Gemini 3 Deep Think คืออะไร? ทุกสิ่งที่คุณจำเป็นต้องรู้

ราศีเมถุน 3 คิดลึก เป็นโหมดการให้เหตุผลเฉพาะทางใหม่ในตระกูลโมเดลพื้นฐานล่าสุดของ Google/DeepMind — Gemini 3 — ออกแบบมาเพื่อใช้เวลาและ "การไตร่ตรอง" ภายในมากขึ้นในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อน หลายขั้นตอน และหลายโหมด โหมดนี้กำลังได้รับการโปรโมตว่าเป็นเวอร์ชันของ Gemini ที่ยกระดับการใช้เหตุผลขั้นสูงและการแก้ปัญหาเชิงตัวแทนให้ก้าวไกลกว่าเวอร์ชันก่อนหน้า

Gemini 3 Deep Think คืออะไรกันแน่?

ความหมายและการวางตำแหน่ง

Gemini 3 Deep Think ไม่ใช่กลุ่มโมเดลที่แยกจากกันในความหมายของสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงซึ่งเผยแพร่โดยอิสระ — มันเป็น โหมดการใช้เหตุผลขั้นสูง ภายในซีรีส์ Gemini 3 ที่ Google อธิบายว่า "ก้าวข้ามขีดจำกัดของปัญญาประดิษฐ์ไปอีกขั้น" Deep Think ถูกนำเสนออย่างชัดเจนว่าเป็นโหมดที่คุณเลือกใช้เมื่อต้องการให้โมเดลวิเคราะห์ความคิดที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น พิจารณาสมมติฐานที่หลากหลาย และประเมินทางเลือกต่างๆ ก่อนตอบสนอง ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถแลกเวลาแฝงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีคุณภาพสูงขึ้นและรอบคอบมากขึ้น Google วางตำแหน่ง Deep Think ให้เป็นรุ่นที่ปรับแต่งมาสำหรับงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน แปลกใหม่ และมีหลายขั้นตอนมากที่สุด (และในช่วงแรกจะจำกัดเฉพาะการทดสอบความปลอดภัยและสมาชิก Google AI Ultra)

Deep Think แตกต่างจาก Gemini 3 Pro รุ่นมาตรฐานอย่างไร

ในทางแนวคิด Gemini 3 Pro มุ่งเป้าไปที่ประสบการณ์ที่สมดุลและมีความหน่วงต่ำ เหมาะสำหรับการใช้งานทั่วไปของเอเจนต์และการผสานรวมของนักพัฒนา (เช่น การผสานรวม Antigravity IDE และ Vertex AI ใหม่) Deep Think เป็นกลุ่มผลิตภัณฑ์เดียวกัน แต่กำหนดค่าให้:

1. การถอดรหัสโดยใช้เหตุผลก่อนและการสร้างห่วงโซ่แห่งความคิดภายใน Google อธิบายว่า Gemini 3 ใช้กระบวนการ "คิด" ภายในที่ได้รับการปรับปรุง ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถดำเนินการวางแผนหลายขั้นตอนและการพิจารณาภายในได้อย่างน่าเชื่อถือยิ่งขึ้น Deep Think ดูเหมือนจะทำให้กระบวนการดังกล่าวเข้มข้นขึ้น โดยจัดสรรการประมวลผลภายในที่มากขึ้น ห่วงโซ่การพิจารณาภายในที่ยาวขึ้น และฮิวริสติกการตรวจสอบที่เข้มงวดยิ่งขึ้นในระหว่างการสร้าง การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดการตอบสนองแบบขั้นตอนเดียวที่เปราะบาง และส่งเสริมการแก้ปัญหาสำหรับงานใหม่ๆ
2. ซองอนุมานที่ใหญ่ขึ้น (เครื่องมือ + การจำลอง) Deep Think ได้รับการปรับแต่งให้สามารถเรียกใช้การจำลองเครื่องมือ (เบราว์เซอร์จำลอง เครื่องคิดเลข โปรแกรมรันโค้ด หรือ API ภายนอก) ในลักษณะที่ถือว่าเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์เป็นส่วนหนึ่งของวงจรการใช้เหตุผลของแบบจำลอง ซึ่งหมายความว่าแบบจำลองสามารถวางแผน ตั้งสมมติฐาน ทดสอบ (ผ่านเครื่องมือจำลอง) และแก้ไข ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการทดลองภายในที่เป็นประโยชน์ต่อการเขียนโค้ดที่ซับซ้อน คณิตศาสตร์ หรือแบบสอบถามการวิจัย
3. การแลกเปลี่ยนระหว่างการคำนวณ/ความหน่วงที่สูงขึ้น เพื่อให้เข้าใจเหตุผลเชิงลึกนี้ได้ดียิ่งขึ้น Deep Think จึงทำงานภายใต้ระบบอนุมานที่มีต้นทุนสูงและมีความหน่วงสูงกว่า Pro ในอดีต Google เคยเสนอทางเลือกเช่นนี้ให้กับโหมด "ผู้เชี่ยวชาญ" ระดับพรีเมียมในโมเดลของตน แต่ Deep Think ก็ดำเนินรอยตามรูปแบบนี้โดยให้ความสำคัญกับคุณภาพและความน่าเชื่อถือเป็นอันดับแรก

Gemini 3 Deep Think ทำงานอย่างไร?

การทำความเข้าใจ "วิธีการ" จำเป็นต้องแยกโหมดผลิตภัณฑ์ (Deep Think) ออกจากกลุ่มโมเดลพื้นฐาน (Gemini 3) Deep Think ไม่ใช่ไฟล์โมเดลแยกต่างหากที่คุณดาวน์โหลด แต่เป็นคอนฟิกูเรชัน — ระดับความสามารถที่ผ่านการฝึกอบรมและสแต็กอนุมาน — ที่ปลดล็อกการคำนวณ รูทีนการใช้เหตุผลภายใน และพฤติกรรมการถอดรหัสเฉพาะทางเพิ่มเติม เพื่อให้ความสำคัญกับความลึกและความถูกต้องมากกว่าความหน่วงหรือต้นทุน

การบูรณาการเครื่องมือที่แน่นหนายิ่งขึ้น

Deep Think ใช้ประโยชน์จากการเรียกเครื่องมือแบบเอเจนต์และการแซนด์บ็อกซ์แบบเดียวกันกับ Gemini 3 Pro แต่มีนโยบายที่อนุรักษ์นิยมมากกว่าและขั้นตอนการตรวจยืนยันเพิ่มเติมสำหรับการเรียกเครื่องมือแต่ละครั้ง (สำคัญต่อความปลอดภัยในเวิร์กโฟลว์การวิจัย)

การแลกเปลี่ยนและกลยุทธ์การอนุมานของ Deep Think

Deep Think ได้รับการอธิบายอย่างชัดเจนว่าเป็นการซื้อขาย ความแอบแฝง สำหรับ ความลึก: การประมวลผลต่อคิวรีมีมากขึ้น (การพิจารณาภายในที่ยาวนานขึ้น หรือการค้นหาเส้นทางการให้เหตุผลของผู้สมัครอย่างละเอียดมากขึ้น) และอาศัยกลไกเสริม เช่น การประมวลผลโค้ดแบบเลือก หรือการตรวจสอบแบบหลายขั้นตอน เพื่อแก้ปัญหาใหม่ๆ ซึ่งทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการทดสอบประสิทธิภาพแบบ “frontier” (ปัญหาใหม่ๆ ปัญหาเชิงสร้างสรรค์ หรือปัญหาหลายขั้นตอน) แต่อาจช้ากว่าและมีต้นทุนการผลิตสูงกว่า

