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Google abre Deep Review: dos revisiones gratis por semana para tus documentos

La herramienta de Google revisa argumentos, errores y referencias de documentos complejos. Está disponible en todo el mundo desde el 14 de octubre de 2026 y permite ampliar el uso pagando el consumo de la API de Gemini.

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Lo esencial

  • Incluye dos revisiones gratuitas por semana con Gemini 4 Argon y razonamiento medio.
  • Se puede subir un PDF o pegar texto; los resultados aparecen en el apartado de documentos de la cuenta.
  • Google conserva los archivos hasta un año; permite autorizar voluntariamente su uso para mejorar la herramienta.
  • 2 gratisRevisiones por semana
  • 3–20 $Coste con API, documento de 40 páginas
  • 1 añoConservación máxima de archivos
Una lupa examina un documento rodeado de marcas de revisión y conexiones entre sus apartados.
Ilustración generada con IA para Wardux.Ilustración generada con IA para Wardux.

Qué puedes usar gratis y cómo empezar

No hace falta contratar Google AI Pro para acceder a la cuota gratuita. El portal de Deep Review ofrece dos análisis semanales con Gemini 4 Argon en nivel medio. Es un servicio específico para revisar documentos; el acceso a Argon dentro del chat de Gemini depende de otra suscripción.

Para empezar:

  1. Abre el portal e inicia sesión con tu cuenta de Google.
  2. Selecciona Upload document para cargar un PDF o Paste text para pegar el contenido.
  3. Si interesa, añade indicaciones en Add custom context: por ejemplo, qué argumento quieres que examine.
  4. Envía el documento. El resultado aparecerá en Your documents.

Google orienta la herramienta a borradores científicos, propuestas técnicas, presentaciones y documentación jurídica o financiera. Puede señalar contradicciones, términos ambiguos y afirmaciones que necesitan respaldo. Google prepara para pronto la revisión de varios archivos a la vez, como documentos relacionados, hojas de cálculo y anexos.

Cuánto cuesta superar el límite

Para ampliar el uso puedes añadir una clave de la API de Gemini. Se cobran las llamadas a los modelos, sin una tarifa adicional por Deep Review.

La ayuda ofrece estas estimaciones para un documento de 40 páginas:

ConfiguraciónCoste aproximado por revisión
Gemini 3.8 Flash, razonamiento bajo3 dólares
Gemini 4 Argon, razonamiento extra alto20 dólares

El gasto real varía según el documento.

Qué ocurre con tus archivos

El portal explica que los documentos se guardan en servidores privados cifrados durante un máximo de un año, para poder consultarlos desde la interfaz. También puede realizar búsquedas web al preparar la revisión.

Los datos no se utilizan para entrenamiento sin permiso. Existe una opción voluntaria para autorizar al equipo investigador a emplearlos en la mejora de Deep Review.

Diagrama de Deep Review: división del documento, reparto del esfuerzo, revisión en paralelo y síntesis global
Proceso de revisión de Deep Review. Diagrama oficial de Google Research.Google Research

Cómo examina un documento largo

Deep Review procede de Paper Assistant Tool (PAT). El trabajo científico de Google describe un sistema que reparte la revisión entre agentes, en lugar de pedir a un único modelo que resuelva todo de una vez.

Primero divide el manuscrito por su contenido: teoría, metodología o experimentos. Después asigna más capacidad de razonamiento a las partes difíciles. Varios agentes examinan esos bloques con acceso al documento completo, para conservar las referencias cruzadas. Finalmente, otro agente reúne los informes, elimina duplicados y contrasta mediante búsquedas.

En una evaluación sobre 26 artículos con 29 errores matemáticos o de demostración del conjunto SPOT, PAT con Gemini 3.1 Pro detectó el 89,7 % de los errores, frente al 55,2 % de una llamada directa al mismo modelo. Según Google, la versión pública, con Gemini 4 Argon, rinde más que aquel sistema.

Qué aprendieron en las pruebas con investigadores

El piloto de ICML 2026 revisó aproximadamente 4.500 trabajos antes del plazo de entrega. Recogió 869 respuestas a una encuesta: el 92,1 % de esos participantes volvería a utilizarlo y el 73,3 % consideró los comentarios muy o bastante útiles.

La devolución llegaba a los autores y quedaba separada de la evaluación oficial del congreso. Entre quienes presentaban resultados experimentales, el 31 % dijo que los comentarios le habían llevado a ejecutar nuevos experimentos.

El estudio de PAT también recoge errores de lectura de PDF y objeciones falsas a demostraciones correctas.

Fuentes