Google ha dado un nuevo salto en el desarrollo de inteligencia artificial con el lanzamiento de Gemini 2.5 Deep Think, un modelo de razonamiento avanzado que inaugura una etapa distinta en la resolución de problemas complejos. Se trata del primer sistema multiagente de la compañía disponible para el público —aunque bajo acceso restringido— y cuyos resultados iniciales superan, con holgura, a sus competidores más cercanos.
La propuesta fue presentada durante el último Google I/O y llega ahora al plan Google AI Ultra, donde los usuarios pueden activar la versión 2.5 Pro desde la aplicación de Gemini. El modelo funciona de forma nativa con herramientas como Google Search y ejecución de código, y está diseñado para abordar tareas que requieren exploración científica, diseño iterativo, programación avanzada y planificación estratégica.
Lo novedoso de Gemini Deep Think no es solo su capacidad de razonamiento, sino el modo en que razona. A diferencia de los modelos tradicionales que ofrecen respuestas rápidas a partir de predicciones secuenciales, este sistema evalúa múltiples hipótesis en paralelo, lo que le permite alcanzar conclusiones más sólidas, especialmente en contextos donde hay ambigüedad, múltiples soluciones posibles o necesidad de intuición.
Medalla de oro en matemáticas y liderazgo en benchmarks
El desempeño más llamativo se observó en la Olimpiada Internacional de Matemáticas, donde una versión avanzada del modelo resolvió cinco de los seis problemas planteados, obteniendo 35 puntos y un rendimiento equivalente a una medalla de oro internacional. El modelo fue evaluado por un comité académico externo, y por ahora su acceso está reservado a matemáticos y científicos seleccionados, en el marco de un proceso de retroalimentación experimental.
En el ámbito de los benchmarks, Gemini 2.5 Deep Think lideró el ranking en Humanity’s Last Exam (HLE), la prueba más exigente en materia de razonamiento general en IA. Obtuvo una puntuación de 34.8% sin herramientas externas, frente al 25.4% de Grok 4 de xAI y al 20.3% de o3 de OpenAI. También sobresalió en LiveCodeBench6, la prueba de programación avanzada, con un 87.6% de eficacia.
¿Qué hay detrás del modelo?
Gemini Deep Think emplea una arquitectura multiagente, una innovación que representa un cambio de paradigma: en lugar de depender de un único modelo monolítico, Google combina múltiples agentes especializados más pequeños que trabajan de manera colaborativa en una misma tarea. Esta estructura favorece la exploración en profundidad, pero también conlleva mayor demanda de procesamiento y tiempos más prolongados de respuesta.
Por esa razón, el sistema estará restringido a los planes de mayor capacidad dentro del ecosistema Google, al menos en el mediano plazo. La compañía reconoce que esta tecnología requiere una infraestructura considerable, y por eso ha limitado su disponibilidad inicial a suscriptores del plan Ultra y a contextos de alto valor académico o de investigación.
¿Qué sigue?
Desde DeepMind afirman que el modelo fue optimizado con nuevas técnicas de aprendizaje por refuerzo, capaces de ajustar la estrategia del sistema con el tiempo, en función de su propia experiencia. En otras palabras: cuanto más se lo usa, mejor razona. Esto abre la puerta a una IA que no solo responde, sino que también aprende a pensar mejor con el tiempo, una promesa que pone sobre la mesa el futuro del diseño de algoritmos inteligentes.
Para Google, el objetivo es claro: dotar a las personas de herramientas capaces de enfrentar los desafíos más complejos con respaldo computacional, sin renunciar a la intuición. Gemini 2.5 Deep Think es, en ese sentido, un paso técnico y simbólico hacia una inteligencia artificial más madura, colaborativa y exigente. Un modelo que no solo contesta, sino que debate consigo mismo antes de hacerlo.
