Источник: VentureBeat, создано с помощью Midjourney
Хотите получать более ценную информацию? Подпишитесь на наши еженедельные рассылки, чтобы получать только то, что важно для руководителей в сфере корпоративного ИИ, данных и безопасности. Подпишитесь сейчас
Компания Google официально запустила Gemini 2.5 Deep Think — новую версию своей модели ИИ, разработанную для более глубоких рассуждений и решения сложных задач. В прошлом месяце она попала в заголовки газет, завоевав золотую медаль на Международной математической олимпиаде (ММО) — это первый случай, когда модель ИИ достигла такого результата.
Однако, к сожалению, это не та же самая модель, завоевавшая золотую медаль. Фактически, это менее мощная «бронзовая» версия, согласно публикации в блоге Google и словам Логана Килпатрика, руководителя по продукту Google AI Studio.
Как написал Килпатрик в социальной сети X: «Это вариант нашей модели IMO Gold, более быстрый и оптимизированный для повседневного использования. Мы также передаем полную модель IMO Gold группе математиков для проверки её полной функциональности».
Теперь эта бронзовая модель доступна через мобильное приложение Gemini для подписчиков самого дорогого индивидуального плана Google на базе искусственного интеллекта — AI Ultra, который стоит 249,99 долл. США в месяц с 3-месячной начальной акцией по сниженной цене 124,99 долл. США в месяц для новых подписчиков.
Масштабирование ИИ достигает предела
Ограничения мощности, рост стоимости токенов и задержки в выводе данных меняют корпоративный ИИ. Присоединяйтесь к нашему эксклюзивному салону, чтобы узнать, как обстоят дела у лучших команд:
- Превращение энергии в стратегическое преимущество
- Разработка эффективного вывода для реального увеличения пропускной способности
- Обеспечение конкурентоспособной рентабельности инвестиций с помощью устойчивых систем ИИ
Забронируйте свое место, чтобы оставаться впереди : https://bit.ly/4mwGngO
В сообщении в блоге Google о выпуске ПО также говорится, что «в ближайшие недели» Deep Think будет доступен «доверенным тестировщикам» с интеграцией инструментов и без нее через интерфейс прикладного программирования (API) Gemini.
Почему «глубокое мышление» настолько эффективно
Gemini 2.5 Deep Think создан на основе семейства больших языковых моделей (LLM) Gemini и добавляет новые возможности, направленные на рассуждение с помощью сложных проблем.
Он использует методы «параллельного мышления» для одновременного изучения нескольких идей и включает в себя обучение с подкреплением для укрепления способности к пошаговому решению проблем с течением времени.
Модель предназначена для случаев использования, требующих расширенного обдумывания, таких как проверка математических гипотез, научные исследования, разработка алгоритмов и творческие итерационные задачи, такие как совершенствование кода и дизайна.
Первые исследователи, включая таких математиков, как Мишель ван Гаррель, использовали его для исследования нерешенных проблем и создания потенциальных доказательств.
Опытный пользователь и эксперт в области искусственного интеллекта Итан Моллик, профессор Школы бизнеса Уортона при Пенсильванском университете, также написал в X, что ему удалось взять подсказку, которую он часто использует для проверки возможностей новых моделей — «создать что-то, что я могу вставить в p5js, что поразит меня своей изобретательностью в создании чего-то, что вызовет панель управления звездолета в далеком будущем», — и превратить ее в 3D-графику, что является первым случаем, когда какая-либо модель сделала это .
Получил ранний доступ к Gemini с Deep Think. Очень хорошая модель, значительно превосходит стандартный Gemini 2.5 Pro по многим задачам.
Вот первая попытка получить подсказку панели управления звездолётом, которую я использую для каждой модели. Впервые вижу, чтобы модель создавала 3D-интерфейс в ответ. https://t.co/8iW2Pn6Xpu pic.twitter.com/bLFF2IcOP3
– Итан Моллик (@emollick), 1 августа 2025 г.
Тесты производительности и варианты использования
Google выделяет несколько ключевых областей применения Deep Think:
- Математика и естественные науки : модель может имитировать рассуждения для сложных доказательств, исследовать гипотезы и интерпретировать насыщенную научную литературу.
- Кодирование и разработка алгоритмов : хорошо справляется с задачами, требующими компромиссов в производительности, временной сложности и многошаговой логики.
- Творческая разработка : в таких сценариях проектирования, как воксельная графика или создание пользовательского интерфейса, Deep Think демонстрирует более выраженное итеративное совершенствование и улучшение детализации.
Модель также демонстрирует лидирующие показатели в таких тестах, как LiveCodeBench V6 (на способность к программированию) и Humanity's Last Exam (охватывающий математику, естественные науки и логическое мышление).
В некоторых категориях (Рассуждение и знания, Генерация кода и Математика IMO 2025) он обогнал Gemini 2.5 Pro и конкурирующие модели, такие как OpenAI GPT-4 и xAI Grok 4, с разницей в несколько процентов.
Gemini 2.5 Deep Think против Gemini 2.5 Pro
Хотя и Deep Think, и Gemini 2.5 Pro являются частью семейства моделей Gemini 2.5, Google позиционирует Deep Think как более мощный и аналитически подкованный вариант , особенно когда речь идет о сложных рассуждениях и многоэтапном решении проблем.
