esta es la primera vez que siente que la suscripción Pro de $20 casi no tiene límite.
El usuario @StatsWire realizó una prueba con cuatro modelos Gemini: les permitió usar Three.js para crear un juego de Mario en 3D que realmente se pueda jugar sin llamar a ningún modelo o textura 3D externo.
Algunos internautas en el área de comentarios expresaron la esperanza de que el autor también pudiera anunciar el tiempo y el costo necesarios para que cada modelo genere el juego. El autor afirmó que estos datos se complementarán en la próxima prueba.
La búsqueda en Google de noticias sobre el acceso al hidrógeno también ha generado mucha discusión.
Algunos internautas pensaron en un escenario muy interesante: "Desarrolladores en 2026: la IA escribió un error. Ahora arrojas el mensaje de error en la búsqueda de Google y sigue siendo la misma IA la que explica el error".
Sin embargo, algunos internautas no son optimistas sobre el negocio de búsqueda de Google.
Estas quejas no están dirigidas a Hydrogen, sino más bien a la insatisfacción con los productos existentes de Google.
Según la publicación oficial de Google DeepMind, el rendimiento del hidrógeno también plantea otra pregunta: Entonces, ¿para qué sirve el argón ahora?
Después de todo, el hidrógeno es más barato y más rápido, y en algunas revisiones superó al argón, que tiene un posicionamiento más alto.
Algunas personas también cuestionan el aumento de la velocidad: ¿para qué sirve el aumento de la velocidad de la luz?
Un internauta señaló que un aumento de velocidad de 2,5 veces es realmente bueno, pero si la respuesta es incorrecta, el costo de volver a ejecutar la tarea puede ser mayor que una respuesta lenta pero correcta.
Otro internauta bromeó:
La IA ahora puede escribir código tan rápido que puede terminarlo antes de terminar el café, pero verificar el código puede requerir beber toda la taza restante.
El número uno en la lista de clasificación de modelos siempre llama la atención y todos están felices de discutir quién ha superado a quién. Pero cuando se trata de utilizar la IA todos los días, la gente suele tener otro conjunto de criterios de evaluación.
El comentario del internauta @mattyapro refleja los sentimientos de muchas personas:
“Para mí, los modelos que uso todos los días son más importantes que los modelos que encabezan las tablas de clasificación”.
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Es fantástico que el trabajo diario esté recibiendo atención.
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