Google redefine o raciocínio de IA com a atualização Gemini 3 Deep Think

Em um momento divisor de águas para a inteligência artificial, o Google lançou uma atualização monumental para o Gemini 3 Deep Think, seu modelo de raciocínio especializado "Sistema 2" (System 2). O lançamento, anunciado hoje pelo Google DeepMind, marca uma mudança decisiva de chatbots que meramente preveem texto para sistemas de IA capazes de descobertas científicas genuínas de múltiplas etapas e engenharia complexa.

Esta atualização chega com um conjunto de métricas de desempenho que não apenas melhoram incrementalmente os benchmarks anteriores de estado da arte (SOTA - State-of-the-Art), mas efetivamente os superam. Com uma pontuação confirmada de 84,6% no ARC-AGI-2 e impressionantes 3455 Elo no Codeforces, o Gemini 3 Deep Think posicionou-se como o líder de fato na corrida em direção à Inteligência Artificial Geral (AGI - Artificial General Intelligence), especificamente em domínios que exigem lógica rigorosa, planejamento espacial e resolução de problemas inovadores.

O motor de raciocínio: Além da correspondência de padrões (Pattern Matching)

O núcleo desta atualização reside na arquitetura "Deep Think", que prioriza a computação em tempo de teste (test-time compute). Ao contrário dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs - Large Language Models) padrão que priorizam a velocidade de resposta, o Gemini 3 Deep Think foi projetado para pausar, simular vários caminhos de solução, verificar sua lógica interna e se autocorrigir antes de gerar uma saída final. Esta fase de "pensamento" permite que o modelo enfrente problemas definidos por ambiguidade, dados desordenados e a ausência de diretrizes claras — desafios típicos de pesquisa e engenharia de alto nível.

Sundar Pichai, CEO do Google, enfatizou que esta atualização foi desenvolvida em estreita colaboração com cientistas líderes para garantir que o modelo pudesse servir como um parceiro confiável no laboratório. O resultado é uma IA que não apenas recupera informações, mas aplica raciocínio abstrato para resolver tarefas que nunca encontrou antes.

Quebrando o teto do ARC-AGI-2

Talvez a métrica mais significativa no anúncio de hoje seja o desempenho no ARC-AGI-2. O Abstraction and Reasoning Corpus (ARC) é amplamente considerado como o "teste de sanidade" para a AGI, medindo a capacidade de um modelo de aprender novas habilidades instantaneamente a partir de apenas alguns exemplos, em vez de depender de dados de treinamento memorizados.

Enquanto modelos de fronteira anteriores lutavam para quebrar a barreira de 50-60% — comparável ao desempenho humano médio — o Gemini 3 Deep Think alcançou 84,6% verificados de forma independente. Esta pontuação não é apenas um número alto; representa um salto qualitativo na inteligência fluida.

Para colocar isso em perspectiva, o cenário competitivo atual está significativamente atrás. De acordo com os últimos benchmarks disponíveis, o Claude Opus 4.6 está em aproximadamente 69,2%, enquanto o GPT-5.3 segue com 54,2%. O salto do Google sugere que o Gemini 3 decifrou um código fundamental na generalização abstrata que escapou da indústria por anos.

Engenharia e programação em nível de Grande Mestre (Grandmaster)

Para engenheiros de software e desenvolvedores, as implicações do Gemini 3 Deep Think são profundas. O modelo alcançou um rating Elo de 3455 na plataforma Codeforces. No mundo da programação competitiva, isso não é apenas nível "especialista"; é território de "Grande Mestre Lendário" (Legendary Grandmaster), colocando a IA entre os 8 melhores rankings globais, tanto entre humanos quanto máquinas.

Essa capacidade se estende além de quebra-cabeças algorítmicos. O Google demonstrou a capacidade do modelo para raciocínio espacial e engenharia física ao mostrar um fluxo de trabalho onde a IA analisou um esboço bruto feito à mão de um suporte para laptop, modelou a geometria 3D complexa necessária para suportar o peso e a ergonomia, e gerou um arquivo imprimível em 3D. O objeto físico resultante foi funcional e preciso, preenchendo a lacuna entre o design abstrato e a fabricação física.

Um parceiro para a descoberta científica

O Google DeepMind posicionou explicitamente este modelo como uma ferramenta para a ciência. O lançamento incluiu estudos de caso de instituições acadêmicas de prestígio que tiveram acesso antecipado ao modelo.

• Rutgers University: A matemática Lisa Carbone utilizou o Deep Think para revisar artigos técnicos densos em física avançada. A IA identificou com sucesso uma falha lógica sutil em uma prova que havia passado anteriormente por revisores humanos, demonstrando sua capacidade de auditar trabalhos teóricos complexos.
• Duke University (Wang Lab): Pesquisadores aplicaram o modelo a desafios de ciência de materiais, especificamente na pesquisa de semicondutores. O Deep Think projetou um novo método para o crescimento de filmes finos de cristal maiores que 100 mícrons, atingindo uma meta de precisão que os métodos tradicionais falharam em alcançar.

Essas aplicações no mundo real são apoiadas por um desempenho de nível medalha de ouro nas seções escritas das Olimpíadas Internacionais de Física e Química de 2025, bem como uma pontuação de 50,5% no CMT-Benchmark, que testa a proficiência em física teórica avançada.

Detalhamento dos Benchmarks

A tabela a seguir resume as principais métricas de desempenho divulgadas hoje, contrastando o desempenho do Gemini 3 Deep Think com baselines relevantes ou padrões anteriores.

Navegando pelo "Humanity's Last Exam" (HLE)

O modelo também estabeleceu um novo padrão no Humanity's Last Exam (HLE), marcando 48,4% sem o uso de ferramentas externas. O HLE é um benchmark curado por especialistas no assunto para ser fácil para humanos com conhecimentos específicos, mas quase impossível para modelos de IA devido às nuances e profundidade de conhecimento exigidas.

Embora 48,4% possa parecer baixo em comparação com as pontuações de 90%+ frequentemente vistas no benchmark de matemática GSM8K, no contexto do HLE, é uma conquista massiva. Isso indica que o modelo está começando a penetrar no nível "especialista" de conhecimento em milhares de disciplinas de nicho, afastando-se do paradigma de "pau para toda obra, mestre de nada".

Disponibilidade e perspectivas futuras

O Google agiu agressivamente para colocar esta ferramenta nas mãos de criadores e pesquisadores. O Gemini 3 Deep Think atualizado está disponível imediatamente para assinantes do Google AI Ultra via aplicativo Gemini.

Além disso, reconhecendo a demanda por fluxos de trabalho de agentes (agentic workflows), o Google está abrindo o acesso à Deep Think API para um grupo seleto de pesquisadores e parceiros corporativos. Isso permite que desenvolvedores criem aplicativos que aproveitem as capacidades de raciocínio estendido do modelo para tarefas que exigem alta confiabilidade, como revisão de código automatizada, otimização da cadeia de suprimentos e análise de compostos farmacêuticos.

À medida que a indústria de IA digere esses números, o foco muda para como concorrentes como OpenAI e Anthropic responderão. Mas, por enquanto, com sua capacidade de raciocinar através de dados confusos, gerar soluções de engenharia física e resolver problemas em nível de Grande Mestre, o Gemini 3 Deep Think estabeleceu-se firmemente como o novo predador alfa do ecossistema de IA.