Google запускает модель Gemini Deep Think: революция в параллельном мышлении искусственного интеллекта

Скам и безопасность

В современном мире искусственный интеллект развивается с невероятной скоростью, и компании мирового уровня постоянно продвигают границы возможного. Одним из последних прорывов стал выход модели Gemini Deep Think от компании Google DeepMind. Данная модель представляет собой самое передовое достижение в области ИИ, способное проводить сложные рассуждения, одновременно рассматривая сразу несколько идей, чтобы выбрать лучший возможный ответ. Gemini Deep Think, впервые представленная в мае 2025 года на конференции Google I/O, отличается принципиально новым подходом к решению задач. В отличие от традиционных моделей, которые пытаются дать ответ с помощью одного единственного агента, Gemini Deep Think использует систему многократных агентов.

Эти агенты работают параллельно, генерируя разные гипотезы и направления для решения поставленной задачи. Такой многоагентный подход значительно увеличивает вычислительную сложность, но при этом повышает качество и точность ответов, что особенно важно для сложных интеллектуальных проблем. Одна из ключевых особенностей Gemini Deep Think – это способность к глубокому и многоэтапному рассуждению. Модель способна не просто строить прямые ответы, а реализовывать стратегическое планирование, творчески подходить к решению задач и последовательно улучшать свои гипотезы, анализируя свои ошибки и корректируя действия. Это делает её мощным инструментом для научных исследований, разработок и комплексных проектов.

Показательной вехой для Gemini Deep Think стала победа на Международной математической олимпиаде (IMO) 2025 года, где система использовала вариацию такой модели и получила золотую медаль. В отличие от обычных AI-моделей, которые работают в течение нескольких секунд или минут, версия модели для научного сообщества работает на протяжение нескольких часов, углубляясь в проблему и демонстрируя высокую степень усидчивости и усовершенствования решений. Google намерен предоставить доступ к этой версии модели ограниченному кругу ученых и математиков с целью получения отзывов и дальнейшего улучшения технологии. Технически Gemini Deep Think основана на инновационных методах обучения с подкреплением, которые позволяют эффективнее использовать множество путей рассуждения. Эти методы стимулируют модель развивать более продуктивные стратегии решения проблем, минимизируя ошибки и сосредотачиваясь на наиболее перспективных вариантах.

Такое обучение воспитывает в ИИ способность к творческому мышлению и гибкому подходу, что делает модель уникальной среди существующих решений. В дополнение к выдающимся интеллектуальным способностям, Gemini Deep Think поддерживает интеграцию с внешними инструментами, такими как выполнение кода и поиск информации в Интернете через Google Search. Это расширяет спектр её применения, позволяя не только анализировать и рассуждать, но и оперативно извлекать данные из актуальных источников, автоматизировать задачи и создавать более развернутые ответы. В ближайшее время подписчики на премиальную подписку Ultra по цене 250 долларов в месяц смогут пользоваться полной версией Gemini 2.5 Deep Think через приложение Gemini.

Помимо этого, Google планирует предоставить доступ к API модели ограниченному числу разработчиков и компаний, чтобы понять, как эта многоагентная система впишется в бизнес-процессы и инновационные проекты. Стоит заметить, что в индустрии наблюдается определенная тенденция перехода к многоагентным системам от ведущих лабораторий искусственного интеллекта. Например, компания xAI Илона Маска недавно представила собственную многоагентную модель Grok 4 Heavy, которая показала высокие показатели на различных тестах. Также OpenAI и Anthropic внедряют многокомпонентные решения, направленные на улучшение качества и глубины интеллектуальной работы ИИ. Однако несмотря на превосходные результаты, такая архитектура требует значительных вычислительных ресурсов, что сказывается на стоимости обслуживания.

Именно поэтому подобные решения часто попадают в категорию премиум-сервисов с высокими тарифами. Google и xAI выбрали стратегию ограниченного доступа, предлагая эти модели в основном подписчикам с расширенными возможностями. Результаты тестирования Gemini Deep Think на различных сложных бенчмарках впечатляют. Модель продемонстрировала рекордные показатели в тесте Humanity’s Last Exam, где ей предстояло пройти тысячные вопросы по разным областям знаний — математике, гуманитарным наукам и естественным наукам. Показатель модели составил 34,8%, что значительно превосходит результаты ближайших конкурентов.

В тесте на конкурентное программирование LiveCodeBench 6 Google Deep Think также вышла вперед, набрав более 87% правильных ответов. Особое внимание компания уделяет качеству и полноте генерируемых ответов. Gemini Deep Think способна создавать гораздо более детальные, комплексные и эстетически привлекательные решения по сравнению с традиционными AI-системами. Это открывает огромные возможности как для творческих индустрий, так и для разработки сложных технических решений, веб-разработки и автоматизации рутинных задач. Эксперты полагают, что многоагентные системы, такие как Gemini Deep Think, существенно ускорят научные открытия и повысят эффективность исследований.

Возможность тщательно просчитывать множество вариантов развития событий и оперативно выбирать самые рациональные шаги — это фундаментальный прорыв для любого направления знаний и технологий. Запуск модели Gemini Deep Think знаменует собой важный этап в развитии искусственного интеллекта. Google продемонстрировала, как многозадачное параллельное мышление помогает лучше понимать и решать сложные вопросы, делая ИИ не просто инструментом для быстрого ответа, но полноценным партнером в аналитике, творчестве и интеллектуальной работе. Таким образом, Gemini Deep Think является символом нового поколения ИИ, в котором алгоритмы совместной работы множества агентов обеспечивают глубокое и качественное решение задач. В будущем это будет оказывать все большее влияние на науку, образование, индустрию и любой сектор, где требуется стратегическое мышление и креативный анализ.

Google продолжит развивать эту технологию, расширяя её возможности и доступность. Скорее всего, в ближайшие годы подобные многоагентные модели станут стандартом, позволяя инженерам, исследователям и обычным пользователям получать от ИИ более точную, развернутую и полезную информацию, что ускорит прогресс во многих сферах жизни и деятельности человека.