Проблема с рассуждениями ИИ до сих пор

Большинство крупных языковых моделей впечатляют при генерации текста, обобщении документов и написании кода. Но попросите их продумать многоэтапный физический вывод или обнаружить ошибку в 40-страничном математическом доказательстве, и они развалятся. Разрыв между беглым языком и настоящим аналитическим мышлением стал одной из самых больших нерешенных проблем в области искусственного интеллекта.

Ответ GoogleБлизнецы 3: Глубокое размышление, обновленный режим рассуждения, выпущенный в феврале 2026 года и специально предназначенный для решения сложных научных, математических и инженерных задач. В отличие от стандартного искусственного интеллекта на основе чата, который генерирует быстрые ответы, Deep Think выделяет увеличенное время вычислений для методической работы над проблемами, прежде чем дать ответ.

Это не просто очередное обновление модели. Он представляет собой фундаментально иной подход к тому, как ИИ решает сложные проблемы, и первые результаты исследовательских лабораторий показывают, что он действительно выполняет свои обещания. Давайте разберемся, что нового, что реально и каковы ограничения.

Как на самом деле работает глубокое мышление

Стандартные модели искусственного интеллекта обрабатывают ваше приглашение и генерируют ответ токен за токеном, оптимизируя скорость. Deep Think меняет эту ситуацию, тратя больше времени на внутренние цепочки рассуждений, прежде чем приступить к ответу. Думайте об этом как о разнице между ответом на математический вопрос, который приходит в голову, и тем, чтобы сесть с ручкой и бумагой и проработать его шаг за шагом.

В соответствии сДокументация Google DeepMindМодель использует то, что они называют «расширенным мышлением» — процесс, в котором ИИ генерирует внутренние следы рассуждений, которые он оценивает и уточняет перед выдачей окончательного результата. По концепции это похоже на модель o1 OpenAI, но Google заявляет о значительно более высоких показателях в научных тестах.

Что отличает его от цепочки мыслей

Вы можете подумать: «Разве это не просто подсказка по цепочке мыслей?» Не совсем. Цепочка мыслей — это метод подсказки, который просит модель показать свою работу. Deep Think встраивает расширенные рассуждения непосредственно в архитектуру модели. Разница имеет значение, потому что:

Более глубокий поиск:Модель внутренне исследует несколько путей решения и отступает, когда заходит в тупик, вместо того, чтобы придерживаться первого подхода.
Самопроверка:Прежде чем вернуть ответ, он проверяет свою работу на логическую последовательность.
Адаптивные вычисления:Более сложные проблемы автоматически отнимают больше времени на обдумывание, а на более простые вопросы ответы даются быстрее.

Для исследователей, уже использующих инструменты искусственного интеллекта в своем рабочем процессе, понимание этих различий имеет важное значение. Если вы изучаете, как ИИ меняет аналитическую работу, наш обзорменяющие жизнь инструменты искусственного интеллектаохватывает несколько дополнительных инструментов, которые стоит использовать в сочетании с Deep Think.

Результаты тестов, которые действительно имеют значение

Компании, занимающиеся искусственным интеллектом, любят разбрасывать контрольные цифры, поэтому давайте сосредоточимся на тех, которые действительно важны для исследователей и инженеров.

Основные моменты теста Deep Think

🏅

48,4% на последнем экзамене человечества
Самый сложный тест искусственного интеллекта, призванный поставить в тупик текущие модели

🧮

Уровень золотой медали по проблемам IMO
Стандарт соревнований Международной математической олимпиады

💻

Высшие баллы по соревновательному программированию
Codeforces и проблемы алгоритмов уровня IOI

🔬

Новые результаты в материаловедении
Созданы полезные рецепты изготовления в реальных лабораториях.

Последний экзамен человечестваОценка особенно примечательна. Этот тест был разработан коалицией исследователей специально для того, чтобы его не мог решить современный ИИ — он включает в себя вопросы из высшей математики, теоретической физики и специализированных областей, которые требуют подлинного рассуждения, а не сопоставления с образцом. Результат в 48,4% — это значительный скачок по сравнению с предыдущими моделями.

Результаты математического конкурса не менее показательны. Компания Deep Think получила золотую медаль за решение задач Международной математической олимпиады, требующих многоэтапных доказательств, основанных на промежуточных результатах. Это именно тот тип структурированного рассуждения, с которым боролись предыдущие модели.

