Google AI Ultra: Gemini 2.5 Deep Think löst komplexe Probleme
Google hat Gemini 2.5 Deep Think, sein neuestes fortschrittliches KI-Modell, für Google AI Ultra Abonnenten eingeführt. Dieses neue Tool wurde entwickelt, um bei iterativer Entwicklung und Design, wissenschaftlichen und mathematischen Entdeckungen sowie algorithmischer Entwicklung und Codierung zu unterstützen.
Interne Bewertungen zeigen, dass Gemini 2.5 Deep Think eine Bronze-Leistung beim IMO-Benchmark (International Mathematical Olympiad) 2025 erreicht hat. Neben der Bereitstellung für Ultra-Abonnenten gewährt Google auch einer ausgewählten Gruppe von Mathematikern Zugang zur vollständigen Version des Gemini 2.5 Deep Think Modells, das am IMO-Wettbewerb teilgenommen hat.
Die neueste Version enthält Erkenntnisse von frühen vertrauenswürdigen Testern und jüngsten Forschungsdurchbrüchen und stellt eine signifikante Verbesserung gegenüber der Version dar, die Anfang dieses Jahres auf der Google I/O vorgestellt wurde. Dieses Modell ist eine Variante der KI, die kürzlich bei der diesjährigen IMO Goldmedaillenstandard erreichte. Während frühere Iterationen Stunden benötigten, um komplexe mathematische Probleme zu durchdenken, gibt Google an, dass das aktuelle Modell schneller und praktischer für tägliche Anwendungen ist.
Google positioniert Deep Think als leistungsstarkes Instrument zur kreativen Problemlösung. Das Unternehmen hat Mathematikern wie Michel van Garrel Zugang zum Deep Think Modell innerhalb der Gemini App gewährt, um bei der Überprüfung mathematischer Vermutungen zu helfen. Gleichzeitig erhält eine kleine Gruppe von Mathematikern und Akademikern Zugang zur offiziellen, IMO-Gold-gewinnenden Version von Gemini 2.5 Deep Think.
Deep Think arbeitet mit „parallelen Denktechniken“, ähnlich wie Menschen verschiedene Perspektiven auf ein komplexes Problem erkunden. Google erklärt, dass dieser Ansatz Gemini ermöglicht, mehrere Ideen gleichzeitig zu generieren und zu berücksichtigen, diese oft im Laufe der Zeit zu überarbeiten oder zu kombinieren, bevor die optimale Lösung präsentiert wird. Um dies zu erleichtern, hat Google die „Denkzeit“ oder Inferenzzeit des Modells verlängert, wodurch es mehr Möglichkeiten erhält, Potenziale zu erkunden und kreative Lösungen zu entwickeln. Darüber hinaus hat das Unternehmen neuartige Reinforcement-Learning-Techniken entwickelt, die das Modell dazu anregen, erweiterte Denkpfade zu nutzen und so seine Problemlösungsfähigkeiten im Laufe der Zeit zu verbessern.
Laut Google ist Deep Think vielseitig einsetzbar. Es kann Benutzern bei Herausforderungen helfen, die kreatives Denken, strategische Planung und schrittweise Verbesserungen erfordern. Für Design und Entwicklung kann das Modell sowohl die Ästhetik als auch die Funktionalität webbasierter Aufgaben verbessern. Bei wissenschaftlichen und mathematischen Entdeckungen kann es helfen, Vermutungen zu formulieren und zu erforschen und sogar komplexe wissenschaftliche Literatur zu durchdenken. Angesichts seiner angeblichen Exzellenz bei der Bewältigung schwieriger Codierungsprobleme wird Deep Think voraussichtlich auch bei der algorithmischen Entwicklung und Code-Optimierung wertvoll sein.