Pages

Thursday, February 12, 2026

Google’s Gemini 3 Deep Think Deep Push



Google’s Gemini 3 Deep Think Just Dropped — And the AI World Is Losing It

On February 12, 2026, Google DeepMind posted a thread that sent the AI corner of the internet into overdrive.

The company announced a major upgrade to Gemini 3 Deep Think, its specialized “System 2” reasoning mode designed for the hardest problems in science, research, and engineering. This wasn’t a glossy benchmark flex alone. The announcement included a video from Duke University’s Wang Lab, where researchers used the model to design new semiconductor materials — practical, high-stakes, real-world work.

Within hours, AI commentator @vasuman quote-posted the thread with a single, meme-drenched line that became the day’s rallying cry:

“Gemini 3 Deep Think just BRUTALLY FRAME MOGGED GPT and Opus, giving Sam Altman and Dario Amodei CAREER ENDING cortisol spikes.”

Hyperbolic? Absolutely.
But beneath the meme chaos lies something real.

Let’s unpack what that sentence means, why it spread like wildfire, and what Google’s announcement actually signals.

Decoding Peak 2026 AI Twitter

The viral quote is a masterclass in internet subculture compression — a dense cocktail of red-pill slang, looksmaxxing jargon, and AI tribalism.

“Brutally frame mogged”

  • “Mog”: To dominate or humiliate (derived from “AMOG” — Alpha Male of the Group).

  • “Frame”: The perceived dominance or status someone projects.

Translation: Gemini 3 Deep Think didn’t just outperform competitors; it made them look small by comparison.

“GPT and Opus”

Shorthand for:

  • OpenAI’s latest frontier GPT/o-series model

  • Anthropic’s Claude Opus, their top-tier reasoning system

“Career-ending cortisol spikes”

Cortisol is the body’s primary stress hormone.

Translation: The upgrade was so strong that the CEOs of OpenAI (Sam Altman) and Anthropic (Dario Amodei) must be sweating bullets.

In plain English:
Google just released an AI that appears to leap ahead on the hardest reasoning benchmarks, and the industry feels the shockwave.

What the Benchmarks Actually Say

Memes are cheap. Benchmarks are not.

Google’s announcement included several headline results:

ARC-AGI-2: 84.6%

ARC-AGI-2 is widely considered one of the most difficult abstract reasoning benchmarks. It tests generalization — not memorization, not scale tricks, not brute-force pattern recall.

Earlier frontier models in early 2026 reportedly hovered in the 30–45% range.

Gemini 3 Deep Think’s 84.6%, verified by the ARC Prize Foundation, represents a dramatic jump.

ARC-style problems are deliberately adversarial: novel pattern transformations that cannot be solved by surface heuristics. High performance suggests genuine progress in compositional reasoning.

Humanity’s Last Exam: 48.4%

A brutal, tool-free test spanning frontier-level math, physics, and engineering problems.

Deep Think set a new public state-of-the-art.

Importantly, this test penalizes shortcutting and tool dependency. It forces multi-step internal reasoning.

Codeforces: 3455 Elo

That’s elite competitive programming territory — roughly human grandmaster level.

This signals:

  • Long-horizon reasoning

  • Precise symbolic manipulation

  • Sustained logical coherence

Olympiad Performance

On written portions of the 2025 International Math, Physics, and Chemistry Olympiads, the model reportedly achieved gold-medal-level performance.

That’s not trivia. That’s formal problem-solving under extreme constraint.

Why This Matters: Reasoning Is the New Battleground

2023 was about chat quality.
2024 was about multimodality.
2025 was about context length and agents.

2026 is about reasoning depth.

Not just:

  • Writing essays

  • Generating code snippets

  • Summarizing documents

But:

  • Designing materials

  • Proving theorems

  • Discovering new physics

  • Engineering novel molecular structures

The race has shifted from speed to cognition.

And cognition is harder to fake.

