TL;DR:
- Google DeepMind alista Gemini 3.8 Flash, con nombre interno "Skimaki", para lanzarlo el miércoles 2 de septiembre de 2026, según The Wall Street Journal.
- En comparaciones cara a cara dentro de Jetski, la herramienta de código que Google usa puertas adentro, sus ingenieros prefirieron el modelo nuevo sobre Claude Opus de Anthropic.
- Sería el tercer Flash en poco más de seis semanas, mientras la serie Pro, la gama grande, acumula meses de retraso y candidatos internos descartados.
Google DeepMind prepara para el miércoles 2 de septiembre de 2026 el lanzamiento de Gemini 3.8 Flash, un modelo enfocado en programación, el terreno donde sus versiones se han quedado detrás de OpenAI y Anthropic, según reportó The Wall Street Journal. Puertas adentro lo llaman "Skimaki". En pruebas cara a cara dentro de Jetski, la plataforma de desarrollo que la empresa usa internamente, sus propios ingenieros prefirieron el modelo nuevo sobre Claude Opus, de Anthropic. Esa preferencia todavía no tiene contraparte pública: al 1 de septiembre de 2026, la documentación para desarrolladores de Google seguía presentando a Gemini 3.7 Flash como su modelo más reciente. Si sale el miércoles, será el tercer Flash en poco más de seis semanas, mientras la serie Pro, la gama grande de la casa, acumula meses de retraso.
La prueba que Google presume no tiene número público
Jetski no es una plataforma abierta ni un ranking independiente: es el entorno de código que Google usa para su propio trabajo de ingeniería, y quienes eligieron al ganador fueron empleados de la casa. El Journal reporta una preferencia, no una puntuación.
Google, por su parte, no ha dicho nada. No hay ficha del modelo, ni precio, ni resultados de evaluación publicados. Con ese vacío, la atención de los inversionistas se movió hacia una pregunta concreta: si las mediciones públicas confirmarán las ganancias que la empresa dice ver en casa, apunta Investing.com en su resumen del reporte.
El terreno pesa. La programación con agentes es ya el uso empresarial dominante de la IA generativa, según la misma nota, y es el rubro donde Anthropic y OpenAI llevan ventaja sobre Gemini desde principios de año.
El modelo chico es el que Google sí puede modificar
El reporte también explica por qué la respuesta de Google llega desde su gama barata. Un Flash es más pequeño que un modelo de frontera y requiere mucha menos capacidad de cómputo para modificarse, así que varios equipos de investigación pueden trabajarlo al mismo tiempo y entrenar habilidades específicas por ensayo y error con aprendizaje por refuerzo.
Con la serie Pro pasó lo contrario. Alterar un modelo enorme consume tanto recurso que los candidatos internos terminaron descartados y los calendarios se corrieron meses, según el Journal. Así, la respuesta de Google a su rezago en programación llega desde la gama que vende como económica, mientras la de frontera sigue detenida.
También es la línea con la que compite por precio. Gemini 3.7 Flash está disponible con 1 millón de tokens de contexto, 64 mil de salida y una tarifa introductoria de 0.75 dólares por millón de tokens de entrada y 3.75 de salida hasta el 31 de diciembre de 2026, según la documentación de la propia empresa; a partir del 1 de enero de 2027 sube a 1.50 y 7.50. En esa misma competencia, OpenAI recortó hasta 33% el precio de GPT-5.6 Sol en agosto y dejó el contexto largo sin cambio, como contamos entonces.
Patricia Rodriguez
La tabla compara qué tan rápido se mueve esa gama y qué tanto ha publicado Google de cada versión.
| Modelo | Fecha de salida | Qué ha publicado Google sobre él |
|---|---|---|
| Gemini 3.6 Flash | 21 de julio de 2026 | Ficha, especificaciones y precio |
| Gemini 3.7 Flash | 13 de agosto de 2026 | Ficha, especificaciones y precio: 0.75 y 3.75 dólares por millón de tokens hasta el 31 de diciembre de 2026 |
| Gemini 3.8 Flash (“Skimaki”) | 2 de septiembre de 2026, según el WSJ | Nada al 1 de septiembre de 2026 |
A Gemini 4 le falta cerrar el postentrenamiento, y ahí Google acaba de fichar
En paralelo, el modelo insignia de la próxima generación avanza. Gemini 4 está terminando el postentrenamiento después de haber rendido bien en las evaluaciones de preentrenamiento, de acuerdo con el Journal. Es la fase que convierte un modelo crudo en un producto usable, y también donde Google acaba de reforzarse.
TechCrunch reportó el 27 de agosto de 2026, menos de una semana antes de este reporte, que Google fichó a Barret Zoph como vicepresidente de investigación. Zoph cofundó Thinking Machines Lab, pasó por OpenAI y vuelve a una empresa en la que ya había trabajado. Un vocero de Google declaró al Journal que esperan que aporte a Gemini su experiencia en aprendizaje por refuerzo y postentrenamiento.
El movimiento cae dentro de un relevo mayor. El reporte enmarca el lanzamiento en la salida de Demis Hassabis de la operación diaria de DeepMind y en el empuje de su sucesor, Koray Kavukcuoglu, que ya llevaba el desarrollo de modelos y presionó por un ritmo más rápido tras las salidas de investigadores de los meses previos.
Las acciones de Alphabet subieron 0.6% en la operación posterior al cierre del martes, según Investing.com. Si el modelo sale el miércoles, Google tendrá que publicar precio, ventana de contexto y resultados, y la preferencia de sus ingenieros pasará a ser una cifra que cualquier desarrollador puede intentar reproducir.
