Problém s uvažovaním AI doteraz

Väčšina veľkých jazykových modelov je pôsobivá pri generovaní textu, sumarizácii dokumentov a písaní kódu. Ale požiadajte ich, aby uvažovali prostredníctvom viacstupňového odvodenia fyziky alebo objavili chybu v 40-stranovom matematickom dôkaze, a oni sa rozpadnú. Priepasť medzi plynulým jazykom a skutočným analytickým myslením bola jednou z najväčších nevyriešených výziev v AI.

Odpoveď Google jeGemini 3 Deep Think, vylepšený režim uvažovania vydaný vo februári 2026, ktorý sa špecificky zameriava na zložité vedecké, matematické a inžinierske problémy. Na rozdiel od štandardnej umelej inteligencie založenej na chate, ktorá generuje rýchle odpovede, Deep Think prideľuje dlhší výpočtový čas na metodické spracovanie problémov pred vytvorením odpovede.

Toto nie je len ďalšia aktualizácia modelu. Predstavuje zásadne odlišný prístup k tomu, ako AI zvláda ťažké problémy, a prvé výsledky výskumných laboratórií naznačujú, že skutočne plní sľub. Poďme si rozobrať, čo je nové, čo je skutočné a aké sú obmedzenia.

Ako Deep Think skutočne funguje

Štandardné modely AI spracujú vašu výzvu a vygenerujú token odozvy po tokene, pričom optimalizujú rýchlosť. Deep Think to prevracia tým, že trávi viac času vnútorným uvažovaním, kým sa zaviažete k odpovedi. Predstavte si to ako rozdiel medzi odpovedaním na matematickú otázku z hlavy a tým, že si sadnete s perom a papierom a prepracujete sa k nej krok za krokom.

PodľaDokumentácia Google DeepMind, model používa to, čo nazývajú „rozšírené myslenie“ – proces, v ktorom AI generuje stopy interného uvažovania, ktoré vyhodnocuje a spresňuje pred vytvorením konečného výstupu. Koncept je podobný modelu OpenAI o1, ale Google tvrdí výrazne lepší výkon vo vedeckých testoch.

Čo ho odlišuje od reťazca myšlienok

Možno si pomyslíte: "Nie je to len nabádanie k myšlienkovej reťazi?" Nie tak celkom. Reťazec myšlienok je technika nabádania, ktorá žiada model, aby ukázal svoju prácu. Deep Think pečie rozšírené uvažovanie priamo do architektúry modelu. Rozdiel je dôležitý, pretože:

Hlbšie hľadanie:Model interne skúma viacero ciest riešenia a ustupuje, keď sa dostane do slepých uličiek, namiesto toho, aby sa zaviazal k prvému prístupu.
Vlastné overenie:Pred vrátením odpovede skontroluje logickú konzistenciu svojej vlastnej práce
Adaptívny výpočet:Ťažšie problémy automaticky získavajú viac času na premýšľanie, zatiaľ čo na jednoduchšie otázky sa odpovedá rýchlo

Pre výskumníkov, ktorí už vo svojom pracovnom postupe používajú nástroje AI, je dôležité pochopiť tieto rozdiely. Ak skúmate, ako AI pretvára analytickú prácu, náš prehľadnástroje AI, ktoré menia životzahŕňa niekoľko doplnkových nástrojov, ktoré sa oplatí spárovať s Deep Think.

Výsledky porovnávania, na ktorých skutočne záleží

Spoločnosti s umelou inteligenciou milujú hádzanie referenčných čísel, takže sa zamerajme na tie, ktoré sú skutočne zmysluplné pre výskumníkov a inžinierov.

Hlavné body benchmarku Deep Think

🏅

48,4 % na poslednej skúške Humanity
Najtvrdší benchmark AI navrhnutý tak, aby prekonal súčasné modely

🧮

Zlatá medaila za problémy IMO
Štandard súťaže Medzinárodnej matematickej olympiády

💻

Najlepšie skóre v konkurenčnom programovaní
Výzvy týkajúce sa Codeforces a algoritmov na úrovni IOI

🔬

Nové výsledky vo vede o materiáloch
Generované použiteľné výrobné receptúry v skutočných laboratóriách

ThePosledná skúška ľudstvaskóre je obzvlášť pozoruhodné. Tento benchmark bol navrhnutý koalíciou výskumníkov špeciálne tak, aby bol pre súčasnú AI neriešiteľný – zahŕňa otázky z pokročilej matematiky, teoretickej fyziky a špecializovaných oblastí, ktoré si vyžadujú skôr skutočné uvažovanie než porovnávanie vzorov. Skóre 48,4 % na ňom predstavuje výrazný skok oproti predchádzajúcim modelom.

Rovnako výpovedné sú aj výsledky matematickej súťaže. Deep Think dosiahol zlaté medailové štandardy v problémoch Medzinárodnej matematickej olympiády, ktoré si vyžadujú viackrokové dôkazy, ktoré stavajú na priebežných výsledkoch. Je to presne ten druh štruktúrovaného uvažovania, s ktorým bojovali predchádzajúce modely.

