Google AI Ultra: Gemini 2.5 Deep Think llega para la resolución de problemas complejos
Google ha lanzado Gemini 2.5 Deep Think, su último modelo avanzado de IA, para los suscriptores de Google AI Ultra. Esta nueva herramienta está diseñada para ayudar en el desarrollo y diseño iterativo, el descubrimiento científico y matemático, y el desarrollo y codificación algorítmicos.
Las evaluaciones internas indican que Gemini 2.5 Deep Think ha logrado un rendimiento de nivel Bronce en el benchmark de la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) de 2025. Además de ponerlo a disposición de los suscriptores Ultra, Google también está otorgando a un grupo selecto de matemáticos acceso a la versión completa del modelo Gemini 2.5 Deep Think que participó en la competición de la IMO.
La última versión incorpora las ideas de los primeros probadores de confianza y los recientes avances en investigación, lo que representa una mejora significativa con respecto a la versión mostrada en Google I/O a principios de este año. Este modelo es una variación de la IA que recientemente logró un estándar de medalla de oro en la IMO de este año. Si bien las iteraciones anteriores requerían horas para razonar sobre problemas matemáticos complejos, Google afirma que el modelo actual es más rápido y práctico para las aplicaciones diarias.
Google posiciona a Deep Think como un instrumento poderoso para la resolución creativa de problemas. La compañía ha proporcionado acceso al modelo Deep Think dentro de la aplicación Gemini a matemáticos, como Michel van Garrel, para ayudar a probar conjeturas matemáticas. Al mismo tiempo, un pequeño grupo de matemáticos y académicos están recibiendo acceso a la versión oficial de Gemini 2.5 Deep Think, ganadora de la medalla de oro de la IMO.
Deep Think opera utilizando técnicas de “pensamiento paralelo”, similar a cómo los humanos exploran varias perspectivas sobre un problema complejo. Google explica que este enfoque permite a Gemini generar y considerar múltiples ideas simultáneamente, a menudo revisándolas o combinándolas con el tiempo, antes de presentar la solución óptima. Para facilitar esto, Google ha extendido el “tiempo de pensamiento” o tiempo de inferencia del modelo, dándole más oportunidades para explorar posibilidades y diseñar soluciones creativas. Además, la compañía ha desarrollado nuevas técnicas de aprendizaje por refuerzo que alientan al modelo a utilizar rutas de razonamiento extendidas, mejorando así sus capacidades de resolución de problemas con el tiempo.
Según Google, Deep Think es versátil en varios casos de uso. Puede ayudar a los usuarios con desafíos que requieren pensamiento creativo, planificación estratégica y mejoras paso a paso. Para el diseño y desarrollo, el modelo puede mejorar tanto la estética como la funcionalidad de las tareas basadas en la web. En el descubrimiento científico y matemático, puede ayudar a formular y explorar conjeturas, e incluso a razonar a través de literatura científica compleja. Dada su supuesta excelencia para abordar problemas de codificación difíciles, también se espera que Deep Think sea valioso en el desarrollo algorítmico y la optimización de código.