Проблема з міркуваннями ШІ досі

Більшість великих мовних моделей вражають у створенні тексту, узагальненні документів і написанні коду. Але попросіть їх поміркувати за допомогою багатоступеневої фізики або помітити недолік у 40-сторінковому математичному доказі, і вони розваляться. Розрив між вільною мовою та справжнім аналітичним мисленням був однією з найбільших невирішених проблем у ШІ.

Відповідь Google такаGemini 3 Глибокі думки, оновлений режим міркування, випущений у лютому 2026 року, який спеціально націлений на складні наукові, математичні та інженерні проблеми. На відміну від стандартного штучного інтелекту на основі чату, який генерує швидкі відповіді, Deep Think виділяє додатковий час обчислень для методичного вирішення проблем перед отриманням відповіді.

Це не просто чергове оновлення моделі. Він представляє принципово інший підхід до того, як штучний інтелект вирішує складні проблеми, і перші результати дослідницьких лабораторій свідчать про те, що він справді виконує обіцяне. Давайте розберемо, що нового, що реального та які обмеження.

Як насправді працює Deep Think

Стандартні моделі штучного інтелекту обробляють вашу підказку та генерують маркер відповіді за маркером, оптимізуючи швидкість. Deep Think перевертає це, витрачаючи більше часу на внутрішні ланцюжки міркувань, перш ніж приступити до відповіді. Подумайте про це як про різницю між відповіддю на математичне запитання на голові та тим, щоб сидіти з ручкою та папером і працювати над ним крок за кроком.

Відповідно доДокументація Google DeepMind, модель використовує те, що вони називають «розширеним мисленням» — процес, у якому штучний інтелект генерує внутрішні сліди міркувань, які він оцінює й уточнює перед отриманням остаточного результату. Це схоже за концепцією на модель OpenAI o1, але Google заявляє про значно кращу продуктивність у наукових тестах.

Що відрізняє його від ланцюга думок

Ви можете подумати: «Чи не це просто підказка ланцюга думок?» Не зовсім. Ланцюжок думок — це техніка підказки, яка просить модель показати свою роботу. Deep Think вписує розширені міркування безпосередньо в архітектуру моделі. Різниця важлива, оскільки:

Глибший пошук:Модель досліджує кілька внутрішніх шляхів вирішення та повертається назад, коли потрапляє в глухий кут, замість того, щоб використовувати перший підхід.
Самоперевірка:Перш ніж повернути відповідь, він перевіряє свою роботу на логічну послідовність
Адаптивні обчислення:Складніші проблеми автоматично отримують більше часу на роздуми, тоді як на простіші відповіді надаються швидко

Для дослідників, які вже використовують інструменти ШІ у своєму робочому процесі, розуміння цих відмінностей має значення. Якщо ви досліджуєте, як ШІ змінює аналітичну роботу, наш оглядінструменти ШІ, що змінюють життяохоплює кілька додаткових інструментів, які варто поєднати з Deep Think.

Результати тестування, які дійсно важливі

Компанії зі штучним інтелектом люблять кидати порівняльними цифрами, тому давайте зосередимося на тих, які справді важливі для дослідників та інженерів.

Основні моменти тесту Deep Think Benchmark

🏅

48,4% на Останньому іспиті людства
Найскладніший тест AI, розроблений, щоб поставити в глухий кут поточні моделі

🧮

Рівень золотої медалі з проблем ІМО
Стандарт конкурсу Міжнародної математичної олімпіади

💻

Найвищі результати з змагального програмування
Завдання алгоритму Codeforces і рівня IOI

🔬

Нові результати в матеріалознавстві
Згенеровані придатні для використання рецепти виготовлення в реальних лабораторіях

TheОстанній іспит людстваоцінка особливо помітна. Цей контрольний тест був розроблений коаліцією дослідників спеціально для того, щоб його неможливо було розв’язати за допомогою сучасного штучного інтелекту – він включає запитання з передової математики, теоретичної фізики та спеціалізованих областей, які вимагають справжнього міркування, а не зіставлення шаблонів. Оцінка 48,4% на ньому є значним стрибком у порівнянні з попередніми моделями.

