Con el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, los modelos de la serie Gemini de Google siguen liderando la innovación en la industria. Según ha sabido AIbase, la función "Deep Think" del Gemini 2.5 Pro está a punto de ser lanzada oficialmente. Este modo de inferencia mejorado es considerado un hito en la resolución de problemas complejos de IA.
Función Deep Think: un avance en la inferencia multinúcleo
Según información confiable en las redes sociales, el modo Deep Think del Gemini 2.5 Pro mejora significativamente la capacidad de inferencia del modelo en tareas complejas al procesar múltiples hipótesis en paralelo. En comparación con el modo estándar, Deep Think mejora el rendimiento aproximadamente un 15% en matemáticas, programación y tareas multimodales. Esto se ha demostrado particularmente en el USAMO 2025 (49.4%), el LiveCodeBench (80.4%) y las pruebas de razonamiento multimodal MMMU (84.0%). Este "mecanismo de inferencia multinúcleo" es similar a una "GPU mental", capaz de resolver problemas de alta dificultad de manera eficiente y proporcionar respuestas más precisas.
Deep Think no solo mejora el rendimiento, sino que también optimiza la experiencia de interacción a través de mejoras en la interfaz de usuario. Los usuarios pueden alternar directamente al modo Deep Think desde la barra de herramientas de la interfaz web. Esta función se lanzará primero a un grupo limitado de testers y usuarios del programa Google AI Ultra, para luego expandirse gradualmente.
Perspectivas de aplicación amplia
El lanzamiento de Deep Think marca un nuevo avance en la capacidad de análisis profesional y el manejo de tareas complejas por parte de Gemini. AIbase cree que esta función tendrá aplicaciones amplias en áreas como la investigación académica, el desarrollo de software y el análisis de datos. Por ejemplo, en contextos académicos, Deep Think puede ayudar a los investigadores a verificar rápidamente varias hipótesis; en el ámbito de la programación, puede generar y optimizar código complejo de manera eficiente. Además, Deep Think admite entradas multimodales, combinando texto, imágenes y audio, proporcionando soluciones más integrales para tareas interdisciplinarias.
Cabe destacar que Google ha puesto especial énfasis en la seguridad durante el desarrollo de Deep Think. Antes de su lanzamiento oficial, Google abrirá la función a testers confiables a través de API para recopilar comentarios y realizar una evaluación adicional de seguridad, asegurando la estabilidad de la función y la protección de los datos.
Plan de lanzamiento y expectativas de los usuarios
Los últimos desarrollos en las redes sociales indican que el modo Deep Think está a punto de ser lanzado oficialmente y se espera que esté disponible para más usuarios a través de Google AI Studio y la API de Gemini en el mes actual. Algunos testers tempranos ya han experimentado la función a través de la API y han elogiado su rendimiento en tareas matemáticas y de programación complejas. AIbase observa que las expectativas de los usuarios se centran principalmente en tres aspectos: mayor capacidad de resolución de problemas, costos computacionales más bajos y una integración más profunda con el ecosistema de Google (como Google Workspace).
Google también planea combinar Deep Think con otras funciones de Gemini, como Deep Research, para formar un ecosistema de代理es de IA más potente. Esto significa que en el futuro, los usuarios podrán completar múltiples pasos de trabajo, desde la investigación hasta la ejecución, en una sola plataforma, aumentando considerablemente la productividad.
Comentario de AIbase: La estrategia de Google
Como líder en el campo de la inteligencia artificial, Google refuerza aún más la competitividad de Gemini en el mercado de IA avanzada con el lanzamiento de la función Deep Think. AIbase considera que Deep Think no solo representa un avance técnico, sino también un paso importante hacia la visión de "agentes de IA" de Google. Comparado con modelos como o1-pro de OpenAI, Deep Think muestra ventajas únicas en el razonamiento multimodal y la eficiencia computacional, lo que podría permitirle capturar más participación en el mercado profesional en el futuro cercano.