Google starebbe testando internamente una nuova variante di DeepThink specializzata nel calcolo matematico avanzato e nel ragionamento profondo, indicata con il nome DeepThink V3 Mathematica, la cui esistenza è emersa attraverso la diffusione all’esterno di informazioni di backend e schermate relative al processo di ragionamento del modello. Il sistema non è stato annunciato ufficialmente e si trova ancora in una fase sperimentale interna, ma i dati trapelati mostrano una configurazione pensata per gestire problemi matematici particolarmente complessi, con una capacità di input pari a 1 milione di token e un limite massimo di output di 65.536 token, caratteristiche compatibili con l’elaborazione di dimostrazioni estese, catene di calcolo articolate e problemi che richiedono una quantità molto elevata di contesto.
Le informazioni sarebbero emerse inizialmente attraverso l’account X specializzato in AI lyraxana, già noto per aver pubblicato in precedenza contenuti che avevano alimentato le speculazioni su un possibile raggiungimento da parte di Google di forme di miglioramento ricorsivo dei propri sistemi. Le immagini diffuse mostrano parametri utilizzati per la validazione interna e una versione non filtrata del processo di ragionamento, definita Raw Thoughts, nella quale il modello produce una sequenza di passaggi molto meno rifinita rispetto alle risposte normalmente mostrate agli utenti e utilizza anche espressioni enfatiche durante la risoluzione di problemi matematici complessi. Questo comportamento non va interpretato come una caratteristica prevista per un eventuale prodotto finale, ma è coerente con una build diagnostica interna configurata per mostrare il processo di generazione in una forma non sottoposta ai normali livelli di filtraggio e presentazione.
I dati di identificazione del sistema riportano come nome interno models/deepthink-mathematica-tf-raw-thoughts, mentre la sigla “tf” viene ricondotta a Teamfood, termine utilizzato per indicare una fase di test riservata ai dipendenti. Alla build è inoltre associata l’etichetta UNSTABLE_EXPERIMENTAL, un’indicazione particolarmente significativa perché colloca il modello ancora in uno stadio iniziale di sperimentazione, nel quale configurazione, prestazioni e perfino la decisione di renderlo disponibile all’esterno possono cambiare nel corso dello sviluppo. Non esistono quindi, al momento, informazioni ufficiali su una data di rilascio, sull’eventuale integrazione in Gemini o sulla possibilità che DeepThink V3 Mathematica venga distribuito come modello autonomo.
Google lavora già da tempo su sistemi destinati al ragionamento matematico avanzato e ha mostrato versioni di Gemini DeepThink capaci di affrontare problemi di livello International Mathematical Olympiad, mentre questa nuova build sembrerebbe indirizzata verso una specializzazione ancora più marcata. Secondo le interpretazioni emerse intorno ai dati trapelati, Mathematica potrebbe non limitarsi all’esecuzione di calcoli numerici complessi ma essere progettato anche per la matematica simbolica e per affrontare problemi matematici aperti o non ancora risolti, un ambito nel quale la capacità di mantenere catene di ragionamento estremamente lunghe e di gestire grandi quantità di contesto assume un ruolo particolarmente importante. Anche questa possibile destinazione d’uso, tuttavia, non è stata confermata direttamente da Google e resta quindi un’interpretazione delle caratteristiche osservate nella build sperimentale.
La comparsa di DeepThink V3 Mathematica arriva in una fase nella quale i principali sviluppatori di modelli stanno dedicando crescente attenzione all’impiego dell’intelligenza artificiale nella ricerca matematica, con OpenAI e Anthropic che hanno recentemente pubblicato risultati e report relativi all’utilizzo dei propri sistemi per problemi matematici avanzati e per attività di scoperta. Google dispone già di una base di ricerca particolarmente estesa in questo settore attraverso DeepMind e le precedenti versioni di DeepThink, ma per Mathematica non è stata ancora diffusa alcuna documentazione tecnica ufficiale e non sono disponibili benchmark verificati o confronti diretti che permettano di valutarne le prestazioni rispetto agli altri sistemi. Per il momento, quindi, le informazioni disponibili indicano soprattutto l’esistenza di un progetto interno focalizzato sulla matematica avanzata, dotato di una finestra di contesto molto ampia e ancora classificato esplicitamente come sperimentale e instabile.
Questo articolo è stato redatto con il supporto di strumenti di intelligenza artificiale (AI)