Google DeepMind verbetert Gemini 3 Deep Think voor wetenschap

zondag, 15 februari 2026 om 9:00

Google DeepMind heeft Gemini 3 Deep Think geüpdatet om beter te presteren bij complexe wetenschappelijke en technische vraagstukken. Deep Think is een gespecialiseerde redeneermodus binnen het Gemini-ecosysteem en richt zich op taken waarbij stap-voor-stap analyse essentieel is.

Volgens DeepMind kan de nieuwe versie beter omgaan met complexe datasets en technische context. De focus ligt op consistentie, verificatie en nauwkeurige interpretatie.

Wat maakt Deep Think anders

Waar standaardmodellen vaak gericht zijn op snelle tekstgeneratie, probeert Deep Think systematisch te redeneren. Dit betekent dat het model meerdere stappen doorloopt voordat het tot een conclusie komt.

Dit is vooral relevant voor:

Onderzoeksinstellingen
Ingenieursbureaus
Data-analisten

Door betere controle over redenering kan Gemini bijdragen aan betrouwbaardere output in complexe projecten.

Strategische betekenis

DeepMind positioneert zich hiermee sterker in de professionele markt. Terwijl sommige AI-tools vooral creativiteit ondersteunen, richt Deep Think zich op analytische diepgang.

Deze ontwikkeling past in een bredere trend waarin AI-labs gespecialiseerde modi bouwen voor specifieke taken. Het tijdperk van één universeel model lijkt plaats te maken voor doelgerichte toepassingen.

Met de update van Gemini 3 Deep Think zet Google DeepMind in op kwaliteit boven snelheid. Voor wetenschappelijke en technische gebruikers kan dit een belangrijke stap zijn richting betrouwbaardere AI-ondersteuning.

De voorlopers van Gemini 3 liggen in twee duidelijke ontwikkellijnen van Google: de PaLM-modellen en de eerdere Gemini-generaties.

PaLM en PaLM 2 (fundament onder Gemini)

Voordat Google de naam “Gemini” introduceerde, werkte het met de PaLM-familie (Pathways Language Model).

PaLM (2022) Dit was een groot taalmodel dat zich richtte op schaalbaarheid en meertaligheid. Het model legde de basis voor Google’s latere generaties.
PaLM 2 (2023) Dit model verbeterde redenering, programmeervaardigheden en meertalige prestaties. PaLM 2 werd onder meer gebruikt in Bard, de vroege AI-chatbot van Google.

PaLM 2 vormde feitelijk de overgangsfase naar Gemini.

Gemini 1 (eerste multimodale generatie)

Eind 2023 introduceerde Google DeepMind Gemini 1.0. Dit model was vanaf de kern multimodaal ontworpen. Het kon tekst, beeld, audio en code verwerken binnen één architectuur.

Belangrijke varianten:

Gemini Ultra voor complexe taken
Gemini Pro voor brede inzet
Gemini Nano voor on-device toepassingen

Dit was de eerste echte concurrent van GPT-4.

Gemini 1.5 (context doorbraak)

In 2024 volgde Gemini 1.5, met een sterke focus op extreem lange contextvensters. Google demonstreerde contextverwerking tot miljoenen tokens. Dat maakte het mogelijk om grote documenten, codebases en datasets tegelijk te analyseren.

Hier verschoof de nadruk naar:

Langetermijngeheugen
Complexe analyse
Betere consistency bij lange input

Gemini 2 (optimalisatie en reasoning)

Gemini 2 bouwde verder op efficiëntie, betrouwbaarheid en verbeterde reasoning. De modellen werden stabieler in zakelijke toepassingen en beter in het volgen van instructies.

Samenvatting ontwikkellijn

PaLM → PaLM 2 → Gemini 1 → Gemini 1.5 → Gemini 2 → Gemini 3

Gemini 3 combineert deze eerdere stappen met sterkere reasoning-modi zoals Deep Think, betere multimodaliteit en meer focus op professionele toepassingen.