Skutočné výsledky laboratória: Prielom vo vede o materiáloch

Benchmarky sú užitočné, ale výsledky v reálnom svete rozprávajú lepší príbeh. Jedna z najpútavejších demonštrácií prišla z laboratória na výskum polovodičov, ktoré použilo Deep Think na vyriešenie problému výroby materiálov, na ktorom sa držali celé mesiace.

Tím sa snažil pestovať vysokokvalitné tenké vrstvy pre polovodiče novej generácie. Ich existujúce receptúry produkovali filmy s veľkosťou okolo 50 mikrometrov. Do Deep Think vložili svoje experimentálne údaje, obmedzenia a ciele a požiadali ho, aby navrhol optimalizované parametre výroby.

Model analyzoval vzťahy medzi teplotou, tlakom, časom rastu a zložením substrátu a potom navrhol upravený recept, ktorý tím nezohľadnil. Keď to testovali v laboratóriu, nový prístup produkoval filmy väčšie ako 100 mikrometrov, čo viac ako zdvojnásobilo ich predchádzajúce výsledky.

V tomto druhu aplikácie, kde AI dokáže spracovať komplexné vzťahy s viacerými premennými a navrhnúť nezrejmé kombinácie parametrov, Deep Think skutočne vyniká nad štandardnými modelmi.

Hľadanie chýb, ktoré ľudia zmeškali

V inom prípade výskumníci v oblasti fyziky vysokých energií použili Deep Think na preskúmanie matematického rámca, ktorý vyvinuli. Model identifikoval jemnú logickú nekonzistentnosť v jednom z ich odvodení, ktoré prežili viaceré kolá partnerského hodnotenia. Chyba nebola zrejmá, pretože konečné výsledky stále vyzerali vierohodne, ale predbežné zdôvodnenie obsahovalo chybu, ktorá by spôsobila problémy v budúcej práci stavajúcej na týchto výsledkoch.

Pre tímy pracujúce s komplexnou analýzou údajov sú k dispozícii nástroje, ako je nášNástroj na analýzu trhu AIdemonštrovať, ako môže analýza založená na AI odhaliť poznatky, ktoré pri manuálnej kontrole často chýbajú, dokonca aj v menej technických oblastiach.

Kto má prístup k Deep Think (a koľko to stojí)

Od februára 2026 je prístup k Gemini 3 Deep Think dostupný cez dva kanály:

Predplatné Google AI Ultra:Jednotliví výskumníci a vývojári majú prístup k Deep Think prostredníctvomGoogle AI Studios plánom AI Ultra. Vďaka tomu získate úplný zážitok z aplikácie Gemini s povoleným uvažovaním Deep Think.
Gemini API (predčasný prístup):Podniky a výskumné inštitúcie môžu požiadať o prístup k API prostredníctvomVývojársky portál Gemini API. API podporujekonfigurácia režimu myslenia, čo vám umožní kontrolovať, koľko času na uvažovanie model strávi na žiadosť.

Integrácia API je jednoduchá. Tu je základný príklad použitia Python SDK:

importovať google.generativeai ako genai

genai.configure(api_key="VÁŠ_KĽÚČ_API")

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

odpoveď = model.generate_content(
    "Analyzujte tento matematický dôkaz pre logiku"
    "konzistentnosť a identifikujte všetky medzery v uvažovaní: "
    + dôkazový_text
)

print(response.text)

Themyslenie_rozpočetparameter riadi, koľko tokenov môže model použiť na interné uvažovanie. Vyššie hodnoty poskytujú lepšie výsledky pri ťažších problémoch, ale zvyšujú latenciu a náklady. Pre rýchle vecné otázky si môžete nastaviť nízky rozpočet. V prípade komplexných dôkazov alebo vedeckých analýz ho budete chcieť maximálne využiť.

Praktické tipy na dosiahnutie dobrých výsledkov

Po otestovaní Deep Think v niekoľkých prípadoch použitia sú tu vzory, ktoré neustále prinášajú lepšie výstupy:

Starostlivo štruktúrujte svoj vstup

Deep Think ťaží z dobre štruktúrovaných výziev. Namiesto toho, aby ste vysypali textovú stenu a spýtali sa „Čo si myslíte?“, rozdeľte svoj problém na jasné komponenty:

Presne uveďte problém vrátane všetkých obmedzení a predpokladov
Poskytnite relevantné údaje v štruktúrovanom formáte (tabuľky, číslované zoznamy)
Uveďte, aký druh výstupu potrebujete (dôkaz, odporúčanie, analýza chýb)
Uveďte, ktoré prístupy ste už vyskúšali a prečo nefungovali

Použite ho na overenie, nielen na generovanie

Jednou z najsilnejších schopností Deep Think je kontrola existujúcej práce, a nie vytváranie od začiatku. Nakŕmte ho svojimi odvodeninami, kódom alebo experimentálnymi návrhmi a požiadajte ho, aby našiel nedostatky. Tento prístup „previerky protivníka“ často odkrýva problémy, ktorým prístupy prvej generácie unikajú.

