Gemini Deep Think 2.5 – przełomowy model rozumowania Google’a

Autor: Marcin Kordowski – lider strategii AI i koncepcji produktów

Wprowadzenie do Gemini Deep Think 2.5

Nieczęsto widzimy model AI, który rzeczywiście “myśli” – i to nie w sensie generowania tekstu, ale prowadzenia świadomego procesu logicznego. Takie możliwości przyniósł właśnie Gemini Deep Think 2.5 – nowa wersja rodziny modeli Gemini, zdolna do równoległego testowania wielu hipotez zachowując ludzką jakość rozumowania. Google zaprezentował Deep Think na początku sierpnia 2025, sugerując, że to początek nowego etapu w interakcji między człowiekiem a AI.

Jako ktoś, kto śledzi rozwój sztucznej inteligencji od pierwszych wersji LLM, uważam, że wśród ostatnich osiągnięć AI taki model to znaczący krok w stronę AGI, przynajmniej w zakresie planowania i kreatywnych rozwiązań.

Jak działa Gemini Deep Think 2.5?

Deep Think bazuje na mechanizmie multi-agent reasoning – czyli uruchomieniu wielu “podmodeli” równocześnie, aby zbadały różne podejścia i wspólnie wypracowały najlepszą odpowiedź. To ponad 30-krotnie większy nakład obliczeniowy niż warto oczekiwać z jednego agenta, ale — jak udowadnia model — wartość końcowego wyniku rośnie .

Google porównał to do procesu, w którym zespół ekspertów zasiada do burzy mózgów i dopiero po wspólnej perspektywie decyduje o ostatecznym rozwiązaniu. Deep Think wciąż działa w kontekście multimodalnym – akceptuje tekst, obraz, audio i wideo w oknie do miliona tokenów, a jego odpowiedź może mieć do 192 tys. tokenów.

Imponujące wyniki i benchmarki Gemini Deep Think 2.5

Choć publiczna wersja produkuje odpowiedzi w sekundach, oryginalna wersja Deep Think wykonała zadania wskazujące na poziom doświadczenia – zdobywając tyczy brązowy medal na IMO 2025 (międzynarodowa olimpiada matematyczna)  W porównaniu: OpenAI o3 osiągnął 20,3%, podczas gdy Deep Think zdobył 34,8% na Humanity’s Last Exam — benchmarku mierzącym wiedzę interdyscyplinarną.

W innych konkurencjach jak LiveCodeBench v6 (ocena kodowania), GPT‑4 o3 i Grok 4 zostały wyprzedzone przez Deep Think — osiągając 87,6% wynik (vs. 79–72%).

Bezpieczeństwo, ograniczenia i transparentność

Google od razu przyznał, że zwiększony poziom obliczeń wymaga nowych mechanizmów kontroli. Model jest częścią programu ‘frontier safety’, co oznacza, że sprawdzano go pod kątem ryzyka instrumental reasoning, cyberataków i przewagi nieautoryzowanej wiedzy – i choć osiągnął wzrost możliwości, to poziom ryzyka wciąż jest monitorowany.

Deep Think również lepiej radzi sobie z filtrami treści w porównaniu do Gemini Deep Think 2.5 Pro, choć może czasem nadmiernie odmawiać wykonania nieszkodliwych poleceń .

Jak i gdzie dostępny?

Deep Think dostępny jest **od 1 sierpnia 2025 dla subskrybentów Google AI Ultra, czyli planu za 249$/mies. Po włączeniu trybu w aplikacji Gemini, użytkownik może aktywować Deep Think przy zadaniach codziennych lub wieloetapowych (np. kodowanie, planowanie strategii, eksperymentów R&D). 

Firma ogłosiła również, że wybrana wersja modelu (ta używana w IMO) została udostępniona badaczom w celu testów naukowych .

Dlaczego to przełom?

