{"id":160836,"date":"2026-02-13T11:12:14","date_gmt":"2026-02-13T09:12:18","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-predstavila-gemini-3-deep-think-moshhnyj-ii-dlya-nauki-kotoryj-vsyo-eshhyo-podgonyaet-zadachi-pod-otvet"},"modified":"2026-02-13T13:33:11","modified_gmt":"2026-02-13T11:33:11","slug":"google-predstavila-gemini-3-deep-think-moshhnyj-ii-dlya-nauki-kotoryj-vsyo-eshhyo-podgonyaet-zadachi-pod-otvet","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/google-predstavila-gemini-3-deep-think-moshhnyj-ii-dlya-nauki-kotoryj-vsyo-eshhyo-podgonyaet-zadachi-pod-otvet","title":{"rendered":"Google hat Gemini 3 Deep Think vorgestellt \u2014 eine leistungsstarke KI f\u00fcr die Wissenschaft, die weiterhin Aufgaben an Antworten anpasst.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Google hat ein umfangreiches Update ver\u00f6ffentlicht Gemini 3 Deep Think<\/a> \u2014 eine Plattform f\u00fcr \u00fcberlegendes k\u00fcnstliches Intelligenzdenken, die entwickelt wurde, um aktuelle Herausforderungen in Wissenschaft und Ingenieurwesen zu bew\u00e4ltigen.<\/p>\n

<\/center>\"Google<\/p>\n

Die Entwicklung der neuen Version von Google Gemini 3 Deep Think erfolgte in Zusammenarbeit mit Wissenschaftlern \u2013 der Dienst soll komplexe Forschungsprobleme l\u00f6sen, deren Aspekte m\u00f6glicherweise keine klaren Grenzen oder eine einzige richtige L\u00f6sung haben, und die begleitenden Daten unvollst\u00e4ndig oder unsystematisch sein k\u00f6nnen. Die aktualisierte Plattform Deep Think ist ein Versuch, \u00fcber abstrakte Theorien hinauszugehen und in den Bereich der praktischen Anwendung einzutreten. Der neue Modus ist direkt in der Gemini-App verf\u00fcgbar, kann jedoch nur von Abonnenten von Google AI Ultra genutzt werden; das Unternehmen wird auch erstmals den Zugang zum Dienst \u00fcber die Gemini-API erm\u00f6glichen \u2013 Ingenieure, Forscher und Unternehmen m\u00fcssen einen entsprechenden Antrag stellen.<\/p>\n

Im Test \u201aHumanity\u2019s Last Exam\u2018 erzielte die Google Gemini 3 Deep Think-Plattform 48,4 % ohne den Einsatz externer Tools; das Ergebnis im Benchmark ARC-AGI-2 betrug beispiellose 84,6 %. Im Programmierungstest Codeforces erreichte sie eine Elo-Bewertung von 3455; bei den Aufgaben der Internationalen Mathematik-Olympiade 2025 zeigte das System ein Niveau f\u00fcr die Goldmedaille, das gleiche Ergebnis erzielte es auch bei den Pr\u00fcfungen in Chemie und Physik. Im CMT-Benchmark bewies der Modus Google Gemini 3 Deep Think ein hohes Niveau in theoretischer Physik mit einem Ergebnis von 50,5 %.<\/p>\n

<\/center>\"Google<\/p>\n

Das Modell Gemini 3 Deep Think bildet die Grundlage f\u00fcr einen KI-Agenten, der im Labor von Google DeepMind den Namen erhielt. Aletheia<\/a>. Es beinhaltet ein Hypothesenpr\u00fcfungswerkzeug, das in nat\u00fcrlicher Sprache formuliert ist, um Schw\u00e4chen in den vorgeschlagenen L\u00f6sungen zu identifizieren; ein iterativer Prozess zur Generierung und Anpassung von L\u00f6sungen ist vorgesehen. Wichtig ist, dass der Agent seine Unf\u00e4higkeit, eine Antwort auf die Anfrage zu geben, anerkennen kann. Um mit komplexen Forschungsthemen zu arbeiten, greift er auf den Google-Suchdienst und Navigationswerkzeuge im Web zur\u00fcck \u2013 bei der Erstellung von Zusammenfassungen ver\u00f6ffentlichten Literatur gibt er keine nicht existierenden Links an und bem\u00fcht sich, Ungenauigkeiten bei Berechnungen zu vermeiden.<\/p>\n

Die tats\u00e4chlichen und erwarteten Leistungsniveaus von Aletheia wurden von Google-Entwicklern in f\u00fcnf Kategorien unterteilt. Im nahezu vollst\u00e4ndig autonomen Modus hat der KI-Agent Wege zur L\u00f6sung von drei offenen Aufgaben skizziert, die von dem Mathematiker P\u00e1l Erd\u0151s formuliert wurden \u2013 dieses Forschungsergebnis wurde als null gewertet, was \u201egeringf\u00fcgige Neuheit\u201c bedeutet. Im selben Modus schlug er eine L\u00f6sung f\u00fcr eine weitere Aufgabe aus demselben Set vor und erreichte damit das erste Niveau oder \u201eminimale Neuheit\u201c. Auf dem zweiten Niveau, das als \u201epublikationsf\u00e4hig\u201c gilt, zeigte Aletheia Ergebnisse im autonomen Modus, im Modus der Zusammenarbeit mit Menschen und im Modus des unterst\u00fctzenden Werkzeugs. Das dritte (\u201esignifikanter Durchbruch\u201c) und vierte Niveau (\u201ebeachtlicher Durchbruch\u201c) blieben dem KI-Agenten bisher verwehrt.<\/p>\n

Auf Anregung der Entwickler hat Aletheia 700 bislang ungel\u00f6ste mathematische Probleme von Erd\u0151s analysiert und 13 davon gemeistert. Dabei stellte sich jedoch heraus, dass f\u00fcr 9 Probleme bereits eine existierende L\u00f6sung gefunden wurde, sodass tats\u00e4chlich nur 4 Probleme als erstmals gel\u00f6st gelten k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus waren von den 212 L\u00f6sungen, die die KI generiert hat, lediglich 6,5 % \u201einhaltlich korrekt\u201c. Die \u00fcbrigen wiesen entweder fundamentale M\u00e4ngel auf (68,5 %) oder l\u00f6sten falsch interpretierte Versionen der urspr\u00fcnglichen Probleme (31,5 %).<\/p>\n

Infolge dessen stimmten die Entwickler zu, dass ihre KI eine \"Neigung zeigt, die Frage falsch zu verstehen, um eine einfachere Antwort zu erm\u00f6glichen\", und bleibt \"extrem fehleranf\u00e4llig im Vergleich zu Menschen.\" Mit anderen Worten, KI kann Mathematiker bisher nicht ersetzen.<\/p>\n

Quellen:<\/strong><\/p>\n