Корпорация Google объявила о масштабном обновлении режима рассуждений Gemini 3 Deep Think, запуске ИИ-агента для решения сложных математических задач и представила новый инструмент для дизайна лекарств. Разработки нацелены на применение в науке, инженерии и биомедицине.
Gemini 3 Deep Think: фокус на сложные научные задачи
Обновленный режим Gemini 3 Deep Think позиционируется как инструмент для работы с задачами без четко заданных рамок и с неполными данными. По данным компании, в тестах модель превзошла GPT-5.2 от OpenAI и Claude Opus 4.6 от Anthropic.
Deep Think показал высокие результаты в ряде бенчмарков, включая ARC-AGI-2 (визуальные головоломки), MMMU-Pro (оценка мультимодальных возможностей), а также продемонстрировал уровень решений, сопоставимый с золотыми медалистами международных олимпиад по математике.
В CMT-Benchmark модель набрала 50,5%, подтвердив глубокие знания в теоретической физике. В компании подчеркнули, что инструмент ориентирован не только на абстрактные тесты, но и на практическое применение — от интерпретации сложных научных данных до моделирования физических систем с помощью кода.
Новый режим доступен в приложении Gemini для подписчиков Google AI Ultra и через Gemini API для части разработчиков.
Aletheia: ИИ-агент для доказательной математики
Подразделение Google DeepMind представило ИИ-агента Aletheia, созданного на базе Gemini Deep Think. В бенчмарке IMO-ProofBench Advanced система решила 91,9% задач — это новый рекорд для данного теста.
Aletheia оснащена встроенным модулем верификации, который выявляет ошибки в промежуточных решениях и запускает итеративную доработку. Среди особенностей — способность признавать невозможность решения задачи, что позволяет экономить время исследователей.
Агент использует Google Search для работы с научными источниками, снижая риск ссылок на недостоверные материалы. Среди заявленных достижений:
- полная генерация научной статьи с расчетом структурных констант в арифметической геометрии;
- совместное с человеком доказательство оценок для систем взаимодействующих частиц;
- автономное решение четырех задач из списка Эрдеша, включая одну, ранее считавшуюся открытой.
В DeepMind отметили, что прогресс подтверждает действие законов масштабирования: качество решений в доказательной математике продолжает расти по мере развития агентных систем.
IsoDDE: новый этап в ИИ-дизайне лекарств
Дочерняя структура DeepMind — Isomorphic Labs — представила движок IsoDDE для разработки лекарств. В тестах система продемонстрировала вдвое более высокую точность предсказаний по сравнению с AlphaFold 3.
Если AlphaFold стал прорывом в предсказании трехмерных структур белков, то IsoDDE, по заявлению компании, делает следующий шаг:
- точнее прогнозирует аффинность связывания молекул;
- выявляет скрытые «карманы» белков для потенциального связывания лекарств;
- поддерживает работу со сложными молекулами, включая антитела и крупные биологические структуры.
В Isomorphic Labs заявили, что IsoDDE формирует масштабируемую основу для ИИ-дизайна препаратов и открывает возможности для работы с новыми биологическими системами с высокой степенью достоверности.
Ранее, в 2022 году, алгоритм AlphaFold предсказал структуры более 200 млн белков — практически всех известных науке соединений, обнаруженных в живых организмах. Новые инструменты Google свидетельствуют о дальнейшем усилении конкуренции в сфере научно-ориентированных ИИ-систем.
