Bliźnięta 3 Głębokie myślenie to nowy, wyspecjalizowany tryb rozumowania w najnowszej rodzinie modeli bazowych Google/DeepMind — Gemini 3 — zaprojektowany tak, aby wymagał więcej czasu i wewnętrznej „rozważania” nad trudnymi, wieloetapowymi i multimodalnymi problemami. Jest promowany jako wersja Gemini, która rozwija najnowocześniejsze rozumowanie i rozwiązywanie problemów agentowych bardziej niż poprzednie wersje.
Czym właściwie jest Gemini 3 Deep Think?
Definicja i pozycjonowanie
Gemini 3 Deep Think nie jest odrębną rodziną modeli w rozumieniu całkowicie innej architektury sieci neuronowej wydanej niezależnie — jest to ulepszony tryb rozumowania w ramach serii Gemini 3, którą Google opisuje jako „przesuwającą granice inteligencji jeszcze dalej”. Tryb Deep Think jest wyraźnie prezentowany jako tryb wybierany, gdy model wymaga od użytkownika, aby analizował głębsze ciągi myślowe, rozważał wiele hipotez i oceniał alternatywy przed udzieleniem odpowiedzi – co w efekcie pozwala systemowi na zastąpienie opóźnień wyższą jakością i bardziej przemyślanymi wynikami. Google pozycjonuje Deep Think jako edycję dostosowaną do najbardziej złożonych, nowatorskich i wieloetapowych zadań rozumowania (i jest początkowo udostępniany do testów bezpieczeństwa oraz subskrybentów Google AI Ultra).
Czym Deep Think różni się od standardowego Gemini 3 Pro
Koncepcyjnie Gemini 3 Pro ma na celu zapewnienie zrównoważonego środowiska o niskim opóźnieniu, odpowiedniego do ogólnego użytku agentowego i integracji z programistami (np. nowe środowisko programistyczne Antigravity IDE i integracja z Vertex AI). Deep Think to ta sama rodzina, ale skonfigurowana tak, aby:
- Najpierw dekodowanie rozumowe i uwewnętrznienie ciągu myśli. Google opisuje Gemini 3 jako system wykorzystujący ulepszony wewnętrzny proces „myślenia”, który pozwala modelowi na bardziej niezawodne planowanie wieloetapowe i wewnętrzne rozważania. Wydaje się, że Deep Think intensyfikuje ten proces – przydzielając więcej mocy obliczeniowej, dłuższe wewnętrzne łańcuchy rozważań i bardziej rygorystyczne heurystyki weryfikacji podczas generowania. Zmiany te mają na celu ograniczenie kruchych odpowiedzi jednoetapowych i usprawnienie rozwiązywania problemów w przypadku nowych zadań.
- Szerszy zakres wnioskowania (narzędzia + symulacja). Deep Think jest zoptymalizowany pod kątem korzystania z symulacji narzędzi (symulowanych przeglądarek, kalkulatorów, programów uruchamiających kod lub zewnętrznych interfejsów API) w sposób, który traktuje przepływ pracy agenta jako część pętli wnioskowania modelu. Oznacza to, że model może planować, stawiać hipotezy, testować (za pomocą symulowanych narzędzi) i korygować – jest to forma wewnętrznych eksperymentów, która przynosi korzyści w przypadku złożonych zapytań dotyczących kodowania, obliczeń matematycznych lub badań.
- Większy kompromis między mocą obliczeniową a opóźnieniem. Aby uzyskać to głębsze rozumowanie, Deep Think działa w trybie wnioskowania o wyższych kosztach i większych opóźnieniach niż Pro. Google historycznie oferował takie kompromisy, oferując w swoich modelach tryby „eksperckie” premium; Deep Think podąża za tym schematem, nadając priorytet jakości i niezawodności.
Jak działa Gemini 3 Deep Think?
Zrozumienie „jak” wymaga oddzielenia trybu produktu (Deep Think) od bazowej rodziny modeli (Gemini 3). Deep Think nie jest oddzielnym, samodzielnym plikiem modelu, który można pobrać; to raczej konfiguracja – wytrenowany poziom możliwości i stos wnioskowania – która odblokowuje więcej mocy obliczeniowej, wewnętrznych procedur wnioskowania i wyspecjalizowanych zachowań dekodowania, aby priorytetyzować głębokość i poprawność, a nie opóźnienie czy koszt.
Ściślejsza integracja narzędzi
Deep Think wykorzystuje te same mechanizmy wywoływania narzędzi agentowych i prymitywy sandboxingu co Gemini 3 Pro, ale z bardziej konserwatywnymi zasadami i dodatkowymi krokami weryfikacji dla każdego wywołania narzędzia (co jest ważne dla bezpieczeństwa procesów badawczych).