The Duke Wang Lab Demonstration

Benchmarks are abstractions. Semiconductor fabrication is not.

In the video accompanying the announcement, Duke’s Wang Lab uses Gemini 3 Deep Think to:

  • Generate hypotheses for novel semiconductor materials

  • Analyze experimental data

  • Iterate on structural variations

  • Propose potentially viable compounds

Materials science is notoriously complex:

  • High-dimensional parameter spaces

  • Expensive experimental cycles

  • Nonlinear interactions

  • Sparse signal amid noisy data

Traditionally, this work requires months (sometimes years) of human PhD-level labor.

If Deep Think meaningfully accelerates hypothesis generation and pruning, it could compress R&D timelines dramatically.

And semiconductor design is not just academic.

It underpins:

  • AI hardware

  • National security

  • Consumer electronics

  • Renewable energy systems

The economic implications are staggering.

Why the Reaction Was So Explosive

The AI frontier currently feels zero-sum.

Talent is scarce.
Enterprise contracts are massive.
Training runs cost billions.

A major leap by one lab:

  • Raises the bar for everyone

  • Forces emergency roadmap recalculations

  • Influences investor narratives

  • Shifts talent flows

The replies to the DeepMind thread were a carnival of tribal meme warfare:

  • “gptcels”

  • “opuscels”

  • “gemini chads”

  • “cortisol spikes”

  • “the wall” copium

One user wrote:

“brutal frame mog for gptcels holy cortisol spike for opuscels giga lifefuel for geminicels.”

It’s absurd. It’s unserious. It’s hilarious.

But it reflects something deeper: the AI race now feels like a spectator sport layered on top of a trillion-dollar technological arms race.

The Competitive Pressure Is Real

Let’s strip away the memes.

If a model can materially accelerate:

  • Semiconductor discovery

  • Drug design

  • Aerospace materials

  • Climate modeling

  • Mathematical research

It’s worth tens — possibly hundreds — of billions in economic value.

Enterprise buyers will not care about brand loyalty.
They will care about performance.

And frontier researchers will migrate toward whichever lab gives them the strongest cognitive co-pilot.

No one’s career is ending tomorrow.
But competitive pressure is compounding.

Access and Rollout

According to Google:

  • Google AI Ultra subscribers can access Deep Think inside the Gemini app immediately.

  • Researchers and enterprises can apply for early access via Vertex AI API.

That matters. Benchmarks without distribution don’t change the market.

Deployment does.

The Bigger Picture: Are We Nearing Real “System 2” AI?

Psychologist Daniel Kahneman popularized the idea of:

  • System 1: Fast, intuitive, automatic

  • System 2: Slow, deliberate, analytical

Large language models historically excelled at System 1 imitation — fluent, pattern-based reasoning.

Deep Think represents a push toward scalable System 2:

  • Multi-step reasoning

  • Internal deliberation

  • Structured hypothesis testing

  • Tool-resistant abstraction

If these gains generalize beyond curated tests, we may be witnessing a structural shift — not just incremental scaling.

The difference between autocomplete and collaborator.

Between assistant and co-researcher.

Will the Gap Hold?

History suggests one thing: it won’t stay one-sided for long.

OpenAI and Anthropic are unlikely to sit still.
The frontier moves in cycles.

One lab ships.
Another leapfrogs.
Benchmarks get harder.
New tasks emerge.

The question isn’t whether competitors will respond.

The question is how quickly — and how dramatically.

Bottom Line

@vasuman’s tweet was inflammatory, meme-heavy, and engineered for virality.

But the spirit of it captures something real.

Gemini 3 Deep Think didn’t just nudge the frontier forward.
On public reasoning benchmarks, it appears to have made a visible jump.

Whether that lead endures is the next chapter.

For now, the internet has spoken in its native dialect:

Brutal frame mogs.
Career-ending cortisol spikes.
A very smug group of geminicels.

