Новый Gemini поставил множество рекордов среди ИИ

Post Thumbnail

Забудьте всё, что вы знали про чат-ботов. Серьёзно, просто выбросьте это из головы. Потому что то, что сейчас делает Гугл со своим обновлённым режимом Deep Think в Gemini 3 — это уже совсем другая история.

Модель набирает почти 85% на тесте ARC-AGI-2. Для тех, кто не в теме — это 1 из самых жёстких бенчмарков на абстрактное мышление, который существует. Результат подтверждён фондом ARC Prize Foundation. И это не просто хороший результат — это новый рекорд.

Также есть такой бенчмарк Humanity’s Last Exam. Его специально придумали, чтобы ломать самые продвинутые модели задачами запредельной сложности по математике, науке и инженерии. Так вот, Deep Think ставит там новый рекорд — 48,4%, причём без использования внешних инструментов. А на платформе Codeforces, где соревнуются сильнейшие спортивные программисты планеты, модель набирает 3455 Elo. Это уровень топовых участников, до которого большинство живых программистов просто не дотягивает.

И Gemini 3 Deep Think больше не ограничивается математикой и кодом. Модель показывает результаты золотой медали на письменных этапах Международных олимпиад по физике и химии. А в продвинутой теоретической физике на бенчмарке CMT выдаёт 55%. И это тоже новый рекорд среди всех существующих моделей.

Похоже, граница между инструментом и экспертом стирается прямо на наших глазах.

Гугл методично превращает DeepMind в машину по производству рекордов. Но за этим стоят конкретные деньги — Alphabet планирует потратить на инфраструктуру ИИ до $185 миллиардов в этом году. Что вдвое больше прошлогодних расходов.

А вот бенчмарк ARC-AGI-2, который ещё год назад считался непробиваемым, теперь стал проходится. Фонд ARC Prize Foundation уже фиксирует признаки «переобучения нового типа». Модели, похоже, видели эти данные в тренировочных наборах. Это значит, что рекорды на бумаге могут не отражать реального прогресса в мышлении.

Есть ещё 1 громадный минус. Стоимость 1 задачи в режиме Deep Think — около $13. Для массового коммерческого применения это пока слишком дорого.

А для бизнеса модели уровня олимпиадного золота по физике и химии — это не про чат-ботов. А про замену дорогих специалистов. Но пока цена инференса не упадёт на порядок, реальных денег на этом заработают единицы.

Напомню, что OpenAI объявил «красный код» после выхода Gemini 3, а Claude Opus набрал на ARC-AGI-2 лишь 68% против почти 85% у Deep Think. Нас ждёт новая гонка моделей.

Почитать из последнего
ИИ-ассистент научили разбирать документы и алерты
Главный вопрос корпоративного ИИ прост: что будет с данными после запроса? РТК-ЦОД предлагает не рисковать ими. На форуме «Цифровые решения» компания с блоком ИТ «Ростелекома» представила ассистента для организаций с жёсткими требованиями к защите.
К 2027 году чипов хватит на миллиарды ИИ-агентов
Похоже, у ИИ скоро вылезет проблема, которую не залатать покупкой ещё одного чипа. По расчётам Epoch AI, вычислительной мощности, выпущенной с 2025 по 2027 год, хватит для одновременной работы от 33 до 171 млн агентов уровня передовых моделей.
Kandinsky научился лепить видео со звуком
ИИ-видео всё меньше смахивает на немой клип. «Сбер» показал Kandinsky 6.0 Video - модель, которая разом генерит картинку и звук: речь персонажей, музыку и шумы окружения.
Три профессии, которые ИИ уже плодит прямо сейчас
ИИ перетряхивает рынок труда не только тем, что съедает привычные задачи. Вместе с автоматизацией вылезают специалисты, которых ещё несколько лет назад никто бы не вообразил, и часть таких профессий формируется на глазах.
Google научила эмбеддинги переваривать сразу пять типов данных
Google порешила, что эмбеддингам хватит возиться с одним текстом. Компания выкатила вторую версию EmbeddingGemma: теперь система сваливает в общее векторное пространство текст, код, изображения, видео и аудио. Так что на вход можно подавать сразу несколько типов данных.