Google Wprowadza Gemini 3 Deep Think dla Złożonych Rozwiązań Naukowych i Inżynieryjnych

Dnia 12 lutego 2026 roku Google uruchomiło udostępnianie Gemini 3 Deep Think, znaczącej aktualizacji swojego wyspecjalizowanego trybu rozumowania. Nowa iteracja została zaprojektowana do rozwiązywania najbardziej złożonych problemów w nauce, badaniach i inżynierii, łącząc dogłębną wiedzę naukową z praktyczną użytecznością inżynierską. Wprowadzenie to sygnalizuje strategiczne przejście w kierunku wyspecjalizowanych silników rozumowania, odchodząc od modeli językowych ogólnego przeznaczenia, co ma kluczowe znaczenie dla zastosowań przemysłowych i korporacyjnych.

W ramach rozwoju, Google ściśle współpracowało z naukowcami i badaczami, aby Deep Think mógł podejmować się trudnych problemów badawczych, często charakteryzujących się brakiem jasnych wytycznych, niejednoznacznymi odpowiedziami lub niekompletnymi, zaszumionymi danymi. Model ten ustanowił nowe standardy w wielu dziedzinach, osiągając wyniki na czołowych, rygorystycznych testach sztucznej inteligencji. W teście Humanity's Exam, bez użycia narzędzi, model osiągnął wynik 48.4%, co stanowi nowy stan wiedzy w tej mierze. Ponadto, Deep Think uzyskał 84.6% w teście ARC-AGI-2, co zostało zweryfikowane przez Fundację ARC Prize.

Osiągnięcia matematyczne i algorytmiczne modelu obejmują imponujący wynik Elo na platformie Codeforces wynoszący 3455 oraz uzyskanie wyników na poziomie złotego medalu w Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej w 2025 roku. W kontekście nauk ścisłych, Gemini 3 Deep Think wykazał biegłość w fizyce teoretycznej, osiągając 50.5% w teście CMT-Benchmark. Model ten zdobył również złote medale w pisemnych częściach Międzynarodowej Olimpiady Fizycznej i Chemicznej w 2025 roku. W zakresie wiedzy naukowej na poziomie doktoranckim, model uzyskał 93.8% w benchmarku GPQA Diamond, przewyższając wynik Gemini 3 Pro wynoszący 91.9%, co pozycjonuje go jako kluczowe narzędzie dla badaczy wymagających najwyższej precyzji analitycznej.

Kluczową cechą tej aktualizacji jest przejście od teorii do praktyki, co stawia Google w bezpośredniej konkurencji z najnowszymi modelami od OpenAI i Anthropic, takimi jak GPT-5.3 Codex i Claude Opus 4.6. Praktyczne zastosowania obejmują interpretację złożonych, nieuporządkowanych danych oraz, co istotne dla inżynierii, możliwość przekształcenia prostego szkicu w plik gotowy do druku 3D. Badacze z Wang Lab na Uniwersytecie Duke'a wykorzystali Deep Think do optymalizacji metod wzrostu kryształów dla półprzewodników, uzyskując recepturę na cienkie warstwy przekraczające 100 mikrometrów. Matematyczka Lisa Carbone z Uniwersytetu Rutgersa z powodzeniem zastosowała model do zidentyfikowania subtelnej wady logicznej w wysoce technicznym artykule matematycznym, która wcześniej umknęła recenzji naukowej.

Dostępność tej zaawansowanej zdolności rozumowania jest strategicznym ruchem Google, oferującym model subskrybentom Google AI Ultra w aplikacji Gemini oraz, po raz pierwszy, poprzez interfejs API dla wybranych użytkowników zewnętrznych, inżynierów i przedsiębiorstw. Ten krok podkreśla architektoniczną zmianę w branży AI, gdzie specjalistyczne silniki rozumowania stają się infrastrukturą korporacyjną. Firmy, które opóźnią integrację, mogą napotkać luki kompetencyjne i nieefektywność przepływów pracy do trzeciego kwartału 2026 roku, ponieważ specjalistyczne rozumowanie stanowi obecnie pole bitwy o dominację w segmencie przedsiębiorstw.