Behind the memes, however, lies something far more serious:

The AI race just shifted from talking about intelligence
to demonstrating it.

And that makes 2026 a very interesting year indeed.



เค—ूเค—เคฒ เค•ा Gemini 3 Deep Think เคฒॉเคจ्เคš — เค”เคฐ เคเค†เคˆ เคฆुเคจिเคฏा เคฎें เคนเคก़เค•ंเคช

12 เคซ़เคฐเคตเคฐी 2026 เค•ो Google DeepMind เคจे เคเค• เคเคธा เคฅ्เคฐेเคก เคชोเคธ्เคŸ เค•िเคฏा เคœिเคธเคจे เคเค†เคˆ เคœเค—เคค เค•ो เคนिเคฒा เคฆिเคฏा।

เค•ंเคชเคจी เคจे Gemini 3 Deep Think เค•े เคฌเคก़े เค…เคชเค—्เคฐेเคก เค•ी เค˜ोเคทเคฃा เค•ी — เคฏเคน เค‰เคธเค•ा เคตिเคถेเคท “System 2” เคฐीเคœเคจिंเค— เคฎोเคก เคนै, เคœिเคธे เคตिเคœ्เคžाเคจ, เคถोเคง เค”เคฐ เค‡ंเคœीเคจिเคฏเคฐिंเค— เค•ी เคธเคฌเคธे เค•เค िเคจ เคธเคฎเคธ्เคฏाเค“ं เค•ो เคนเคฒ เค•เคฐเคจे เค•े เคฒिเค เคกिเคœ़ाเค‡เคจ เค•िเคฏा เค—เคฏा เคนै। เคฏเคน เค•ेเคตเคฒ เคšเคฎเค•เคฆाเคฐ เคฌेंเคšเคฎाเคฐ्เค• เค•ा เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคจเคนीं เคฅा। เค˜ोเคทเคฃा เค•े เคธाเคฅ เคก्เคฏूเค• เคฏूเคจिเคตเคฐ्เคธिเคŸी เค•े เคตांเค— เคฒैเคฌ เค•ा เคเค• เคตीเคกिเคฏो เคญी เคฅा, เคœिเคธเคฎें เคถोเคงเค•เคฐ्เคคा เค‡เคธ เคฎॉเคกเคฒ เค•ा เค‰เคชเคฏोเค— เคจเค เคธेเคฎीเค•ंเคกเค•्เคŸเคฐ เคชเคฆाเคฐ्เคฅों เค•े เคกिเคœ़ाเค‡เคจ เคฎें เค•เคฐ เคฐเคนे เคฅे — เคตाเคธ्เคคเคตिเค•, เค‰เคš्เคš-เคธ्เคคเคฐीเคฏ, เคช्เคฐเคฏोเค—ाเคค्เคฎเค• เค•ाเคฎ।

เค•ुเค› เคนी เค˜ंเคŸों เคฌाเคฆ เคเค†เคˆ เค•เคฎेंเคŸेเคŸเคฐ @vasuman เคจे เค‡เคธ เค˜ोเคทเคฃा เค•ो เคเค• เคตाเคฏเคฐเคฒ เคฒाเค‡เคจ เค•े เคธाเคฅ เค•ोเคŸ เค•िเคฏा:

“Gemini 3 Deep Think just BRUTALLY FRAME MOGGED GPT and Opus, giving Sam Altman and Dario Amodei CAREER ENDING cortisol spikes.”

