A mesterséges intelligencia érvelésével kapcsolatos probléma eddig

A legtöbb nagy nyelvi modell lenyűgöző a szöveg létrehozásában, a dokumentumok összefoglalásában és a kód írásában. De kérje meg őket, hogy érveljenek egy többlépcsős fizikai levezetésen, vagy fedezzenek fel egy hibát egy 40 oldalas matematikai bizonyítékban, és szétesnek. A folyékony nyelv és a valódi analitikus gondolkodás közötti szakadék az egyik legnagyobb megoldatlan kihívás az AI-ban.

A Google válasza azGemini 3 Deep Think, egy 2026 februárjában kiadott továbbfejlesztett érvelési mód, amely kifejezetten összetett tudományos, matematikai és mérnöki problémákat céloz meg. A gyors válaszokat generáló szokásos chat-alapú mesterséges intelligencia ellenére a Deep Think hosszabb számítási időt biztosít a problémák módszeres megoldására, mielőtt választ adna.

Ez nem csak egy újabb modellfrissítés. Alapvetően más megközelítést képvisel a mesterséges intelligencia nehéz problémák kezelésében, és a kutatólaboratóriumok korai eredményei arra utalnak, hogy valóban beváltja az ígéreteket. Nézzük meg, mi az új, mi a valós, és mik a korlátok.

Hogyan működik valójában a mély gondolkodás

A szabványos mesterséges intelligencia modellek feldolgozzák a kérést, és tokenről tokenre állítanak elő választokent, a sebességre optimalizálva. A Deep Think ezt úgy fordítja meg, hogy több időt fordít a belső érvelési láncokra, mielőtt elkötelezi magát a válasz mellett. Tekintsd úgy fel, mint a különbséget aközött, hogy fejből válaszolsz egy matematikai kérdésre, és aközött, hogy leülsz egy tollal és papírra, hogy lépésről lépésre dolgozd végig a kérdést.

SzerintA Google DeepMind dokumentációja, a modell az úgynevezett „kiterjesztett gondolkodást” használja – egy olyan folyamatot, amelyben az AI belső érvelési nyomokat generál, amelyeket kiértékel és finomít a végső kimenet elkészítése előtt. Ez hasonló az OpenAI o1 modelljéhez, de a Google azt állítja, hogy a tudományos benchmarkok alapján lényegesen jobb teljesítményt nyújt.

Mi különbözteti meg a gondolati lánctól

Lehet, hogy azt gondolja: "Ez nem csak egy gondolati lánc késztetés?" Nem egészen. A gondolatlánc egy ösztönző technika, amely arra kéri a modellt, hogy mutassa be a munkáját. A Deep Think a kiterjesztett érvelést közvetlenül a modellarchitektúrába süllyeszti. A különbség azért fontos, mert:

Mélyebb keresés:A modell több megoldási utat fedez fel belsőleg, és visszalép, ha zsákutcába kerül, ahelyett, hogy elkötelezné magát az első megközelítés mellett
Önellenőrzés:A válasz visszaküldése előtt ellenőrzi saját munkájának logikai konzisztenciáját
Adaptív számítás:A nehezebb problémák automatikusan több gondolkodási időt kapnak, míg az egyszerűbb kérdések gyorsan választ kapnak

A munkafolyamat során már mesterséges intelligencia-eszközöket használó kutatók számára fontos, hogy megértsék ezeket a különbségeket. Ha azt szeretné felfedezni, hogy a mesterséges intelligencia hogyan alakítja át az analitikai munkát, akkor a mi összefoglalónkéletet megváltoztató AI-eszközökszámos kiegészítő eszközt tartalmaz, amelyeket érdemes párosítani a Deep Think-kel.

A benchmark eredmények, amelyek valóban számítanak

Az AI-cégek szeretik a benchmark számokat szórni, ezért koncentráljunk azokra, amelyek valóban jelentőségteljesek a kutatók és mérnökök számára.

Deep Think Benchmark Highlights

🏅

48,4% az emberiség utolsó vizsgáján
A legnehezebb mesterséges intelligencia-benchmark, amelyet a jelenlegi modellek csillapítására terveztek

🧮

Aranyérmes szint az IMO-problémákról
Nemzetközi Matematikai Olimpia versenyszabványa

💻

Legjobb pontszámok a versenyprogramozásban
Codeforces és IOI szintű algoritmus kihívások

🔬

Újszerű eredmények az anyagtudományban
Használható gyártási recepteket generált valódi laboratóriumokban

AAz emberiség utolsó vizsgájapontja különösen figyelemre méltó. Ezt a benchmarkot kutatók koalíciója kifejezetten úgy alakította ki, hogy a jelenlegi mesterséges intelligencia által megoldhatatlan legyen – olyan kérdéseket tartalmaz, amelyek fejlett matematikából, elméleti fizikából és olyan speciális területekről származnak, amelyek valódi érvelést igényelnek mintaegyeztetés helyett. A 48,4%-os pontszám jelentős ugrás a korábbi modellekhez képest.

