Težava z AI razmišljanjem do zdaj

Večina velikih jezikovnih modelov je impresivnih pri ustvarjanju besedila, povzemanju dokumentov in pisanju kode. Toda prosite jih, naj razmišljajo z večstopenjsko izpeljavo fizike ali opazijo napako v 40-stranskem matematičnem dokazu, in razpadejo. Vrzel med tekočim jezikom in pristnim analitičnim mišljenjem je eden največjih nerešenih izzivov v AI.

Googlov odgovor jeGemini 3 Deep Think, nadgrajen način sklepanja, izdan februarja 2026, ki je posebej namenjen kompleksnim znanstvenim, matematičnim in inženirskim problemom. Za razliko od standardne umetne inteligence, ki temelji na klepetu in generira hitre odzive, Deep Think dodeli podaljšan računski čas za metodično reševanje težav, preden ustvari odgovor.

To ni le še ena posodobitev modela. Predstavlja bistveno drugačen pristop do tega, kako umetna inteligenca obravnava težke težave, zgodnji rezultati iz raziskovalnih laboratorijev pa kažejo, da dejansko izpolnjuje obljube. Razčlenimo, kaj je novega, kaj je resnično in kakšne so omejitve.

Kako globoko razmišljanje dejansko deluje

Standardni modeli umetne inteligence obdelajo vaš poziv in ustvarijo odzivni žeton za žetonom ter optimizirajo hitrost. Deep Think to obrne tako, da porabi več časa za notranje sklepne verige, preden se zaveže k odgovoru. Zamislite si to kot razliko med odgovorom na matematično vprašanje na pamet in med tem, da se usedete s peresom in papirjem in ga obravnavate korak za korakom.

Glede naDokumentacija Google DeepMind, model uporablja tisto, kar imenujejo "razširjeno razmišljanje" - proces, pri katerem AI ustvarja notranje sledi sklepanja, ki jih oceni in izboljša, preden proizvede končni rezultat. To je po konceptu podobno modelu OpenAI o1, vendar Google trdi, da je zmogljivost na znanstvenih merilih bistveno boljša.

Kaj ga loči od verige misli

Morda razmišljate: "Ali ni to samo nagovarjanje verige misli?" Ne povsem. Veriga misli je tehnika spodbujanja, ki od modela zahteva, da pokaže svoje delo. Deep Think razširi razširjeno razmišljanje neposredno v arhitekturo modela. Razlika je pomembna, ker:

Globlje iskanje:Model interno raziskuje več poti rešitve in se vrne nazaj, ko zaide v slepo ulico, namesto da bi se zavezal k prvemu pristopu
Samopreverjanje:Preden vrne odgovor, preveri logično skladnost lastnega dela
Prilagodljivo računanje:Težji problemi samodejno dobijo več časa za razmišljanje, medtem ko na preprostejša vprašanja hitro odgovorimo

Za raziskovalce, ki že uporabljajo orodja AI v svojem delovnem toku, je razumevanje teh razlik pomembno. Če raziskujete, kako umetna inteligenca preoblikuje analitično delo, naš povzetekorodja AI, ki spreminjajo življenjezajema več komplementarnih orodij, ki jih je vredno združiti z Deep Think.

Rezultati primerjalnih preizkusov, ki so dejansko pomembni

Podjetja z umetno inteligenco radi razmetavajo o referenčnih številkah, zato se osredotočimo na tiste, ki so resnično pomembne za raziskovalce in inženirje.

Deep Think Benchmark Highlights

🏅

48,4 % na zadnjem izpitu človeštva
Najtežje merilo uspešnosti umetne inteligence, zasnovano tako, da premaga trenutne modele

🧮

Raven zlate medalje pri težavah IMO
Tekmovalni standard mednarodne matematične olimpijade

💻

Najboljši rezultati v tekmovalnem programiranju
Izzivi algoritmov na ravni Codeforces in IOI

🔬

Novi rezultati v znanosti o materialih
Ustvarjeni uporabni recepti za izdelavo v resničnih laboratorijih

TheZadnji izpit človeštvaocena je še posebej opazna. To merilo uspešnosti je zasnovala skupina raziskovalcev posebej, da ga trenutna umetna inteligenca ne bi mogla rešiti – vključuje vprašanja iz napredne matematike, teoretične fizike in specializiranih področij, ki zahtevajo pristno razmišljanje in ne ujemanje vzorcev. Doseg 48,4 % na njem je pomemben skok v primerjavi s prejšnjimi modeli.

Enako zgovorni so tudi rezultati matematičnega tekmovanja. Deep Think je dosegel standarde zlate medalje pri nalogah mednarodne matematične olimpijade, ki zahtevajo dokaze v več korakih, ki temeljijo na vmesnih rezultatih. Točno to je vrsta strukturiranega razmišljanja, s katerim so se spopadali prejšnji modeli.