เค…เคคिเคถเคฏोเค•्เคคि? เคฌिเคฒ्เค•ुเคฒ।
เคฒेเค•िเคจ เคฎीเคฎ्เคธ เค•े เคจीเคšे เคเค• เค ोเคธ เคตाเคธ्เคคเคตिเค•เคคा เค›िเคชी เคนै।

เค†เค‡เค เคธเคฎเคเคคे เคนैं เค•ि เค‡เคธเค•ा เคฎเคคเคฒเคฌ เค•्เคฏा เคนै, เคฏเคน เค‡เคคเคจा เคตाเคฏเคฐเคฒ เค•्เคฏों เคนुเค†, เค”เคฐ เค—ूเค—เคฒ เค•ी เค˜ोเคทเคฃा เคตाเคธ्เคคเคต เคฎें เค•्เคฏा เคธंเค•ेเคค เคฆेเคคी เคนै।

2026 เค•ी เคเค†เคˆ เคŸ्เคตिเคŸเคฐ เคญाเคทा เค•ा เค…เคฐ्เคฅ

เคฏเคน เคตाเค•्เคฏ เค‡ंเคŸเคฐเคจेเคŸ เคธเคฌเค•เคฒ्เคšเคฐ เค•ी เคธंเค•्เคทिเคช्เคค เคญाเคทा เค•ा เค‰เคฆाเคนเคฐเคฃ เคนै।

“Brutally frame mogged”

  • “Mog” = เค•िเคธी เค•ो เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคชเค›ाเคก़ เคฆेเคจा เคฏा เคฆเคฌा เคฆेเคจा (AMOG — Alpha Male of the Group เคธे เคจिเค•เคฒा เคถเคฌ्เคฆ)

  • “Frame” = เคตเคน เคช्เคฐเคญुเคค्เคต เคฏा เคช्เคฐเคญाเคต เคœो เค•ोเคˆ เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถिเคค เค•เคฐเคคा เคนै

เค…เคฐ्เคฅ: Gemini 3 Deep Think เคจे เค•ेเคตเคฒ เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงिเคฏों เค•ो เคนเคฐाเคฏा เคจเคนीं, เคฌเคฒ्เค•ि เค‰เคจ्เคนें เคคुเคฒเคจा เคฎें เค›ोเคŸा เคฆिเค–ा เคฆिเคฏा।

“GPT and Opus”

  • OpenAI เค•े เคจเคตीเคจเคคเคฎ GPT/o-เคธीเคฐीเคœ़ เคฎॉเคกเคฒ

  • Anthropic เค•ा Claude Opus (เค‰เคจเค•ा เคถीเคฐ्เคท เคฐीเคœเคจिंเค— เคฎॉเคกเคฒ)

“Career-ending cortisol spikes”

Cortisol เคคเคจाเคต เค•ा เคนाเคฐ्เคฎोเคจ เคนै।

เค…เคฐ्เคฅ: เคฏเคน เค…เคชเค—्เคฐेเคก เค‡เคคเคจा เคช्เคฐเคญाเคตเคถाเคฒी เคนै เค•ि OpenAI เค•े Sam Altman เค”เคฐ Anthropic เค•े Dario Amodei เคชเคฐ เคญाเคฐी เคฆเคฌाเคต เค† เค—เคฏा เคนोเค—ा।

เคธเคฐเคฒ เคญाเคทा เคฎें:
เค—ूเค—เคฒ เคจे เคเคธा เคเค†เคˆ เคœाเคฐी เค•िเคฏा เคนै เคœो เค•เค िเคจ เคฐीเคœเคจिंเค— เคฎें เคธ्เคชเคท्เคŸ เคฐूเคช เคธे เค†เค—े เคฆिเค– เคฐเคนा เคนै — เค”เคฐ เค‰เคฆ्เคฏोเค— เคฎें เคนเคฒเคšเคฒ เคฎเคš เค—เคˆ เคนै।

เคฌेंเคšเคฎाเคฐ्เค• เค•्เคฏा เค•เคนเคคे เคนैं?

