جیمنی 3 ڈیپ تھنک کیا ہے؟ آپ کو جاننے کی ضرورت ہے۔

جیمنی 3 گہری سوچ گوگل / ڈیپ مائنڈ کے تازہ ترین فاؤنڈیشن ماڈل فیملی — جیمنی 3 — میں ایک نیا، خصوصی استدلال کا موڈ ہے جو مشکل، ملٹی سٹیپ، ملٹی موڈل مسائل پر زیادہ وقت اور اندرونی "غور و فکر" کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اسے جیمنی کے ورژن کے طور پر پروموٹ کیا جا رہا ہے جو کہ جدید ترین استدلال اور ایجنٹ کے مسائل کو حل کرنے کو پچھلی ریلیز کے مقابلے میں آگے بڑھاتا ہے۔

جیمنی 3 ڈیپ تھنک بالکل کیا ہے؟

تعریف اور پوزیشننگ

جیمنی 3 ڈیپ تھنک آزادانہ طور پر جاری ہونے والے مکمل طور پر مختلف نیورل نیٹ ورک فن تعمیر کے لحاظ سے ایک الگ ماڈل فیملی نہیں ہے۔ بہتر استدلال موڈ Gemini 3 سیریز کے اندر جسے Google بیان کرتا ہے "ذہانت کی حدود کو مزید آگے بڑھانا۔" ڈیپ تھنک کو واضح طور پر اس موڈ کے طور پر پیش کیا جاتا ہے جس کا آپ انتخاب کرتے ہیں جب آپ کو سوچ کی گہری زنجیروں کو آگے بڑھانے کے لیے ماڈل کی ضرورت ہوتی ہے، متعدد مفروضوں پر غور کریں، اور جواب دینے سے پہلے متبادل کا جائزہ لیں — مؤثر طریقے سے نظام کو اعلیٰ معیار کے، مزید جان بوجھ کر آؤٹ پٹس کے لیے تاخیر کی تجارت کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ گوگل ڈیپ تھنک کو انتہائی پیچیدہ، ناول اور ملٹی سٹیپ استدلال کے کاموں کے لیے تیار کردہ ایڈیشن کے طور پر رکھتا ہے (اور ابتدائی طور پر سیفٹی ٹیسٹنگ اور گوگل AI الٹرا سبسکرائبرز کے لیے تیار کیا جا رہا ہے)۔

ڈیپ تھنک معیاری جیمنی 3 پرو سے کتنا مختلف ہے۔

تصوراتی طور پر، Gemini 3 Pro کا مقصد ایک متوازن، کم تاخیر کا تجربہ ہے جو عام ایجنٹ کے استعمال اور ڈویلپر کے انضمام کے لیے موزوں ہے (مثال کے طور پر، نیا Antigravity IDE اور Vertex AI انضمام)۔ ڈیپ تھنک ایک ہی خاندان ہے لیکن اس کے لیے ترتیب دیا گیا ہے:

