Улучшенная Gemini 2.5: все о модели Deep Think

У Gemini 2.5 есть режим, который Google называет Deep Think — «глубокое мышление» для самых сложных задач. Если коротко: это не просто ещё одна модель — это способ заставить ИИ мыслить параллельно, дольше и «глубже», чтобы находить нестандартные решения для математики, кода и творческих задач. Ниже — понятное объяснение, примеры и что нужно знать, чтобы попробовать Deep Think лично.

Больше о главных обновления в сфере ИИ, но уже с российским уклоном — на бесплатном вебинаре!

Что нового

1. Deep Think доступен в приложении Gemini для подписчиков Google AI Ultra — включается в интерфейсе, когда вы выбираете модель 2.5 Pro и переключаете опцию Deep Think в строке промпта.
2. Параллельно с публичным запуском Google поделился продвинутой версией модели, которая показала впечатляющие результаты на Международной математической олимпиаде (IMO) — «золото» у мощной исследовательской версии.
3. Коммерчески доступный вариант в приложении — быстрее и более пригоден для обычной работы, при этом по внутренним тестам он показывает уровень бронзовой медали на задачах IMO 2025 (по результатам внутренней оценки).

ОНЛАЙН-ПРАКТИКУМ

ЗАПУСК DEEPSEEK R1 ЛОКАЛЬНО НА СВОЕМ КОМПЬЮТЕРЕ

ЧТО БУДЕТ НА ОБУЧЕНИИ?

• ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
• Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
• Как дообучить модель под себя?

Участвовать бесплатно

Как это работает — простая аналогия

Представьте, что вам нужно решить сложную задачу и вы зовёте в комнату группу экспертов. Каждый из них по-хорошему думает своей частью: кто-то строит наброски, кто-то проверяет вычисления, кто-то ищет нестандартные идеи. Затем команда сравнивает варианты и собирает лучшее в одно решение. Это и есть «параллельное мышление» Deep Think — модель генерирует и сопоставляет несколько гипотез одновременно, затем комбинирует и доводит ответ.

Кроме того, ей дают расширенное «время на размышления» (longer inference), что похоже на то, как шахматисту дают больше минут на сложную позицию.

Для чего это реально годится — примеры

• Сложная математика и исследовательские задачи. Модель помогала в тестах на уровне олимпиад и используется учёными и математиками для проверки гипотез.
• Код и алгоритмы. Deep Think полезен там, где важно не просто сгенерировать код, а продумать архитектуру, оценить сложность и предложить итеративные улучшения.
• Креативные проекты и дизайн. При пошаговой доработке (итеративный дизайн) модель помогает создать более продуманные и эстетичные решения, от прототипов веб-страниц до сцен для визуального искусства.

Небольшой практический пример: вы просите Deep Think «улучшить алгоритм сортировки под специфические данные и объяснить компромиссы». В ответ модель может предложить несколько подходов параллельно (вариант A — быстрая сортировка с оптимизациями для почти отсортированных данных, вариант B — стабильный merge-подход с меньшим потреблением памяти), сравнить их по времени и памяти и дать рекомендованную последовательность действий для тестирования. Это не просто код — это план экспериментов.

Бенчмарки и достижения

Google и DeepMind публиковали, что продвинутая версия Deep Think добилась уровня золотой медали на IMO (решила большинство задач на высшем уровне). Коммерческая версия в приложении менее «тяжёлая», но по внутренним тестам показывает серьёзные результаты на наборе сложных бенчмарков (код, математика, научные задачи) — отмечаются улучшения в LiveCodeBench и других соревнованиях по коду и знаниям. Подробнее — в официальных модел-картах и релизах.

Доступ и цена — где попробовать Deep Think

Deep Think сейчас доступен только подписчикам Google AI Ultra и включается в приложении Gemini (при выборе 2.5 Pro — появится переключатель Deep Think). Услуга часть пакета Google AI Ultra, стоимость которого в момент релиза указана на сайте — примерно $249.99 в месяц.

Ограничения и безопасность — будьте внимательны

В релизе отмечается, что продвинутые модели требуют больше вычислительных ресурсов и иногда уступают в скорости обычным режимам — поэтому коммерческая версия оптимизирована под «быстрее и удобнее», чем исследовательская.

По мере усиления способностей Google уделяет внимание безопасности: модель демонстрировала улучшения в корректности тона и безопасности контента, но иногда чаще отказывается от «безобидных» запросов (conservative refusals) — это часть текущей балансировки между полезностью и безопасностью. Подробности — в опубликованной модель-карте.

Кому стоит попробовать Deep Think прямо сейчас

• Исследователям и математикам, которые готовы проверять гипотезы совместно с ИИ.
• Разработчикам и архитекторам, которым нужен «советчик» для сложных систем и код-ревью в стиле «подумай над альтернативами».
• Командам, где важен глубокий анализ и планирование (научные отчёты, R&D).

Если вы просто хотите быстрых ответов или лёгких подсказок — стандартные модели (Flash/Pro) по-прежнему удобнее и дешевле по ресурсам.

Пара советов — как правильно работать с Deep Think

1. Чётко формулируйте цель. Укажите, что вы хотите: «найти оптимальное решение», «проверить гипотезу», «написать доказательство» — модель будет лучше распределять вычислительную работу.
2. Попросите несколько вариантов и сравнение. Deep Think сильнее именно в том, чтобы генерировать несколько подходов и оценить их.
3. Используйте инструменты. В приложении Deep Think автоматически работает с инструментами (например, исполнение кода и поиск), — это ускорит проверку гипотез.