O Google escalou a corrida armamentista da IA na sexta-feira, lançando Gemini 2.5 Deep Think, seu modelo de raciocínio mais avançado, para assinantes premium. Revestido por seu Plano Ultra do Google AI de US $ 250 por mês, o Deep Think usa um sistema”multi-agente”que explora vários caminhos de solução em paralelo para enfrentar problemas complexos. Esse movimento mostra o impulso do Google pela supremacia de IA, agrupando suas ferramentas mais poderosas por trás de uma assinatura dispendiosa, pois a indústria converge em arquiteturas mais intensivas computacionalmente intensivas. É o primeiro sistema de IA multi-agente disponível ao Google, um design que gera vários”agentes”de IA para trabalhar em um problema simultaneamente. Esse processo usa recursos computacionais significativamente mais, mas, como explica o Google, permite que o modelo imite como as pessoas lidam com problemas complexos: explorando diferentes ângulos, pesando soluções em potencial e refinando uma resposta final ao longo do tempo.
Essa abordagem de”pensamento paralelo”permite que o modelo gere, revise e combine idéias diferentes antes de chegar a uma resposta final. É um afastamento significativo do raciocínio tradicional de IA linear. Ao estender o”tempo de inferência”do modelo, ou”tempo de pensamento”, o Google oferece a capacidade de explorar uma ampla gama de hipóteses e chegar a soluções mais criativas e robustas para instruções difíceis.
O sistema não é apenas mais tempo de processamento; É também sobre treinamento mais inteligente. O Google revela que desenvolveu Novas técnicas de aprendizado de reforço que incentivam especificamente o modelo a fazer melhor uso desses caminhos de raciocínio. Além disso, o Deep Think funciona automaticamente com ferramentas como execução de código e pesquisa do Google e é capaz de produzir respostas muito mais longas que os modelos anteriores.
Para usuários, isso se traduz em saídas mais detalhadas e atenciosas. A abordagem permite que o modelo construa algo complexo por peça, melhorando a estética e a funcionalidade em áreas como desenvolvimento da Web e investigação científica. As Google’s team puts it, “deep Think can help people tackle problems that require creativity, strategic planning and making improvements step-by-step.”
From Math Olympiads to a Two-Tiered Release
The launch caps a week of intense one-upmanship in the world of elite mathematics, a domain long considered a grand challenge for artificial intelligence. A batalha começou quando o OpenAI anunciou preventivamente em 19 de julho que um modelo de pesquisa experimental alcançou não oficialmente uma pontuação no nível da medalha de ouro no 2025 O modelo resolveu cinco dos seis problemas complexos, ganhando 35 dos 42 pontos. O pesquisador do Openai, Alexander Wei, enquadrou-o como um grande avanço, afirmando:”Estou empolgado em compartilhar que nosso mais recente raciocínio experimental @openai LLM alcançou um grande desafio de longa data na IA…”Seu colega Noam Brown acrescentou que”este não é um modelo de mais tarde em um modelo. Vitória de medalha de ouro oficialmente certificada. Seu modelo avançado de Gemini, aprimorado com a tecnologia Deep Think, também marcou 35 pontos. A conquista foi confirmada pelo presidente da IMO, Dr. Gregor Dolinar, que disse:”Podemos confirmar que o Google Deepmind alcançou o marco muito desejado… suas soluções foram surpreendentes em muitos aspectos”. Isso marcou a primeira vez que os resultados de uma IA foram oficialmente classificados pelos coordenadores da IMO, embora a organização esclarecesse apenas as soluções, não o próprio sistema. A principal inovação é a capacidade dos modelos de operar de ponta a ponta em linguagem natural, processando descrições de problemas e gerando provas diretamente, removendo a necessidade de os especialistas traduzirem problemas em código formal.
No entanto, o Google está adotando uma abordagem cautelosa e de duas camadas para implantar. A versão completa e computacionalmente cara de “medalha de ouro”-que leva horas para raciocinar sobre um único problema-está sendo compartilhado apenas com um grupo seleto de acadêmicos e matemáticos para pesquisa e feedback. O objetivo é melhorar a oferta e explorar seu potencial para aprimorar o conhecimento humano. Essa estratégia destaca o imenso custo da Frontier AI, reservando a versão mais capaz para pesquisas, oferecendo uma sintonia sintonizada, mas ainda poderosa, modelada comercialmente. À medida que os modelos de IA se tornam mais poderosos, eles também se tornam mais caros de correr. Concorrentes como OpenAI e XAI estão desenvolvendo sistemas multi-agentes semelhantes, que também devem estar trancados atrás de suas camadas de assinatura mais caras. Também reflete a competição de alto risco para afirmar o domínio técnico. As reivindicações de benchmark do Google são agressivas, com rivais profundos com desempenho superior, como o OpenAI, e o GROK 4 da XAI na codificação-chave (LivecodeBench V6) e o conhecimento (último exame da humanidade). O Openai está navegando em turbulência interna e a ascensão de poderosos desafiantes de código aberto. Ao lançar o Deep Think Now, o Google está fazendo um impulso calculado para provar que seus laboratórios podem entregar a próxima geração de IA e definir a nova fronteira do desempenho.