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谷歌IMO金牌模型可以用了!推理性能秒了o3、Grok 4

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金磊 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

谷歌拿下IMO(国际数学奥林匹克竞赛)金牌的模型——Gemini 2.5 Deep Think,现在可以用起来了。

根据谷歌DeepMind的最新消息,这个模型已经在Gemini App中推出。

并且这个发布的版本,跟拿下IMO金牌的版本还有略微的区别。

之前的模型需要好几个小时才能解决复杂的数学问题,但App中发布的版本,速度会更快,实用性也会更强。

但相对的,实力定然不如之前的“完全体”,不过同样是拿IMO’25的试题实验,可以达到铜牌的水平。

DeepMind在发布Gemini 2.5 DeepThink之际,还拉来了数学家Michel van Garrel来站台:

  • 当我问它一个猜想,我大概有三个思路,但它似乎在考虑20甚至100个

不过这个模型只对Ultra的订阅用户开放,每月订阅费为249.99美元,折合人民币约1803元。

推理性能超越o3、Grok 4

除了“发布”的动作之外,DeepMind这次还秀了一波推理性能的肌肉,对标的选手是OpenAI的o3和马斯克的Grok 4。

主要考量的能力聚焦在了编码、科学、知识和推理能力上。

结果显示,在衡量代码性能的LiveCodeBench V6测试中,以及在衡量不同领域(包括科学和数学)专业知识的Humanity’s Last Exam测试中,与不使用工具的其他模型相比,Gemini 2.5 Deep Think均取得最好的成绩。

整体来看,Gemini 2.5 Deep Think功能具备以下优势:

  • 迭代式开发与设计:DeepMind团队对Deep Think在需要逐步构建复杂事物的任务中的表现印象深刻。例如,Deep Think能够提升网页开发任务的美观性和功能性。

  • 科学与数学领域的发现:由于能够通过极其复杂的难题进行推理,深度思考能够成为研究人员的强大工具。它能够协助制定和探索数学猜想,或者对复杂的科学文献进行推理分析,从而有可能加快发现的过程。
  • 算法开发与代码编写:Deep Think在处理那些需要精心编写代码、对问题表述、权衡利弊以及时间复杂度进行仔细考量的难题方面表现尤为出色。

至于其背后的原理,DeepMind总结了一句话:

  • 扩展Gemini的并行“思考时间”。

具体而言,正如人类在解决复杂问题时,会花时间从不同角度探索、权衡潜在的解决方案并完善最终答案一样,Deep Think通过使用并行思维技术,拓展了思维能力的边界。

这种方法让Gemini能够一次性生成众多想法并同时进行考量,甚至随着时间的推移修正或结合不同的想法,最终得出最佳答案。

此外,通过延长推理时间或“思考时间”,DeepMind为Gemini提供了更多时间去探索不同的假设,并为复杂问题找到创造性的解决方案。

DeepMind还开发了新颖的强化学习技术,旨在激励模型利用这些扩展的推理路径,从而使Deep Think随着时间的推移,成为一个更出色、更直观的问题解决者。

团队成员还表示,Gemini 2.5 Deep Think用来看论文:

  • 它不只是简单地复述研究论文,而是能以我前所未见的方式,融合不同论文中的观点。

参考链接:
[1]https://blog.google/products/gemini/gemini-2-5-deep-think/
[2]https://x.com/SamuelAlbanie/status/1951322935198630356

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