เคฎीเคฎ्เคธ เค…เคฒเค— เคฌाเคค เคนैं। เคฌेंเคšเคฎाเคฐ्เค• เค•เค ोเคฐ เคคเคฅ्เคฏ เคนैं।

ARC-AGI-2: 84.6%

ARC-AGI-2 เค…เคฎूเคฐ्เคค เคคเคฐ्เค• (abstract reasoning) เค•ा เคฌेเคนเคฆ เค•เค िเคจ เคชเคฐीเค•्เคทเคฃ เคนै। เคฏเคน เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเค•เคฐเคฃ (generalization) เค•ो เคฎाเคชเคคा เคนै, เคจ เค•ि เคฐเคŸเค•เคฐ เคฏाเคฆ เค•เคฐเคจे เค•ी เค•्เคทเคฎเคคा เค•ो।

2026 เค•ी เคถुเคฐुเค†เคค เคฎें เค…เคจ्เคฏ เคฎॉเคกเคฒ เคฒเค—เคญเค— 30–45% เค•े เคฌीเคš เคฅे।
Gemini 3 Deep Think เคจे 84.6% เคนाเคธिเคฒ เค•िเคฏा — ARC Prize Foundation เคฆ्เคตाเคฐा เคธเคค्เคฏाเคชिเคค।

เคฏเคน เค›เคฒांเค— เคฎाเคฎूเคฒी เคจเคนीं เคนै; เคฏเคน เคธंเคฐเคšเคจाเคค्เคฎเค• เคธुเคงाเคฐ เค•ा เคธंเค•ेเคค เคฆेเคคी เคนै।

Humanity’s Last Exam: 48.4%

เค—เคฃिเคค, เคตिเคœ्เคžाเคจ เค”เคฐ เค‡ंเคœीเคจिเคฏเคฐिंเค— เค•े เคœเคŸिเคฒ เคช्เคฐเคถ्เคจों เค•ा เคŸूเคฒ-เคซ्เคฐी เคชเคฐीเค•्เคทเคฃ।
Deep Think เคจे เคฏเคนाँ เคจเคฏा เคธाเคฐ्เคตเคœเคจिเค• เคฐिเค•ॉเคฐ्เคก เคฌเคจाเคฏा।

Codeforces: 3455 Elo

เคฏเคน เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงी เคช्เคฐोเค—्เคฐाเคฎिंเค— เคฎें เคฎाเคจเคต เค—्เคฐैंเคกเคฎाเคธ्เคŸเคฐ เคธ्เคคเคฐ เคนै।
เค‡เคธเค•ा เค…เคฐ्เคฅ เคนै:

  • เคฆीเคฐ्เค˜เค•ाเคฒिเค• เคคเคฐ्เค•

  • เคช्เคฐเคคीเค•ाเคค्เคฎเค• เคธเคŸीเค•เคคा

  • เคคाเคฐ्เค•िเค• เคธ्เคฅिเคฐเคคा

เค“เคฒंเคชिเคฏाเคก เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ

2025 เค•े เค…ंเคคเคฐเคฐाเคท्เคŸ्เคฐीเคฏ เค—เคฃिเคค, เคญौเคคिเค•ी เค”เคฐ เคฐเคธाเคฏเคจ เค“เคฒंเคชिเคฏाเคก เค•े เคฒिเค–िเคค เคญाเค—ों เคฎें เคธ्เคตเคฐ्เคฃ เคชเคฆเค• เคธ्เคคเคฐ เค•ा เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ।

เคฏเคน เคธाเคฎाเคจ्เคฏ เคญाเคทा เคฎॉเคกเคฒिंเค— เคธे เค•เคนीं เค†เค—े เค•ी เคฌाเคค เคนै।

เค…เคธเคฒी เคฎเคนเคค्เคต: เค…เคฌ เค…เคธเคฒी เคœंเค— “เคฐीเคœเคจिंเค—” เคชเคฐ เคนै

2023: เคšैเคŸ เค•्เคตाเคฒिเคŸी
2024: เคฎเคฒ्เคŸीเคฎोเคกเคฒ เคเค†เคˆ
2025: เคฒंเคฌा เค•ॉเคจ्เคŸेเค•्เคธ्เคŸ เค”เคฐ เคเคœेंเคŸ्เคธ
2026: เค—เคนเคจ เคคเคฐ्เค• (Deep Reasoning)