1. استدلال-پہلی ضابطہ کشائی اور سوچ کا سلسلہ۔ گوگل جیمنی 3 کو ایک بہتر اندرونی "سوچ" کے عمل کو استعمال کرنے کے طور پر بیان کرتا ہے جو ماڈل کو ملٹی سٹیپ پلاننگ اور اندرونی غور و فکر کو زیادہ قابل اعتماد طریقے سے انجام دینے کی اجازت دیتا ہے۔ ڈیپ تھنک اس عمل کو تیز کرتا دکھائی دیتا ہے — مزید داخلی کمپیوٹ مختص کرنا، طویل اندرونی غور و فکر کی زنجیریں، اور نسل کے دوران سخت تصدیقی ہورسٹکس۔ ان تبدیلیوں کا مقصد ٹوٹے ہوئے ایک قدمی ردعمل کو کم کرنا اور نئے کاموں کے لیے مسائل کے حل کو فروغ دینا ہے۔
2. بڑا تخمینہ لفافہ (ٹولز + نقلی)۔ ڈیپ تھنک کو ٹول سمولیشنز (نقلی براؤزرز، کیلکولیٹر، کوڈ رنر، یا ایکسٹرنل APIs) کو اس طرح سے کال کرنے کے لیے بہتر بنایا گیا ہے جو ماڈل کے ریجننگ لوپ کے حصے کے طور پر ایجنٹ ورک فلو کا علاج کرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ ماڈل منصوبہ بنا سکتا ہے، قیاس کر سکتا ہے، جانچ کر سکتا ہے (نقلی ٹولز کے ذریعے)، اور نظر ثانی کر سکتا ہے - اندرونی تجربات کی ایک شکل جس سے پیچیدہ کوڈنگ، ریاضی، یا تحقیقی سوالات کو فائدہ ہوتا ہے۔
3. اعلی کمپیوٹ/لیٹنسی ٹریڈ آف۔ اس گہرے استدلال کو حاصل کرنے کے لیے، ڈیپ تھنک پرو کے مقابلے میں زیادہ لاگت والے، زیادہ تاخیر کے اندازے کے نظام میں کام کرتا ہے۔ گوگل نے تاریخی طور پر اپنے ماڈلز میں پریمیم "ماہر" موڈز کے ساتھ اس طرح کی تجارت کی پیشکش کی ہے۔ ڈیپ تھنک معیار اور وشوسنییتا کو ترجیح دے کر اس طرز کی پیروی کرتا ہے۔

جیمنی 3 ڈیپ تھنک کیسے کام کرتا ہے؟

"کیسے" کو سمجھنے کے لیے پروڈکٹ موڈ (ڈیپ تھنک) کو بنیادی ماڈل فیملی (جیمنی 3) سے الگ کرنے کی ضرورت ہے۔ ڈیپ تھنک کوئی علیحدہ، اسٹینڈ اسٹون ماڈل فائل نہیں ہے جسے آپ ڈاؤن لوڈ کرتے ہیں۔ بلکہ یہ ایک کنفیگریشن ہے — ایک تربیت یافتہ صلاحیت کا ٹائر اور انفرنس اسٹیک — جو زیادہ کمپیوٹ، اندرونی استدلال کے معمولات، اور خصوصی ضابطہ کشائی کرنے والے رویوں کو کھولتا ہے تاکہ تاخیر یا لاگت پر گہرائی اور درستگی کو ترجیح دی جا سکے۔

سخت ٹول انضمام

ڈیپ تھنک اسی ایجنٹی ٹول کالنگ اور سینڈ باکسنگ پرائمیٹوز کا فائدہ اٹھاتا ہے جیسا کہ جیمنی 3 پرو، لیکن زیادہ قدامت پسند پالیسیوں اور ہر ٹول کال کے لیے اضافی تصدیقی اقدامات کے ساتھ (ریسرچ ورک فلو میں حفاظت کے لیے اہم)۔

ڈیپ تھنک ٹریڈ آف اور انفرنس اسٹریٹجی

گہری سوچ کو واضح طور پر ٹریڈنگ کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔ تاخیر لیے گہرائی: یہ فی استفسار زیادہ کمپیوٹ چلاتا ہے (لمبی داخلی غور و خوض یا امیدواروں کے استدلال کے راستوں کی زیادہ گہرائی سے تلاش) اور نئے مسائل کو حل کرنے کے لیے سلیکٹیو کوڈ ایگزیکیوشن یا ملٹی سٹیپ تصدیق جیسے معاون طریقہ کار پر انحصار کرتا ہے۔ یہ اسے "فرنٹیئر" بینچ مارکس (ناول، تخلیقی یا ملٹی اسٹیج کے مسائل) پر مضبوط بناتا ہے لیکن پیداوار میں ممکنہ طور پر سست اور مہنگا ہوتا ہے۔

