O Google anunciou recentemente o lançamento do Deep Think, seu modelo de inteligência artificial mais avançado até o momento.
Desenvolvido pela equipe da DeepMind, o Deep Think é um sistema de múltiplos agentes pensado para lidar com tarefas complexas, como resolução de problemas matemáticos e raciocínio lógico de alto nível.
A novidade já está disponível dentro do aplicativo Gemini para assinantes do plano Google AI Ultra, em uma versão otimizada para uso cotidiano.
Apesar disso, o modelo utilizado na versão pública é diferente do modelo completo que recentemente alcançou desempenho de destaque na Olimpíada Internacional de Matemática (IMO) de 2025.
A versão acessível foi ajustada para oferecer respostas mais rápidas e práticas, mesmo que isso signifique abrir mão de parte do raciocínio profundo da versão acadêmica.
Ainda assim, os testes mostram que essa versão supera outros modelos populares, como Gemini 2.5 Pro e OpenAI-o3, em benchmarks de conhecimento e geração de código.
O diferencial do Deep Think está em sua arquitetura com múltiplos agentes de pensamento. Em vez de seguir uma linha única de raciocínio, ele analisa diversos caminhos em paralelo, avalia os melhores resultados e combina as ideias mais promissoras.
É como se vários especialistas analisassem um problema ao mesmo tempo, com a IA escolhendo a melhor solução a partir desse conjunto de ideias simultâneas.
Além da versão disponível no Gemini, o Google também irá liberar outras variantes do Deep Think, com e sem ferramentas integradas, para grupos selecionados de pesquisadores e desenvolvedores via API.
Com isso, a empresa pretende entender melhor o uso da tecnologia e continuar aprimorando o modelo, equilibrando aplicações comerciais e acadêmicas.
| Raciocínio e Conhecimento (o último exame da humanidade) | Geração de Código (LiveCodeBench) | Matemática (IMO 2025) | Matemática (AIME 2025) | |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Deep ThinkTradução | 34.8% | 87.6% | 60.7% | 99.2% |
| Gêmeos 2.5 Pro | 21.6% | 74.2% | 31.6% | 88.0% |
| OpenAI-o3 (em inglês) | 20,3% | 72.0% | 16.7% | 88.9% |
| Grok-4 (em inglês) | 25.4% | 79.0% | 21.4% | 91.7% |
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