एआई रीजनिंग के साथ अब तक की समस्या

अधिकांश बड़े भाषा मॉडल पाठ उत्पन्न करने, दस्तावेज़ों का सारांश बनाने और कोड लिखने में प्रभावशाली होते हैं। लेकिन उनसे बहु-चरणीय भौतिकी व्युत्पत्ति के माध्यम से तर्क करने के लिए कहें या 40-पृष्ठ गणितीय प्रमाण में दोष ढूंढने के लिए कहें, और वे अलग हो जाते हैं। धाराप्रवाह भाषा और वास्तविक विश्लेषणात्मक सोच के बीच का अंतर एआई में सबसे बड़ी अनसुलझी चुनौतियों में से एक रहा है।

गूगल का जवाब हैमिथुन 3 गहन विचार करेंफरवरी 2026 में जारी एक उन्नत रीजनिंग मोड जो विशेष रूप से जटिल वैज्ञानिक, गणितीय और इंजीनियरिंग समस्याओं को लक्षित करता है। त्वरित प्रतिक्रिया उत्पन्न करने वाले मानक चैट-आधारित एआई के विपरीत, डीप थिंक उत्तर देने से पहले समस्याओं पर व्यवस्थित रूप से काम करने के लिए विस्तारित गणना समय आवंटित करता है।

यह सिर्फ एक और मॉडल अपडेट नहीं है। यह मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करता है कि एआई कठिन समस्याओं को कैसे संभालता है, और अनुसंधान प्रयोगशालाओं के शुरुआती नतीजे बताते हैं कि यह वास्तव में वादे को पूरा करता है। आइए देखें कि नया क्या है, वास्तविक क्या है और सीमाएँ क्या हैं।

गहराई से सोचना वास्तव में कैसे काम करता है

मानक एआई मॉडल आपके संकेत को संसाधित करते हैं और गति के लिए अनुकूलन करते हुए टोकन दर टोकन प्रतिक्रिया उत्पन्न करते हैं। डीप थिंक किसी उत्तर पर पहुंचने से पहले आंतरिक तर्क शृंखलाओं पर अधिक समय खर्च करके इसे उलट देता है। इसे अपने सिर के ऊपर से गणित के किसी प्रश्न का उत्तर देने और उस पर चरण दर चरण काम करने के लिए कलम और कागज लेकर बैठने के बीच अंतर के रूप में सोचें।

के अनुसारGoogle DeepMind का दस्तावेज़ीकरणमॉडल उस चीज़ का उपयोग करता है जिसे वे "विस्तारित सोच" कहते हैं - एक प्रक्रिया जहां एआई आंतरिक तर्क उत्पन्न करता है जिसका वह अंतिम आउटपुट देने से पहले मूल्यांकन और परिष्कृत करता है। यह अवधारणा में OpenAI के o1 मॉडल के समान है, लेकिन Google वैज्ञानिक बेंचमार्क पर काफी बेहतर प्रदर्शन का दावा करता है।

जो इसे विचार श्रृंखला से अलग करता है

आप शायद सोच रहे होंगे: "क्या यह सिर्फ विचार-श्रृंखला का संकेत नहीं है?" काफी नहीं। चेन-ऑफ़-थॉट एक प्रेरक तकनीक है जो मॉडल को अपना काम दिखाने के लिए कहती है। डीप थिंक विस्तारित तर्क को सीधे मॉडल आर्किटेक्चर में शामिल करता है। अंतर मायने रखता है क्योंकि:

गहन खोज:मॉडल आंतरिक रूप से कई समाधान पथों की खोज करता है और जब यह अंतिम छोर तक पहुंच जाता है तो पहले दृष्टिकोण के लिए प्रतिबद्ध होने के बजाय पीछे हट जाता है
स्व-सत्यापन:उत्तर देने से पहले, यह तार्किक स्थिरता के लिए अपने स्वयं के कार्य की जाँच करता है
अनुकूली गणना:कठिन समस्याओं को स्वचालित रूप से अधिक सोचने का समय मिलता है, जबकि सरल प्रश्नों का उत्तर तुरंत मिल जाता है