Не менш показовими є результати математичних змагань. Deep Think досяг стандартів золотої медалі в задачах Міжнародної математичної олімпіади, які вимагають багатоетапних доказів, які базуються на проміжних результатах. Це саме той вид структурованого міркування, з яким боролися попередні моделі.

Справжні лабораторні результати: прорив у матеріалознавстві

Порівняльні показники корисні, але реальні результати розповідають кращу історію. Одна з найпереконливіших демонстрацій надійшла від дослідницької лабораторії напівпровідників, яка використовувала Deep Think для вирішення проблеми виготовлення матеріалів, над якою вони застрягли місяцями.

Команда намагалася виростити високоякісні тонкі плівки для напівпровідників наступного покоління. Існуючі рецепти створювали плівки розміром близько 50 мікрометрів. Вони передали свої експериментальні дані, обмеження та цілі в Deep Think і попросили запропонувати оптимізовані параметри виготовлення.

Модель проаналізувала взаємозв’язки між температурою, тиском, часом росту та складом субстрату, а потім запропонувала модифікований рецепт, який команда не розглядала. Коли вони перевірили це в лабораторії, новий підхід створив плівки розміром понад 100 мікрометрів, що більш ніж удвічі перевищило попередні результати.

У такому додатку, де штучний інтелект може обробляти складні зв’язки багатьох змінних і пропонувати неочевидні комбінації параметрів, Deep Think справді перевершує стандартні моделі.

Пошук помилок, яких не вистачає

В іншому випадку дослідники з фізики високих енергій використовували Deep Think, щоб переглянути математичну структуру, яку вони розробляли. Модель виявила тонку логічну невідповідність в одному зі своїх похідних варіантів, який пройшов кілька раундів експертної перевірки. Помилка не була очевидною, оскільки остаточні результати все ще виглядали правдоподібними, але проміжні міркування містили недолік, який міг би спричинити проблеми в майбутній роботі над цими результатами.

Для команд, які працюють із складним аналізом даних, такі інструменти, як нашІнструмент аналізу ринку AIпродемонструвати, як аналіз за допомогою штучного інтелекту може виявити інформацію, яку часто втрачає перевірка вручну, навіть у менш технічних областях.

Хто може отримати доступ до Deep Think (і скільки це коштує)

Станом на лютий 2026 року доступ до Gemini 3 Deep Think доступний через два канали:

Підписка на Google AI Ultra:Окремі дослідники та розробники можуть отримати доступ до Deep Think черезGoogle AI Studioз планом AI Ultra. Це дає вам повний досвід роботи з програмою Gemini з увімкненим аргументом Deep Think.
Gemini API (ранній доступ):Підприємства та дослідницькі установи можуть подати заявку на доступ до API черезПортал розробників Gemini API. API підтримуєналаштування режиму мислення, дозволяючи контролювати, скільки часу модель витрачає на запит.

Інтеграція API проста. Ось базовий приклад використання Python SDK:

імпортуйте google.generativeai як genai

genai.configure(api_key="ВАШ_API_KEY")

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

відповідь = model.generate_content(
    «Проаналізуйте цей математичний доказ на логічність»
    "послідовність і виявлення будь-яких прогалин у міркуваннях: "
    + proof_text
)

print(response.text)

Thethinking_budgetПараметр контролює, скільки токенів модель може використовувати для внутрішніх міркувань. Вищі значення дають кращі результати для складніших завдань, але збільшують затримку та вартість. Для швидких фактичних запитань ви можете встановити низький бюджет. Для складних доказів або наукового аналізу ви захочете збільшити його.

Практичні поради для отримання хороших результатів

Після тестування Deep Think у кількох сценаріях використання ось шаблони, які постійно дають кращі результати:

Ретельно структуруйте свою інформацію

Deep Think отримує величезну користь від добре структурованих підказок. Замість того, щоб скидати стіну тексту та запитувати «що ви думаєте?», розділіть свою проблему на чіткі складові:

Сформулюйте проблему точно, включаючи всі обмеження та припущення
Надайте відповідні дані в структурованому форматі (таблиці, пронумеровані списки)
Вкажіть, який вихід вам потрібен (доказ, рекомендація, аналіз помилок)
Згадайте, які підходи ви вже пробували і чому вони не спрацювали

Використовуйте його для перевірки, а не лише для генерації

Однією з найсильніших можливостей Deep Think є перевірка наявної роботи, а не створення з нуля. Надайте йому свої похідні, код або експериментальні проекти та попросіть знайти недоліки. Цей підхід «змагальності» часто висвітлює проблеми, які підходи «першого покоління» пропускають.

