Google Lança Gemini 3 Deep Think Focado em Aplicações Científicas e de Engenharia

Em 12 de fevereiro de 2026, a Google anunciou uma atualização significativa para o Gemini 3 Deep Think, seu modo de raciocínio especializado, marcando uma realinhamento estratégico para a aplicação rigorosa da inteligência artificial em domínios de alta complexidade. O objetivo desta nova iteração é focar na resolução de desafios práticos nas áreas de ciência, pesquisa e engenharia, especialmente em cenários onde os dados são incompletos ou as diretrizes para a solução são ambíguas.

O modelo aprimorado foi desenvolvido em colaboração direta com cientistas e pesquisadores, sendo posicionado como um colaborador digital fundamental para o avanço tecnológico. Em diversos testes de referência de IA de ponta, o Gemini 3 Deep Think demonstrou desempenho superior a modelos concorrentes, incluindo as versões de pré-visualização do Gemini 3 Pro, Anthropic e OpenAI. Entre os resultados notáveis, o modelo alcançou desempenho de nível de medalha de ouro nas seções escritas das Olimpíadas Internacionais de Matemática de 2025 e de Química de 2025.

No âmbito da codificação algorítmica, o modelo estabeleceu um novo Elo de 3455 no *benchmark* Codeforces, um avanço substancial em relação ao Elo de 2512 registrado pelo Gemini 3 Pro em sua pré-visualização. Em avaliação de raciocínio abstrato, o Deep Think obteve 84,6% no *benchmark* ARC-AGI-2, verificado pela ARC Prize Foundation, e alcançou 48,4% no Humanity's Last Exam (sem ferramentas), estabelecendo um novo estado da arte nessas métricas. A performance em física teórica também foi destacada, com o modelo registrando 50,5% no CMT-Benchmark.

A utilidade prática do Deep Think foi validada por instituições acadêmicas. A matemática Lisa Carbone, da Universidade Rutgers, utilizou o modelo para revisar um artigo técnico, no qual o Deep Think identificou uma falha lógica sutil que havia passado pela revisão humana por pares. Similarmente, o Wang Lab na Universidade Duke, associado ao pesquisador Haozhe “Harry” Wang, empregou o modelo para otimizar métodos de fabricação de crescimento de cristais para semicondutores, projetando uma receita capaz de cultivar filmes finos com mais de 100 micrômetros com precisão consistente.

As capacidades de engenharia do Gemini 3 Deep Think incluem a modelagem de sistemas físicos por meio de código e a conversão de um esboço em um arquivo pronto para impressão 3D, indicando um foco na aceleração do desenvolvimento prático em engenharia. A Google está expandindo a disponibilidade do modelo, que anteriormente era restrita a assinantes do Google AI Ultra no aplicativo Gemini, para usuários externos selecionados por meio de uma API. Esta medida sinaliza a intenção da empresa de integrar capacidades de raciocínio profundo em fluxos de trabalho industriais críticos, refletindo uma tendência arquitetônica no mercado de IA em direção a motores de raciocínio especializados para problemas complexos.