เค…เคฌ เคธเคตाเคฒ เคฏเคน เคจเคนीं เคนै เค•ि เคฎॉเคกเคฒ เคจिเคฌंเคง เคฒिเค– เคธเค•เคคा เคนै เคฏा เค•ोเคก เคฌเคจा เคธเค•เคคा เคนै।
เคธเคตाเคฒ เคนै — เค•्เคฏा เคตเคน:

  • เคจเคˆ เคธाเคฎเค—्เคฐी เคกिเคœ़ाเค‡เคจ เค•เคฐ เคธเค•เคคा เคนै?

  • เคœเคŸिเคฒ เค—เคฃिเคค เคธिเคฆ्เคง เค•เคฐ เคธเค•เคคा เคนै?

  • เคฆเคตा เค–ोเคœ เคฎें เคธเคนเคฏोเค— เค•เคฐ เคธเค•เคคा เคนै?

  • เคตैเคœ्เคžाเคจिเค• เคชเคฐिเค•เคฒ्เคชเคจाเคँ เคตिเค•เคธिเคค เค•เคฐ เคธเค•เคคा เคนै?

เคฏเคน “เค‘เคŸो-เค•เคฎ्เคช्เคฒीเคŸ” เคธे “เคธเคน-เคถोเคงเค•เคฐ्เคคा” เคฌเคจเคจे เค•ी เคฆिเคถा เคนै।

เคก्เคฏूเค• เค•ा เคตांเค— เคฒैเคฌ: เคตाเคธ्เคคเคตिเค• เคช्เคฐเคฏोเค—

เคตीเคกिเคฏो เคฎें เคฎॉเคกเคฒ:

  • เคจเคˆ เคธेเคฎीเค•ंเคกเค•्เคŸเคฐ เคธंเคฐเคšเคจाเค“ं เค•े เคฒिเค เคชเคฐिเค•เคฒ्เคชเคจा เคฌเคจाเคคा เคนै

  • เคกेเคŸा เค•ा เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃ เค•เคฐเคคा เคนै

  • เคธंเคฐเคšเคจाเคค्เคฎเค• เคฌเคฆเคฒाเคต เคธुเคाเคคा เคนै

เคฎเคŸेเคฐिเคฏเคฒ เคธाเค‡ंเคธ เคฌेเคนเคฆ เคœเคŸिเคฒ เคนै —
เคฌเคนु-เค†เคฏाเคฎी เคชैเคฐाเคฎीเคŸเคฐ, เคฎเคนंเค—े เคช्เคฐเคฏोเค—, เค”เคฐ เคฎเคนीเคจों เค•ा เคฎाเคจเคต เคถ्เคฐเคฎ।

เคฏเคฆि เคเค†เคˆ เคถोเคง เคšเค•्เคฐ เค•ो เคคेเคœ เค•เคฐ เคฆे, เคคो เคฏเคน เค•ेเคตเคฒ เค…เค•ाเคฆเคฎिเค• เค‰เคชเคฒเคฌ्เคงि เคจเคนीं — เค†เคฐ्เคฅिเค• เค•्เคฐांเคคि เคนो เคธเค•เคคी เคนै।

เคช्เคฐเคคिเค•्เคฐिเคฏा เค‡เคคเคจी เคคीเคต्เคฐ เค•्เคฏों เคฅी?

