Генерация разбивается по четырём осям: глубокие таксономии для полноты охвата, локальная диверсификация для разнообразия, усложнение для регулировки трудности и проверка качества через двойной цикл критики (dual-critic loop). Simula применяет основанные на рассуждении метрики оценки, такие как таксономический охват (Taxonomic Coverage) и рейтинг Эло (Elo rating). Фреймворк уже использовался с моделью Gemini 2.5 Flash в роли учителя и моделью Gemma-3 4B в роли ученика в таких областях, как кибербезопасность, юридические рассуждения, математика (GSM8k) и многоязычные знания (Global MMLU). Внутри Google Simula лежит в основе экосистемы Gemma (ShieldGemma, FunctionGemma, MedGemma), классификаторов безопасности для Gemini, а также функций обнаружения мошенничества при звонках на Android и фильтрации спама в Google Messages. Фреймворк нацелен на превращение генерации данных в контролируемую науку для специализированных ИИ-приложений.