Kompromisy i strategia wnioskowania w ramach głębokiego myślenia
Deep Think jest wyraźnie opisany jako trading czas oczekiwania dla głębokość: wymaga większej mocy obliczeniowej na zapytanie (dłuższa wewnętrzna narada lub dokładniejsze przeszukiwanie ścieżek wnioskowania kandydatów) i opiera się na mechanizmach pomocniczych, takich jak selektywne wykonywanie kodu lub weryfikacja wieloetapowa, aby rozwiązywać nowe problemy. To sprawia, że jest skuteczniejszy w testach porównawczych „frontier” (nowe, kreatywne lub wieloetapowe problemy), ale potencjalnie wolniejszy i bardziej kosztowny w środowisku produkcyjnym.
Łańcuch myśli, notatki i iteracyjne udoskonalanie
Podejście Deep Think opiera się na mechanizmach, które z powodzeniem stosowała społeczność naukowa i firmy: rozumowaniu opartym na łańcuchu myślowym, wewnętrznych notatnikach oraz rozumowaniu etapowym, gdzie podproblemy są rozwiązywane i weryfikowane przed integracją. Model wykorzystuje metody dekompozycji problemów, sprawdzania kroków pośrednich i rekompozycji rozwiązań w solidne produkty końcowe.
Jakie testy wydajności osiąga Gemini 3 Deep Think?
Firma Google opublikowała szereg wyników testów porównawczych, które ilustrują skalę korzyści, jakie rzekomo przynosi Gemini 3 — a w szczególności konfiguracja Deep Think. Najbardziej przekonujące publiczne zapewnienia dotyczące Gemini 3 Deep Think to:
- ARC-AGI (abstrakcyjne rozumowanie wizualne, warianty wykonywania kodu): Gemini 3 Pro osiąga podobno ~31.1%, podczas gdy Gemini 3 Deep Think osiąga ~45.1% w przypadku ARC-AGI-2 — to ogromny krok naprzód w porównaniu z benchmarkiem, który wcześniej nie oferował wysokiej wydajności.
- Diament GPQA (zaawansowane odpowiadanie na pytania): Gemini 3 Pro uzyskał około 91.9%, a Deep Think około 93.8% w testach promocyjnych. To wysokie wyniki, które plasują Gemini 3 na szczycie lub w pobliżu szczytu wielu rankingów w momencie premiery.
- Ostatni egzamin ludzkości (wyzwanie bez użycia narzędzi): Materiały Google’a wskazują, że Gemini 3 Deep Think osiąga znacznie wyższą wydajność bez użycia narzędzi (Google podaje wynik na poziomie ~41.0%), przewyższając Gemini 3 Pro w przypadku najbardziej wymagających pytań egzaminacyjnych.
Dlaczego te liczby są ważne. Te korzyści w testach porównawczych nie są jednakowe dla wszystkich zadań: są najbardziej widoczne w przypadku problemów wymagających rozumowania wieloetapowego, abstrakcyjnego rozwiązywania problemów wizualnych oraz sytuacji, w których model musi przechowywać i manipulować dużą ilością kontekstu. Jest to zgodne z funkcjonalnym zamysłem Deep Think: zademonstrowanie solidnego rozumowania wyższego rzędu, a nie tylko lepszego przewidywania tekstu powierzchniowego.
Gemini 3 Deep Think kontra Gemini 2.5 pro
Gdzie Deep Think ulepsza Gemini 2.x
Rozumowanie i rozwiązywanie problemów: Najwyraźniejszy wzrost zaobserwowano w testach i zadaniach wymagających rozbudowanych wewnętrznych ciągów logicznych. Znacznie wyższe wyniki w testach ARC-AGI, Humanity's Last Exam i innych zestawach do analizy rozumowania dla Gemini 3 Deep Think w porównaniu z Gemini 2.5 Pro. Ten skok wydaje się być zarówno algorytmiczny (inny sposób szkolenia/dostrajania), jak i operacyjny (wnioskowanie w czasie deliberacji w Deep Think).
Zrozumienie multimodalne: Gemini 3 rozszerza obsługę bogatszych multimodalnych danych wejściowych — analizy wideo, łączenia pisma odręcznego z głosem oraz bardziej zniuansowanego rozumowania obrazu i tekstu — a Deep Think wzmacnia tę funkcjonalność w zadaniach łączących różne rodzaje multimediów. Podczas gdy Gemini 2.x dobrze radził sobie z zadaniami multimodalnymi, Gemini 3 Deep Think prezentuje się zarówno precyzyjniej, jak i bardziej wrażliwie na kontekst.
