Google Gemini 3 Deep Think Güncellemesi Bilimsel ve Mühendislik Çözümlerinde Yeni Bir Seviyeye Ulaşıyor

Google, 12 Şubat 2026 tarihinde, karmaşık bilimsel, araştırma ve mühendislik zorluklarını çözmeye odaklanan özel muhakeme modu Gemini 3 Deep Think'in önemli bir güncellemesini kullanıma sundu. Bu yeni sürüm, derin bilimsel bilgiyi pratik mühendislik çıktısıyla birleştirerek soyut teorinin ötesine geçme ve gerçek dünya uygulamalarını yönlendirme misyonunu taşıyor. Güncelleme, Gemini uygulaması üzerinden Google AI Ultra abonelerine erişilebilir durumdadır ve ilk kez, seçilmiş araştırmacılar ile mühendislik kuruluşları için Gemini API aracılığıyla da erken erişime açılmıştır.

Bu gelişme, yapay zeka pazarında mimari bir dönüşüme işaret ediyor; artık genel amaçlı modeller yerine, karmaşık problem çözümü için özel muhakeme motorlarına doğru bir eğilim gözlemleniyor. Geliştiriciler, bu yeni Deep Think modunu, fiziksel sistemleri kod aracılığıyla modelleme, dağınık verileri yorumlama ve bir taslağı doğrudan 3D yazdırılabilir bir dosyaya dönüştürme gibi alanlarda kullanmaya başladı. Deep Think'in performansı, çeşitli öncü yapay zeka kıyaslama testlerinde üstün sonuçlarla belgelendi.

Model, Uluslararası Matematik Olimpiyatı 2025'in yazılı bölümlerinde altın madalya düzeyinde sonuçlar elde ederken, Codeforces kıyaslamasında 3455 Elo puanına ulaştı. Ayrıca, ARC-AGI-2 kıyaslamasında %84,6'lık bir skorla yeni bir en iyi performansa imza atarak ARC Prize Foundation tarafından doğrulandı. Akademik muhakeme alanında, Deep Think, araçsız olarak İnsanlığın Son Sınavı'nda %48,4'lük bir skor kaydetti ve bu, önceki modellerin performansını önemli ölçüde geride bıraktı.

Rutgers Üniversitesi'nden matematikçi Lisa Carbone, bu modelin, daha önce insan hakem incelemesinden kaçan son derece teknik bir matematik makalesindeki ince bir mantıksal kusuru başarıyla tespit ettiğini belirtti. Uygulamalı mühendislik alanında, Duke Üniversitesi'nden Haozhe “Harry” Wang'ın öncülük ettiği Wang Laboratuvarı, Deep Think'i yarı iletken malzemeler için kristal büyüme yöntemlerini optimize etmek amacıyla kullandı. Laboratuvar, silikonun ötesine geçme potansiyeli olan iki boyutlu malzemeler üzerine çalışırken, Deep Think, önceki yöntemlerin zorlandığı hassas hedeflere ulaşarak 100 μm'den büyük ince filmler yetiştirmek için bir reçete tasarladı.

Modelin teorik fizikteki yetkinliği de dikkat çekicidir; teorik fizikteki CMT-Benchmark'ta %50,5'lik bir skor elde etti. Google DeepMind, bu yükseltmenin, yapay zeka olgunluğunun somut etki aşamasına geçtiğini ve Deep Think'in bilim insanları için bir 'kuvvet çarpanı' olarak konumlandığını belirtiyor. Bu durum, muhakeme modellerinin entegrasyonunu erteleyen kurumlar için kritik bir kurumsal benimseme penceresini işaret etmektedir.