Modo de pensamiento profundo de Gemini 2.5 Pro: cómo la IA de Google aborda ahora el razonamiento y la codificación complejos

Los modelos de IA a menudo luchan con problemas complejos cuando se ven obligados a elegir la primera respuesta que les viene a la mente. Al agregar un nuevo modo Deep Think a Gemini 2.5 Pro, Google se está alejando de respuestas “rápidas pero superficiales” y hacia un razonamiento más deliberado de varios pasos que supera a los métodos anteriores en puntos de referencia difíciles.

El modo Deep Think altera fundamentalmente la forma en que Gemini 2.5 Pro procesa consultas desafiantes. En lugar de generar una única respuesta lo más rápido posible, el modelo ahora considera varios caminos de razonamiento posibles en paralelo antes de seleccionar su respuesta final. Este enfoque refleja cómo los expertos en resolución de problemas resuelven preguntas difíciles: prueban hipótesis, sopesan alternativas y sólo entonces se comprometen a dar una respuesta.

En la práctica, el modo Deep Think permite a Gemini:

Mantenga múltiples hipótesis en la memoria mientras resuelve un problema.
Aplicar técnicas de pensamiento paralelo, aumentando las posibilidades de encontrar una solución correcta u óptima.
Ofrezca resultados más precisos en tareas complejas de matemáticas, codificación y multimodales.

Este cambio es especialmente valioso para los desarrolladores y las empresas que dependen de la IA para análisis de misión crítica, generación de código o extracción avanzada de datos, donde una respuesta apresurada puede generar errores costosos.

Mejoras en el rendimiento: puntos de referencia e impacto en el mundo real

La efectividad del modo Deep Think aparece en varios puntos de referencia estándar de la industria. Por ejemplo, Gemini 2.5 Pro usando Deep Think:

Obtuvo una puntuación en la cima de la clasificación de LiveCodeBench por desafíos de programación competitivos, superando a las versiones anteriores de Gemini y a los modelos rivales.
Logró una puntuación del 84 % en el punto de referencia MMMU, que evalúa el razonamiento multimodal en diversas tareas como comprensión de imágenes, acertijos lógicos y preguntas científicas.
Publicó sólidos resultados en la USAMO (Olimpíada de Matemáticas de los Estados Unidos de América) de 2025, una competencia de matemáticas notoriamente difícil que se utiliza como estándar de oro para el razonamiento de la IA.

Estos avances no se limitan a las pruebas sintéticas. En casos de uso empresarial, el modo Deep Think permite a los agentes de IA extraer información de manera confiable de documentos no estructurados, auditar su propia lógica y entregar código que supere estrictos estándares de revisión. Por ejemplo, las empresas que utilizan Gemini 2.5 Pro en plataformas como Vertex AI informan una mayor precisión en la extracción de datos y una reducción significativa en el tiempo de revisión manual para tareas complejas.

Transparencia y control: resúmenes de pensamiento y presupuestos de pensamiento

Comprender cómo llega una IA a su respuesta es crucial para la depuración, el cumplimiento y la confianza. Gemini 2.5 Pro ahora proporciona "resúmenes de pensamientos" en la API y Vertex AI, organizando el razonamiento interno del modelo en informes claros y estructurados. Estos resúmenes incluyen:

Encabezados y detalles clave que describen los pasos tomados para llegar a una solución.
Información sobre el uso de la herramienta, como cuándo el modelo realizó una búsqueda o ejecutó código.
Rutas lógicas rastreables, para que los desarrolladores puedan auditar o validar el proceso de la IA.

Además, Gemini introduce “presupuestos pensantes”, controles que permiten a los desarrolladores establecer cuántos tokens o cuánto esfuerzo computacional debe gastar el modelo antes de responder. Esto permite equilibrar la velocidad, el costo y la profundidad de la respuesta según las necesidades de cada aplicación.

Otras actualizaciones implementadas junto con Deep Think

Si bien el modo Deep Think es lo más destacado, Google también ha implementado otras actualizaciones notables en la familia Gemini 2.5:

Salida de audio nativa:Los modelos Gemini 2.5 ahora pueden generar voz expresiva y con sonido natural, admitiendo más de 24 idiomas y múltiples hablantes. Funciones como el diálogo afectivo permiten a la IA detectar emociones en la voz de un usuario y ajustar su respuesta en consecuencia.
Audio proactivo:El modelo puede filtrar el ruido de fondo y solo responder cuando se le dirige la palabra, lo que hace que las interacciones de voz sean más fluidas y menos propensas a errores.
Seguridad avanzada:Los modelos Gemini 2.5 ahora ofrecen una resistencia mejorada a los ataques indirectos de inyección rápida, una preocupación creciente a medida que los sistemas de inteligencia artificial manejan tareas e integraciones de herramientas más sensibles.
Soporte de herramientas ampliado:Las capacidades de uso de computadoras de Project Mariner y el Protocolo de contexto modelo (MCP) de Anthropic ahora están integrados, lo que permite a Gemini interactuar con herramientas web y marcos de agentes de código abierto más fácilmente.

Cómo acceder al modo de pensamiento profundo y qué sigue

Actualmente, el modo Deep Think está disponible para evaluadores confiables a través de la API Gemini y en Vertex AI. Google está realizando evaluaciones de seguridad adicionales y recopilando comentarios antes de un lanzamiento más amplio. Los desarrolladores interesados en experimentar con Deep Think pueden solicitar acceso a través de los canales de desarrolladores de Google o utilizar las funciones de vista previa de AI Studio.

A medida que el modo Deep Think madure, espere una disponibilidad más amplia y un control aún mayor sobre cómo los modelos Gemini razonan, se explican e interactúan con flujos de trabajo complejos. Para los usuarios y organizaciones que dependen de la IA para tomar decisiones de alto riesgo, estas actualizaciones marcan un claro paso adelante en confiabilidad, transparencia y rendimiento.

El modo Deep Think lleva a Gemini 2.5 Pro a una nueva clase de asistentes de IA, lo que lo hace mejor equipado para desafíos difíciles de razonamiento y codificación y, al mismo tiempo, brinda a los desarrolladores más conocimiento y control que nunca.