เคเค†เคˆ เค•्เคทेเคค्เคฐ เค…เคญी เคถूเคจ्เคฏ-เคฏोเค— (zero-sum) เคœैเคธा เคฎเคนเคธूเคธ เคนोเคคा เคนै।

  • เคธीเคฎिเคค เคถीเคฐ्เคท เคช्เคฐเคคिเคญा

  • เค…เคฐเคฌों เคกॉเคฒเคฐ เค•ी เคŸ्เคฐेเคจिंเค— เคฒाเค—เคค

  • เคตिเคถाเคฒ เคंเคŸเคฐเคช्เคฐाเค‡เคœ़ เค•ॉเคจ्เคŸ्เคฐैเค•्เคŸ

เคเค• เคฒैเคฌ เค•ी เคฌเคก़ी เค›เคฒांเค— เคฌाเค•ी เคธเคญी เคชเคฐ เคฆเคฌाเคต เคกाเคฒเคคी เคนै।

เค‡เคธเคฒिเค เคธोเคถเคฒ เคฎीเคกिเคฏा เคชเคฐ เคฎीเคฎ्เคธ เค•ी เคฌाเคข़ เค† เค—เคˆ —
“gptcels,” “opuscels,” “gemini chads,” “cortisol spikes”।

เคฏเคน เคฎเคœ़ाเค• เคนै, เคชเคฐ เค‡เคธเค•े เคชीเค›े เค‰เคฆ्เคฏोเค— เค•ी เคตाเคธ्เคคเคตिเค• เคช्เคฐเคคिเคธ्เคชเคฐ्เคงा เคนै।

เค†เคฐ्เคฅिเค• เคฆांเคต

เคฏเคฆि เค•ोเคˆ เคฎॉเคกเคฒ:

  • เคธेเคฎीเค•ंเคกเค•्เคŸเคฐ เคกिเคœ़ाเค‡เคจ

  • เคฆเคตा เค–ोเคœ

  • เคœเคฒเคตाเคฏु เคฎॉเคกเคฒिंเค—

  • เคเคฏเคฐोเคธ्เคชेเคธ เค‡ंเคœीเคจिเคฏเคฐिंเค—

เค•ो เคคेเคœ เค•เคฐ เคฆे —
เคคो เค‰เคธเค•ा เคฎूเคฒ्เคฏ เคฆเคธिเคฏों เคฏा เคธैเค•เคก़ों เค…เคฐเคฌ เคกॉเคฒเคฐ เคนो เคธเค•เคคा เคนै।

เคฌ्เคฐांเคก เคตเคซाเคฆाเคฐी เคจเคนीं, เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เคฎाเคฏเคจे เคฐเค–ेเค—ा।

เค‰เคชเคฒเคฌ्เคงเคคा

  • Google AI Ultra เคธเคฌ्เคธเค•्เคฐाเค‡เคฌเคฐ्เคธ เค•ो เคคुเคฐंเคค เคเค•्เคธेเคธ

  • Vertex AI API เค•े เคฎाเคง्เคฏเคฎ เคธे เคถोเคง เค”เคฐ เคंเคŸเคฐเคช्เคฐाเค‡เคœ़ เค•े เคฒिเค เคช्เคฐाเคฐंเคญिเค• เคชเคนुंเคš

เคฌिเคจा เคตिเคคเคฐเคฃ เค•े เคฌेंเคšเคฎाเคฐ्เค• เคฌेเค•ाเคฐ เคนैं।
เคฏเคนाँ เคตिเคคเคฐเคฃ เคถुเคฐू เคนो เคšुเค•ा เคนै।

เค•्เคฏा เคนเคฎ เคตाเคธ्เคคเคตिเค• “System 2 AI” เค•े เค•เคฐीเคฌ เคนैं?

เคกैเคจिเคฏเคฒ เค•ाเคน्เคจเคฎैเคจ เคจे เคฆो เคช्เคฐเค•ाเคฐ เค•ी เคธोเคš เคฌเคคाเคˆ:

  • System 1: เคคेเคœ, เคธเคนเคœ

  • System 2: เคงीเคฎी, เคตिเคถ्เคฒेเคทเคฃाเคค्เคฎเค•

เค…เคฌ เคคเค• LLMs เคฎुเค–्เคฏเคคः System 1 เค•ी เคจเค•เคฒ เค•เคฐ เคฐเคนे เคฅे।
Deep Think System 2 เค•ी เค“เคฐ เคเค• เค•เคฆเคฎ เคฒเค—เคคा เคนै।

