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Leia: Google lança Gemini 3 Deep Think com foco em matemática, ciência e engenharia
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7 de março de 2026 03:28

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OpiniãoMT > Blog > Tech > Google lança Gemini 3 Deep Think com foco em matemática, ciência e engenharia
Tech

Google lança Gemini 3 Deep Think com foco em matemática, ciência e engenharia

Nova versão do Gemini 3 Deep Think amplia desempenho em testes de raciocínio e programação e passa a integrar plano Google AI Ultra.

última atualização: 12 de fevereiro de 2026 18:21
Redação OPMT
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4 Minutos de Leitura
Google lança Gemini 3 Deep Think com foco em matemática, ciência e engenharia
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O Google apresentou nesta quarta-feira uma atualização significativa do Gemini 3, destacando o modelo Gemini 3 Deep Think como seu sistema mais avançado voltado para tarefas complexas de raciocínio em áreas como matemática, ciência e engenharia. Segundo a empresa, a nova versão amplia a capacidade de análise em cenários de pesquisa que exigem interpretação de dados incompletos e solução de problemas sem respostas únicas.

De acordo com os números divulgados, o modelo registrou 48,4% de precisão no Humanity’s Last Exam sem o uso de ferramentas auxiliares, além de alcançar 84,6% no teste de raciocínio abstrato ARC-AGI-2, resultado verificado pela ARC Prize Foundation. Em programação competitiva, o sistema obteve 3455 pontos de Elo no Codeforces, desempenho que o posiciona acima da maioria dos programadores humanos ativos na plataforma.

Gemini 3 Deep Think e aplicações em pesquisa científica

O Google informou que o desenvolvimento do Gemini 3 Deep Think ocorreu em colaboração com pesquisadores acadêmicos, com o objetivo de enfrentar desafios considerados abertos ou pouco estruturados. A empresa descreve esses problemas como situações em que faltam diretrizes claras ou em que os dados disponíveis apresentam lacunas.

Entre os testes realizados, a matemática Lisa Carbone, da Universidade Rutgers, utilizou o modelo para revisar um artigo técnico relacionado a estruturas matemáticas que conectam a teoria da gravidade de Einstein à mecânica quântica. Segundo o relato divulgado, o sistema identificou uma inconsistência lógica que não havia sido detectada no processo tradicional de revisão por pares.

Já na Universidade Duke, integrantes do Wang Lab aplicaram o modelo na formulação de métodos para crescimento de cristais semicondutores. O uso do Gemini 3 Deep Think resultou na criação de uma metodologia capaz de produzir filmes finos dentro de especificações técnicas previamente difíceis de alcançar.

Desempenho em olimpíadas e benchmarks internacionais

Além dos testes acadêmicos, o Google informou que o modelo atingiu desempenho equivalente a medalha de ouro nas etapas escritas da Olimpíada Internacional de Física e da Olimpíada de Química de 2025.

No campo da matemática, uma versão avançada do sistema foi empregada na Olimpíada Internacional de Matemática em 2025. Conforme divulgado, o modelo resolveu cinco dos seis problemas apresentados dentro do limite oficial de 4 horas e meia, utilizando exclusivamente linguagem natural para estruturar as respostas.

Disponibilidade comercial e acesso via API

O Gemini 3 Deep Think passou a integrar o plano Google AI Ultra, serviço de assinatura com custo mensal de US$ 250 que oferece acesso às ferramentas mais avançadas da empresa dentro do aplicativo Gemini.

Pela primeira vez, a companhia também anunciou a liberação do modelo por meio da API Gemini, destinada a pesquisadores, engenheiros e empresas selecionadas em um programa de acesso antecipado. A medida amplia o uso da tecnologia para aplicações industriais e acadêmicas.

Cenário competitivo no setor de inteligência artificial

O lançamento ocorre em um contexto de aumento da competição no segmento de modelos especializados em raciocínio. Nos últimos meses, empresas como a Anthropic apresentaram novas versões de seus sistemas, enquanto a OpenAI e outras companhias continuam investindo em aprimoramentos voltados à inteligência artificial avançada.

O CEO do Google DeepMind, Demis Hassabis, reiterou recentemente que a chamada inteligência artificial geral ainda estaria entre cinco e dez anos de distância, posicionamento considerado mais cauteloso em comparação com estimativas divulgadas por outros executivos do setor.

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