Google ha annunciato la disponibilità dello strumento Deep Think all’interno dell’app, Web e mobile, di Gemini ma, in questa fase, solo per gli abbonati al piano più costoso tra quelli che danno accesso agli strumenti premium di intelligenza artificiale del colosso di Mountain View, ovvero il piano Google AI Ultra.
Parallelamente, la versione ufficiale del modello 2.5 Deep Think, annunciata durante il Google I/O 2025 e inizialmente messa a disposizione di un gruppo di esperti di sicurezza, viene condivisa con un piccolo gruppo di matematici e accademici per scoprire come questo stumento possa “migliorare la loro ricerca e la loro indagine”.
Google porta nell’app di Gemini lo strumento Deep Think
In fase di presentazione di Deep Think, abbiamo ripreso i concetti su cui Google aveva puntato forte durante l’annuncio della generazione Gemini 2.5 dei propri modelli, la prima basata sul ragionamento.
Deep Think è il culmine di tutto ciò, ovvero uno strumento di ragionamento che sfrutta nuove tecniche di ricerca e il “pensiero parallelo” che gli permettono di generare più ipotesi in contemporanea e considerarle simultaneamente prima di fornire all’utente la risposta migliore possibile che possa anche essere il frutto della combinazione di varie idee nel tempo.
Rispetto alla prima versione dello strumento, Big G ha esteso il tempo di inferenza (o “tempo di riflessione”), proprio per allargare la finestra utile a Gemini nell’esplorazione delle diverse ipotesi, e ha sviluppato nuove tecniche di apprendimento “per rinforzo” per incoraggiare il modello a sfruttare percorsi di ragionamento estesi.
Per cosa può servire Deep Think?
Come sempre, quando parliamo di strumenti che Google introduce per potenziare il proprio assistente basato sull’intelligenza artificiale, anche Deep Think è pensato per determinati scopi di utilizzo (che sicuramente non sono quelli delle banali richieste quotidiane).
Lo strumento può tornare utile nelle procedure iterative di sviluppo, progettazione e perfezionamento (come l’esempio mostrato dalla seguente slide), nelle ricerche per risolvere problemi altamente complessi che possono sfociare in scoperte scientifiche e matematiche e nello sviluppo di algoritmi e di codice.
Come usare Deep Think nell’app dell’assistente
Come anticipato in apertura, lo strumento Deep Think è disponibile da oggi nell’app (Web e mobile) di Gemini per gli abbonati al piano Google AI Ultra di Google One, il più costoso dei due piani che il colosso di Mountain View ha annunciato al Google I/O 2025 (assieme al piano AI Pro) e che è ufficialmente disponibile in Italia da inizio luglio.
Anche per gli abbonati, è previsto un limite nel numero di prompt giornalieri. Lo strumento può essere attivato nella barra di immissione testuale se dal selettore dei modelli (nell’app dell’assistente) abbiamo scelto il modello 2.5 Pro.
Lo strumento funziona automaticamente e, una volta selezionato, è compatibile con l’esecuzione di codice e può sfruttare la Ricerca Google per produrre risposte molto più lunghe di quelle “normali”.
Alcuni matematici e accademici possono sfruttare Gemini 2.5 Deep Think
Oltre a mettere a disposizione degli abbonati ad AI Ultra dello strumento Deep Think, Google sta mettendo a disposizione di un gruppo di matematici e accademici la versione completa del modello 2.5 Deep Think di Gemini che è stata velocizzata rispetto alla versione annunciata al Google I/O 2025.
Non vediamo l’ora di scoprire come potrebbe migliorare la loro ricerca e la loro indagine e faremo tesoro del loro feedback per continuare a migliorare questa offerta. Questa versione rappresenta un passo avanti significativo nella nostra missione volta a sviluppare un’intelligenza artificiale più utile e capace e rafforza il nostro impegno nell’utilizzare Gemini per ampliare i confini della conoscenza umana.
Nei test interni effettuati dal team di sviluppo, il modello 2.5 Deep Think ha dimostrato una maggiore sicurezza dei contenuti e un tono più “oggettivo” rispetto al modello 2.5 Pro, rivelando una tendenza al rifiuto di alcune richieste “innocue”.
L’obiettivo di Big G è quello di tenere sempre in conto i rischi che derivano dalla crescente complessità dei propri modelli, cercando di fornire degli strumenti che siano più performanti ma che al contempo non minino la sicurezza degli utenti.