Google lleva Deep Think de Gemini a su app

Google ya permite probar Deep Think en la aplicación de Gemini, aunque por ahora solo a los suscriptores de Google AI Ultra. Se trata de una versión de Gemini 2.5 Pro diseñada para dedicar más tiempo a problemas difíciles antes de responder.

La función llega después de las primeras pruebas presentadas en Google I/O y de nuevos ajustes basados en los comentarios de usuarios seleccionados. Google afirma que esta versión es más rápida y práctica para el uso diario que el modelo que empleó durante horas para resolver problemas complejos de matemáticas.

Más tiempo para pensar y comparar soluciones

Deep Think no se limita a generar una respuesta y entregarla. El sistema explora varias ideas en paralelo, compara distintos caminos y puede revisar o combinar sus propuestas antes de elegir una respuesta final.

En términos sencillos, es como pedirle a varias personas que resuelvan el mismo problema, revisar sus métodos y quedarse con la solución más sólida. Ese proceso requiere más tiempo de cálculo, por lo que las respuestas pueden tardar más y ser considerablemente más largas.

Google también ha aplicado técnicas de entrenamiento para que el modelo aproveche mejor esas rutas de razonamiento. El objetivo es que sea especialmente útil cuando no basta con recordar un dato, sino que hay que planificar, programar, diseñar o mejorar algo paso a paso.

Para qué sirve en la práctica

La empresa destaca tres tipos de tareas:

• Diseño y desarrollo iterativo: puede ayudar a construir una web o una aplicación por partes, ajustando tanto su aspecto como su funcionamiento.
• Matemáticas y ciencia: puede explorar conjeturas, analizar literatura científica y trabajar con problemas que exigen conectar muchas ideas.
• Programación avanzada: resulta útil en retos donde importan la formulación del problema, el coste de los algoritmos y las consecuencias de cada decisión.

En las evaluaciones internas de Google, Deep Think alcanzó un rendimiento de nivel bronce en la prueba de la Olimpiada Internacional de Matemáticas de 2025. Es una variante del modelo que logró el estándar de medalla de oro en esa competición, pero aquella versión necesitaba horas para razonar sobre los problemas.

Google también señala resultados de primer nivel en LiveCodeBench V6, una prueba de programación competitiva, y en Humanity’s Last Exam, que evalúa conocimientos de distintas áreas, incluida la ciencia y las matemáticas. La compañía no presenta estos resultados como una garantía de acierto en cualquier tarea.

Cómo probarlo y qué límites tiene

Los suscriptores de Google AI Ultra pueden activarlo seleccionando Gemini 2.5 Pro y marcando Deep Think en la barra de escritura. El acceso incluye un número fijo de indicaciones al día. La función puede usar herramientas como Google Search y ejecución de código, y generar respuestas mucho más extensas.

El acceso no es general por ahora. Google también prepara pruebas mediante la API de Gemini para desarrolladores y empresas seleccionados durante las próximas semanas.

En las pruebas de seguridad, Deep Think mostró mejor comportamiento en seguridad de contenido y objetividad del tono que Gemini 2.5 Pro, pero también rechazó con más frecuencia solicitudes que no eran problemáticas. Ese equilibrio será importante: un modelo que razona mejor debe distinguir entre una petición peligrosa y una perfectamente legítima.

Para ti, el cambio principal es concreto: Gemini puede dedicar más recursos a tareas complejas, pero no sustituye la revisión humana ni está disponible sin límites. Lo que habrá que observar ahora es si ese tiempo adicional produce respuestas realmente más útiles fuera de los benchmarks, especialmente en programación, investigación y trabajo creativo.