• Wcześniejsze modele starały się być szybkie, często kosztem kreatywności. Deep Think pokazuje, że można dać AI czas, a ono zwraca pełniejsze i lepsze odpowiedzi.
• Wypuścić model o realnej sile rozumowania, który potrafi przetwarzać skomplikowane problemy wielokrokowo — to duży test zdolności AI do samodzielnego wnioskowania.
• To prawdziwa konkurencja dla OpenAI o3 i Grok 4, które również rozwijają koncepcje multi-agent reasoning. TechCrunch zaznacza, że i Anthropic (Research Agent) i xAI (Grok 4 Heavy) stosują podobne podejście.

Moja autorska opinia (Marcin Kordowski)

Widząc, jak Google kontynuuje pracę nad multimodalnością, reasoningiem i wykorzystaniem języka nie tylko jako generatora — ale twórcy logicznych rozwiązań — uważam Deep Think za krok milowy. To posunięcie przemienia Gemini ze strony narzędzia pasywnego w partnera kreatywnego.

Jako Marcin Kordowski – obserwator i strateg wdrożeń AI – jestem przekonany, że model może:

• wspierać zaawansowane projekty naukowe (np. Data Science, symulacje, kodowanie),
• pomóc firmom w iteracyjnym planowaniu projektów i rozwiązywaniu skomplikowanych problemów,
• a w dłuższej perspektywie przybliżać AGI, przynajmniej na poziomie logicznych procesów.

Potencjalne zastosowania w praktyce

• Nauka zaawansowanej matematyki i fizyki – Deep Think może pomóc w wnioskowaniu, choćby przy dowodach geometrycznych na odpowiednim poziomie.
• Rozwój kodu i projektowanie – potrafi iterować, proponować modyfikacje, generować wydajniejsze rozwiązania.
• Planowanie strategiczne – analiza scenariuszy biznesowych, podział zasobów, negocjacje.
• Wsparcie naukowców – model Deep Think użyty w środowisku akademickim jako pomoc przy analizie hipotez

Jak rozpocząć? Krok po kroku

1. Zaloguj się do aplikacji Gemini.
2. Wybierz model Gemini 2.5 Pro.
3. Włącz opcję “Deep Think” po stronie prompt-bar.
4. Zaplanuj zadania wymagające głębszego rozumowania: np. złożone pytania, kod, analiza scenariuszy.
5. Obserwuj, jak odpowiedź staje się bardziej złożona i merytorycznie dopracowana w porównaniu do standardowego promptera.
6. Jeśli masz problemy – przesyłając je przez API, Google zachęca do testów we wczesnych grupach badaczy.

Podsumowanie

Gemini Deep Think otwiera nowy rozdział w historii sztucznej inteligencji — przywraca refleksyjność i krytyczny proces myślenia maszynie. Poprzez multi-agent reasoning i dłuższy czas inferencji Deep Think potrafi znaleźć lepsze, bardziej przemyślane rozwiązania niż tradycyjne LLM-y.

Dla każdego, kto chce korzystać z AI jako umiarkowanego doradcy, krytyka i kreatora, to idealny moment – model już dostępny, benchmarks przynajmniej poziom IMO, a doświadczenie z nim może znacząco przyspieszyć rozwój AI w projektach naukowych, edukacyjnych i biznesowych.

Jeśli chcesz, mogę przygotować grafikę porównawczą z benchmarkami lub materiał szkoleniowy, który pokaże, jak efektywniej korzystać z Gemini Deep Think w realnych scenariuszach.

Źródła

1. TechCrunch – Google rolls out Gemini Deep Think AI, a reasoning model that tests multiple ideas in parallel. Autor opisuje multi-agent approach, benchmarki i znaczenie IMO 2025.
2. Google Blog – Try Deep Think in the Gemini app. Oficjalne źródło wyjaśniające mechanizm “thinking time” i opinie naukowców.
3. Model Card Gemini 2.5 Deep Think. Dokument techniczny pokazujący szczegółowe wyniki benchmarków, ograniczenia oraz model architektury MoE.
4. Android Central – Gemini Deep Think is finally heading to Google AI Ultra users. Informacje o dostępności modelu i cenie subskrypcji.
5. Wired – Gemini’s new abilities point the way to AGI. Kontekst rozwoju AGI oraz stanowisko liderów DeepMind na temat Deep Think.