Реальные лабораторные результаты: прорыв в материаловедении

Тесты полезны, но реальные результаты говорят лучше. Одна из самых убедительных демонстраций была проведена в исследовательской лаборатории полупроводников, которая использовала Deep Think для решения проблемы изготовления материалов, над которой они застряли в течение нескольких месяцев.

Команда пыталась вырастить высококачественные тонкие пленки для полупроводников следующего поколения. Их существующие рецепты позволяли производить пленки толщиной около 50 микрометров. Они загрузили свои экспериментальные данные, ограничения и цели в Deep Think и попросили его предложить оптимизированные параметры производства.

Модель проанализировала взаимосвязь между температурой, давлением, временем роста и составом субстрата, а затем предложила модифицированный рецепт, который команда не рассмотрела. Когда они протестировали его в лаборатории, новый подход позволил получить пленки размером более 100 микрометров, что более чем вдвое превышает предыдущие результаты.

В такого рода приложениях, где ИИ может обрабатывать сложные взаимосвязи с множеством переменных и предлагать неочевидные комбинации параметров, Deep Think действительно превосходит стандартные модели.

Найдите ошибки, которые пропустили люди

В другом случае исследователи в области физики высоких энергий использовали Deep Think для анализа разрабатываемой ими математической структуры. Модель выявила тонкое логическое несоответствие в одном из своих выводов, который выдержал несколько раундов экспертной оценки. Ошибка не была очевидной, поскольку окончательные результаты все еще выглядели правдоподобными, но промежуточные рассуждения содержали ошибку, которая могла бы вызвать проблемы в будущей работе, основанной на этих результатах.

Для команд, работающих со сложным анализом данных, подойдут такие инструменты, как нашИнструмент анализа рынка ИИпродемонстрировать, как анализ на основе искусственного интеллекта может выявить идеи, которые часто упускаются из виду при ручном анализе, даже в менее технических областях.

Кто может получить доступ к Deep Think (и сколько это стоит)

По состоянию на февраль 2026 года доступ к Gemini 3 Deep Think доступен по двум каналам:

Подписка на Google AI Ультра:Отдельные исследователи и разработчики могут получить доступ к Deep Think черезGoogle ИИ-студияс планом AI Ultra. Это дает вам все возможности приложения Gemini с включенной функцией рассуждения Deep Think.
Gemini API (ранний доступ):Предприятия и исследовательские учреждения могут подать заявку на доступ к API черезПортал разработчиков Gemini API. API поддерживаетнастройка режима мышления, позволяя вам контролировать, сколько времени модель тратит на обдумывание каждого запроса.

Интеграция API проста. Вот базовый пример использования Python SDK:

импортировать google.generativeai как генай

genai.configure(api_key="ВАШ_API_KEY")

модель = genai.GenerativeModel(
    model_name="gemini-3-глубоко подумать",
    поколение_конфигурация={
        "thinking_config": {"thinking_budget": 24576}
    }
)

ответ = model.generate_content(
    «Проанализируйте это математическое доказательство на предмет логического»
    «последовательность и выявить любые пробелы в рассуждениях:»
    + доказательство_текста
)

печать(ответ.текст)

мышление_бюджетПараметр контролирует, сколько токенов модель может использовать для внутренних рассуждений. Более высокие значения дают лучшие результаты при решении более сложных задач, но увеличивают задержку и стоимость. Для быстрых вопросов по фактам вы можете установить небольшой бюджет. Для сложных доказательств или научного анализа вам понадобится максимум возможностей.

Практические советы для достижения хороших результатов

После тестирования Deep Think в нескольких вариантах использования, вот шаблоны, которые неизменно дают лучшие результаты:

Тщательно структурируйте свой вклад

Deep Think получает огромную выгоду от хорошо структурированных подсказок. Вместо того, чтобы выбрасывать стену текста и спрашивать «что вы думаете?», разбейте свою проблему на четкие компоненты:

Точно сформулируйте проблему, включая все ограничения и предположения.
Предоставьте соответствующие данные в структурированном формате (таблицы, нумерованные списки).
Укажите, какой результат вам нужен (доказательство, рекомендация, анализ ошибок)
Упомяните, какие подходы вы уже пробовали и почему они не сработали.