A matematikai verseny eredményei is beszédesek. A Deep Think aranyérmes szabványokat ért el a nemzetközi matematikai olimpiák problémáiban, amelyek többlépcsős bizonyítást igényelnek, amelyek köztes eredményekre épülnek. Pontosan ez az a fajta strukturált érvelés, amellyel a korábbi modellek küzdöttek.

Valódi laboratóriumi eredmények: áttörés az anyagtudományban

A benchmarkok hasznosak, de a valós eredmények jobb történetet mondanak el. Az egyik leglenyűgözőbb bemutató egy félvezetőkutató laboratóriumból származott, amely a Deep Think segítségével oldotta meg a hónapok óta tartó anyaggyártási kihívást.

A csapat kiváló minőségű vékony filmeket próbált előállítani a következő generációs félvezetők számára. Meglévő receptjeik szerint körülbelül 50 mikrométeres fóliák készültek. Kísérleti adataikat, korlátaikat és céljaikat betáplálták a Deep Thinkbe, és felkérték, hogy javasoljon optimalizált gyártási paramétereket.

A modell elemezte a hőmérséklet, a nyomás, a növekedési idő és a szubsztrátum összetétele közötti összefüggéseket, majd javasolt egy módosított receptet, amelyet a csapat nem vett figyelembe. Amikor a laboratóriumban tesztelték, az új megközelítés 100 mikrométernél nagyobb filmeket hozott létre, ami több mint kétszeresére növelte a korábbi eredményeket.

Ez a fajta alkalmazás, ahol a mesterséges intelligencia összetett, többváltozós kapcsolatokat tud feldolgozni, és nem nyilvánvaló paraméterkombinációkat javasol, a Deep Think valóban kiemelkedik a szabványos modelleknél.

Az emberek által kihagyott hibák keresése

Egy másik esetben a nagyenergiájú fizika kutatói a Deep Think segítségével vizsgálták át az általuk kidolgozott matematikai keretrendszert. A modell egy finom logikai ellentmondást azonosított az egyik levezetésükben, amely több szakértői értékelést is túlélt. A hiba nem volt nyilvánvaló, mert a végső eredmények még mindig elfogadhatónak tűntek, de a közbenső érvelés tartalmazott egy hibát, amely problémákat okozott volna az eredményekre építő jövőbeni munkában.

Komplex adatelemzéssel foglalkozó csapatok számára olyan eszközök, mint a miénkAI piacelemző eszközbemutatni, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt elemzés hogyan képes olyan betekintést nyerni, amely gyakran hiányzik a kézi ellenőrzésből, még kevésbé technikai területeken is.

Ki férhet hozzá a Deep Thinkhez (és mibe kerül)

2026 februárjától a Gemini 3 Deep Think két csatornán keresztül érhető el:

Google AI Ultra előfizetés:Egyéni kutatók és fejlesztők a Deep Think-hez aGoogle AI StudioAI Ultra tervvel. Ez biztosítja a teljes Gemini alkalmazás élményt a Deep Think érvelés engedélyezésével.
Gemini API (korai hozzáférés):Vállalkozások és kutatóintézetek kérhetik API-hozzáférést aGemini API fejlesztői portál. Az API támogatja agondolkodási mód konfigurációja, lehetővé téve annak szabályozását, hogy mennyi érvelési időt tölt a modell kérésenként.

Az API-integráció egyszerű. Íme egy alapvető példa a Python SDK használatára:

importálja a google.generativeai-t genai néven

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-3-deep-think",
    Generation_config={
        "thinking_config": {"thhinking_budget": 24576}
    }
)

válasz = model.generate_content(
    "Elemezze ezt a matematikai bizonyítékot a logikára"
    "konzisztencia, és azonosítsa az érvelés esetleges hiányosságait:"
    + proof_text
)

nyomtatás (válasz.szöveg)

Agondolkodási_költségvetésA paraméter azt szabályozza, hogy a modell hány tokent használhat belső érveléshez. A magasabb értékek jobb eredményeket adnak a nehezebb problémák esetén, de növelik a késleltetést és a költségeket. Gyors tényszerű kérdések esetén alacsony költségvetést állíthat be. Összetett bizonyítások vagy tudományos elemzések esetén érdemes a maximumot kihozni.

Gyakorlati tippek a jó eredmények eléréséhez

A Deep Think több felhasználási esetre kiterjedő tesztelése után az alábbi minták következetesen jobb eredményeket produkálnak:

Gondosan strukturálja a bemenetet

A Deep Think óriási hasznot húz a jól strukturált felszólításokból. Ahelyett, hogy egy falat kiraknál a szövegből, és megkérdeznéd, hogy "mit gondolsz?", bontsd szét a problémát egyértelmű összetevőkre:

Pontosan fogalmazza meg a problémát, beleértve az összes megszorítást és feltételezést
Adjon meg releváns adatokat strukturált formátumban (táblázatok, számozott listák)
Adja meg, hogy milyen kimenetre van szüksége (bizonyíték, ajánlás, hibaelemzés)
Említse meg, hogy melyik megközelítést próbálta már, és miért nem működött

Használja ellenőrzésre, nem csak generálásra

A Deep Think egyik legerősebb képessége a meglévő munka ellenőrzése a semmiből történő létrehozás helyett. Táplálja be levezetéseit, kódját vagy kísérleti terveit, és kérje meg, hogy találja meg a hibákat. Ez az „ellentétes felülvizsgálat” megközelítés gyakran olyan problémákat vet fel, amelyeket a generációs megközelítések figyelmen kívül hagynak.