Поєднайте його з доменно-спеціальними інструментами

Deep Think найкраще працює як частина більшого робочого процесу. Використовуйте його для складних міркувань частин, але поєднуйте його зі спеціалізованими інструментами для завдань, пов’язаних із доменом. Наприклад, якщо ви оптимізуєте вміст для виявлення штучного інтелекту разом із дослідженнями, нашГенератор LLMS.txtвиконує цю особливу технічну вимогу, щоб ви могли зосередити Deep Think на аналітичних завданнях.

Як отримати максимум від Deep Think

Визначте проблему точно

Включіть обмеження, припущення та те, що ви вже пробували

Встановіть відповідний бюджет

Вищий для складних доказів, нижчий для простого аналізу

Використовуйте його для перевірки

Перегляд і перевірка на помилки наявної роботи, а не просто створення

Поєднуйте зі спеціалізованими інструментами

Глибоке мислення для міркування, інструменти домену для всього іншого

Де глибоке мислення не вдається

Жоден інструмент не є ідеальним, і бути чесним щодо обмежень корисніше, ніж реклама. Ось де Deep Think все ще бореться:

Затримка:Режим розширеного мислення повільний. Обробка складних проблем може тривати 30-60 секунд, іноді довше. Це робить його непрактичним для додатків у реальному часі або швидких розмов вперед і назад.
Вартість:Токени мислення зараховуються до вашого використання, тому один складний запит може споживати значно більше токенів, ніж стандартний запит Gemini. Команди, які розуміються на бюджеті, повинні вибирати, коли вмикати режим глибокого обдумування.
Галюцинації в нових областях:Хоча міркування є більш строгим, модель все ще може впевнено давати неправильні результати у вузькоспеціалізованих галузях, де навчальні дані рідкісні. Завжди перевіряйте критичні результати незалежно.
Обмежена доступність:API все ще знаходиться в контрольованому ранньому доступі для підприємств, а підписка на AI Ultra недешева. Більшість окремих дослідників потребуватимуть інституційної підтримки для його регулярного використання.

Відповідно доВисвітлення MIT Technology Review, розширений обчислювальний підхід створює фундаментальний компроміс між якістю міркування та практичним використанням, над оптимізацією якого Google та інші лабораторії ШІ все ще працюють.

Як це порівнюється з конкурентами

Deep Think входить у зростаючу сферу моделей штучного інтелекту, орієнтованих на міркування. Моделі OpenAI o1 і o3 використовують подібний розширений підхід до мислення, а Claude від Anthropic має власні багатоетапні можливості міркування. Що відрізняє Deep Think, так це його особлива сила в наукових і математичних областях, що, ймовірно, відображає глибоку дослідницьку спадщину Google DeepMind у цих сферах.

Конкуренція здорова для дослідників, оскільки це означає, що інструменти швидко вдосконалюються. Якщо Deep Think не підходить для вашого конкретного випадку використання, альтернативи можуть. І оскільки інтерфейси API схожі в різних провайдерів, перемикатися між ними для різних завдань стає все більш простим.

Підсумок

Gemini 3 Deep Think — це справді корисний інструмент для дослідників та інженерів, які працюють над проблемами, які потребують багатоетапного аналітичного обґрунтування. Результати матеріалознавства, можливості математичної перевірки та порівняльна продуктивність вказують на реальну сутність заяв Google.

Найкращі випадки використання: перевірка складних доказів, оптимізація планів експериментів із кількома змінними, аналіз математичних основ на наявність помилок і вирішення проблем, у яких стандартні моделі ШІ дають поверхневі відповіді. Це не заміна досвіду в галузі, але це потужний підсилювач для людей, які вже знають, які запитання поставити.

Якщо у вас є доступ до API або підписка на AI Ultra, почніть із проблеми, яку ви вже вирішили вручну, а потім порівняйте підхід Deep Think зі своїм власним. Це дає вам обґрунтоване уявлення про його сильні сторони та сліпі плями, перш ніж ви довірите йому нову роботу.