LarGoogle lança Gemini Deep Think AI para raciocínio paralelo e teste de ideias
O Google DeepMind apresenta o Gemini 2.5 Deep Think, seu modelo de raciocínio de IA mais sofisticado até o momento. Esse sistema inovador pode analisar vários caminhos de pensamento ao mesmo tempo antes de selecionar a solução ideal.
A partir de sexta-feira, os assinantes do plano Ultra premium de US$ 250/mês do Google receberão acesso exclusivo ao Gemini 2.5 Deep Think por meio do aplicativo Gemini.
Lançado no Google I/O 2025, o Gemini 2.5 Deep Think representa o primeiro modelo público de multiagentes do Google. O sistema implementa vários agentes de IA simultaneamente para atender a consultas complexas, exigindo maior poder computacional, mas produzindo resultados superiores.
Uma versão especializada do Gemini 2.5 Deep Think garantiu uma medalha de ouro na Olimpíada Internacional de Matemática deste ano.
O Google está compartilhando seu modelo vencedor da IMO com matemáticos e acadêmicos enquanto desenvolve o Gemini 2.5 Deep Think. Ao contrário dos modelos convencionais de IA que respondem instantaneamente, essa versão voltada para a pesquisa requer horas de raciocínio. Com essa iniciativa, a empresa pretende refinar a tecnologia multiagente para aplicações acadêmicas.
O Google destaca os avanços significativos no Gemini 2.5 Deep Think desde seu anúncio inicial no I/O, incluindo novas técnicas de aprendizado por reforço que otimizam os recursos de raciocínio do modelo.
"O Deep Think se destaca na solução de problemas que exigem pensamento criativo, planejamento estratégico e refinamento iterativo", afirmou o Google em uma postagem de blog exclusiva do TechCrunch.
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O Gemini 2.5 Deep Think estabelece novos padrões no Humanity's Last Exam (HLE), uma avaliação abrangente que testa a IA em várias disciplinas. O Google registra 34,8% de precisão sem ferramentas externas, superando os concorrentes Grok 4 (25,4%) e OpenAI's o3 (20,3%).
O modelo também domina o LiveCodeBench 6 com uma pontuação de 87,6%, superando o Grok 4 (79%) e o o3 da OpenAI (72%) em tarefas de programação competitivas.
Pontuações de benchmarkCrédito da imagem: Google O Gemini 2.5 Deep Think se integra perfeitamente aos ambientes de programação e às ferramentas de pesquisa, gerando resultados mais abrangentes do que os sistemas de IA convencionais.
Os testes internos do Google mostram que o modelo produz soluções de desenvolvimento da Web excepcionalmente detalhadas, acelerando potencialmente as descobertas científicas.
Cenas de arte criadas pela IA do Google Créditos da imagem: Google Os principais pesquisadores de IA adotam cada vez mais arquiteturas de vários agentes.
O Grok 4 Heavy da xAI e o modelo IMO não lançado da OpenAI utilizam sistemas multiagentes, assim como a IA orientada para pesquisa da Anthropic. Embora esses sistemas demonstrem desempenho superior, seus custos operacionais exigem níveis de preços premium.
O Google planeja acesso limitado à API do Gemini 2.5 Deep Think nas próximas semanas para explorar aplicativos empresariais e de desenvolvedores.
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Comentários (1)
![FrankMartínez]()
Interesting approach! Parallel reasoning could really speed up complex problem-solving, but I wonder how they ensure the 'optimal' solution isn't just the most predictable one? The testing feature sounds useful for prototyping ideas quickly. Hope it's accessible beyond just high-tier subscribers soon. 🤔
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O modelo também domina o LiveCodeBench 6 com uma pontuação de 87,6%, superando o Grok 4 (79%) e o o3 da OpenAI (72%) em tarefas de programação competitivas.
O Gemini 2.5 Deep Think se integra perfeitamente aos ambientes de programação e às ferramentas de pesquisa, gerando resultados mais abrangentes do que os sistemas de IA convencionais.
Os testes internos do Google mostram que o modelo produz soluções de desenvolvimento da Web excepcionalmente detalhadas, acelerando potencialmente as descobertas científicas.
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O Grok 4 Heavy da xAI e o modelo IMO não lançado da OpenAI utilizam sistemas multiagentes, assim como a IA orientada para pesquisa da Anthropic. Embora esses sistemas demonstrem desempenho superior, seus custos operacionais exigem níveis de preços premium.
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