Google Gemini Deep Think: KI-Modell für 250 $/Monat verfügbar
Google hat sein hochmodernes KI-Argumentationsmodell, Gemini 2.5 Deep Think, der Öffentlichkeit zugänglich gemacht. Dieses Modell zeichnet sich dadurch aus, dass es mehrere KI-Agenten zur Ideenfindung einsetzt, eine Technik, die darauf abzielt, die Genauigkeit zu verbessern und kreativere Lösungen zu fördern.
Laut Google hat Gemini 2.5 Deep Think in mehreren wichtigen KI-Benchmark-Tests eine überlegene Leistung gezeigt. Eine Forschungsversion des Modells erreichte bei der diesjährigen Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO) bemerkenswerterweise Goldmedaillenstandard, indem sie fünf von sechs komplexen Problemen perfekt löste. Während dieses spezifische Forschungsmodell längere Verarbeitungszeiten für Lösungen benötigte, arbeitet die jetzt für den täglichen Gebrauch zugängliche Version deutlich schneller und liefert eine Leistung, die einem IMO-Bronzelevel entspricht.
Der Zugang zu diesem neuen Modell erfordert ein Google AI Ultra-Abonnement zum Preis von 250 US-Dollar pro Monat. Abonnenten können „Deep Think“ aktivieren, indem sie die Option in der Eingabeaufforderungsleiste umschalten, nachdem sie Gemini 2.5 Pro aus dem Modell-Dropdown-Menü in der Gemini-Anwendung ausgewählt haben.
Das Unternehmen gab an, dass die heute veröffentlichte Version, die erstmals im Mai auf der Google I/O-Entwicklerkonferenz vorgestellt wurde, eine „signifikante Verbesserung“ darstellt. Dieser Fortschritt wird auf wertvolles Tester-Feedback und erhebliche Verbesserungen der Benchmark-Leistung zurückgeführt.
Google erläutert, dass Deep Think „paralleles Denken“-Techniken verwendet, um komplexe Probleme anzugehen. Diese Methode spiegelt die menschliche Problemlösung wider, indem sie gleichzeitig verschiedene Blickwinkel und potenzielle Lösungen berücksichtigt. Das Unternehmen erklärte in einem Blogbeitrag, dass dieser Ansatz es Gemini ermöglicht, „viele Ideen gleichzeitig zu generieren und sie gleichzeitig zu berücksichtigen, sogar verschiedene Ideen im Laufe der Zeit zu überarbeiten oder zu kombinieren, bevor die beste Antwort gefunden wird.“
Darüber hinaus hat Google neue Techniken des verstärkenden Lernens entwickelt, um das Modell zu ermutigen, umfangreichere Argumentationspfade zu erkunden. Dieser Prozess zielt darauf ab, Deep Think im Laufe der Zeit zu einem robusteren und intuitiveren Problemlöser zu entwickeln. Google behauptet, dass diese Fähigkeiten das Modell besonders nützlich für anspruchsvolle Anwendungen wie Codierung, Webentwicklung und wissenschaftliche Forschung machen.
Im Wettbewerbs-Benchmarking übertraf Gemini 2.5 Deep Think Berichten zufolge rivalisierende Modelle bei „Humanity’s Last Exam“ (HLE), einem 2.500 Fragen umfassenden Expertise-Benchmark, der Themen von Mathematik und Naturwissenschaften bis zu Geisteswissenschaften abdeckt. Das Modell erreichte bei dem Test einen Score von 34,8 %, womit es OpenAIs o3 (20,3 %) und Grok 4 (25,4 %) übertraf.
Google kündigte außerdem Pläne an, die Goldmedaillen-Version von Gemini 2.5 Deep Think mit einer ausgewählten Gruppe von Mathematikern und Akademikern zu teilen. Diese Initiative zielt darauf ab, zu untersuchen, wie das fortschrittliche Modell ihre Forschung unterstützen könnte, wobei das Feedback dieser Gruppe dazu dienen soll, zukünftige Iterationen des Modells zu informieren und zu verfeinern.