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。 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。 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。 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。
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? 薛尉汀记者 高峰 摄
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? 郭晓天记者 何云平 摄
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