उन शोधकर्ताओं के लिए जो पहले से ही अपने वर्कफ़्लो में एआई टूल का उपयोग कर रहे हैं, इन अंतरों को समझना मायने रखता है। यदि आप खोज रहे हैं कि एआई कैसे विश्लेषणात्मक कार्य को नया आकार दे रहा है, तो हमारा राउंडअपजीवन बदलने वाले एआई उपकरणडीप थिंक के साथ जुड़ने लायक कई पूरक टूल शामिल हैं।

बेंचमार्क परिणाम जो वास्तव में मायने रखते हैं

एआई कंपनियां बेंचमार्क नंबर फेंकना पसंद करती हैं, तो आइए उन पर ध्यान केंद्रित करें जो वास्तव में शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के लिए सार्थक हैं।

डीप थिंक बेंचमार्क हाइलाइट्स

🏅

मानवता की अंतिम परीक्षा में 48.4%
सबसे कठिन एआई बेंचमार्क, जिसे वर्तमान मॉडलों को रोकने के लिए डिज़ाइन किया गया है

🧮

आईएमओ समस्याओं पर स्वर्ण-पदक स्तर
अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड प्रतियोगिता मानक

💻

प्रतिस्पर्धी प्रोग्रामिंग पर शीर्ष स्कोर
कोडफोर्स और IOI-स्तरीय एल्गोरिथम चुनौतियाँ

🔬

सामग्री विज्ञान में उपन्यास का परिणाम
वास्तविक प्रयोगशालाओं में उपयोगी निर्माण विधियां तैयार की गईं

मानवता की अंतिम परीक्षास्कोर विशेष रूप से उल्लेखनीय है. यह बेंचमार्क शोधकर्ताओं के एक गठबंधन द्वारा विशेष रूप से वर्तमान एआई द्वारा अघुलनशील होने के लिए डिज़ाइन किया गया था - इसमें उन्नत गणित, सैद्धांतिक भौतिकी और विशेष डोमेन के प्रश्न शामिल हैं जिनके लिए पैटर्न मिलान के बजाय वास्तविक तर्क की आवश्यकता होती है। इस पर 48.4% स्कोरिंग पिछले मॉडलों की तुलना में एक महत्वपूर्ण उछाल है।

गणितीय प्रतियोगिता के परिणाम भी समान रूप से बता रहे हैं। डीप थिंक ने अंतर्राष्ट्रीय गणितीय ओलंपियाड समस्याओं पर स्वर्ण-पदक मानक हासिल किए, जिनके लिए बहु-चरणीय प्रमाणों की आवश्यकता होती है जो मध्यवर्ती परिणामों पर आधारित होते हैं। यह ठीक उसी तरह का संरचित तर्क है जिससे पिछले मॉडल जूझते रहे हैं।

वास्तविक लैब परिणाम: सामग्री विज्ञान की सफलता

बेंचमार्क उपयोगी हैं, लेकिन वास्तविक दुनिया के नतीजे बेहतर कहानी बताते हैं। सबसे सम्मोहक प्रदर्शनों में से एक सेमीकंडक्टर अनुसंधान प्रयोगशाला से आया, जिसने सामग्री निर्माण की उस चुनौती को हल करने के लिए डीप थिंक का उपयोग किया, जिस पर वे महीनों से अटके हुए थे।

टीम अगली पीढ़ी के अर्धचालकों के लिए उच्च गुणवत्ता वाली पतली फिल्में विकसित करने की कोशिश कर रही थी। उनके मौजूदा व्यंजनों ने लगभग 50 माइक्रोमीटर की कैप वाली फिल्में बनाईं। उन्होंने अपने प्रायोगिक डेटा, बाधाओं और लक्ष्यों को डीप थिंक में डाला और इसे अनुकूलित निर्माण मापदंडों का सुझाव देने के लिए कहा।

मॉडल ने तापमान, दबाव, विकास समय और सब्सट्रेट संरचना के बीच संबंधों का विश्लेषण किया, फिर एक संशोधित नुस्खा सुझाया जिस पर टीम ने विचार नहीं किया था। जब उन्होंने प्रयोगशाला में इसका परीक्षण किया, तो नए दृष्टिकोण ने 100 माइक्रोमीटर से बड़ी फिल्में बनाईं, जो उनके पिछले परिणामों से दोगुने से भी अधिक थीं।

