Google eskalierte das KI-Wettrüsten am Freitag und startete Gemini 2.5 Deep Think, das fortschrittlichste Argumentationsmodell, für Premium-Abonnenten. Deep Think, der für den $ 250 pro Monat vorgestellt wurde, verwendet ein „Multi-Agent“-System, das mehrere Lösungswege parallel untersucht, um komplexe Probleme anzugehen. Dieser Schritt zeigt Googles Push nach AI Supremacy und gat seine leistungsstärksten Tools hinter einem kostspieligen Abonnement, da die Branche auf rechnerisch intensiveren Architekturen konvergiert. Es ist das erste öffentlich verfügbare Multi-Agent-KI-System von Google, ein Design, das mehrere KI-Agenten hervorbringt, um gleichzeitig an einem Problem zu arbeiten. Dieser Prozess verwendet wesentlich mehr rechnerische Ressourcen, aber wie Google erklärt, ermöglicht es dem Modell, wie Menschen komplexe Probleme angehen: durch Erforschen verschiedener Winkel, Abwägen potenzieller Lösungen und Verfeinerung einer endgültigen Antwort im Laufe der Zeit.
Dieser „parallele Denken“-Ansatz ermöglicht es dem Modell, verschiedene Ideen zu generieren, zu überarbeiten und zu kombinieren, bevor er zu einer endgültigen Antwort kommt. Es ist eine bedeutende Abweichung von der traditionellen linearen KI-Argumentation. Google erweitert die”Inferenzzeit”oder”Denkzeit”des Modells. Google ist die Fähigkeit, eine breitere Palette von Hypothesen zu erkunden und kreativere und robustere Lösungen für schwierige Aufforderungen zu erreichen. Es geht auch um intelligenteres Training. Google zeigt, dass es sich entwickelt hat. Darüber hinaus funktioniert Deep Think automatisch mit Tools wie Code-Ausführung und Google-Suche und kann viel längere Antworten als frühere Modelle erzeugen. Mit dem Ansatz können das Modell etwas komplexes Stück für Stück aufbauen und sowohl die Ästhetik als auch die Funktionalität in Bereichen wie Webentwicklung und wissenschaftlicher Untersuchung verbessern. Wie das Team von Google ausdrückt, „kann Deep Think Menschen helfen, Probleme anzugehen, die Kreativität erfordern, strategische Planung und Verbesserungen Schritt für Schritt vornehmen. Die Schlacht begann, als Openai am 19. Juli präventiv bekannt gab, dass ein experimentelles Forschungsmodell bei 2025 Internationales Mathematical Olympiad (IMO) ein experimentelles Forschungsmodell inoffiziell eine Punktzahl erzielte. Das Modell löste fünf von sechs komplexen Problemen und erhielt 35 von 42 Punkten. Der OpenAI-Forscher Alexander Wei hat es als großer Durchbruch eingerahmt und erklärt:”Ich freue mich, dass unser jüngstes @openai experimenteller Argumentation LLM eine langjährige große Herausforderung in AI erreicht hat…”Sein Kollege Noam Noam Brown fügte hinzu, dass”dies kein IMO-spezifisches Modell ist. offiziell zertifizierter Goldmedaillensieg. Das fortschrittliche Gemini-Modell, das mit Deep Think-Technologie verbessert wurde, erzielte ebenfalls 35 Punkte. Die Leistung wurde vom IMO-Präsidenten Prof. Dr. Gregor Dolinar bestätigt, der sagte:”Wir können bestätigen, dass Google DeepMind den vielversiedelten Meilenstein erreicht hat. Ihre Lösungen waren in vielerlei Hinsicht erstaunlich.”Dies war das erste Mal, dass die Ergebnisse einer KI von IMO-Koordinatoren offiziell bewertet wurden, obwohl die Organisation klarstellte, dass sie nur die Lösungen validierte, nicht das System selbst. Die wichtigste Innovation ist die Fähigkeit der Modelle, End-to-End in natürlicher Sprache zu betreiben, Problembeschreibungen zu verarbeiten und Beweise direkt zu generieren, wodurch die Notwendigkeit von Experten entfernt werden muss, Probleme in einen formellen Code zu übersetzen. Die vollständige, rechenintensive”Goldmedal”-Version, die Stunden für ein einzelnes Problem benötigt, wird nur mit einer ausgewählten Gruppe von Akademikern und Mathematikern für Forschung und Feedback geteilt. Ziel ist es, das Angebot zu verbessern und sein Potenzial zur Verbesserung des menschlichen Wissens zu verbessern. Diese Strategie unterstreicht die immensen Kosten der Frontier-KI und reserviert die fähigste Version für die Forschung und bietet gleichzeitig kommerziell ein abgestimmtes, aber immer noch leistungsstarkes Modell. Wenn KI-Modelle stärker werden, werden sie auch teurer zu laufen. Wettbewerber wie OpenAI und XAI entwickeln ähnliche Multi-Agent-Systeme, von denen auch erwartet wird, dass sie hinter ihren teuren Abonnementstichen gesperrt sind. Es spiegelt auch den Wettbewerb mit hohen Einsätzen wider, um die technische Dominanz zu behaupten. Die Benchmark-Behauptungen von Google sind aggressiv, mit Deep Thinking-überträgende Konkurrenten wie Os OpenAIs O3 und Xai’s GROK 4 on Key Coding (LiveCodeBench V6) und Knowledge (Humanity’s Last Exam) Tests. OpenAI navigiert in interne Turbulenzen und den Aufstieg starker Open-Source-Herausforderer. Durch das Starten von Deep Think nun macht Google einen kalkulierten Vorstoß, um zu beweisen, dass seine Labors die nächste Generation von KI liefern und die neue Leistung der Leistung definieren können.