Spárujte ho s nástrojmi špecifickými pre doménu

Deep Think funguje najlepšie ako súčasť väčšieho pracovného postupu. Použite ho pre časti náročné na uvažovanie, ale spárujte ho so špecializovanými nástrojmi pre úlohy špecifické pre doménu. Ak napríklad popri výskume optimalizujete obsah pre objaviteľnosť AI, nášGenerátor LLMS.txtzvláda túto špecifickú technickú požiadavku, aby ste sa mohli zamerať na Deep Think na analytické výzvy.

Ako získať maximum z hlbokého myslenia

Presne definujte problém

Zahrňte obmedzenia, predpoklady a to, čo ste už vyskúšali

Vhodne si nastavte rozpočet

Vyššie pre komplexné dôkazy, nižšie pre jednoduchú analýzu

Použite ho na overenie

Kontrolujte a kontrolujte chyby existujúcej práce, nielen generovania

Kombinujte so špecializovanými nástrojmi

Hlboké myslenie na uvažovanie, doménové nástroje na všetko ostatné

Kde Deep Think zaostáva

Žiadny nástroj nie je dokonalý a úprimnosť o obmedzeniach je užitočnejšia ako humbuk. Tu je miesto, kde Deep Think stále bojuje:

Latencia:Režim rozšíreného myslenia je pomalý. Spracovanie zložitých problémov môže trvať 30-60 sekúnd, niekedy aj dlhšie. To ho robí nepraktickým pre aplikácie v reálnom čase alebo rýchle konverzácie tam a späť.
Cena:Tokeny myslenia sa započítavajú do vášho použitia, takže jeden komplexný dotaz môže spotrebovať podstatne viac tokenov ako štandardná požiadavka Gemini. Tímy, ktoré dbajú na rozpočet, musia byť selektívne, keď povolia režim Deep Think.
Halucinácie v nových oblastiach:Aj keď je zdôvodnenie presnejšie, model môže stále s istotou produkovať nesprávne výsledky vo vysoko špecializovaných oblastiach, kde sú trénovacie údaje zriedkavé. Vždy nezávisle overujte kritické výsledky.
Obmedzená dostupnosť:Rozhranie API je stále v riadenom prednostnom prístupe pre podniky a predplatné AI Ultra nie je lacné. Väčšina individuálnych výskumníkov bude potrebovať inštitucionálnu podporu, aby ju mohli pravidelne používať.

PodľaPokrytie MIT Technology Reviewrozšírený výpočtový prístup vytvára zásadný kompromis medzi kvalitou uvažovania a praktickou použiteľnosťou, na ktorej optimalizácii Google a ďalšie laboratóriá AI stále pracujú.

Ako sa porovnáva s konkurenciou

Deep Think vstupuje do rastúcej oblasti modelov AI zameraných na uvažovanie. Modely o1 a o3 od OpenAI používajú podobný rozšírený prístup myslenia a Claude od Anthropic má svoje vlastné viackrokové možnosti uvažovania. To, čo odlišuje Deep Think, je jeho osobitná sila vo vedeckých a matematických oblastiach, čo pravdepodobne odráža dedičstvo hlbokého výskumu Google DeepMind v týchto oblastiach.

Konkurencia je pre výskumníkov zdravá, pretože znamená, že nástroje sa rýchlo zlepšujú. Ak Deep Think nevyhovuje vášmu konkrétnemu prípadu použitia, môžu sa použiť alternatívy. A keďže sú rozhrania API medzi poskytovateľmi podobné, prepínanie medzi nimi pri rôznych úlohách je čoraz jednoduchšie.

Zrátané a podčiarknuté

Gemini 3 Deep Think je skutočne užitočným nástrojom pre výskumníkov a inžinierov pracujúcich na problémoch, ktoré si vyžadujú viacstupňové analytické uvažovanie. Výsledky vedy o materiáloch, možnosti matematického overovania a benchmarking – to všetko poukazuje na skutočnú podstatu tvrdení spoločnosti Google.

Najlepšie prípady použitia sú: overovanie komplexných dôkazov, optimalizácia experimentálnych návrhov s viacerými premennými, analýza chýb v matematických rámcoch a riešenie problémov, pri ktorých štandardné modely AI poskytujú povrchné odpovede. Nie je to náhrada za odbornosť domény, ale je to výkonný zosilňovač pre ľudí, ktorí už vedia, aké otázky sa majú pýtať.

Ak máte prístup k API alebo predplatné AI Ultra, začnite s problémom, ktorý ste už vyriešili manuálne, a potom porovnajte prístup Deep Think so svojím vlastným. To vám dáva uzemnený pocit jeho silných stránok a slepých miest predtým, ako mu zveríte novú prácu.