इस प्रकार का एप्लिकेशन, जहां एआई जटिल बहु-परिवर्तनीय संबंधों को संसाधित कर सकता है और गैर-स्पष्ट पैरामीटर संयोजनों का सुझाव दे सकता है, जहां डीप थिंक वास्तव में मानक मॉडलों पर उत्कृष्टता प्राप्त करता है।

मनुष्य द्वारा छूटी हुई त्रुटियों को ढूँढना

एक अन्य मामले में, उच्च-ऊर्जा भौतिकी के शोधकर्ताओं ने अपने द्वारा विकसित किए जा रहे गणितीय ढांचे की समीक्षा करने के लिए डीप थिंक का उपयोग किया। मॉडल ने उनकी एक व्युत्पत्ति में एक सूक्ष्म तार्किक असंगतता की पहचान की जो सहकर्मी समीक्षा के कई दौर से बच गई थी। त्रुटि स्पष्ट नहीं थी क्योंकि अंतिम परिणाम अभी भी प्रशंसनीय लग रहे थे, लेकिन मध्यवर्ती तर्क में एक दोष था जो उन परिणामों पर भविष्य के कार्य निर्माण में समस्याएं पैदा कर सकता था।

जटिल डेटा विश्लेषण के साथ काम करने वाली टीमों के लिए, हमारे जैसे उपकरणएआई बाजार विश्लेषण उपकरणप्रदर्शित करें कि कैसे एआई-संचालित विश्लेषण उन अंतर्दृष्टियों को सामने ला सकता है जो मैन्युअल समीक्षा अक्सर छूट जाती है, यहां तक कि कम तकनीकी डोमेन में भी।

गहन चिंतन तक कौन पहुंच सकता है (और इसकी लागत क्या है)

फरवरी 2026 तक, जेमिनी 3 डीप थिंक तक पहुंच दो चैनलों के माध्यम से उपलब्ध है:

Google AI अल्ट्रा सदस्यता:व्यक्तिगत शोधकर्ता और डेवलपर इसके माध्यम से डीप थिंक तक पहुंच सकते हैंगूगल एआई स्टूडियोएआई अल्ट्रा प्लान के साथ। यह आपको डीप थिंक रीज़निंग सक्षम होने के साथ संपूर्ण जेमिनी ऐप अनुभव प्रदान करता है।
जेमिनी एपीआई (प्रारंभिक पहुंच):उद्यम और अनुसंधान संस्थान एपीआई एक्सेस के लिए आवेदन कर सकते हैंजेमिनी एपीआई डेवलपर पोर्टल. एपीआई इसका समर्थन करता हैसोच मोड विन्यास, आपको यह नियंत्रित करने देता है कि मॉडल प्रति अनुरोध कितना तर्क-वितर्क समय खर्च करता है।

एपीआई एकीकरण सीधा है. यहां Python SDK का उपयोग करके एक बुनियादी उदाहरण दिया गया है:

google.generativeai को genai के रूप में आयात करें

genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

मॉडल = genai.GenerativeModel(
    मॉडल_नाम = "मिथुन-3-गहरा-सोच",
    पीढ़ी_कॉन्फिग={
        "थिंकिंग_कॉन्फिग": {"थिंकिंग_बजट": 24576}
    }
)

प्रतिक्रिया = model.generate_content(
    "तार्किक के लिए इस गणितीय प्रमाण का विश्लेषण करें"
    "स्थिरता और तर्क में किसी भी अंतराल की पहचान करें:"
    + प्रमाण_पाठ
)

प्रिंट(प्रतिक्रिया.पाठ)

सोच_बजटपैरामीटर नियंत्रित करता है कि मॉडल आंतरिक तर्क के लिए कितने टोकन का उपयोग कर सकता है। उच्च मूल्य कठिन समस्याओं पर बेहतर परिणाम देते हैं लेकिन विलंबता और लागत बढ़ाते हैं। त्वरित तथ्यात्मक प्रश्नों के लिए, आप कम बजट निर्धारित कर सकते हैं। जटिल प्रमाणों या वैज्ञानिक विश्लेषण के लिए, आप इसे अधिकतम करना चाहेंगे।

