Ang Google ay tumaas sa lahi ng AI Arms noong Biyernes, na inilulunsad ang Gemini 2.5 malalim na pag-iisip, ang pinaka advanced na modelo ng pangangatuwiran, para sa mga premium na tagasuskribi. Unveiled para sa $ 250-bawat-buwan na plano ng Google AI Ultra, ang Deep Think ay gumagamit ng isang”multi-ahente”na sistema na nag-explore ng maraming mga landas ng solusyon na kahanay upang harapin ang mga kumplikadong problema. Ang hakbang na ito ay nagpapakita ng pagtulak ng Google para sa supremacy ng AI, na pinapalakas ang pinakamalakas na tool sa likod ng isang magastos na subscription habang ang industriya ay nagko-convert sa mas maraming computationally intensive architecture. Ito ang unang magagamit na publiko sa multi-agent AI system, isang disenyo na nagpapalabas ng maraming”ahente”ng AI upang gumana nang sabay-sabay. Ang prosesong ito ay gumagamit ng makabuluhang higit pang mga mapagkukunan ng computational, ngunit tulad ng ipinaliwanag ng Google, pinapayagan nito ang modelo na tularan kung paano tinutuya ng mga tao ang mga kumplikadong problema: sa pamamagitan ng paggalugad ng iba’t ibang mga anggulo, pagtimbang ng mga potensyal na solusyon, at pagpino ng isang pangwakas na sagot sa paglipas ng panahon.
Ang”kahanay na pag-iisip”na diskarte ay nagbibigay-daan sa modelo na makabuo, baguhin, at pagsamahin ang iba’t ibang mga ideya bago dumating sa isang pangwakas na sagot. Ito ay isang makabuluhang pag-alis mula sa tradisyonal, linear AI na pangangatuwiran. Sa pamamagitan ng pagpapalawak ng”oras ng pag-iintindi ng modelo,”o”oras ng pag-iisip,”binibigyan ito ng Google ng kapasidad na galugarin ang isang mas malawak na hanay ng mga hypotheses at makarating sa mas malikhaing at matatag na mga solusyon sa mahirap na mga senyas. Ito rin ay tungkol sa mas matalinong pagsasanay. Inihayag ng Google na ito ay nakabuo ng nobelang pampalakas ng pag-aaral ng nobela Bukod dito, awtomatikong gumagana ang Deep Think sa mga tool tulad ng Code Execution at Google Search, at may kakayahang gumawa ng mas mahahabang mga tugon kaysa sa mga nakaraang modelo.
Para sa mga gumagamit, isinasalin ito sa mas detalyado at maalalahanin na mga output. Pinapayagan ng diskarte ang modelo na bumuo ng isang bagay na kumplikadong piraso-by-piraso, pagpapabuti ng parehong aesthetics at pag-andar sa mga lugar tulad ng pag-unlad ng web at pagtatanong sa agham. Habang inilalagay ito ng koponan ng Google,”Ang malalim na pag-iisip ay makakatulong sa mga tao na harapin ang mga problema na nangangailangan ng pagkamalikhain, estratehikong pagpaplano at paggawa ng mga pagpapabuti nang sunud-sunod.”Nagsimula ang labanan nang paunang inanunsyo ni Openai noong Hulyo 19 na ang isang eksperimentong modelo ng pananaliksik ay hindi opisyal na nakamit ang isang marka ng gintong medalya sa antas sa 2025 International Mathematical Olympiad (IMO) Ang modelo ay nalutas ang lima sa anim na kumplikadong mga problema, na kumita ng 35 sa 42 puntos. Ang Openai researcher na si Alexander Wei ay naka-frame ito bilang isang pangunahing tagumpay, na nagsasabi,”Natutuwa akong ibahagi na ang aming pinakabagong @openai na pang-eksperimentong pangangatuwiran na LLM ay nakamit ang isang matagal na malaking hamon sa AI…”Idinagdag ng kanyang kasamahan na si Noam Brown na”hindi ito isang modelo ng imo-specific. sariling opisyal na sertipikadong tagumpay ng gintong medalya. Ang advanced na modelo ng Gemini, na pinahusay na may malalim na teknolohiya ng pag-iisip, ay nakaiskor din ng 35 puntos. Ang nakamit ay nakumpirma ni Imo President Prof. Dr. Gregor Dolinar, na nagsabing,”Maaari naming kumpirmahin na ang Google DeepMind ay umabot sa higit na nais na milestone… ang kanilang mga solusyon ay nakakagulat sa maraming aspeto.”Ito ay minarkahan sa unang pagkakataon na ang mga resulta ng AI ay opisyal na graded ng mga coordinator ng IMO, kahit na nilinaw ng samahan na ito ay napatunayan lamang ang mga solusyon, hindi ang sistema mismo. Ang pangunahing pagbabago ay ang kakayahan ng mga modelo upang mapatakbo ang end-to-end sa natural na wika, mga paglalarawan ng problema sa pagproseso at pagbuo ng mga patunay nang direkta, pag-alis ng pangangailangan para sa mga eksperto na isalin ang mga problema sa pormal na code. Ang buong, computationally mamahaling”gintong-medal”na bersyon-na tumatagal ng oras upang mangatuwiran tungkol sa isang solong problema-ay ibinahagi lamang sa isang piling pangkat ng mga akademiko at matematika para sa pananaliksik at puna. Ang layunin ay upang mapagbuti ang alok at galugarin ang potensyal nito upang mapahusay ang kaalaman ng tao. Ang diskarte na ito ay nagtatampok ng napakalawak na gastos ng Frontier AI, na nagreserba ng pinaka-may kakayahang bersyon para sa pananaliksik habang nag-aalok ng isang nakatutok, ngunit malakas pa rin, modelo ng komersyal. Habang ang mga modelo ng AI ay nagiging mas malakas, nagiging mas mahal din sila upang tumakbo. Ang mga kakumpitensya tulad ng OpenAi at Xai ay bumubuo ng mga katulad na sistema ng multi-ahente, na inaasahan din na mai-lock sa likod ng kanilang mga priciest na tier ng subscription. Sinasalamin din nito ang kumpetisyon ng mataas na pusta upang igiit ang pangingibabaw sa teknikal. Ang mga pag-angkin ng benchmark ng Google ay agresibo, na may malalim na pag-iisip ng mga karibal na tulad ng OpenAi’s O3 at Xai’s Grok 4 sa Key Coding (LiveCodebench V6) at kaalaman (Humanity’s Last Exam) na mga pagsubok. Ang OpenAI ay nag-navigate sa panloob na kaguluhan at ang pagtaas ng malakas na mga mapaghamong open-source. Sa pamamagitan ng paglulunsad ng malalim na pag-iisip ngayon, ang Google ay gumagawa ng isang kinakalkula na push upang patunayan ang mga lab nito ay maaaring maihatid ang susunod na henerasyon ng AI at tukuyin ang bagong hangganan ng pagganap.
