Google DeepMind ha anunciado nuevas versiones de sus modelos Gemini 2.5 Flash y Gemini 2.5 Flash-Lite, disponibles ya en Google AI Studio y Vertex AI. Estas actualizaciones se enfocan en mejorar la calidad de las respuestas, aumentar la eficiencia y reducir costes para desarrolladores y empresas que integran inteligencia artificial en sus aplicaciones.
Gemini camina hacia la eficiencia
Según informa Google, una de las novedades más destacadas es la reducción en el uso de tokens de salida, lo que disminuye tanto la latencia como los costes de operación. En concreto, la versión Flash-Lite logra un recorte del 50% en consumo de tokens, mientras que la versión Flash reduce un 24%. Además, ambos modelos muestran mejoras en la velocidad de respuesta frente a las versiones estables actuales.
La actualización del modelo Flash-Lite introduce tres cambios clave: mayor precisión al seguir instrucciones complejas, respuestas más concisas para reducir costes y tiempos de espera, y capacidades reforzadas en tareas multimodales como transcripción de audio, comprensión de imágenes y traducción automática.
Los avances que ha logrado introducir Google
En el caso de Gemini 2.5 Flash, las mejoras se centran en dos áreas. Por un lado, el modelo ahora gestiona mejor el uso de herramientas externas, lo que incrementa su rendimiento en aplicaciones con varios pasos y sus capacidades agénticas. Según los datos publicados, obtuvo un aumento del 5% en la prueba de referencia SWE-Bench Verified. Por otro lado, logra mantener mayor calidad de salida usando menos recursos, lo que se traduce en menor coste operativo.
Google DeepMind también ha introducido un nuevo alias denominado -latest para cada familia de modelos. Con este sistema, los desarrolladores podrán acceder siempre a la versión más reciente sin necesidad de actualizar manualmente los identificadores en sus proyectos. No obstante, la compañía recomienda seguir utilizando las versiones estables, es decir, gemini-2.5-flash y gemini-2.5-flash-lite, para aplicaciones que requieran la máxima precisión en las respuestas.
