Google hat ein umfassendes Update für Gemini 3 Deep Think veröffentlicht. Das spezialisierte Reasoning-Modell wurde in enger Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern und Forschern weiterentwickelt, um komplexe Herausforderungen in Wissenschaft, Forschung und Technik zu lösen.
Verbesserte Reasoning-Fähigkeiten
Google hat im vergangenen Jahr bereits gezeigt, dass spezialisierte Versionen von Deep Think Goldmedaillen-Niveau bei Mathematik- und Programmierweltmeisterschaften erreichen können. Mit dem aktuellen Update geht das Unternehmen noch einen Schritt weiter: Spezialisierte Agenten sollen nun mathematische Forschung auf entsprechendem Niveau betreiben können.
Die neuen Benchmark-Ergebnisse sind beeindruckend:
- Humanity’s Last Exam: 48,4 Prozent ohne Hilfsmittel – ein neuer Höchstwert
- ARC-AGI-2: 84,6 Prozent, verifiziert durch die ARC Prize Foundation
- Codeforces: Elo-Rating von 3455 bei Programmier-Challenges
- IMO 2025: Goldmedaillen-Niveau bei der Internationalen Mathematik-Olympiade
Praxiseinsatz in der Forschung
Erste Tester nutzen Deep Think bereits für anspruchsvolle Aufgaben. Lisa Carbone, Mathematikerin an der Rutgers University, setzte das Modell ein, um eine hochtechnische Mathematik-Arbeit zu prüfen – Deep Think fand dabei einen subtilen logischen Fehler, der zuvor menschlichen Gutachtern entgangen war.
An der Duke University verwendete das Wang Lab Deep Think zur Optimierung von Kristallwachstum bei der Halbleiterforschung. Das Modell entwarf erfolgreich ein Rezept für die Herstellung dünner Filme grösser als 100 μm – eine Präzision, die mit bisherigen Methoden schwer zu erreichen war.
Verfügbarkeit
Das aktualisierte Deep Think steht ab sofort für Abonnenten von Google AI Ultra in der Gemini-App zur Verfügung. Neu bietet Google auch erstmals Zugang über die Gemini API an – allerdings zunächst nur für ausgewählte Forscher, Ingenieure und Unternehmen, die sich für den Early Access registrieren können.
Mit diesem Update positioniert Google sein Reasoning-Modell klar als Werkzeug für die professionelle Forschung. Die Kombination aus theoretischem Wissen und praktischer Anwendbarkeit könnte Deep Think zu einem wertvollen Assistenten für Wissenschaftler und Ingenieure machen.
