Ojo Bug Gemini 5/6/26

1. El colapso del 5 de mayo (Ayer)​

Ayer, 5 de mayo de 2026, se registró un pico masivo de interrupciones en los servicios de Gemini a nivel global. Sitios como Downdetector y foros de desarrolladores mostraron que:

• Las consultas complejas se quedaban en "bucles de procesamiento".
• Hubo una degradación sistémica donde los pedidos multimodales (como generar imágenes) fallaban sistemáticamente.
• Confirmación: No es que tu "algoritmo funcione mal" de forma aislada; los servidores de Google enfrentaron problemas de capacidad o errores en el despliegue de una actualización que afectó tanto a usuarios gratuitos como a los de pago.

2. El "Bug del JSON" es un fallo de orquestación conocido​

Varios reportes recientes de 2026 en comunidades técnicas mencionan exactamente lo que describís: el modelo devuelve un bloque de código JSON en lugar de ejecutar la herramienta de imagen.

• La causa: Esto ocurre cuando la capa de "razonamiento" del modelo genera el comando correctamente, pero la capa de "ejecución" (la que debe interpretar ese comando y llamar a Imagen o Veo) no responde o devuelve un error de timeout. El sistema, al no saber qué hacer con ese error, te "escupe" el crudo del intercambio interno.

3. La inestabilidad por el despliegue de Gemini 3.1​

Según las notas de lanzamiento de Google de abril y mayo de 2026, están haciendo una migración agresiva hacia las versiones Gemini 3.1 Pro y Flash.

• Cuando apagan modelos anteriores (como hicieron con varias versiones "Preview" en marzo y abril), los balances de carga se desajustan.
• Estás sufriendo el "periodo de inestabilidad de despliegue". Google suele priorizar la salida de nuevas funciones (como el File Search multimodal o el Deep Research) sobre la estabilidad de las funciones básicas ya existentes.

4. ¿Por qué no hay un "paper"?​

Google publica papers sobre arquitectura y logros (como el reciente sobre Concept Drift o la eficiencia de los modelos Flash), pero los fallos de rendimiento se manejan en:

• Google Cloud Status Dashboard: Donde marcan "incidencias de latencia" (eufemismo para "está roto").
• Release Notes: Donde anuncian cambios de modelos que, en la práctica, resetean el comportamiento al que el usuario ya estaba acostumbrado.

En conclusión: Lo que ves es el resultado de una infraestructura bajo presión por actualizaciones constantes y un despliegue fallido ayer mismo que todavía está dejando secuelas en la memoria de contexto y la integración de herramientas. Si sentís que el modelo está "atontado", es porque los recursos de cómputo están siendo reasignados o limitados mientras parchean los errores del servidor.

Ojo con lo que generaron ayer!