سوچ کا سلسلہ، سکریچ پیڈ، اور تکراری تطہیر

ڈیپ تھنک اپروچ ان میکانزم پر انحصار کرتا ہے جو ریسرچ کمیونٹی اور کمپنیوں نے کامیابی کے ساتھ استعمال کیے ہیں: چین کے سوچے سمجھے انداز کا استدلال، اندرونی سکریچ پیڈز، اور اسٹیجڈ استدلال جہاں ذیلی مسائل کو حل کیا جاتا ہے اور انضمام سے پہلے اس کی توثیق کی جاتی ہے۔ ماڈل مسائل کو سڑنے، درمیانی مراحل کی جانچ کرنے، اور مضبوط حتمی نتائج میں حل کو دوبارہ ترتیب دینے کے طریقے استعمال کرتا ہے۔

جیمنی 3 ڈیپ تھنک کارکردگی کے کون سے معیارات حاصل کرتا ہے؟

گوگل نے بینچ مارک نمبرز کا ایک ذخیرہ شائع کیا ہے جو جیمنی 3 کے لیے دعوے کیے گئے فوائد کے پیمانے کی وضاحت کرتا ہے — اور خاص طور پر ڈیپ تھنک کنفیگریشن۔ جیمنی 3 ڈیپ تھنک کے لیے سب سے مضبوط عوامی دعوے یہ ہیں:

• ARC-AGI (خلاصہ بصری استدلال، کوڈ پر عمل درآمد کی مختلف حالتیں): Gemini 3 Pro نے مبینہ طور پر ~31.1% حاصل کیا جبکہ جیمنی 3 ڈیپ تھنک ~45.1% تک پہنچ گیا ARC-AGI-2 پر - ایک بینچ مارک پر ایک ڈرامائی چھلانگ جو پہلے اعلی کارکردگی سے محروم تھی۔
• GPQA ڈائمنڈ (جدید سوال کا جواب): جیمنی 3 پرو کی اطلاع تقریباً 91.9% تھی جب کہ ڈیپ تھنک نے تشہیر شدہ رنز میں %93.8% اسکور کیا۔ یہ اعلی کارکردگی کی سطحیں ہیں جو جیمنی 3 کو لانچ کے وقت ایک سے زیادہ لیڈر بورڈز کے اوپر یا اس کے قریب رکھتی ہیں۔
• انسانیت کا آخری امتحان (ٹول فری چیلنج): گوگل کے مواد کی رپورٹ جیمنی 3 ڈیپ تھنک نے کافی زیادہ ٹول فری پرفارمنس حاصل کی ہے (گوگل نے 41.0% کے اعداد و شمار کا حوالہ دیا)، سب سے زیادہ مطالبہ کرنے والے، امتحانی طرز کے اشارے پر جیمنی 3 پرو کو پیچھے چھوڑ دیا۔

یہ اعداد و شمار کیوں اہم ہیں. یہ بینچ مارک حاصلات تمام کاموں میں یکساں نہیں ہیں: یہ ان مسائل پر سب سے زیادہ واضح ہوتے ہیں جن میں کثیر مرحلہ استدلال کی ضرورت ہوتی ہے، تجریدی بصری مسئلے کو حل کرنا، اور ایسے حالات جہاں ماڈل کو سیاق و سباق کی بڑی مقدار کو پکڑنا اور ہیرا پھیری کرنا ضروری ہے۔ یہ گہری سوچ کے پیچھے فنکشنل ارادے سے میل کھاتا ہے: صرف بہتر سطحی متن کی پیشن گوئی کے بجائے مضبوط، اعلی ترتیب کے استدلال کا مظاہرہ کرنا۔

