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聚宏鑫操盘，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。
除了"发布"的动作之外，DeepMind 这次还秀了一波推理性能的肌肉聚宏鑫操盘，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。
至于其背后的原理聚宏鑫操盘，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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