Используйте его для проверки, а не только для генерации

Одна из самых сильных возможностей Deep Think — это проверка существующих работ, а не создание с нуля. Скормите ему свои разработки, код или экспериментальные разработки и попросите его найти недостатки. Этот подход «состязательного анализа» часто выявляет проблемы, которые упускают из виду подходы «сначала поколение».

Соедините его с инструментами, специфичными для предметной области

Deep Think лучше всего работает как часть более крупного рабочего процесса. Используйте его для сложных рассуждений, но сочетайте со специализированными инструментами для задач, специфичных для предметной области. Например, если вы одновременно с исследованием оптимизируете контент для обнаружения с помощью ИИ, нашаГенератор LLMS.txtудовлетворяет этим конкретным техническим требованиям, поэтому вы можете сосредоточить Deep Think на аналитических задачах.

Получение максимальной пользы от глубокого мышления

Точно определите проблему

Включите ограничения, предположения и то, что вы уже пробовали.

Соответствующим образом определите бюджет на обдумывание

Выше для сложных доказательств, ниже для простого анализа

Используйте его для проверки

Просмотрите и проверьте на наличие ошибок существующую работу, а не только генерацию.

Комбинируйте со специализированными инструментами

Глубокое мышление для рассуждений, предметные инструменты для всего остального

Где глубокое мышление терпит неудачу

Ни один инструмент не идеален, и честность в отношении ограничений полезнее, чем шумиха. Вот где Deep Think все еще борется:

Задержка:Режим расширенного мышления медленный. Обработка сложных проблем может занять 30–60 секунд, а иногда и больше. Это делает его непрактичным для приложений реального времени или быстрых двусторонних разговоров.
Расходы:Токены мышления учитываются при вашем использовании, поэтому один сложный запрос может потреблять значительно больше токенов, чем стандартный запрос Gemini. Командам, заботящимся о бюджете, следует избирательно выбирать, когда включать режим глубокого размышления.
Галлюцинации в новых областях:Хотя рассуждения более строгие, модель все же может уверенно давать неправильные результаты в узкоспециализированных областях, где обучающих данных мало. Всегда проверяйте важные результаты независимо.
Ограниченная доступность:API по-прежнему находится в контролируемом раннем доступе для предприятий, а подписка на AI Ultra стоит недешево. Большинству отдельных исследователей потребуется институциональная поддержка, чтобы использовать его регулярно.

В соответствии сОсвещение MIT Technology Review, подход расширенных вычислений создает фундаментальный компромисс между качеством рассуждений и практическим удобством использования, над оптимизацией которого Google и другие лаборатории искусственного интеллекта все еще работают.

Как это сравнивается с конкурентами

Deep Think входит в растущую область моделей искусственного интеллекта, ориентированных на рассуждения. Модели OpenAI o1 и o3 используют аналогичный подход расширенного мышления, а Claude от Anthropic имеет свои собственные возможности многоэтапного рассуждения. Что отличает Deep Think, так это его особая сила в научных и математических областях, что, вероятно, отражает глубокое исследовательское наследие Google DeepMind в этих областях.

Конкуренция полезна для исследователей, поскольку означает, что инструменты быстро совершенствуются. Если Deep Think не подходит для вашего конкретного случая использования, альтернативы могут подойти. А поскольку интерфейсы API у разных поставщиков одинаковы, переключение между ними для разных задач становится все более простым.

Итог

Gemini 3 Deep Think — действительно полезный инструмент для исследователей и инженеров, работающих над проблемами, требующими многоэтапных аналитических рассуждений. Результаты материаловедения, возможности математической проверки и производительность тестов — все это указывает на реальную суть утверждений Google.

Лучшие варианты использования: проверка сложных доказательств, оптимизация экспериментальных планов с множеством переменных, анализ математических структур на наличие ошибок и решение проблем, когда стандартные модели ИИ дают поверхностные ответы. Это не замена знанию предметной области, но это мощный усилитель для людей, которые уже знают, какие вопросы задавать.

Если у вас есть доступ к API или подписка на AI Ultra, начните с проблемы, которую вы уже решили вручную, а затем сравните подход Deep Think со своим собственным. Это дает вам обоснованное представление о его сильных сторонах и «слепых пятнах», прежде чем вы доверите ему новую работу.