Google ha sacado sin hacer ruido una funcionalidad IA que puede cambiar las cosas: así funciona

Google DeepMind ha comenzado a desplegar una nueva iteración de su modelo de inteligencia artificial, Gemini 2.5 Deep Think, calificado por la propia compañía como su "sistema de razonamiento más avanzado hasta la fecha". Esta herramienta está diseñada para responder preguntas explorando y sopesando múltiples ideas de manera simultánea, utilizando luego esos resultados para seleccionar la respuesta óptima.

Este desarrollo estará disponible para los suscriptores del plan Ultra de Google, con un coste de 250 dólares mensuales, a partir del próximo viernes. Deep Think representa un avance notable en la capacidad de los modelos de lenguaje, al ofrecer un enfoque que difiere de las arquitecturas tradicionales de IA.

La apuesta de Google por el razonamiento multiagente

Desvelado por primera vez en mayo durante el evento Google I/O 2025, Gemini 2.5 Deep Think se consolida como el primer modelo multiagente de Google accesible al público. Estos sistemas generan múltiples agentes de IA para abordar una cuestión en paralelo, un proceso que, si bien requiere un consumo considerablemente mayor de recursos computacionales que un único agente, acostumbra a generar respuestas de una calidad superior. Según informan desde Techcrunch, esta aproximación es una de las grandes novedades.

Una variante de Gemini 2.5 Deep Think fue empleada por Google para conseguir una medalla de oro en la Olimpiada Internacional de Matemáticas (IMO) de este año. La empresa también ha anunciado la publicación de este modelo utilizado en la IMO a un grupo selecto de matemáticos y académicos, destacando que esta IA particular puede requerir horas para razonar, a diferencia de los segundos o minutos que precisan la mayoría de los modelos de consumo. El objetivo es potenciar la investigación y obtener retroalimentación para mejorar el sistema multiagente en aplicaciones académicas.

Google ha señalado que el modelo Gemini 2.5 Deep Think representa una mejora notable respecto a lo presentado en el I/O, y afirma haber desarrollado nuevas técnicas de aprendizaje por refuerzo para que el modelo optimice sus rutas de razonamiento. La compañía indica que esta IA puede asistir a los usuarios en la resolución de problemas que demandan creatividad, planificación estratégica y mejoras paso a paso.

En las pruebas realizadas por Google, el modelo Gemini 2.5 Deep Think ha demostrado un rendimiento superior en el examen Humanity’s Last Exam (HLE), una evaluación que mide la capacidad de las IA para responder a miles de preguntas de matemáticas, humanidades y ciencia. Obtuvo un 34,8% (sin herramientas), frente al 25,4% de Grok 4 de xAI y el 20,3% de o3 de OpenAI. Asimismo, en LiveCodeBench 6, una prueba de tareas de programación competitiva, el modelo de Google alcanzó el 87,6%, superando el 79% de Grok 4 y el 72% de o3 de OpenAI.

Gemini 2.5 Deep Think opera de manera automática con herramientas como la ejecución de código y Google Search, y la compañía asegura que es capaz de generar respuestas de mayor extensión que otros modelos de IA más convencionales. En las pruebas internas de Google, el modelo produjo resultados más detallados y estéticamente mejores en tareas de desarrollo web, con el potencial de acelerar los descubrimientos para los investigadores.

Varias de las empresas líderes en inteligencia artificial están convergiendo en el enfoque multiagente, con xAI y OpenAI ya explorando sistemas similares. A pesar de su robusto rendimiento, estos modelos multiagente son, al parecer, más costosos de mantener que los modelos de IA tradicionales, lo que podría explicar su disponibilidad restringida a los planes de suscripción más caros. En las próximas semanas, Google prevé compartir Gemini 2.5 Deep Think con un grupo selecto de probadores a través de la API de Gemini para comprender mejor cómo desarrolladores y empresas podrían usar su sistema multiagente.