Google präsentiert fortschrittliches KI-Modell Gemini 2.5 Deep Think

SAN FRANCISCO / LONDON (IT BOLTWISE) – Google DeepMind hat mit der Einführung von Gemini 2.5 Deep Think einen bedeutenden Schritt in der Entwicklung von KI-gestützten Modellen gemacht. Dieses Modell, das auf parallelem Denken basiert, verspricht, die Art und Weise, wie komplexe Probleme gelöst werden, grundlegend zu verändern.

Google DeepMind hat mit der Einführung von Gemini 2.5 Deep Think ein neues Kapitel in der Entwicklung von KI-Modellen aufgeschlagen. Dieses Modell, das auf parallelem Denken basiert, ermöglicht es, mehrere Ideen gleichzeitig zu prüfen und die besten Lösungen zu identifizieren. Diese Fähigkeit, komplexe Probleme effizienter zu lösen, könnte die Art und Weise, wie wir KI in der Forschung und im Alltag einsetzen, grundlegend verändern.

Abonnenten des Ultra-Abonnements von Google, das 250 US-Dollar pro Monat kostet, erhalten ab Freitag Zugang zu Gemini 2.5 Deep Think über die Gemini-App. Dieses Modell wurde erstmals im Mai auf der Google I/O 2025 vorgestellt und ist das erste öffentlich verfügbare Multi-Agenten-Modell von Google. Diese Systeme nutzen mehrere KI-Agenten, um eine Frage parallel zu bearbeiten, was zwar mehr Rechenressourcen erfordert, aber zu besseren Antworten führt.

Ein bemerkenswerter Erfolg von Gemini 2.5 Deep Think war der Gewinn einer Goldmedaille bei der diesjährigen Internationalen Mathematik-Olympiade (IMO). Google plant, das Modell, das bei der IMO verwendet wurde, einer ausgewählten Gruppe von Mathematikern und Akademikern zur Verfügung zu stellen. Dieses Modell benötigt Stunden, um zu einer Lösung zu gelangen, im Gegensatz zu den Sekunden oder Minuten, die die meisten verbraucherorientierten KI-Modelle benötigen.

Google betont, dass Gemini 2.5 Deep Think eine erhebliche Verbesserung gegenüber früheren Modellen darstellt. Durch die Entwicklung neuer Techniken des verstärkten Lernens soll das Modell seine Denkpfade besser nutzen können. Laut Google kann Deep Think Menschen dabei helfen, Probleme zu lösen, die Kreativität, strategische Planung und schrittweise Verbesserungen erfordern.

Das Modell erzielt Spitzenleistungen bei Humanity’s Last Exam (HLE), einem anspruchsvollen Test, der die Fähigkeit von KI misst, tausende von Fragen aus Mathematik, Geisteswissenschaften und Naturwissenschaften zu beantworten. Google behauptet, dass sein Modell 34,8 % auf HLE erreicht hat, im Vergleich zu xAI’s Grok 4 mit 25,4 % und OpenAI’s o3 mit 20,3 %.

Gemini 2.5 Deep Think übertrifft auch andere KI-Modelle bei LiveCodeBench6, einem anspruchsvollen Test von Programmieraufgaben. Das Modell von Google erzielte 87,6 %, während Grok 4 79 % und OpenAI’s o3 72 % erreichten. Das Modell arbeitet automatisch mit Tools wie Codeausführung und Google-Suche zusammen und kann deutlich längere Antworten als herkömmliche KI-Modelle liefern.

In Tests von Google produzierte das Modell detailliertere und ästhetisch ansprechendere Webentwicklungsaufgaben im Vergleich zu anderen KI-Modellen. Das Unternehmen behauptet, dass das Modell Forschern helfen könnte und möglicherweise den Weg zur Entdeckung beschleunigt.

Es scheint, dass mehrere führende KI-Labore auf den Multi-Agenten-Ansatz setzen. Elon Musks xAI hat kürzlich ein eigenes Multi-Agenten-System, Grok 4 Heavy, veröffentlicht, das branchenführende Leistungen bei mehreren Benchmarks erzielt hat. Ein Forscher von OpenAI erwähnte in einem Podcast, dass das unveröffentlichte KI-Modell, das das Unternehmen bei der IMO eingesetzt hat, ebenfalls ein Multi-Agenten-System war. Auch Anthropic’s Research Agent, der umfassende Forschungsberichte erstellt, wird von einem Multi-Agenten-System angetrieben.

Trotz der starken Leistung scheinen Multi-Agenten-Systeme kostspieliger zu sein als herkömmliche KI-Modelle. Das bedeutet, dass Technologieunternehmen diese Systeme möglicherweise hinter ihren teuersten Abonnementplänen verbergen, wie es xAI und jetzt auch Google getan haben.

In den kommenden Wochen plant Google, Gemini 2.5 Deep Think über die Gemini-API einer ausgewählten Gruppe von Testern zur Verfügung zu stellen. Das Unternehmen möchte besser verstehen, wie Entwickler und Unternehmen sein Multi-Agenten-System nutzen könnten.

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