เคฏเคฆि เคฏเคน เคช्เคฐเค—เคคि เคตाเคธ्เคคเคตिเค• เค”เคฐ เคธाเคฎाเคจ्เคฏीเค•ृเคค เคนै, เคคो เคนเคฎ เคเค†เคˆ เคตिเค•ाเคธ เค•े เคจเค เคšเคฐเคฃ เคฎें เคช्เคฐเคตेเคถ เค•เคฐ เคธเค•เคคे เคนैं।

เค•्เคฏा เคฌเคข़เคค เค•ाเคฏเคฎ เคฐเคนेเค—ी?

เค‡เคคिเคนाเคธ เคฌเคคाเคคा เคนै —
เค•ोเคˆ เคญी เคฌเคข़เคค เคธ्เคฅाเคฏी เคจเคนीं เคนोเคคी।

OpenAI เค”เคฐ Anthropic เคจिเคถ्เคšिเคค เคนी เคช्เคฐเคคिเค•्เคฐिเคฏा เคฆेंเค—े।
เคซ्เคฐंเคŸिเคฏเคฐ เคคेเคœी เคธे เคฌเคฆเคฒเคคा เคนै।

เคจिเคท्เค•เคฐ्เคท

@vasuman เค•ा เคŸ्เคตीเคŸ เค…เคคिเคถเคฏोเค•्เคคिเคชूเคฐ्เคฃ เคฅा — เคชเคฐ เคชूเคฐी เคคเคฐเคน เคจिเคฐाเคงाเคฐ เคจเคนीं।

Gemini 3 Deep Think เคจे เค•เค िเคจเคคเคฎ เคฐीเคœเคจिंเค— เคชเคฐीเค•्เคทเคฃों เคชเคฐ เค‰เคฒ्เคฒेเค–เคจीเคฏ เค›เคฒांเค— เคฒเค—ाเคˆ เคนै।

เค•्เคฏा เคฏเคน เคฌเคข़เคค เคฌเคจी เคฐเคนेเค—ी?
เคฏเคน เค…เค—เคฒा เค…เคง्เคฏाเคฏ เคคเคฏ เค•เคฐेเค—ा।

เคซिเคฒเคนाเคฒ เค‡ंเคŸเคฐเคจेเคŸ เค…เคชเคจी เคญाเคทा เคฎें เคฌोเคฒ เคฐเคนा เคนै:

เคฌ्เคฐूเคŸเคฒ เคซ्เคฐेเคฎ เคฎोเค—।
เค•เคฐिเคฏเคฐ-เคंเคกिंเค— เค•ॉเคฐ्เคŸिเคธोเคฒ เคธ्เคชाเค‡เค•्เคธ।
เค”เคฐ เค—เคฐ्เคตिเคค “geminicels”।

เคชเคฐ เคฎीเคฎ्เคธ เค•े เคชीเค›े เคเค• เค—ंเคญीเคฐ เคธเคš्เคšाเคˆ เคนै:

เคเค†เคˆ เค•ी เคฆौเคก़ เค…เคฌ “เคฌाเคคเคšीเคค” เคธे เค†เค—े เคฌเคข़เค•เคฐ
“เคตाเคธ्เคคเคตिเค• เคฌुเคฆ्เคงिเคฎเคค्เคคा” เค•े เคช्เคฐเคฆเคฐ्เคถเคจ เค•ी เค“เคฐ เคฌเคข़ เคฐเคนी เคนै।

เค”เคฐ 2026 เค•ो เค…เคธाเคงाเคฐเคฃ เคฐूเคช เคธे เคฆिเคฒเคšเคธ्เคช เคฌเคจा เคฐเคนी เคนै।





at No comments:
Labels: , ,
Subscribe to: Comments (Atom)