Google lance le modèle Gemini 3 Deep Think à son prix d'abonnement le plus élevé

Google a officiellement mis à disposition des utilisateurs éligibles son modèle d'intelligence artificielle (IA) Gemini 3 Deep Think . Lors du lancement mondial de Gemini 3 Pro le mois dernier , l' entreprise avait fait référence à ce modèle pour la première fois. Cette dernière version du modèle de raisonnement de Google , disponible depuis deux semaines seulement , offre des performances améliorées en logique, raisonnement, mathématiques et sciences pour résoudre des problèmes complexes et spécialisés . Selon le géant du logiciel basé à Mountain View , ce modèle sera uniquement accessible via son abonnement le plus onéreux .

Le géant technologique a annoncé la sortie du modèle de langage étendu (LLM) dans un article de blog , précisant qu'il vise à résoudre des problèmes complexes qui « mettent à l'épreuve même les modèles les plus avancés et les plus performants ». Il sera uniquement accessible aux abonnés de Google AI Ultra .

Depuis sa première présentation le mois dernier , le Gemini 3 Deep Think a suscité un vif intérêt auprès des utilisateurs . Ses excellents résultats à deux tests spécifiques en sont la principale raison. Selon Google , le modèle a obtenu 41 % au test « Humanity 's Last Exam » sans aucun outil . Pour rappel , ce test est considéré comme le plus difficile pour les modèles d' IA et évalue la pensée intellectuelle . Deep Think détient actuellement le meilleur score à ce test, et de loin .

Le second test est ARC-AGI-2, un benchmark de raisonnement d'une difficulté équivalente . La résolution des énigmes visuelles nécessite l' exécution de code . Selon les rapports, Deep Think a atteint un score de 45,1 %, un résultat qualifié d '« inédit » par l' entreprise . Fait intéressant, ce test est également censé mesurer la proximité d' un modèle avec l'intelligence artificielle générale (IAG).

L' éditeur du logiciel affirme que Gemini 3 Deep Think utilise une méthode novatrice appelée raisonnement parallèle pour atteindre ce niveau de performance. Au lieu d' utiliser l' approche classique par une seule chaîne de raisonnement , le LLM explore simultanément plusieurs solutions possibles . Après plusieurs itérations d' évaluation et d' amélioration de la réponse.