«Пік популярності Gemini» знову охоплює весь світ! Google(GOOGL.US)Deep Think «жорстке оновлення» спрямоване безпосередньо на великі науково-дослідні проекти

Американський технологічний гігант Google (GOOGL.US) значно оновив свою популярну глобальну модель штучного інтелекту Gemini 3 AI з режимом Deep Think (глибоке мислення) у сферах науки, програмування, досліджень та інженерії. Це останнє оновлення зосереджене на вирішенні складних сучасних наукових та інженерних задач і може спричинити нову хвилю глобального буму навколо “Gemini AI”. У офіційній заяві Google повідомила, що новий режим Deep Think вже доступний для підписників Google AI Ultra у складі серії AI додатків Gemini 3. Компанія додала, що це перший випадок, коли функція Deep Think стала доступною через Gemini API для окремих дослідників, інженерів та великих корпорацій.

За словами Google, оновлена модель Gemini 3 AI з режимом Deep Think дозволяє підписникам перетворювати ескізи у реальні об’єкти, придатні для 3D-друку. Deep Think має потужні можливості аналізу креслень, моделювання складних форм і створення файлів для 3D-друку та виготовлення фізичних виробів.

У блозі компанії у четвер зазначено: «Крім передових характеристик, Deep Think спрямований на практичне застосування — щоб дослідники могли глибоко аналізувати складні дані, а інженери — моделювати складні фізичні системи за допомогою коду та програмування. Найголовніше, ми прагнемо зробити Deep Think доступним там, де він найбільше потрібен — починаючи з інтерфейсів, таких як Gemini API». — йдеться у повідомленні Google.

Google фактично просунув Gemini 3 Deep Think від “абстрактного високорівневого логічного мислення” до “професійного інтелектуального рушія, здатного застосовуватися у реальних наукових та інженерних процесах”: підкреслюючи допомогу дослідникам та інженерам швидше наближатися до підтверджуваних висновків і практичних рішень у ситуаціях з нечіткими межами, неповними даними та складними цільовими функціями.

Найбільш очевидний сигнал про цю оновлену модель — результати серії високотехнологічних тестів: досягнення 48.4% у Humanity’s Last Exam (без використання інструментів), 84.6% у ARC-AGI-2, підтверджених фондом ARC Prize, і 3455 Elo у змаганнях на Codeforces. Ці результати одночасно свідчать про підвищення трьох ключових навичок: академічного логічного мислення, абстрактної індукції та інженерних алгоритмів.

Ще важливіше, що сильні сторони Deep Think вже не обмежуються математикою та програмуванням: Google повідомила, що вона досягла “золотого рівня” на письмових частинах Міжнародної фізичної олімпіади 2025 року та Міжнародної хімічної олімпіади, а також показала високий рівень у теоретичній фізиці, отримавши 50.5% у CMT-Benchmark. Це означає, що модель починає володіти міждисциплінарними навичками, необхідними для вирішення комплексних наукових задач, поєднуючи “фізичну інтуїцію + хімічну структуровану індукцію + математичне формалізоване вираження + програмне рішення”, а не лише зосереджуватися на окремих типах задач.

Раніше у листопаді 2025 року Gemini 3 Deep Think був офіційно запущений як частина пакету додатків Gemini 3 AI.

“Результат ‘останнього випробування людства’ оновлює межі можливого”

За інформацією, оновлена Deep Think демонструє кращі результати у кількох академічних тестах. Вона встановила новий рекорд у Humanity’s Last Exam (48.4%, без інструментів), тесті, що визначає межі можливостей сучасних моделей. Результати Deep Think у цьому тесті значно перевищують усі раніше оприлюднені показники великих AI-моделей і були описані офіційно як “новий стандарт” у галузі. Це означає, що вона перевершила попередні версії моделей і конкурентів у цьому складному тесті, що є визнанням її лідерства у цій галузі.

Google зазначила, що модель досягла 84.6% у ARC-AGI-2 (базовий тест на логіку), підтверджених фондом ARC Prize, і отримала 3455 Elo у платформі Codeforces (змагання з програмування). Компанія додала, що минулого року ця модель здобула “золотий рівень” на Міжнародних математичних і програмувальних змаганнях.

Крім високорівневих математичних і програмувальних тестів, Gemini 3 AI з режимом Deep Think тепер демонструє високі результати у галузях хімії та фізики.

Компанія підкреслює, що оновлена модель показала “золотий рівень” у письмових частинах Міжнародної фізичної олімпіади та хімічної олімпіади 2025 року. Вона також демонструє вражаючу майстерність у теоретичній фізиці, отримавши 50.5% у CMT-Benchmark.

Google конкуренцію її AI-продуктам складають OpenAI (ChatGPT) та Anthropic (Claude).

Оновлений Deep Think став новим драйвером “нової хвилі Gemini” у світі штучного інтелекту.

Це оновлення — не просто реклама “посиленої моделі”, а чітке продуктове втілення “високорівневого логічного мислення” з фокусом не лише на відповіді або програмуванні, а й на масштабних наукових і інженерних задачах. Google визначила його як “спеціалізований інтелектуальний рушій для наукових, дослідницьких та інженерних викликів”, підкреслюючи його високі результати у Humanity’s Last Exam (48.4%, без інструментів) і ARC-AGI-2 (84.6%), що створює природний інтерес і залучення розробників та організацій.

З технічної точки зору, головна особливість Deep Think — не у “збереженні більшої кількості знань”, а у структурованому процесі логічних висновків і масштабованих можливостях логічного мислення: вона використовує ітеративне логічне мислення, паралельно досліджуючи кілька гіпотезних просторів, і у “циклі генерація — перевірка — корекція”, що дозволяє системі швидко сходитися до підтверджених висновків. Google DeepMind майже одночасно представила дослідницького агента, що працює на базі Deep Think (з внутрішнім кодовим ім’ям Aletheia), який використовує природну мову для виявлення логічних помилок, викликаючи переписування або перезапуск процесу. Така “сильна перевірка та зворотній зв’язок” механізм є ключовим для перетворення AI-моделей із здатності “говорити” у здатність “проводити дослідження та інженерні роботи”.

Цього разу оновлення AI-моделі від Google не лише доступне для користувачів через серію додатків Gemini у складі Google AI Ultra, а й вперше через Gemini API для дослідників, інженерів і компаній (з можливим інтегруванням з Vertex AI), що полегшує її впровадження у корпоративні дослідницькі ланцюги (аналітика даних, моделювання, автоматизація експериментів і проектування фізичних систем). В поєднанні з демонстраційними можливостями, такими як “ескіз до 3D-друку”, ця модель має потенціал стати каталізатором нової хвилі поширення та застосування.