"La corvina golfina, Cynoscion othonopterus, es un pez scianido endémico de la reserva de la biosfera del Alto Golfo de California y Delta del Río Colorado. Es un recurso pesquero de alto valor económico para la región. Para el manejo sostenible de este recurso, es necesario conocer su patrón de crecimiento individual. Los estudios previos sobre el crecimiento de C. othonopterus sólo han utilizado el modelo de crecimiento de von Bertalanfy (MCVB) sin probar modelos alternativos. En este estudio, el objetivo principal fue analizar el crecimiento individual de la corvina golfina mediante un enfoque de inferencia multimodelo (IM) en vez de simplemente aplicar el MCVB. Se pusieron a prueba cinco modelos—MCVB, logístico, Gompertz, Schnute y Schnute–Richards. Los parámetros de cada modelo y sus respectivos intervalos de confianza (IC) fueron calculados usando el método de máxima verosimilitud. La IM fue usada para determinar la longitud asintótica (L∞) promedio. Se seleccionó el mejor modelo usando el criterio de información de Akaike, y el modelo de crecimiento Schnute–Richards fue el que mejor describió el crecimiento individual de la corvina golfina. El valor promedio de L∞, obtenida con la IM, fue de 735.0 mm (95% IC: 730.4–739.5 mm). Se concluye que crecimiento de C. othonopterus exhibe un patrón de crecimiento bifásico que es mejor descrito por un modelo con mayor cantidad de parámetros, como el de Schnute–Richards.""The Gulf corvina, Cynoscion othonopterus, is an endemic sciaenid of the Upper Gulf of California and Colorado River Delta biosphere reserve. It is a high-value fishery resource in this region. To sustainably manage this resource, it is necessary to address its individual growth pattern. Previous studies on C. othonopterus growth have fitted the von Bertalanffy growth model (VBGM) without examining alternative models. In this study, the main objective was to analyze the individual growth of the Gulf corvina via a multi-model inference (MMI) approach rather than simply applying the VBGM. Five growth models—VBGM, logistic, Gompertz, Schnute, and Schnute–Richards—were tested. The parameters of each model and their confidence intervals (CI) were computed using the maximumlikelihood method. The MMI was used to average the asymptotic length (L∞). The best-fitting model was selected using the Akaike information criterion, and the Schnute–Richards growth model best described the growth of the Gulf corvina. The L∞ values obtained via MMI averaged 735.0 mm (95% CI: 730.4–739.5 mm). The conclusion is that the growth of C. othonopterus exhibits a biphasic pattern that is better described by a higher-parameter model such as the Schnute–Richards model."