Resnični laboratorijski rezultati: Preboj v znanosti o materialih

Primerjalna merila so uporabna, vendar rezultati iz resničnega sveta povedo boljšo zgodbo. Ena izmed najbolj prepričljivih predstavitev je prišla iz laboratorija za raziskave polprevodnikov, ki je uporabil Deep Think za rešitev izziva izdelave materialov, na katerem so bili obtičali več mesecev.

Ekipa je poskušala gojiti visokokakovostne tanke filme za polprevodnike naslednje generacije. Njihovi obstoječi recepti so ustvarili filme, omejene na približno 50 mikrometrov. Svoje eksperimentalne podatke, omejitve in cilje so vnesli v Deep Think in ga prosili, naj predlaga optimizirane parametre izdelave.

Model je analiziral razmerja med temperaturo, tlakom, časom rasti in sestavo substrata, nato pa predlagal spremenjen recept, ki ga ekipa ni upoštevala. Ko so ga preizkusili v laboratoriju, je novi pristop ustvaril filme, večje od 100 mikrometrov, kar je več kot podvojilo njihove prejšnje rezultate.

Ta vrsta aplikacije, kjer lahko umetna inteligenca obdeluje zapletene odnose z več spremenljivkami in predlaga neočitne kombinacije parametrov, je tisto, kjer Deep Think resnično blesti nad standardnimi modeli.

Iskanje napak, ki so jih ljudje zgrešili

V drugem primeru so raziskovalci na področju fizike visokih energij uporabili Deep Think za pregled matematičnega okvira, ki so ga razvijali. Model je identificiral subtilno logično nedoslednost v eni od njihovih izpeljav, ki je preživela več krogov strokovnih pregledov. Napaka ni bila očitna, ker so bili končni rezultati še vedno videti verjetni, vendar je vmesno sklepanje vsebovalo napako, ki bi povzročila težave pri prihodnjem delu, ki temelji na teh rezultatih.

Za ekipe, ki se ukvarjajo s kompleksno analizo podatkov, so orodja, kot je našeOrodje za tržno analizo AIpokazati, kako lahko analiza, ki jo poganja AI, prikaže vpoglede, ki jih ročni pregled pogosto zgreši, tudi na manj tehničnih področjih.

Kdo lahko dostopa do Deep Think (in koliko stane)

Od februarja 2026 je dostop do Gemini 3 Deep Think na voljo prek dveh kanalov:

Naročnina na Google AI Ultra:Posamezni raziskovalci in razvijalci lahko dostopajo do Deep Think prekoGoogle AI Studioz načrtom AI Ultra. To vam omogoča popolno izkušnjo aplikacije Gemini z omogočenim razmišljanjem Deep Think.
Gemini API (zgodnji dostop):Podjetja in raziskovalne ustanove lahko zaprosijo za dostop do API prekPortal za razvijalce Gemini API. API podpirakonfiguracijo načina razmišljanja, ki vam omogoča nadzor nad tem, koliko časa za razmišljanje porabi model na zahtevo.

Integracija API-ja je preprosta. Tukaj je osnovni primer uporabe Python SDK:

uvozi google.generativeai kot genai

genai.configure(api_key="VAŠ_API_KEY")

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

odgovor = model.generate_content(
    "Analiziraj ta matematični dokaz za logičen"
    "doslednost in ugotovi morebitne vrzeli v sklepanju: "
    + dokazno besedilo
)

natisni(odgovor.besedilo)

Therazmišljanje_proračunparameter nadzoruje, koliko žetonov lahko model uporabi za notranje sklepanje. Višje vrednosti dajejo boljše rezultate pri težjih težavah, vendar povečajo zakasnitev in stroške. Za hitra dejanska vprašanja lahko nastavite nizek proračun. Za zapletene dokaze ali znanstvene analize ga boste želeli povečati.

Praktični nasveti za dobre rezultate

Po testiranju Deep Think v več primerih uporabe so tukaj vzorci, ki dosledno ustvarjajo boljše rezultate:

Previdno strukturirajte svoj vnos

Deep Think ima velike koristi od dobro strukturiranih pozivov. Namesto da nasipate steno besedila in sprašujete "kaj misliš?", razdelite svojo težavo na jasne komponente:

Natančno navedite problem, vključno z vsemi omejitvami in predpostavkami
Zagotovite ustrezne podatke v strukturirani obliki (tabele, oštevilčeni seznami)
Določite, kakšen rezultat potrebujete (dokaz, priporočilo, analiza napak)
Omenite, katere pristope ste že poskusili in zakaj niso delovali

Uporabite ga za preverjanje, ne le za ustvarjanje

Ena najmočnejših zmogljivosti Deep Think je preverjanje obstoječega dela namesto ustvarjanja iz nič. Napolnite ga s svojimi izpeljavami, kodo ali eksperimentalnimi načrti in ga prosite, naj poišče napake. Ta pristop "kontradiktornega pregleda" pogosto odkrije težave, ki jih pristopi prve generacije spregledajo.

