Google Оновлює Gemini 3 Deep Think для Наукових та Інженерних Завдань

Дванадцятого лютого 2026 року компанія Google анонсувала значне оновлення своєї спеціалізованої моделі міркування, Gemini 3 Deep Think, спрямоване на вирішення найскладніших завдань у сферах науки, досліджень та інженерії. Цей крок сигналізує про стратегічний зсув від загальнодоступних чат-ботів до вузькоспеціалізованого, суворого аналізу, що має на меті інтеграцію глибоких міркувань у промислові та корпоративні робочі процеси. Оновлена версія, розроблена у тісній співпраці з науковцями та дослідниками, тепер доступна для передплатників Google AI Ultra у застосунку Gemini, а також вперше надається обраним зовнішнім користувачам через Gemini API.

Ключова відмінність нової ітерації полягає у її здатності долати межі абстрактної теорії, щоб стимулювати практичне застосування, особливо у випадках, коли відсутні чіткі орієнтири або повні набори даних. Серед нових можливостей — моделювання фізичних систем за допомогою коду, інтерпретація складних, «забруднених» даних та перетворення ескізу на файл, придатний для 3D-друку, що демонструє здатність моделі до практичної інженерної утиліти. Ця модель позиціонується як інструмент для науковців, зміщуючи фокус на суттєвий вплив у STEM-галузях.

Продуктивність Gemini 3 Deep Think була підтверджена низкою суворих академічних тестів. Модель досягла результатів золотого рівня на Міжнародній математичній олімпіаді 2025 року та продемонструвала Ело 3455 на бенчмарку Codeforces, який складається із завдань змагального програмування. Крім того, вона встановила новий еталон (48.4%, без інструментів) на тесті Humanity's Last Exam, а також отримала підтверджені ARC Prize Foundation 84.6% на бенчмарку ARC-AGI-2. У галузі теоретичної фізики модель показала 50.5% на CMT-Benchmark. Модель також здобула золоті медалі на письмових частинах Міжнародних олімпіад з фізики та хімії 2025 року.

Практична валідація походить від академічних установ, що підтверджує її здатність до суттєвої участі у дослідницькому процесі. Наприклад, Ліза Карбоне, математик з Університету Ратгерса, яка спеціалізується на застосуваннях у фізиці високих енергій, використала Deep Think для перевірки високотехнічної математичної статті, де модель виявила тонкий логічний недолік, який раніше не був помічений під час людського рецензування. Водночас, дослідники з Лабораторії Ванга в Університеті Дьюка, зокрема Хаочже «Гаррі» Ван, який займається розробкою надтонких напівпровідникових матеріалів, застосували Deep Think для оптимізації методів вирощування кристалів. Лабораторія Ванга використала модель для розробки рецепта вирощування тонких плівок розміром понад 100 мкм, досягнувши цільових показників.

Розширення доступу через API свідчить про намір Google позиціонувати цей інструмент як критичну інфраструктуру для висококласних наукових та інженерних робочих процесів. Цей реліз є стратегічним оновленням арсеналу Google, що фокусується на здатності моделі бути «цифровим співавтором» для дослідників, які працюють з неповними даними та погано визначеними проблемами. Материнська компанія Google, Альфабет Інк., має ринкову капіталізацію близько 3.8 трильйона доларів станом на лютий 2026 року, підкреслюючи інвестиції компанії у передові технології, що підтримують зростаючий попит на обчислювальну потужність.