ห่วงโซ่แห่งความคิด แผ่นจดบันทึก และการปรับปรุงซ้ำๆ

แนวทางการคิดเชิงลึกอาศัยกลไกที่ชุมชนนักวิจัยและบริษัทต่างๆ ได้นำมาใช้อย่างประสบความสำเร็จ ได้แก่ การใช้เหตุผลแบบห่วงโซ่ความคิด การเขียนแผนงานภายในองค์กร และการใช้เหตุผลแบบเป็นขั้นตอน ซึ่งปัญหาย่อยๆ ได้รับการแก้ไขและตรวจสอบความถูกต้องก่อนการบูรณาการ แบบจำลองนี้ใช้วิธีการต่างๆ ในการย่อยปัญหา ตรวจสอบขั้นตอนกลาง และเรียบเรียงวิธีแก้ปัญหาใหม่ให้เป็นผลลัพธ์สุดท้ายที่มีประสิทธิภาพ

Gemini 3 Deep Think มีเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพอะไรบ้าง?

Google ได้เผยแพร่ตัวเลขเกณฑ์มาตรฐานจำนวนมากที่แสดงให้เห็นถึงขนาดของผลกำไรที่อ้างสำหรับ Gemini 3 และโดยเฉพาะอย่างยิ่งการกำหนดค่า Deep Think การอ้างสิทธิ์ต่อสาธารณะที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับ Gemini 3 Deep Think ได้แก่:

• ARC-AGI (การใช้เหตุผลเชิงภาพเชิงนามธรรม, รูปแบบการดำเนินการโค้ด): มีรายงานว่า Gemini 3 Pro ทำได้ ~31.1% ในขณะที่ Gemini 3 Deep Think เข้าถึง ~45.1% บน ARC-AGI-2 — ก้าวกระโดดครั้งยิ่งใหญ่บนเกณฑ์มาตรฐานที่ก่อนหน้านี้ไม่สามารถทำประสิทธิภาพสูงได้
• GPQA Diamond (การตอบคำถามขั้นสูง): Gemini 3 Pro มีรายงานคะแนนอยู่ที่ประมาณ ~91.9% ขณะที่ Deep Think มีคะแนนประมาณ ~93.8% ในการทดสอบแบบเปิดเผย ระดับประสิทธิภาพที่สูงเหล่านี้ทำให้ Gemini 3 อยู่ในอันดับต้นๆ ของตารางคะแนนหลายรายการเมื่อเปิดตัว
• การสอบครั้งสุดท้ายของมนุษยชาติ (ความท้าทายที่ไม่ต้องใช้เครื่องมือ): รายงานของ Google ระบุว่า Gemini 3 Deep Think มีประสิทธิภาพการทำงานโดยไม่ต้องใช้เครื่องมือที่สูงขึ้นอย่างเห็นได้ชัด (Google ระบุตัวเลขไว้ที่ ~41.0%) เหนือกว่า Gemini 3 Pro ในคำถามแบบข้อสอบที่ต้องการทรัพยากรสูงที่สุด

เหตุใดตัวเลขเหล่านี้จึงสำคัญ เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ไม่ได้มีความสม่ำเสมอในทุกงาน โดยจะเด่นชัดที่สุดในปัญหาที่ต้องใช้เหตุผลหลายขั้นตอน การแก้ปัญหาเชิงภาพเชิงนามธรรม และสถานการณ์ที่แบบจำลองต้องรองรับและจัดการบริบทจำนวนมาก ซึ่งสอดคล้องกับเจตนารมณ์เชิงหน้าที่เบื้องหลัง Deep Think นั่นคือการแสดงให้เห็นถึงการใช้เหตุผลขั้นสูงที่หนักแน่น แทนที่จะแค่การทำนายข้อความพื้นผิวที่ดีขึ้นเท่านั้น