Združite ga z orodji, specifičnimi za domeno

Deep Think najbolje deluje kot del večjega poteka dela. Uporabite ga za dele, ki zahtevajo sklepanje, vendar ga združite s specializiranimi orodji za naloge, specifične za domeno. Na primer, če poleg raziskave optimizirate vsebino za odkrivanje z umetno inteligenco, našGenerator LLMS.txtobravnava to posebno tehnično zahtevo, tako da se lahko Deep Think osredotočite na analitične izzive.

Dobiti največ od Deep Think

Natančno opredelite problem

Vključite omejitve, predpostavke in tisto, kar ste že poskusili

Ustrezno določite proračun za razmišljanje

Višji za kompleksne dokaze, nižji za preprosto analizo

Uporabite ga za preverjanje

Preglejte obstoječe delo in preverite napake, ne samo ustvarjanje

Kombinirajte s specializiranimi orodji

Deep Think za sklepanje, domenska orodja za vse ostalo

Kjer Deep Think Falls

Nobeno orodje ni popolno in iskrenost glede omejitev je bolj uporabna kot hype. Tukaj se Deep Think še vedno bori:

Zakasnitev:Način razširjenega razmišljanja je počasen. Obdelava kompleksnih težav lahko traja 30–60 sekund, včasih tudi dlje. Zaradi tega je nepraktičen za aplikacije v realnem času ali hitre pogovore naprej in nazaj.
Cena:Miselni žetoni se štejejo k vaši uporabi, zato lahko ena sama zapletena poizvedba porabi bistveno več žetonov kot standardna zahteva Gemini. Ekipe, ki se zavedajo proračuna, morajo biti izbirčne glede tega, kdaj omogočiti način Deep Think.
Halucinacije na novih področjih:Čeprav je utemeljitev bolj stroga, lahko model še vedno samozavestno daje napačne rezultate na visoko specializiranih področjih, kjer so podatki o usposabljanju redki. Vedno neodvisno preverite kritične rezultate.
Omejena razpoložljivost:API je še vedno v nadzorovanem zgodnjem dostopu za podjetja, naročnina na AI Ultra pa ni poceni. Večina posameznih raziskovalcev bo za njegovo redno uporabo potrebovala institucionalno podporo.

Glede naPokritost MIT Technology Review, razširjeni računalniški pristop ustvarja temeljno razmerje med kakovostjo razmišljanja in praktično uporabnostjo, ki jo Google in drugi laboratoriji AI še vedno poskušajo optimizirati.

Kako se primerja s konkurenco

Deep Think vstopa na rastoče področje modelov AI, osredotočenih na sklepanje. Modela OpenAI o1 in o3 uporabljata podoben pristop razširjenega razmišljanja, Anthropicov Claude pa ima lastne zmožnosti razmišljanja v več korakih. Kar odlikuje Deep Think, je njegova posebna moč na znanstvenih in matematičnih področjih, ki verjetno odraža globoko raziskovalno dediščino Google DeepMind na teh področjih.

Konkurenca je zdrava za raziskovalce, saj pomeni, da se orodja hitro izboljšujejo. Če Deep Think ne ustreza vašemu specifičnemu primeru uporabe, lahko alternative. In ker so vmesniki API podobni med ponudniki, je preklapljanje med njimi za različne naloge vse bolj preprosto.

Bottom Line

Gemini 3 Deep Think je resnično uporabno orodje za raziskovalce in inženirje, ki se ukvarjajo s problemi, ki zahtevajo večstopenjsko analitično sklepanje. Rezultati znanosti o materialih, zmožnosti matematičnega preverjanja in primerjalna uspešnost kažejo na resnično bistvo Googlovih trditev.

Najboljši primeri uporabe so: preverjanje zapletenih dokazov, optimizacija eksperimentalnih načrtov z več spremenljivkami, analiza matematičnih okvirov za napake in reševanje problemov, pri katerih standardni modeli umetne inteligence dajejo površne odgovore. Ni nadomestilo za strokovno znanje na področju, je pa močan ojačevalec za ljudi, ki že vedo, katera vprašanja postaviti.

Če imate dostop do API-ja ali naročnine na AI Ultra, začnite s težavo, ki ste jo že rešili ročno, nato primerjajte pristop Deep Think s svojim. To vam daje utemeljen občutek njegovih prednosti in slepih točk, preden mu zaupate novo delo.