جیمنی 3 ڈیپ تھنک بمقابلہ جیمنی 2.5 پرو

جہاں ڈیپ تھنک جیمنی 2.x پر بہتر ہوتا ہے۔

استدلال اور مسائل کا حل: واضح ترین ترقی استدلال کے معیارات اور کاموں میں ہے جن کے لیے منطق کی توسیعی داخلی زنجیروں کی ضرورت ہوتی ہے۔ Gemini 2.5 Pro کے مقابلے میں ARC-AGI، ہیومینٹی کے آخری امتحان، اور Gemini 3 Deep Think کے لیے دیگر ریجننگ سویٹس پر کافی زیادہ اسکور۔ یہ چھلانگ الگورتھم (مختلف ٹریننگ/فائن ٹیوننگ) اور آپریشنل (ڈیپ تھنک کی انفرنس ٹائم ڈیلیبریشن) دونوں ہی دکھائی دیتی ہے۔

کثیر الجہتی تفہیم: جیمنی 3 امیر ملٹی موڈل ان پٹس — ویڈیو تجزیہ، ہینڈ رائٹنگ + وائس فیوژن، اور زیادہ باریک تصویر اور ٹیکسٹ استدلال — کے لیے سپورٹ بڑھاتا ہے اور ڈیپ تھنک میڈیا کی اقسام کو ملانے والے کاموں کے لیے اس صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔ جہاں Gemini 2.x نے ملٹی موڈل کاموں کو اچھی طرح سے سنبھالا ہے، وہاں Gemini 3 Deep Think کو زیادہ درست اور سیاق و سباق کے لحاظ سے زیادہ حساس دونوں کے طور پر پیش کیا گیا ہے۔

ایجنٹ اور آلے کا استعمال: ایجنٹ ورک فلوز پر Gemini 3 کا زور (ایجنٹ تخلیق کرنا جو ایڈیٹرز، ٹرمینلز، براؤزرز، اور API کالز میں کام کرتے ہیں) ایک قابلیت تبدیلی کی نشاندہی کرتا ہے۔ ڈیپ تھنک، اندرونی تخروپن اور ٹول آرکیسٹریشن کو بڑھا کر، بیرونی ٹولز کے ساتھ تعامل کرتے وقت بہتر منصوبہ بندی اور تصدیق فراہم کرتا ہے - ایک ایسی صلاحیت جو پہلے جیمنی نسلوں میں نوزائیدہ تھی۔ گوگل کا اینٹی گریویٹی IDE ایک ٹھوس ابتدائی انضمام ہے جو اس کو ظاہر کرتا ہے۔

کوڈنگ اور ڈویلپر ایرگونومکس: جیمنی 3 پرو نے پہلے ہی ون شاٹ کوڈنگ اور "وائب کوڈنگ" (اعلی سطحی اسپیک → سکیفولڈ ایپ جنریشن) کو بہتر بنایا ہے۔ ڈیپ تھنک ماڈل کی بڑے پروجیکٹس کی منصوبہ بندی کرنے، زیادہ مربوط ملٹی فائل کوڈ بنانے اور سیاق و سباق میں ڈیبگ کرنے کی صلاحیت کو بڑھاتا ہے۔ ابتدائی بینچ مارک اور پارٹنر کے تاثرات 2.x کے مقابلے میں ڈویلپر کی پیداواری صلاحیتوں کو واضح کرتے ہیں۔

تعمیراتی اور طرز عمل کے اختلافات (H3)

Gemini 2.x پر حاصل ہونے کی عملی وجوہات متعدد اور باہمی طور پر تقویت دینے والی ہیں:

1. MoE ریڑھ کی ہڈی میں بہتری اور ماہر روٹنگ ٹیوننگ، زیادہ موثر تخصص اور پیمانے کو چالو کرنا۔
2. متحد ملٹی موڈل اسٹیک جو کراس موڈل استدلال کو بہتر طور پر فیوز کرتا ہے (ARC-AGI کے بصری ذیلی مسائل کے لیے اہم)۔
3. ڈیپ تھنک جیسے آپریشنل موڈز جو جان بوجھ کر اندرونی غور و فکر اور مفروضے کی جانچ کو بڑھاتا ہے، درستگی کے لیے ٹریڈنگ کمپیوٹ/دیرتا۔

