Google hat Gemini 3 Deep Think erneut erweitert – eine bedeutende Weiterentwicklung des spezialisierten Reasoning-Modells, das nun gezielt wissenschaftliche, forschungs- und ingenieurtechnische Herausforderungen meistern soll. In enger Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern und Forschern wurde das Modell optimiert, um mit komplexen, unklar strukturierten Problemen umzugehen, bei denen Daten unvollständig oder unstrukturiert sind. Die neue Version verbindet tiefes wissenschaftliches Wissen mit praktischer Anwendbarkeit und setzt neue Maßstäbe in der kognitiven Leistungsfähigkeit von KI. Ab sofort ist die aktualisierte Deep Think-Modus in der Gemini-App für Abonnenten von Google AI Ultra verfügbar. Zudem wird erstmals über die Gemini-API in einem Early-Access-Programm für ausgewählte Forscher, Ingenieure und Unternehmen angeboten. Dies eröffnet erstmals direkten Zugang zu Experten in der Praxis, die das Modell in realen Anwendungen testen und weiterentwickeln können. Bereits in der Testphase zeigten sich beeindruckende Ergebnisse: Die Mathematikerin Lisa Carbone von der Rutgers University nutzte Deep Think, um ein hochkomplexes mathematisches Papier aus der Teilchenphysik zu analysieren – das Modell entdeckte eine bislang unentdeckte logische Lücke, die selbst menschliche Gutachter übersehen hatten. Im Wang-Labor der Duke University half Deep Think bei der Optimierung der Herstellung komplexer Kristalle für neue Halbleitermaterialien. Es entwickelte einen exakten Prozess, um dünne Filme über 100 Mikrometer zu erzeugen – ein Ziel, das frühere Methoden nicht erreichen konnten. Auch Anupam Pathak, R&D-Leiter bei Google, nutzte das Modell, um physische Bauteile schneller und präziser zu entwerfen. Die Leistung des neuen Deep Think ist durch zahlreiche Benchmarks belegt: Auf dem „Humanity’s Last Exam“ erreichte es 48,4 % (ohne externe Werkzeuge), im ARC-AGI-2-Benchmark 84,6 % – ein Rekord, bestätigt durch die ARC Prize Foundation. Auf Codeforces, einem Wettbewerb für programmierende KI, erzielte es eine Elo-Zahl von 3455. Zudem erreichte es Goldmedaillen-Niveau bei der Internationalen Mathematik-Olympiade 2025 und zeigte herausragende Ergebnisse in den schriftlichen Prüfungen der Internationalen Physik- und Chemie-Olympiade. In der theoretischen Physik erzielte es 50,5 % auf dem CMT-Benchmark. Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung: Deep Think kann nun Skizzen in 3D-Druckdateien umwandeln, indem es Formen analysiert, geometrische Komplexität modelliert und eine druckfertige Datei generiert. Dies beschleunigt den Entwicklungsprozess in der Ingenieurwissenschaft erheblich. Die Einführung von Deep Think über die API markiert einen Meilenstein: KI wird nicht mehr nur als Werkzeug für allgemeine Fragen, sondern als kollaborativer Forschungs- und Entwicklungs-Partner in wissenschaftlichen und technischen Projekten gesehen. Industrieexperten sehen darin eine Revolution im wissenschaftlichen Arbeitsprozess. „Deep Think ist kein reiner Assistent, sondern ein echter Partner in der Forschung“, sagt ein Forscher der Max-Planck-Gesellschaft. „Es kann Hypothesen generieren, Fehler aufdecken und komplexe Systeme simulieren – das beschleunigt Innovationen um Jahre.“ Google DeepMind hat mit Gemini 3 Deep Think ein Modell geschaffen, das die Grenzen zwischen Theorie und Praxis verschwimmen lässt und die Zukunft der wissenschaftlichen Forschung und Ingenieurwissenschaften nachhaltig verändern könnte.