Wykorzystanie agentów i narzędzi: Nacisk Gemini 3 na przepływy pracy agentów (tworzenie agentów działających w różnych edytorach, terminalach, przeglądarkach i wywołaniach API) oznacza jakościową zmianę. Deep Think, rozszerzając wewnętrzną symulację i orkiestrację narzędzi, zapewnia lepsze planowanie i weryfikację podczas interakcji z narzędziami zewnętrznymi – funkcję, która była w powijakach we wcześniejszych generacjach Gemini. Środowisko programistyczne Antigravity firmy Google to konkretna, wczesna integracja, która to demonstruje.
Ergonomia kodowania i programisty: Gemini 3 Pro usprawniło już kodowanie jednokrotne i „kodowanie wibracji” (specyfikacja wysokiego poziomu → generowanie aplikacji opartych na rusztowaniu). Deep Think rozszerza możliwości modelu w zakresie planowania większych projektów, generowania bardziej spójnego kodu wieloplikowego i debugowania w różnych kontekstach. Wczesne testy porównawcze i opinie partnerów wskazują na wyraźny wzrost produktywności programistów w porównaniu z wersją 2.x.
Różnice architektoniczne i behawioralne (H3)
Praktyczne powody przewagi nad Gemini 2.x są liczne i wzajemnie się wzmacniają:
- Ulepszenia szkieletu MoE i dostrajanie trasowania przez ekspertów, umożliwiając efektywniejszą specjalizację i skalę.
- Zunifikowany stos multimodalny który lepiej łączy rozumowanie międzymodalne (ważne w przypadku wizualnych podproblemów ARC-AGI).
- Tryby operacyjne takie jak Deep Think które celowo wydłużają czas wewnętrznych rozważań i testowania hipotez, kosztem obliczeń/opóźnień kosztem dokładności.
Praktyczne rezultaty dla użytkowników
Dla programistów i badaczy oznacza to:
- Lepsze możliwości automatyzacji przepływów pracy o większej wartości (np. synteza literatury naukowej, projektowanie architektury, zaawansowane debugowanie), z którymi wcześniejsze generacje Gemini miały ograniczony sukces.
- Mniej halucynacji i bardziej obronne, krok po kroku, łańcuchy rozumowania na podstawie złożonych podpowiedzi.
- Lepsza wydajność, gdy zadania wymagają wnioskowania na podstawie długich dokumentów, baz kodów lub mediów mieszanych.
Jak uzyskać dostęp do głębokiego myślenia Gemini 3
Opcja A — Trasa dla konsumenta/użytkownika zaawansowanego: aplikacja Gemini + sztuczna inteligencja Google
Według oficjalnego ogłoszenia Google, Gemini 3 Deep Think to nie jest jeszcze powszechnie dostępny w warstwie ogólnej. Jest ona udostępniana najpierw testerom bezpieczeństwa, a następnie w ramach subskrypcji „Ultra”.
Google AI Ultra: 249.99 USD/miesiąc (w USA) dla poziomu Ultra, który obejmuje „Deep Think, Gemini Agent (tylko w USA, tylko w języku angielskim) i najwyższe limity”.
Gdzie się zapisać: Subskrybuj za pośrednictwem aplikacji Gemini / Google One / strony planów Google AI dla swojego regionu. Konsola subskrypcji pokazuje, czy usługa Deep Think jest już włączona na Twoim koncie.
Opcja B — Ścieżka dla programistów/przedsiębiorstw: API
Dla deweloperów chcących uzyskać dostęp do API: API Gemini 3 jest już dostępne w wersji „Pro” w wersji zapoznawczej. Jeśli potrzebujesz wersji „Deep think”, skorzystaj z jej wariantu API. Dostęp do API jest płatny według zużycia i rozliczany za milion tokenów wejściowych/wyjściowych.
Dobre wieści — CometAPI zintegrował teraz Gemini 3 Pro Podgląd API, a także możesz uzyskać dostęp do najnowszej wersji ChatGPT 5.1. Cena API jest niższa niż oficjalna:
| Model | gemini-3-pro-preview | gemini-3-pro-preview-thinking |
| Tokeny wejściowe | $1.60 | $1.60 |
| Tokeny wyjściowe | $9.60 | $9.60 |
Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !
Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!
Podsumowanie
Gemini 3 Deep Think to świadoma i pragmatyczna próba stworzenia produktu głębiej rozumowanie maszynowe: koncepcja, że niektóre zadania wymagają wewnętrznego, etapowego namysłu i zintegrowanego wykorzystania narzędzi, a nie jednorazowych reakcji.