صارفین کے لیے عملی نتائج

ڈویلپرز اور محققین کے لیے، جو اس میں ترجمہ کرتا ہے:

• اعلیٰ قدر والے ورک فلو کو خودکار کرنے کی بہتر صلاحیت (مثلاً، سائنسی ادب کی ترکیب، فن تعمیر کا ڈیزائن، جدید ڈیبگنگ) جس کے ساتھ پہلے جیمنی نسلوں کو محدود کامیابی ملی تھی۔
• پیچیدہ اشارے پر کم فریب اور زیادہ قابل دفاع قدم بہ قدم استدلال کی زنجیریں۔
• بہتر کارکردگی جب کاموں کے لیے طویل دستاویزات، کوڈ بیس یا مخلوط میڈیا پر استدلال کی ضرورت ہوتی ہے۔

جیمنی 3 ڈیپ تھنک تک کیسے رسائی حاصل کریں۔

آپشن A — صارف / پاور یوزر روٹ: جیمنی ایپ + گوگل اے آئی

گوگل کے سرکاری اعلان کے مطابق جیمنی 3 ڈیپ تھنک ہے۔ ابھی تک وسیع پیمانے پر دستیاب نہیں ہے۔ عام ریلیز کے درجے میں۔ اسے پہلے سیفٹی ٹیسٹرز کے لیے، پھر "الٹرا" سبسکرپشن لیول پر لایا جا رہا ہے۔

گوگل اے آئی الٹرا: US$249.99/مہینہ (امریکہ میں) الٹرا ٹائر کے لیے، جس میں "ڈیپ تھنک، جیمنی ایجنٹ (صرف امریکہ، صرف انگریزی) اور اعلیٰ ترین حدود شامل ہیں۔"

کہاں سبسکرائب کریں: اپنے علاقے کے لیے Gemini ایپ / Google One / Google AI پلانز صفحہ کے ذریعے سبسکرائب کریں۔ سبسکرپشن کنسول ظاہر کرتا ہے کہ آیا آپ کے اکاؤنٹ کے لیے ڈیپ تھنک پہلے سے ہی فعال ہے۔

آپشن B — ڈویلپر / انٹرپرائز روٹ: API

API تک رسائی کے خواہشمند ڈویلپرز کے لیے: Gemini 3 API پہلے ہی پیش نظارہ میں "Pro" کے لیے لائیو ہے۔ اگر آپ کو "ڈیپ تھنک" ورژن استعمال کرنے کی ضرورت ہے، تو اس کا ویرینٹ API استعمال کریں۔ API تک رسائی کے مطابق ادائیگی کی جاتی ہے اور فی ملین ان پٹ / آؤٹ پٹ ٹوکن پر بل کیا جاتا ہے۔

اچھی خبر - CometAPI نے اب ضم کر دیا ہے۔ جیمنی 3 پرو پیش نظارہ API، اور آپ تازہ ترین ChatGPT 5.1 تک بھی رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ API کی قیمت سرکاری قیمت سے سستی ہے:

جانے کے لیے تیار ہیں؟→ CometAPI کے لیے آج ہی سائن اپ کریں۔ !

اگر آپ AI پر مزید ٹپس، گائیڈز اور خبریں جاننا چاہتے ہیں تو ہمیں فالو کریں۔ VK, X اور Discord!

نتیجہ

جیمنی 3 ڈیپ تھنک پروڈکٹ بنانے کی دانستہ اور عملی کوشش کی نمائندگی کرتا ہے۔ گہرے مشین استدلال: یہ خیال کہ کچھ کاموں کو واحد شاٹ ردعمل کے بجائے اندرونی، مرحلہ وار غور و فکر اور مربوط ٹول کے استعمال سے فائدہ ہوتا ہے۔