Párosítsa Domain-specifikus eszközökkel

A Deep Think egy nagyobb munkafolyamat részeként működik a legjobban. Használja az érvelést igénylő részekhez, de párosítsa a tartományspecifikus feladatokhoz speciális eszközökkel. Például, ha kutatásai mellett optimalizálja a tartalmat az AI felfedezhetőségére, a miLLMS.txt generátorkezeli ezt a speciális műszaki követelményt, így Ön az elemzési kihívásokra összpontosíthatja a Deep Think-et.

Hozza ki a legtöbbet a Deep Thinkből

Határozza meg pontosan a problémát

Tartalmazzon megkötéseket, feltételezéseket és azt, amit már kipróbált

Állítsa be megfelelően a gondolkodási költségvetést

Magasabb az összetett bizonyításoknál, alacsonyabb az egyszerű elemzéseknél

Használja az ellenőrzéshez

Tekintse át és ellenőrizze a meglévő munkát, ne csak a generálást

Speciális eszközökkel kombinálható

Deep Think érveléshez, tartományi eszközök minden máshoz

Ahol a Deep Think elmarad

Egyetlen eszköz sem tökéletes, és őszinte lenni a korlátokkal kapcsolatban hasznosabb, mint a hírverés. A Deep Think továbbra is itt küzd:

Késés:A kiterjesztett gondolkodási mód lassú. Az összetett problémák feldolgozása 30-60 másodpercig tarthat, néha tovább. Emiatt nem praktikus a valós idejű alkalmazásokhoz vagy a gyors oda-vissza beszélgetésekhez.
Költség:A gondolkodó tokenek beleszámítanak a használatba, így egyetlen összetett lekérdezés lényegesen több tokent fogyaszthat, mint egy szabványos Gemini kérés. A költségvetés-tudatos csapatoknak meg kell válogatniuk, mikor engedélyezik a Deep Think módot.
Hallucinációk az új területeken:Bár az érvelés szigorúbb, a modell továbbra is magabiztosan tud hibás eredményeket produkálni azokon a rendkívül speciális területeken, ahol kevés a képzési adat. Mindig függetlenül ellenőrizze a kritikus eredményeket.
Korlátozott elérhetőség:Az API továbbra is ellenőrzött korai hozzáférésű a vállalatok számára, és az AI Ultra előfizetés sem olcsó. A legtöbb egyéni kutatónak intézményi támogatásra lesz szüksége a rendszeres használatához.

SzerintAz MIT Technology Review tudósítása, a kiterjesztett számítási megközelítés alapvető kompromisszumot teremt az érvelés minősége és a gyakorlati használhatóság között, amelynek optimalizálásán a Google és más mesterségesintelligencia-laboratóriumok még mindig dolgoznak.

Hogyan viszonyul a versenyhez

A Deep Think az érvelésre összpontosító mesterséges intelligencia modellek egyre növekvő területére lép. Az OpenAI o1 és o3 modelljei hasonló kiterjesztett gondolkodásmódot használnak, az Anthropic Claude pedig saját többlépcsős érvelési képességekkel rendelkezik. A Deep Think különlegessége a tudományos és matematikai területeken mutatott erőssége, amely valószínűleg a Google DeepMind mélyreható kutatási örökségét tükrözi ezeken a területeken.

A verseny egészséges a kutatók számára, mert ez azt jelenti, hogy az eszközök gyorsan fejlődnek. Ha a Deep Think nem felel meg az Ön konkrét felhasználási esetének, előfordulhat, hogy az alternatívák. És mivel az API interfészek hasonlóak a szolgáltatók között, a váltás közöttük a különböző feladatokhoz egyre egyszerűbb.

A lényeg

A Gemini 3 Deep Think egy valóban hasznos eszköz a többlépcsős analitikus érvelést igénylő problémákon dolgozó kutatók és mérnökök számára. Az anyagtudományi eredmények, a matematikai ellenőrzési képességek és a benchmark teljesítmény mind a Google állításai mögött meghúzódó valódi tartalomra mutatnak rá.

A legjobb felhasználási esetek a következők: összetett bizonyítások ellenőrzése, többváltozós kísérleti tervek optimalizálása, matematikai keretrendszerek hibaelemzése és olyan problémák kezelése, ahol a szabványos mesterséges intelligencia modellek felületes válaszokat adnak. Ez nem helyettesíti a tartományi szakértelmet, de erőteljes erősítő azok számára, akik már tudják, milyen kérdéseket tegyenek fel.

Ha rendelkezik hozzáféréssel az API-hoz vagy AI Ultra előfizetéssel, kezdje egy kézzel már megoldott problémával, majd hasonlítsa össze a Deep Think megközelítését a sajátjával. Ez megalapozott érzést ad az erősségeiről és a vak foltokról, mielőtt újszerű munkát bízna rá.