Google mengumumkan kemajuan signifikan untuk model AI andalannya dengan memperkenalkan mode Deep Think pada Gemini 2.5 Pro, yang menandai lompatan besar dalam kemampuan penalaran AI.
Deep Think memanfaatkan riset mutakhir dalam teknik berpikir paralel, memungkinkan model untuk mengeksplorasi dan mengevaluasi beberapa solusi potensial secara bersamaan sebelum memberikan respons. Pendekatan ini meniru cara para ahli manusia menyelesaikan masalah kompleks dengan mempertimbangkan berbagai sudut pandang dan hipotesis.
"Mode ini menggunakan riset penalaran terbaru kami—termasuk teknik berpikir paralel—yang menghasilkan performa luar biasa," jelas Demis Hassabis, CEO Google DeepMind, dalam pengumuman di Google I/O 2025.
Mode baru ini telah menunjukkan hasil luar biasa di berbagai tolok ukur yang menantang. Deep Think meraih skor impresif pada United States of America Mathematical Olympiad (USAMO) 2025, yang secara luas dianggap sebagai salah satu tolok ukur matematika tersulit. Deep Think juga memimpin di LiveCodeBench, tolok ukur sulit untuk pemrograman tingkat kompetisi, dan mencatat skor 84% pada MMMU, yang menguji penalaran multimodal di berbagai tugas.
Selain Deep Think, Google juga secara signifikan meningkatkan keamanan di seluruh keluarga Gemini 2.5. Perusahaan menerapkan perlindungan canggih terhadap serangan injeksi prompt tidak langsung—di mana instruksi berbahaya disisipkan ke dalam data yang diambil oleh model AI. Menurut Google, pendekatan keamanan baru mereka secara substansial meningkatkan tingkat perlindungan Gemini terhadap serangan ini selama penggunaan alat, menjadikan seri 2.5 sebagai keluarga model Google yang paling aman hingga saat ini.
Google mengambil pendekatan hati-hati dalam peluncuran Deep Think. "Karena kami mendefinisikan batas kemampuan dengan 2.5 Pro DeepThink, kami mengambil waktu ekstra untuk melakukan lebih banyak evaluasi keamanan frontier dan mendapatkan masukan tambahan dari para ahli keamanan," ujar perusahaan. Pada tahap awal, Deep Think hanya akan tersedia untuk penguji tepercaya melalui Gemini API guna mengumpulkan umpan balik sebelum peluncuran yang lebih luas.
Perusahaan juga mengumumkan peningkatan pada Gemini 2.5 Flash, model yang lebih efisien yang dirancang untuk kecepatan dan biaya rendah. Versi terbaru ini menggunakan 20-30% token lebih sedikit sambil memberikan peningkatan performa di berbagai tolok ukur penalaran, multimodalitas, kode, dan konteks panjang.