अच्छे परिणाम पाने के लिए व्यावहारिक सुझाव

कई उपयोग मामलों में डीप थिंक का परीक्षण करने के बाद, यहां ऐसे पैटर्न हैं जो लगातार बेहतर आउटपुट देते हैं:

अपने इनपुट को सावधानीपूर्वक संरचित करें

डीप थिंक को अच्छी तरह से संरचित संकेतों से अत्यधिक लाभ होता है। पाठ की एक दीवार खड़ी करने और "आप क्या सोचते हैं?" पूछने के बजाय, अपनी समस्या को स्पष्ट घटकों में विभाजित करें:

सभी बाधाओं और धारणाओं सहित समस्या को सटीक रूप से बताएं
संरचित प्रारूप में प्रासंगिक डेटा प्रदान करें (सारणी, क्रमांकित सूचियाँ)
निर्दिष्ट करें कि आपको किस प्रकार के आउटपुट की आवश्यकता है (एक प्रमाण, एक अनुशंसा, एक त्रुटि विश्लेषण)
उल्लेख करें कि आप कौन से दृष्टिकोण पहले ही आज़मा चुके हैं और वे काम क्यों नहीं कर पाए

इसका उपयोग सत्यापन के लिए करें, न कि केवल निर्माण के लिए

डीप थिंक की सबसे मजबूत क्षमताओं में से एक नए सिरे से निर्माण करने के बजाय मौजूदा काम की जांच करना है। इसे अपनी व्युत्पत्तियाँ, कोड, या प्रयोगात्मक डिज़ाइन खिलाएँ और खामियाँ ढूँढ़ने के लिए कहें। यह "प्रतिकूल समीक्षा" दृष्टिकोण अक्सर उन मुद्दों को सामने लाता है जो पीढ़ी-पहली दृष्टिकोण से छूट जाते हैं।

इसे डोमेन-विशिष्ट टूल के साथ जोड़ें

डीप थिंक एक बड़े वर्कफ़्लो के हिस्से के रूप में सबसे अच्छा काम करता है। इसका उपयोग तर्क-भारी भागों के लिए करें, लेकिन इसे डोमेन-विशिष्ट कार्यों के लिए विशेष उपकरणों के साथ जोड़ें। उदाहरण के लिए, यदि आप अपने शोध के साथ-साथ एआई खोज योग्यता के लिए सामग्री का अनुकूलन कर रहे हैं, तो हमाराएलएलएमएस.txt जनरेटरउस विशिष्ट तकनीकी आवश्यकता को संभालता है ताकि आप विश्लेषणात्मक चुनौतियों पर गहन विचार पर ध्यान केंद्रित कर सकें।

गहन चिंतन से अधिकतम लाभ प्राप्त करना

समस्या को सटीक रूप से परिभाषित करें

बाधाओं, धारणाओं और जो आप पहले ही आज़मा चुके हैं उसे शामिल करें

उचित रूप से सोच बजट निर्धारित करें

जटिल प्रमाणों के लिए उच्चतर, सरल विश्लेषण के लिए कम

सत्यापन के लिए इसका उपयोग करें

केवल पीढ़ी की ही नहीं, मौजूदा कार्य की भी समीक्षा करें और त्रुटि-जाँच करें

विशेष उपकरणों के साथ संयोजन करें

तर्क के लिए गहन विचार, बाकी सभी चीज़ों के लिए डोमेन टूल

जहां गहरी सोच कम पड़ जाती है

कोई भी उपकरण पूर्ण नहीं है, और सीमाओं के बारे में ईमानदार होना प्रचार से अधिक उपयोगी है। यहां वह जगह है जहां डीप थिंक अभी भी संघर्ष कर रहा है:

