Google eskalerte AI Arms Race på fredag og lanserte Gemini 2.5 Deep Think, den mest avanserte resonnementsmodellen, for premium-abonnenter. Deep Think bruker et”multi-agent”-system som utforsker flere løsningsveier parallelt med å takle komplekse problemer.
Rollout følger en dramatisk uke hvor både Google og Ronitai hevdet å ha erobret den prestisjetunge International, hvor både Google Openai hevdet å ha en dramatisk uke der både Google Openai. Dette trekket viser Googles press for AI-overherredømme, og gir de kraftigste verktøyene bak et kostbart abonnement når bransjen konvergerer mer beregningsintensive arkitekturer.
How Deep Think: et multi-agent-system med ‘parallelt tenking’
på sin kjerne, Deep Think Representents et fundamentell arkitekt. Det er Googles første offentlig tilgjengelige AI-system med flere agenter, et design som gyter flere AI-agenter”for å jobbe med et problem samtidig. Denne prosessen bruker betydelig flere beregningsressurser, men som Google forklarer, lar den modellen etterligne hvordan folk takler komplekse problemer: ved å utforske forskjellige vinkler, veie potensielle løsninger og foredle et endelig svar over tid.
Denne”parallelle tenkning”-tilnærmingen lar modellen generere, revidere og kombinere forskjellige ideer før du kommer til et endelig svar. Det er en betydelig avgang fra tradisjonell, lineær AI-resonnement. Ved å utvide modellens”inferensetid”eller”tenkingstid”gir Google den kapasitet til å utforske et bredere spekter av hypoteser og komme til mer kreative og robuste løsninger til vanskelige spørsmål.
Systemet handler ikke bare om mer behandlingstid; Det handler også om smartere trening. Google avslører at den har utviklet seg Novel armering læringsteknikker som spesifikt oppmuntrer modellen til å gjøre bedre bruk av disse utvidede resonnementer . Videre jobber Deep automatisk med verktøy som kodeutførelse og Google-søk, og er i stand til å produsere mye lengre svar enn tidligere modeller.
For brukere, dette oversettes til mer detaljerte og gjennomtenkte utganger. Tilnærmingen lar modellen bygge noe sammensatt stykke for stykke, og forbedre både estetikk og funksjonalitet i områder som nettutvikling og vitenskapelig undersøkelse. Som Googles team uttrykker det,”Deep Think kan hjelpe folk med å takle problemer som krever kreativitet, strategisk planlegging og gjøre forbedringer trinn for trinn.”
fra Math Olympiads til en to-lags utgivelse
lanseringsrettet en uke med enorme en-opp-en-up-en-up-ensyke. Kampen begynte da Openai forhåndsavtok kunngjorde 19. juli at en eksperimentell forskningsmodell uoffisielt hadde oppnådd en gullmedalje-poengsum på 2025 International MathemMeMeMear=20D ( Modellen løste fem av seks komplekse problemer, og tjente 35 av 42 poeng.
Kunngjøringen, laget i en periode med rapportert intern uro, fungerte som en kraftig teknisk tilbakevending til fortellinger om at et selskap mistet kanten. Openai-forsker Alexander Wei innrammet det som et stort gjennombrudd, og sa:”Jeg er spent på å dele at vår siste @Openai-eksperimentelle resonnement LLM har oppnådd en mangeårig stor utfordring i AI…”Hans kollega Noam Brown la til at”Dette er ikke en ny eksperimentposelig modell. Det er en resonnement. sin egen offisielt sertifiserte gullmedaljeseier. Den avanserte Gemini-modellen, forbedret med dyp tenketeknologi, scoret også 35 poeng. Prestasjonen ble bekreftet av IMO-president prof. Dr. Gregor Dolinar, som sa:”Vi kan bekrefte at Google DeepMind har nådd den etterfølgende milepælen… løsningene deres var forbløffende i mange henseender.”Dette markerte første gang en AIs resultater offisielt ble gradert av IMO-koordinatorer, selv om organisasjonen avklarte at den bare validerte løsningene, ikke selve systemet.
Denne prestasjonen representerer en monumental fremgang over Googles ytelse bare i fjor, da systemene krevde betydelig menneskelig inngripen. Den viktigste innovasjonen er modellenes evne til å betjene ende-til-ende i naturlig språk, behandle problembeskrivelser og generere bevis direkte, fjerne behovet for at eksperter skal oversette problemer til formell kode.
Imidlertid tar Google en forsiktig, to-lags tilnærming til distribusjon. Den fulle, beregningsmessige dyre”gullmedalje”versjonen-som tar timer for å resonnere om et enkelt problem-deles bare med en utvalgt gruppe akademikere og matematikere for forskning og tilbakemelding. Målet er å forbedre tilbudet og utforske potensialet for å forbedre menneskelig kunnskap.
[innebygd innhold]
Versjonen som er tilgjengelig for å betale abonnenter er en raskere, mer brukbar variasjon som oppnår”bronsetivå”IMO-ytelse. Denne strategien belyser de enorme kostnadene for Frontier AI, og reserverer den mest dyktige versjonen for forskning mens du tilbyr en avstemt, men fortsatt kraftig, modell kommersielt.
Et eskalerende våpenløp av kostbar, kraftig AI
Google’s Move for å gate dyp tenk bak et $ 250 månedlig abonnementsshows Shows en trend. Etter hvert som AI-modeller blir kraftigere, blir de også dyrere å kjøre. Konkurrenter som Openai og Xai utvikler lignende multi-agent-systemer, som også forventes å være låst bak deres dyreste abonnementsnivå.
Denne strategien skaper et nytt nivå av ultra-premium AI for brukere som har råd til det. Det gjenspeiler også konkurransen med høy innsats for å hevde teknisk dominans. Googles benchmark-påstander er aggressive, med dype tenkende utpresterende rivaler som Openais O3 og Xai’s Grok 4 på Key Coding (LiveCodeBench V6) og kunnskap (Humanity’s Last Exam)-tester.
Utgivelsesposisjonene Google skal utnytte en periode der konkurrenter står overfor utfordringer. Openai navigerer i intern uro og fremveksten av kraftige open source-utfordrere. Ved å lansere Deep Think Now, gjør Google et beregnet press for å bevise at laboratoriene kan levere neste generasjon AI og definere den nye grensen til ytelsen.