Это улучшение стало возможным благодаря использованию методов параллельного мышления и обучения с подкреплением , которые позволяют модели имитировать более глубокое когнитивное обдумывание.
В официальном сообщении Google описывается, что Deep Think лучше справляется с обработкой тонких подсказок, проверкой множественных гипотез и созданием более качественных результатов . Это подтверждается сравнительными исследованиями в области генерации воксельной графики, где Deep Think добавляет больше текстур, структурной точности и композиционного разнообразия, чем 2.5 Pro.
Улучшения не просто визуальные или субъективные. Google сообщает, что Deep Think превосходит Gemini 2.5 Pro по нескольким техническим показателям, связанным с рассуждениями, генерацией кода и кросс-доменной компетенцией. Однако эти преимущества сопровождаются компромиссами в плане отзывчивости и быстроты восприятия.
Вот разбивка:
| Возможность / Атрибут | Джемини 2.5 Про | Близнецы 2.5 Глубокое мышление |
|---|---|---|
| Скорость вывода | Быстрее, с меньшей задержкой | Более медленное, продолжительное «время обдумывания» |
| Сложность рассуждения | Умеренный | Высокий — использует параллельное мышление |
| Быстрая глубина и креативность | Хороший | Более подробный и тонкий |
| Производительность эталона | Сильный | Уровень развития |
| Безопасность контента и объективность тона | Улучшено по сравнению со старыми моделями | Дальнейшее улучшение |
| Уровень отказов (доброкачественные подсказки) | Ниже | Выше |
| Длина выходного сигнала | Стандартный | Поддерживает более длинные ответы |
| Воксельное искусство / точность дизайна | Базовая структура сцены | Повышенная детализация и насыщенность |
Google отмечает, что более высокий процент отказов Deep Think является предметом активного изучения. Это может ограничить его гибкость в обработке неоднозначных или неформальных запросов по сравнению с версией 2.5 Pro. В то же время, версия 2.5 Pro по-прежнему лучше подходит для пользователей, которым важны скорость и отзывчивость , особенно для несложных задач общего назначения.
Такое различие позволяет пользователям выбирать в соответствии со своими приоритетами: 2.5 Pro для скорости и плавности или Deep Think для строгости и рефлексии .
Не модель, завоевавшая золотую медаль, а всего лишь бронзовая.
В июле Google DeepMind попала в заголовки газет, когда более продвинутая версия модели Gemini Deep Think получила официальный статус золотой медали на IMO 2025 — самом престижном в мире математическом конкурсе для старшеклассников.
Система решила пять из шести сложных задач и стала первым искусственным интеллектом, получившим золотой рейтинг от ИМО.
Демис Хассабис, генеральный директор Google DeepMind, объявил о достижении X, заявив, что модель решила проблемы от начала до конца на естественном языке — без необходимости перевода в формальный синтаксис программирования.
Совет ИМО подтвердил, что модель набрала 35 из 42 возможных баллов, что значительно превышает золотой порог. Президент конкурса Грегор Долинар охарактеризовал решения Gemini 2.5 Deep Think как понятные, точные и во многих случаях более простые для понимания, чем решения участников-людей.
Однако представленная пользователям Gemini 2.5 Deep Think — это не та же самая конкурентная модель, а скорее менее производительная, но, по-видимому, более быстрая версия.
Как получить доступ к Deep Think сейчас
В настоящее время Gemini 2.5 Deep Think доступен эксклюзивно в мобильном приложении Google Gemini для iOS и Android для пользователей тарифного плана Google AI Ultra , входящего в линейку подписки Google One, по следующим ценам.
- Специальное предложение: 124,99 долл. США в месяц в течение 3 месяцев, затем цена повышается до…
- Стандартная ставка: 249,99 долл. США/месяц
- Включенные функции: 30 ТБ хранилища, доступ к приложению Gemini с Deep Think и Veo 3, а также к таким инструментам, как Flow, Whisk и 12 500 ежемесячных кредитов ИИ.
Подписчики могут активировать Deep Think в приложении Gemini, выбрав модель 2.5 Pro и включив опцию «Deep Think».
Она поддерживает фиксированное количество запросов в день и интегрирована с такими функциями, как выполнение кода и поиск Google. Модель также генерирует более длинные и подробные результаты по сравнению со стандартными версиями.
Более дешевый тарифный план Google AI Pro стоимостью 19,99 долл. США в месяц (с бесплатной пробной версией) не включает доступ к Deep Think, как и бесплатный сервис Gemini AI.
Почему это важно для технических специалистов, принимающих решения на предприятии
Gemini 2.5 Deep Think представляет собой практическое применение крупного научного достижения.
Она позволяет предприятиям и организациям воспользоваться моделью завоевания медалей на математической олимпиаде и внедрить ее в свой штат, хотя пока только через индивидуальную учетную запись пользователя.
Исследователям, получающим полную модель уровня IMO, она открывает взгляд на будущее совместного ИИ в математике. Для подписчиков Ultra Deep Think — это важный шаг к более эффективному и контекстно-зависимому ИИ-помощнику, который теперь умещается у них на ладони.
Источник: venturebeat.com