विलंबता:विस्तारित सोच मोड धीमा है. जटिल समस्याओं को संसाधित होने में 30-60 सेकंड लग सकते हैं, कभी-कभी अधिक भी। यह वास्तविक समय के अनुप्रयोगों या त्वरित आगे-पीछे की बातचीत के लिए इसे अव्यावहारिक बनाता है।
लागत:सोच वाले टोकन आपके उपयोग में गिने जाते हैं, इसलिए एक जटिल क्वेरी मानक जेमिनी अनुरोध की तुलना में काफी अधिक टोकन का उपभोग कर सकती है। डीप थिंक मोड को कब सक्षम करना है, इसके बारे में बजट-सचेत टीमों को चयनात्मक होने की आवश्यकता है।
उपन्यास डोमेन में मतिभ्रम:जबकि तर्क अधिक कठोर है, मॉडल अभी भी आत्मविश्वास से अत्यधिक विशिष्ट क्षेत्रों में गलत परिणाम दे सकता है जहां प्रशिक्षण डेटा विरल है। हमेशा महत्वपूर्ण परिणामों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करें।
सीमित उपलब्धता:एपीआई अभी भी उद्यमों के लिए नियंत्रित प्रारंभिक पहुंच में है, और एआई अल्ट्रा सदस्यता सस्ती नहीं है। अधिकांश व्यक्तिगत शोधकर्ताओं को इसे नियमित रूप से उपयोग करने के लिए संस्थागत समर्थन की आवश्यकता होगी।

के अनुसारएमआईटी प्रौद्योगिकी समीक्षा का कवरेज, विस्तारित गणना दृष्टिकोण तर्क गुणवत्ता और व्यावहारिक प्रयोज्यता के बीच एक मौलिक व्यापार-संबंध बनाता है जिसे Google और अन्य एआई प्रयोगशालाएं अभी भी अनुकूलित करने के लिए काम कर रही हैं।

इसकी तुलना प्रतिस्पर्धा से कैसे की जाती है

डीप थिंक तर्क-केंद्रित एआई मॉडल के बढ़ते क्षेत्र में प्रवेश करता है। ओपनएआई के ओ1 और ओ3 मॉडल एक समान विस्तारित सोच दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, और एंथ्रोपिक के क्लाउड की अपनी बहु-चरणीय तर्क क्षमताएं हैं। डीप थिंक को जो चीज़ अलग करती है, वह वैज्ञानिक और गणितीय क्षेत्रों में इसकी विशेष ताकत है, जो संभवतः इन क्षेत्रों में Google डीपमाइंड की गहन शोध विरासत को दर्शाती है।

शोधकर्ताओं के लिए प्रतिस्पर्धा स्वस्थ है क्योंकि इसका मतलब है कि उपकरण तेजी से सुधार कर रहे हैं। यदि डीप थिंक आपके विशिष्ट उपयोग के मामले में फिट नहीं बैठता है, तो विकल्प हो सकते हैं। और क्योंकि एपीआई इंटरफ़ेस सभी प्रदाताओं में समान हैं, विभिन्न कार्यों के लिए उनके बीच स्विच करना अधिक सरल हो गया है।

तल - रेखा

जेमिनी 3 डीप थिंक वास्तव में उन शोधकर्ताओं और इंजीनियरों के लिए एक उपयोगी उपकरण है जो उन समस्याओं पर काम कर रहे हैं जिनके लिए बहु-चरणीय विश्लेषणात्मक तर्क की आवश्यकता होती है। सामग्री विज्ञान के परिणाम, गणितीय सत्यापन क्षमताएं और बेंचमार्क प्रदर्शन सभी Google के दावों के पीछे वास्तविक तथ्य की ओर इशारा करते हैं।

सबसे अच्छे उपयोग के मामले हैं: जटिल प्रमाणों को सत्यापित करना, बहु-चर प्रयोगात्मक डिजाइनों को अनुकूलित करना, त्रुटियों के लिए गणितीय ढांचे का विश्लेषण करना और उन समस्याओं से निपटना जहां मानक एआई मॉडल सतही उत्तर देते हैं। यह डोमेन विशेषज्ञता का प्रतिस्थापन नहीं है, लेकिन यह उन लोगों के लिए एक शक्तिशाली एम्पलीफायर है जो पहले से ही जानते हैं कि कौन से प्रश्न पूछने हैं।

यदि आपके पास एपीआई या एआई अल्ट्रा सदस्यता तक पहुंच है, तो उस समस्या से शुरुआत करें जिसे आप पहले ही मैन्युअल रूप से हल कर चुके हैं, फिर डीप थिंक के दृष्टिकोण की तुलना अपने दृष्टिकोण से करें। इससे पहले कि आप नए काम पर भरोसा करें, इससे आपको इसकी ताकत और खामियों का जमीनी एहसास होता है।