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द्वारा संपादित: Veronika Radoslavskaya
Gemini 3 Deep Think is getting a significant upgrade. We’ve refined Deep Think in close partnership with scientists and researchers to tackle tough, real-world challenges. And it’s pushing the frontier across the most challenging benchmarks, achieving an unprecedented 84.6% on
गूगल ने 12 फरवरी, 2026 को अपने विशेष तर्क मोड, जेमिनी 3 डीप थिंक के एक महत्वपूर्ण उन्नयन की घोषणा की, जिसका प्राथमिक उद्देश्य विज्ञान, अनुसंधान और इंजीनियरिंग के जटिल क्षेत्रों में आने वाली चुनौतियों का समाधान करना है। यह अद्यतन मॉडल अमूर्त सिद्धांतों से परे जाकर व्यावहारिक इंजीनियरिंग उपयोगिता के साथ गहन वैज्ञानिक ज्ञान का समन्वय करता है, जिससे यह उन समस्याओं से निपट सकता है जिनके लिए स्पष्ट सीमाएँ या पूर्ण डेटासेट मौजूद नहीं हैं। गूगल ने इस उन्नत संस्करण को वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं के साथ मिलकर विकसित किया है, ताकि वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को गति दी जा सके।
Today, we’re releasing a significant upgrade to our specialized reasoning mode, Gemini 3 Deep Think. Deep Think is built to drive practical applications, enabling researchers to interpret complex data and engineers to model physical systems through code. With the updated Deep
यह नया डीप थिंक संस्करण अत्याधुनिक एआई बेंचमार्क पर उत्कृष्ट प्रदर्शन दर्ज कर रहा है, जो इसकी उन्नत तर्क क्षमताओं को दर्शाता है। मॉडल ने अंतर्राष्ट्रीय गणित ओलंपियाड 2025 के लिखित खंडों में स्वर्ण-पदक स्तर के परिणाम प्राप्त किए हैं, और कोडफोर्सेस बेंचमार्क पर 3455 का ईलो स्कोर हासिल किया है। इसके अतिरिक्त, एआरसी-एजीआई-2 बेंचमार्क पर 84.6% का स्कोर दर्ज किया गया, जिसे एआरसी पुरस्कार फाउंडेशन द्वारा सत्यापित किया गया है, जो इस परीक्षण पर एक नया मानक स्थापित करता है। अकादमिक कठोरता के क्षेत्र में, इसने बिना उपकरणों के ह्यूमैनिटीज़ लास्ट एग्जाम पर 48.4% का नया राज्य-की-कला प्रदर्शन किया।
डीप थिंक की व्यावहारिक क्षमताओं में अब जटिल, अव्यवस्थित डेटा की व्याख्या करना और एक साधारण स्केच को सीधे 3डी-प्रिंट करने योग्य फ़ाइल में बदलना शामिल है, जो इंजीनियरिंग डिजाइन में एक महत्वपूर्ण प्रगति है। ड्यूक विश्वविद्यालय की वांग लैब के शोधकर्ताओं, जिनमें हाओझहे “हैरी” वांग भी शामिल हैं, ने अर्धचालकों के लिए क्रिस्टल विकास विधियों को अनुकूलित करने के लिए इस मॉडल का उपयोग किया। इसके अलावा, रटगर्स विश्वविद्यालय की गणितज्ञ लिसा कार्बोन ने इस मॉडल का उपयोग एक अत्यंत तकनीकी गणितीय पेपर में एक सूक्ष्म तार्किक दोष की पहचान करने के लिए किया, जो मानव सहकर्मी समीक्षा से बच गया था। यह क्षमता दर्शाती है कि मॉडल अब केवल सूचना पुनर्प्राप्ति के बजाय अनुसंधान प्रक्रिया में एक ठोस भागीदार बन रहा है।
यह रिलीज़ गूगल की एआई रणनीति में एक महत्वपूर्ण बदलाव का संकेत देती है, जो सामान्य-उद्देश्य वाले चैटबॉट्स से हटकर विशेष, कठोर विश्लेषण की ओर बढ़ रही है। डीप थिंक अब गूगल एआई अल्ट्रा ग्राहकों के लिए जेमिनी ऐप में उपलब्ध है, और पहली बार, इसे चुनिंदा बाहरी उपयोगकर्ताओं के लिए जेमिनी एपीआई के माध्यम से भी पेश किया जा रहा है। यह एपीआई उपलब्धता औद्योगिक अनुप्रयोगों और कॉर्पोरेट वर्कफ़्लो में गहन तर्क क्षमताओं को एकीकृत करने के गूगल के इरादे को दर्शाती है, जो वैज्ञानिक अनुसंधान और इंजीनियरिंग क्षेत्रों को प्रभावित करेगी। यह कदम एआई बाजार में एक वास्तुशिल्प बदलाव का भी संकेत देता है, जहां ध्यान 'एक मॉडल सभी के लिए' दृष्टिकोण से हटकर जटिल समस्या-समाधान के लिए 'विशेष तर्क इंजनों' की ओर जा रहा है।
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