Gemini 3 Deep Think: Google refuerza la IA con razonamiento profundo para ciencia y lógica
- Redacción IT NOW
- hace 4 horas
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La empresa anunció el despliegue de una actualización de su modelo de IA que eleva sus capacidades de razonamiento en problemas complejos de matemática, ciencia e ingeniería. Disponible para suscriptores de Gemini AI Ultra, este modo alcanza puntuaciones líderes en benchmarks de nivel competitivo y muestra la apuesta de Google por avanzar en IA más allá de respuestas superficiales.
En un movimiento que subraya la renuencia de los gigantes tecnológicos a ceder terreno en la carrera de IA, Google ha lanzado Gemini 3 Deep Think, una versión mejorada del motor de razonamiento avanzado dentro de su familia de modelos Gemini. Esta actualización, ya activa para suscriptores de AI Ultra, está diseñada para abordar problemas que tradicionalmente desafían a las IA (desde álgebra abstracta hasta simulaciones científicas) mediante técnicas de razonamiento paralelo que exploran múltiples hipótesis simultáneamente.
Los resultados de los benchmarks, como Humanity’s Last Exam (~41 % sin uso de herramientas) y ARC-AGI-2 (~45,1 % con ejecución de código), reflejan un salto significativo respecto a generaciones previas, posicionando a la IA en un terreno más cercano al razonamiento humano avanzado. Estos desempeños no sólo representan cifras en pruebas controladas, sino que marcan un cambio de paradigma en cómo un modelo de IA puede abordar problemas donde no existe una respuesta única o evidente.
El acceso a Deep Think dentro de la app Gemini permite a suscriptores seleccionar este modo y aprovechar capacidades que antes estaban limitadas a tareas más básicas. Aunque inicialmente reservado para el nivel Ultra, esta jugada técnica también posiciona a Google como competidor directo de OpenAI y otros laboratorios que impulsan capacidades de IA generativa y agente.
La llegada de Deep Think ocurre en un contexto donde la IA ya no se limita a generar texto o código, sino que aspira a razonar, planificar y ayudar en la resolución de problemas de alto nivel intelectual. Esta evolución, junto con mejoras en integración y herramientas de productividad, apunta a una nueva era donde los modelos de lenguaje podrán apoyar directamente la investigación científica, la ingeniería avanzada y la toma de decisiones complejas en sectores profesionales.