Gemini 3 Deep Think เทียบกับ Gemini 2.5 pro

Deep Think ปรับปรุง Gemini 2.x ได้อย่างไร

การใช้เหตุผลและการแก้ไขปัญหา: การพัฒนาที่ชัดเจนที่สุดอยู่ที่เกณฑ์มาตรฐานการใช้เหตุผลและงานต่างๆ ที่ต้องใช้ตรรกะภายในที่ขยายวงกว้าง คะแนนใน ARC-AGI, Humanity's Last Exam และชุดการใช้เหตุผลอื่นๆ ของ Gemini 3 Deep Think สูงกว่าอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับ Gemini 2.5 Pro การก้าวกระโดดนี้ดูเหมือนจะเป็นทั้งเรื่องของอัลกอริทึม (การฝึกอบรม/การปรับแต่งที่แตกต่างกัน) และการปฏิบัติงาน (การพิจารณาแบบอนุมาน-เวลาของ Deep Think)

ความเข้าใจหลายรูปแบบ: Gemini 3 ขยายการรองรับอินพุตแบบมัลติโมดัลที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น เช่น การวิเคราะห์วิดีโอ การผสมผสานลายมือและเสียง และการใช้เหตุผลภาพและข้อความที่มีรายละเอียดมากขึ้น และ Deep Think ช่วยเพิ่มขีดความสามารถดังกล่าวสำหรับงานที่ผสมผสานสื่อประเภทต่างๆ ในขณะที่ Gemini 2.x จัดการงานมัลติโมดัลได้ดี Gemini 3 Deep Think ถูกนำเสนอทั้งความแม่นยำและความไวต่อบริบทมากกว่า

การใช้ตัวแทนและเครื่องมือ: การที่ Gemini 3 ให้ความสำคัญกับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ (การสร้างเอเจนต์ที่ทำงานได้บนเอดิเตอร์ เทอร์มินัล เบราว์เซอร์ และการเรียกใช้ API) ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงเชิงคุณภาพ Deep Think เสริมการจำลองภายในและการประสานเครื่องมือ ช่วยให้การวางแผนและการตรวจสอบความถูกต้องดีขึ้นเมื่อโต้ตอบกับเครื่องมือภายนอก ซึ่งเป็นความสามารถที่เพิ่งถือกำเนิดขึ้นใน Gemini รุ่นก่อนๆ Antigravity IDE ของ Google เป็นการผสานรวมที่เป็นรูปธรรมในช่วงแรก ซึ่งแสดงให้เห็นถึงสิ่งนี้

การเขียนโค้ดและหลักสรีรศาสตร์ของนักพัฒนา: Gemini 3 Pro ได้ปรับปรุงการเขียนโค้ดแบบช็อตเดียวและ "การเขียนโค้ดแบบไวบ์" (สเปคระดับสูง → การสร้างแอปพลิเคชันแบบมีโครงสร้าง) เรียบร้อยแล้ว Deep Think ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการวางแผนโครงการขนาดใหญ่ สร้างโค้ดหลายไฟล์ที่สอดคล้องกันมากขึ้น และแก้ไขข้อบกพร่องข้ามบริบทต่างๆ ผลการทดสอบประสิทธิภาพเบื้องต้นและผลตอบรับจากพันธมิตรแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการทำงานของนักพัฒนาเพิ่มขึ้นอย่างเห็นได้ชัดเมื่อเทียบกับ 2 เท่า

ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรมและพฤติกรรม (H3)

เหตุผลเชิงปฏิบัติสำหรับการได้รับกำไรมากกว่า Gemini 2.x นั้นมีหลายประการและสนับสนุนซึ่งกันและกัน:

1. การปรับปรุงโครงกระดูกสันหลังของ MoE และการปรับแต่งเส้นทางผู้เชี่ยวชาญช่วยให้สามารถแบ่งแยกเฉพาะทางและปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
2. สแต็กมัลติโมดัลแบบรวม ซึ่งผสานการใช้เหตุผลแบบข้ามโหมดได้ดีกว่า (สำคัญสำหรับปัญหาทางภาพของ ARC-AGI)
3. โหมดการทำงานเช่น Deep Think ที่ขยายการพิจารณาภายในและการทดสอบสมมติฐานโดยเจตนา โดยแลกการคำนวณ/เวลาแฝงเพื่อความแม่นยำ

ผลลัพธ์เชิงปฏิบัติสำหรับผู้ใช้

สำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย นั่นแปลว่า:

• ปรับปรุงความสามารถในการทำงานอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ที่มีมูลค่าสูง (เช่น การสังเคราะห์เอกสารทางวิทยาศาสตร์ การออกแบบสถาปัตยกรรม การดีบักขั้นสูง) ซึ่งรุ่น Gemini ก่อนหน้านี้ประสบความสำเร็จได้จำกัด
• อาการประสาทหลอนน้อยลงและลำดับเหตุผลแบบขั้นตอนต่อขั้นตอนที่สามารถป้องกันได้มากขึ้นในคำกระตุ้นที่ซับซ้อน
• ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเมื่องานต้องใช้การใช้เหตุผลในเอกสารยาวๆ ฐานโค้ด หรือสื่อผสม

วิธีการเข้าถึง Gemini 3 Deep Think

ตัวเลือก A — เส้นทางผู้บริโภค/ผู้ใช้พลังงาน: แอป Gemini + Google AI

ตามประกาศอย่างเป็นทางการของ Google Gemini 3 Deep Think คือ ยังไม่แพร่หลาย ในระดับรุ่นทั่วไป โดยจะทยอยเปิดตัวให้กับผู้ทดสอบความปลอดภัยก่อน จากนั้นจึงขยายไปยังระดับการสมัครสมาชิก "Ultra"

Google AI อัลตร้า: US$249.99/เดือน (ในสหรัฐอเมริกา) สำหรับระดับ Ultra ซึ่งรวมถึง “Deep Think, Gemini Agent (เฉพาะในสหรัฐอเมริกาและภาษาอังกฤษเท่านั้น) และขีดจำกัดสูงสุด”

สมัครสมาชิกได้ที่ไหน: สมัครสมาชิกผ่านแอป Gemini / Google One / หน้าแผนบริการ Google AI สำหรับภูมิภาคของคุณ คอนโซลการสมัครรับข้อมูลจะแสดงให้เห็นว่า Deep Think ได้เปิดใช้งานในบัญชีของคุณแล้วหรือไม่

ตัวเลือก B — เส้นทางนักพัฒนา/องค์กร: API

สำหรับนักพัฒนาที่ต้องการเข้าถึง API: API ของ Gemini 3 เปิดให้ใช้งานแล้วสำหรับ "Pro" ในเวอร์ชันพรีวิว หากต้องการใช้เวอร์ชัน "Deep think" ให้ใช้ API เวอร์ชันอื่น การเข้าถึง API เป็นแบบจ่ายตามการใช้งานและเรียกเก็บเงินตามจำนวนโทเค็นอินพุต/เอาต์พุตหนึ่งล้านรายการ

ข่าวดี — CometAPI ได้รวมเอา API เวอร์ชันพรีวิว Gemini 3 Proและคุณยังสามารถเข้าถึง ChatGPT 5.1 เวอร์ชันล่าสุดได้อีกด้วย ราคา API ถูกกว่าราคาอย่างเป็นทางการ:

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!

สรุป

Gemini 3 Deep Think แสดงถึงความพยายามที่จงใจและเป็นรูปธรรมในการสร้างผลผลิต ลึก การใช้เหตุผลของเครื่องจักร: แนวคิดที่ว่างานบางอย่างได้รับประโยชน์จากการพิจารณาภายในแบบเป็นขั้นตอนและการใช้เครื่องมือแบบบูรณาการมากกว่าการตอบสนองแบบครั้งเดียว