Google ha activado este agosto una función que cambia el tempo de sus modelos de inteligencia artificial. Se llama Deep Think, está integrada en Gemini 2.5 Pro y permite algo poco habitual en el mundo de los grandes modelos: pensar en paralelo antes de responder. Como si, antes de contestar, la IA hiciera un rodeo por distintas ideas, las comparara en silencio y solo entonces ofreciera su versión más afinada.
Un modo de pensar a varias bandas
Deep Think permite a Gemini generar varias hipótesis en simultáneo, evaluarlas internamente y sintetizar una respuesta final. No es una función menor: es una forma de razonamiento paralelo que amplía el tiempo de inferencia (el intervalo que el modelo dedica a «pensar» antes de responder). Eso le da más margen para explorar opciones creativas o estrategias complejas, sin limitarse a lo primero que se le ocurre.
Para tareas que no se resuelven al vuelo
Deep Think está diseñada para contextos exigentes: problemas matemáticos, depuración de código, diseño de producto o planificación técnica. Al activarse, Gemini 2.5 Pro puede también usar herramientas como la ejecución de código o la búsqueda online durante su razonamiento (lo que refuerza la profundidad y precisión de las respuestas).
Datos, acceso y letra pequeña
Google no ha detallado la arquitectura exacta ni el número de parámetros, pero se sabe que Deep Think opera sobre la infraestructura de DeepMind, con capacidad multimodal y contexto expandido. El acceso está limitado a usuarios del plan Ultra, con una suscripción mensual de unos 250 dólares (275 euros en Europa). Se activa desde la interfaz de Gemini seleccionando la versión 2.5 Pro y marcando la opción correspondiente.
Pensar más también desgasta
El razonamiento paralelo no es gratis. Deep Think exige más potencia de cálculo, y eso ha llevado a Google a limitar su uso. Además, los resultados varían según el equilibrio entre precisión y velocidad: en pruebas internas de tipo olimpiada matemática, la versión completa logró medalla de oro, pero la versión abierta al público solo alcanzó nivel bronce tras priorizar la rapidez de respuesta. También se ha observado una mayor cautela del modelo, que tiende a negarse más a peticiones ambiguas o fuera de norma.
Entre los que mejor razonan
En benchmarks como LiveCodeBench V6, Deep Think logró un 87,6 % de acierto (por encima del 79 % de Grok 4, de xAI, y del 72 % de OpenAI o3). En Humanity’s Last Exam —que evalúa ciencia, humanidades y matemáticas— alcanzó un 34,8 %, frente al 25,4 % de Grok 4 y al 20,3 % de o3. Son cifras que lo sitúan entre los modelos más precisos del momento, incluso sin ayudas externas.
La pregunta que queda al final
Deep Think convierte a Gemini 2.5 Pro en un modelo que no responde al primer impulso, sino tras revisar rutas posibles. Un tipo de IA que se detiene a pensar. Pero esa capacidad se paga: en dinero, en energía y en exclusividad. Queda en manos del usuario decidir si vale la pena una IA que, antes de contestar, se toma unos segundos para mirar alrededor.
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